「谛声科技」完成B轮融资，利用AI声学检测技术服务企业运维

FN科技获悉，北京谛声科技有限责任公司（以下简称“谛声科技”）宣布完成近亿元的B轮融资，本轮领投方为清新资本，野草创投与金泉投资共同参与本轮投资。谛声科技合伙人常炜熙表示，本轮融资资金将主要用于产品研发和市场推广等业务方向。

谛声科技成立于2018年，并在2018年、2019年和2020年先后完成了三轮融资。谛声科技作为一家企业级声学AI技术服务商，通过麦克风阵列和声学信号处理能力打造了多款设备监测产品和相关服务平台，能为工业智造、能源、电力、轨道交通客户提供AI智能声学故障检测、运维等多元化解决方案。

谛声科技创始人丁东亮表示，在机械设备复杂，精密仪器众多的工业场景中，声音信号具有丰富的信息量，是评估设备工作状态的重要参数指标之一。在AI技术快速发展的今天，谛声团队希望能在电力，轨交具体应用场景下持续深挖，解决实际场景的一些痛点问题。

在电力领域，以新能源为主体的新型电力系统建设，对电力输配环节的安全性、可靠性提出了更高的要求。中国国家电网每年斥资700-900亿，大力建设智能检测及运维系统。声学特征检测不同于传统的电学、光学、化学或温度特征检测，它在故障早期即可识别设备内部的铁芯、绕阻、线圈等结构件的松动问题，因此不仅能实现故障定位，还能降低事故发生率。

但在过去，声学检测受到成本、技术、数据库方面的制约，一直未能在电力场景实现大规模产业化应用。谛声团队自研硬件和算法，作为电科院的合作伙伴，开展大规模声学检测数据采集和AI故障预警示范项目，实现了非侵入式的高精度声纹采集、识别和预警，完美覆盖50+种故障类型和故障等级判断，实现业界第一的准确率。

此外，谛声科技研发了动车走行部异音监测系统、发电厂故障检测系统、声像仪等终端产品，均为无接触安装，并已经成功应用于铁路系统、能源系统等场景。从技术核心上来说，谛声科技的产品实力来源于其硬件、软件两部分。

硬件方面，谛声科技打造了麦克风阵列技术壁垒，通过一定数量的麦克风组成阵列，用来对声场的空间特性进行采样并处理，实现声源定位、去混响、声信号增强、盲源分离等功能，能在嘈杂的环境下准确识别故障音。相关数据显示，谛声科技的远场拾音麦克风阵列极限定位距离可达1km。

软件方面，谛声科技自研了声学算法并拥有强大的铁路系统与电力系统故障算法模型。据了解，目前谛声科技已建立了37种铁路系统故障模型、50余种电网系统故障模型以及百余种工业系统故障模型，形成了一定的技术壁垒，具备针对特定工业场景定制开发高可靠性的麦克风阵列系统解决方案的能力。

通过软硬件结合，谛声科技最终通过终端设备部署和SaaS平台为客户提供解决方案。常炜熙表示“谛声科技是少有的在铁路和电网系统建立相对完整的声学故障模型的企业，我们花费了多年的精力来完成这项工作，为的是能将检测准确度不断提升，避免误报，保证系统的正常运行。”

从行业角度看，目前铁路系统或电网系统并没有相关的声学检测标准，这在一定程度上迟滞了行业发展。合伙人刘哲表示，目前谛声科技正在参与建立中国国家电网声纹检测标准，这项标准将很快出台，并对全行业设备检测精度、测试方式等方面提供评判标准。

声学检测由于其特殊性和技术高门槛，目前国内从事相关产品的企业并不太多，除了一些创业公司或民营企业外，还有一部分高效和科研院所在从事相关产品的研发。但随着声学检测在多个行业的应用，其市场体量也会逐渐增加，这或许会给相关企业或机构带来一定程度的利好。

清新资本龚芷以表示，十四五期间新型电力系统的建设，离不开以智能硬件为底座的坚实电网。我们看好谛声团队通过云边端软硬件融合方案，构筑工业级AI声学检测技术的宽广护城河，率先实现在电力标准化场景的大规模落地，并将不断拓宽应用场景边界，最终成为工业级AI声学检测专家。

野草创投董事总经理马驰认为：

声纹监测作为现代工业设备综合性维护方案的一种，其技术门槛远高于视觉监测。同时，其应用场景较视觉监测更加多样化。技术底层来源于中科院声学所的谛声科技，通过数年的技术打磨，其基于麦克风阵列的声学监测方案，很好的应用在了各种工业场景的缺陷检测领域。特别是在承载着国计民生的电网、铁路两大领域，谛声科技与相关主管单位经过数年的不断实验验证与实地测试，形成了完整的故障采集样本并建立了相应的故障模型分析系统，构建了极高的技术壁垒。

伴随“十四五”万亿投资强度的电网及铁路数字化、智能化的改革步伐，谛声科技的商业价值将快速放大。作为野草创投在硬科技领域的又一布局，我们相信未来谛声科技将成为国内声纹监测领域的龙头企业。