谷鹄翔看来，仪表识别赛道虽认知度不高，但是市场空间非常大。
作为工业、科研等领域进行测量、采集、分析、控制的手段和设备，仪器仪表产品基本已经覆盖了人们生活的方方面面。为了让它们实现真正的价值，人类需要对它的数值进行抄写，也诞生了“抄表工”一职。
但是，随着越来越多工厂、大楼的建设，仪表越来越多。有的时候，为了抄录几个仪表，抄表工还需要跋山涉水、翻山越岭。
而现在，不少人想用科技“取缔”抄表工。
赛道虽“小”，但是耐不住市场空间大
在计算机视觉的创业方向上，“仪表识别非常垂直，在一般人的认知中不比人脸识别、安防等等，进入的玩家不是很多，但是市场空间非常大，仅仪表数量就高达几十亿块，而背后的数据本身也有着非常大的价值。”羿娲科技创始人兼CEO谷鹄翔说到。
图| 羿娲科技创始人兼CEO谷鹄翔
同时，据他观察，仪表识别这一行业的先发优势也较为稳固，一旦客户选用某一家服务商，之后进行更换的可能性往往较小。
有着中科院自动化所与美国麻省理工学院联合培养博士、中科院自动化所模式识别国家重点实验室助理研究员等“标签”的他称自己是“科班出身”，因此从事计算机视觉创业看起来更像是一种顺其自然。
在谷鹄翔看来，人工抄表存在几个痛点，包括估抄、漏抄、错抄等现象。比如运营商所属基站的仪表，其中的一部分分散在山区等偏远地区，给人工抄表造成了一定的阻碍。另外，人工也没法做到高频抄表或者同一时间点对所有仪表进行抄表，所以数据没有连续性和结构性，不利于企业的运营。
对于注重效率和成本的企业而言，这种方式并不为他们所乐意。他们需要有人提供一种更为简单、高效的抄表方式，更甚者，能够将这部分数据彻底利用起来。
端云结合，从单一AI技术输出实现AIoT服务升级
事实上，早在上个世纪90年代，人们就想出了“智能仪表”的方法，由仪表终端直接上传数据至平台。
不过，“仪表的样式太多，导致上传的数据也呈现多样式，缺少一个通用的平台去进行统一，且数据的准确性也难以判断。”谷鹄翔表示。另外，“智能仪表的下行周期太慢，迄今为止，其市场普及率仍不及10%。”
这方面，同“智能仪表”的产品思路一致，羿娲科技也打造了一个终端产品，并连接上云端。不同的是，“羿娲摄像直读抄表”系统的终端硬件是一个自带闪光灯、负责为仪表拍照的“罩子”，所拍摄的照片将上传至云端进行图像识别，做到“有图有真相”。
图 | 摄像直读抄表产品
“它是一个覆盖式安装，过程中不需要停水、停电、停气，也不必担心会破坏那些较为老旧的管道，安装风险相对较小。商业化上，它也能够适配于不同口径、不同用途、不同样式的仪表，更容易实现批量化生产、落地，性价比高一些。”
此外，众所周知，几十亿台仪表中总有那么一些被设置在偏远地区，数据传输往往会面临信号覆盖面窄、信号强度差等挑战。这方面，羿娲科技设计了GPRS/NB-IoT两种无线传输方式，另外还支持485有线以及Zeta等小无线的连接方式。
目前，羿娲科技的仪表识别系统主要覆盖水电燃三个垂直领域。不过，按照谷鹄翔所言，他们想做的不仅仅是帮助客户识别仪表内容，更希望基于所采集到的数据做挖掘和分析，脱离终端硬件层面的竞争，“从原先的核心设备提供商升级为服务提供商，”即从原先单一的AI技术输出升级为AIoT平台。
从单一AI技术输出升级为AIoT平台，意味着平台所提供的服务不再仅仅局限于基于计算机视觉算法的仪表识别，还将由此衍生出更多的服务类型。届时，平台将图像数据转化为机器可读数据，进而在此基础上进行分析、总结等工作，最终提供包括仪表数据分析、异常情况报警等在内的多样化服务。
图| 系统架构
AIoT落地中，AI技术面临挑战
做AIoT与单一AI技术输出是不同的，后者只需要专注于算法、算力，而AIoT则需要一定范围之内的软硬件实现联动。
谷鹄翔指出，在AIoT落地过程中，它也对AI技术发起了一些挑战。
具体是什么挑战？他提出了三点，分别是通用性、性价比和高速度：
通用性：即使是垂直领域，IoT设备也会呈现多样性，导致数据的多样性，这要求算法能够做到高精度的同时，还要做到高鲁棒性；
性价比：由于成本限制，许多IoT设备不会配备好的摄像头、光源、处理器和电池等，这要求算法在低分辨率、高动态范围下也能够实现稳定识别；
高速度：IoT设备有着极大的体量，算法的速度和模型大小在很大程度上会影响产品的成本以及使用寿命。
此外，谷鹄翔也指出，在AIoT产业，加入的IoT硬件设备也将能够源源不断的提供数据，反哺AI做一些智能方面的提升。
落实到商业化，他也表示，随着IoT硬件的加入，它也能够与数据、算法形成一个商业闭环，“相比软件，人们更愿意花钱去购买硬件。出售设备之后，厂商可以通过硬件+服务，或是纯服务的商业模式去服务客户。”
显然，羿娲科技选择的是第一种商业模式。目前，他们已经于去年8月初完成了Pre-A轮融资。而谷鹄翔在采访中也透露，他们计划于今年4月正式启动新的一轮融资。
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