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科技排头|AI新秀触「网」电力，掘金能源智能化，获亿元A轮融资( 二 )


针对电力场景特性 ， 中科类脑研发了多种关键技术 ， 如小样本学习、电力3D场景仿真、基于学习的分割算法、跨媒体多模态融合等 ， 构建核心技术成果壁垒 。
以安徽为例 ， 全省有3000座左右的大型变电站（35KV） ， 而运维人员只有3000余人 ， 基本人均一站 ， 运维工作量非常饱和 ， 压力明显 。
在实际应用中 ， 中科类脑从巡检环节切入 ， 通过AI技术自动识别电力场景中潜在的环境风险和设备缺陷 ， 减少人工的重复监控率、大幅提升巡检效率 。
在能源行业智能化的新机遇下 ， 中科类脑凭借技术优势和深扎行业的韧劲 ， 以服务国家新基建战略、赋能能源行业智能升级转型为目标 ， 跃入这片蓝海中 。
二、从0到100 ， 赋能合作、聚焦技术
电网是一个复杂的巨系统 ， 凭借一家之力 ， 很难推动电力智能化的发展 ， 只有合作共赢 ， 才能满足电力智能化的高效发展需求 。
从确定聚焦能源领域起 ， 中科类脑便明确了业务发展路径 ， 即专注技术、精诚合作 。
在产业链条中 ， 中科类脑将自己定位为「技术解决方案提供商」——以「电网」这一能源领域核心枢纽为切入点 ， 专注于研发面向应用场景的核心人工智能技术 ， 构建一套从设备物联感知、智能分析再到应急管理的能力闭环 ， 填补产业链中的对应空缺 。 同时 ， 衔接产业链中其他环节的合作伙伴 ， 携手多方 ， 完成广阔拼图 。
硬件体系方面 ， 中科类脑已和华为、海康、寒武纪等多家国内顶尖的感知和计算硬件厂商达成合作 ， 可针对用户需求 ， 提供多类型、完全满足国产自主可控需求的电力智能化感知和计算设备 。
行业合作方面 ， 中科类脑依托国网省市电力公司、国网电科院和电力三产公司（如南瑞继远电网） ， 深度理解电力行业智能改造需求 ， 打通电力巡检和监控业务系统 ， 加速电力智能化产品和解决方案的落地进程 。
在联合多方能力的基础上 ， 中科类脑提出面向电力行业的「端边云网」协同一体化的智能解决方案 ， 赋能电力行业完成升级转型 。 围绕这一布局 ， 中科类脑目前已经陆续推出了多款智能化感知和分析产品 。
科技排头|AI新秀触「网」电力，掘金能源智能化，获亿元A轮融资
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端边云网协同体系整体架构：终端层、边缘层、网络层和云平台层
中科类脑要做的是深耕技术、挖掘场景价值、打产品组合拳 ， 这也是为后续的演进方向打基础 。
三、冲击能源行业头部AI企业
【科技排头|AI新秀触「网」电力，掘金能源智能化，获亿元A轮融资】现在 ， 中科类脑在能源领域的布局已经有良好起色 。 刘海峰告诉机器之心 ， 除安徽省之外 ， 中科类脑还在江苏、湖北等地联合合作伙伴推动变电站的智能化升级改造进程 。 对此 ， 他充满信心 。
一旦吃透在电力场景的技术应用 ， 就可长期受益 。 顺着电力的逻辑 ， 可以推演到能源行业的其他细分领域 ， 比如发电、煤矿和石油 。 「至今 ， 还未出现聚焦能源领域的头部AI企业 。 」刘海峰告诉机器之心 。
刘海峰认定 ， 用人工智能赋能能源行业升级转型 ， 是一条正确、艰辛的道路 。 「我们做好了至少投入8-10年时间的准备 ， 来扎根这个行业、推动能源智能化的发展 ， 为国家的能源转型添砖加瓦 。 同时我们需要更多的合作伙伴、更多的前沿技术共同投入到这个行业当中 ， 一起推动行业的变革 。 」
而聚焦能源的同时 ， 中科类脑也逐步强化其在人工智能平台建设领域的能力 。 「公司也对平台侧的建设能力做稳定输入 ， 已有一些大型的平台建设类项目在西安等地落成」 ， 中科类脑平台事业部副总经理沈萍介绍 ， 「我们在不同行业、不同场景下沉淀的技术能力 ， 都将在平台实现流动 ， 反哺给平台用户和客户 。 」
目前 ， 随着合作厂商及业务场景越来越多 ， 中科类脑的发展已踏上快车道 。 对于这样一家技术属性的创业公司而言 ， 需要处理一些更具挑战的问题 ， 比如针对核心业务如何构建更科学的管理体系 ， 比如现阶段的团队力量能否支撑业务发展 。


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