當今世界，人工智能快速爆發(fā)，物聯(lián)網(wǎng)技術穩(wěn)步前進。我們可以看到，不論是人工智能，還是物聯(lián)網(wǎng)，在工業(yè)領域的融合應用正在為工業(yè)發(fā)展帶來新的增長點。

通過物聯(lián)網(wǎng)設備和專用傳感器采集生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術的潛在應用收益將十分可觀。僅在2016年，那些致力于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的初創(chuàng)企業(yè)就獲得了超過22億美元的投資；2012-2016年間，全球總投資則超過67億美元。

一方面，企業(yè)大數(shù)據(jù)集與人工智能相結合，特別是與機器學習相結合，已經(jīng)促成了整個預測分析行業(yè)的誕生。

另一方面，物聯(lián)網(wǎng)的進步——從咖啡機到汽車，都能與傳感器、信標相連接，你可以開始實時探測每種連接的模式并做出預測。

總的來說，人工智能與物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)領域的應用，就是要讓機器的運行狀況更可預測、更可控、更“聽話”，從而提升運營效率，并降低成本。

與消費領域的“虛火”相比，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的人工智能應用顯得更為靜寂，但這種靜寂來自于更腳踏實地的努力，也將帶來更為實際的應用成果。

畢竟，在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的世界，如果企業(yè)能在事故發(fā)生前預測到機器故障或損耗，就有可能節(jié)省數(shù)百萬美元的資金，而在整個行業(yè)，可能就是數(shù)十億美元。

以下這些公司就是用人工智能控制機器的典型代表：

1.Uptake Technologies

美國公司Uptake Technologies為工業(yè)企業(yè)建立了一個監(jiān)測平臺，幫助客戶分析從石油鉆井、風力渦輪機到機車、拖拉機的數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點，并提供可操作信息，以提升效率、安全和資產(chǎn)績效。

這個平可以通過分析來自機器的數(shù)據(jù)，以確定可能的性能或維修問題。有趣的是，該系統(tǒng)會隨著時間的推移，而變得越來越完善，因其會在對比自身的分析結果與技術人員的實地調(diào)查結果的過程中不斷學習。

作為一家成立時間才三年的公司，Uptake可以說是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司中的大贏家。公司剛于上月底完成1.17億美元D輪融資，累計融資達到2.63億美元，當前估值23億美元。

據(jù)報道，Uptake曾在伯克希爾·哈撒韋能源公司一家子公司的風電場部署其“監(jiān)測平臺”。在部署平臺的第一周，就發(fā)現(xiàn)變速箱主軸承可能會出現(xiàn)故障，并可能會導致其中一個渦輪塔的運轉(zhuǎn)不靈。幾小時的停機將造成風電場5000美元的損失，而如果這個渦輪機完全崩潰，損失將高達25萬美元。

據(jù)Uptake估計，其“監(jiān)測平臺”每年可為一個大型風電場節(jié)省大約330萬美元的成本。

同樣，該平臺的運算還幫助一家鐵路公司每年為每輛機車節(jié)省8萬美元的維修費用。Uptake其它的知名客戶還包括卡特彼勒及其300萬件超大號的“機械玩具”。

值得一提的是，Uptake相信人工智能為人類謀福利的能力，甚至建立了一個慈善部門，為非營利機構提供免費預測分析服務。

目前，Uptake已推出Student Union工具，幫助出生在美國的大學申請者申請他們最有可能被錄取的大學。其開發(fā)的另一個名為ReRout e的平臺則幫助處理人口販賣問題，用人工智能打擊犯罪。

2.Maana

來自硅谷的Maana成立于2012年，是一家專注于石油和天然氣行業(yè)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)公司。截至目前，公司融資金額約為4320萬美元，投資者包括一批重要的工業(yè)巨頭，例如通用電氣，殼牌和雪佛龍。

公司為用戶打造了名為Knowledge Platform的平臺，其形成的數(shù)據(jù)不只局限于預測一個泵何時可能出現(xiàn)故障，還會在一個更大的層面幫助客戶優(yōu)化運營。

例如，Maana開發(fā)的一個應用程序，可以幫助客戶預測液化天然氣（LNG）市場的供求情況。該平臺不斷地吸收數(shù)據(jù)，包括消費者的天然氣消耗情況、市場數(shù)據(jù)、消費者信心、天氣預測、工業(yè)生產(chǎn)和歷史出貨數(shù)據(jù)，并為每個市場進行實時定價。

3.Sight Machines

位于舊金山的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)公司Sight Machines目前已累計獲得融資3050萬美元。

據(jù)報道，其工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)預測分析平臺幫助一個生產(chǎn)壓力傳感器的廠商減少了大量的廢料，在短短三周內(nèi)就能節(jié)省50萬美元。原因在于其平臺能夠自動收集數(shù)據(jù)，并吸收額外的數(shù)據(jù)源，以幫助顧客追蹤到效率低下的原因。

4.Augury

Augury于2011年建立于紐約，目前累計融資2600萬美元。

該公司建立了一個軟件與硬件集成的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案，以及可以連接到冷氣或供暖設施等商業(yè)設備上的小裝置。

該裝置可以記錄機器的振動和超聲波，并上傳到Augury的云服務里。在這里，通過進行運算，以預測機器的運行狀況。與之相配的應用程序，能夠為客戶提供持續(xù)的狀態(tài)報告，并在故障發(fā)生之前發(fā)出警報。

5.Falkonry

Falkonry也是一家來自于硅谷的初創(chuàng)公司，成立于2013年。該公司已募集630萬美元資金。投資者包括Basis Set Ventures，一家專注于人工智能的新興風險投資基金。

Falkonry建立了一個名為Falconry LRS的機器學習系統(tǒng)，能夠?qū)崟r監(jiān)測機器運行狀況，以避免停機帶來的高昂成本。

Falconry的平臺可以從電機電流、溫度、閥門調(diào)整和其它測量中收集數(shù)據(jù)，以提供一個早期警報系統(tǒng)，用于鑒別可能關閉整個生產(chǎn)線的不良原料情況。

Falkonry曾通過其獨特的算法幫助一家礦物生產(chǎn)企業(yè)避免了因原料成份復雜而造成的生產(chǎn)線停工。在這家工廠，一小時的停產(chǎn)相當于3萬美元的損失。

6.Alluvium

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)預測分析公司Alluvium建立于2015年，已融資250萬美元，投資者包括Lux Capital。Alluvium將其平臺命名為Primer，該平臺分析歷史操作數(shù)據(jù)，以在任何給定時間顯示一個工廠操作的穩(wěn)定程度。這個“穩(wěn)定評分”會引起工廠對運行不穩(wěn)定時刻的注意，技術團隊會據(jù)此快速排除潛在問題，提高操作效率。

7.Presenso

以色列創(chuàng)業(yè)公司Presenso自2015年建立以來，已募集200萬美元資金。

該公司的平臺目前服務于四個行業(yè)：汽車、石油和天然氣、能源和水資源，這也意味著該平臺學習和適用于不同的傳感器和不同的機器。
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