No.15 专访湃方科技CEO武通达
芯系制造，提供工业设备智能物联系统性解决方案
工业场景相对来说更为复杂，数据量庞大，需要在端侧具有强计算能力，对数据进行早期处理，使得后续应用流畅运转。
第八十九期《看见新力量》采访了在第七届“创客中国”北京市中小企业创新创业大赛暨“创客北京2022”创新创业大赛专项赛——阿里云IoT•“边缘计算+AI”应用场景创新大赛中，荣获全国20强奖项得主——湃方科技（北京）有限公司CEO武通达，一起了解他们打造的工业设备智能物联系统性解决方案。
一、 从实验室出发 为工业用户提供全栈式的设备智能化服务
“我们是非常典型的科技成果转化项目，我和我的导师刘勇攀教授共同创立了湃方科技，初心是将清华实验室的先进技术向产业界孵化和转化。”
据了解，武通达在实验室一直从事互联网和低功耗芯片相关的研究。在公司创立前，武通达花费大约2年的时间在市场上探索低功耗的AI计算技术在哪些场景下发挥作用。2018年湃方科技成立后，他希望将实验室最核心的成果，包括人工智能芯片技术、算法技术和物联网技术相结合应用到实际场景中。
湃方科技的工业设备智能化解决方案包括：基于边缘计算的智能物联终端、人工智能算法引擎、智能工业设备管理云平台，可以有效地解决用户设备数据采集、智能分析、高效管理以及精准决策的需求，为工业用户提供全栈式的设备智能化服务。
目前公司已在设备制造、煤炭采矿、石油石化、钢铁冶金等诸多行业服务超过100家国内外知名企业。与前后装企业如中国石油、中国石化、中国海油、哈电集团、山东章鼓等建立合作关系。
“电机、泵、风机等典型的旋转类设备在重工业领域具有关键性作用。近两年备受关注的能源行业、采矿行业等十分依赖于重型工业装备的流畅运转，但是目前阶段，工厂对这些设备的运维管理相对比较粗糙。一旦设备出现了异常故障会导致长时间的停机和大范围的检修，造成用户巨大损失。”武通达说道，“我们从工业设备入手，推出智能设备状态监测系统，通过物联网的手段去收集分析，预测它的运行状态，提前预警故障，帮助工厂实现安全可靠的运行。”
二、 自研人工智能芯片技术以及配套算法技术 端-云协同处理 让数据分析更深入
武通达认为工业设备运维面临一个难题，企业需要通过先进技术获取数据并及时分析得到有效结论，但传统传感系统只能负责收集数据，对数据的分析和处理能力都非常薄弱。“2018年我们拜访了诸多工厂，发现很多企业已经尝试部署一些传感系统，但是并没有正常运行。收集的数据不仅没有提升业务效率，还给企业带来了管理和维护的负担。”
针对二者产生的矛盾，湃方科技将自主研发的人工智能芯片技术以及配套的算法技术应用于传感网络中，成功将采集与分析在端侧融为一体，为企业提供有效的建议，大大降低了设备管理和维护时间。
在实验室阶段，武通达团队一直在探索传感器这种小型硬件在有限资源下如何更大限度的进行数据早期处理和分析。武通达说道：“端侧的传感器采集量大，但是端侧没有计算能力。由于数据量大导致整个系统链路维护难。但通过我们自研的人工智能芯片技术，在传感器端侧既进行数据智能分析处理，设备异常响应更快，传感器功耗更低。”
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