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36氪首发 |「江行智能」获3000万元A轮融资，将边缘计算应用于电力、新能源、工业等领域

来源：晰数塔互联网快讯时间：2019年07月22日 08:02

36氪获悉，「江行智能」宣布完成3000万元A轮融资，由松禾资本领投，红杉资本、BV百度风投跟投，青桐资本担任财务顾问。江行智能曾于18年7月获红杉资本数千万天使轮融资。

36氪曾详细报道过江行智能，这是一家边缘计算技术与服务提供商，通过对海量物联网设备和数据进行管理、分析处理，帮助企业提升效率、降低风险。目前其核心落地场景主要在电力、新能源、工业流水线监控、运营商等领域。

谈及与江行智能近一年来的进展，江行智能董事长兼CEO刘江川告诉36氪，核心体现在团队和产品落地两方面。

团队方面，江行智能从天使轮阶段不到10个人，已发展到现在的近80人，其中近60人是研发人员，已在深圳、北京、南京三地设立研发中心和市场团队。核心成员均来自于清华大学、北京大学、浙江大学、英属哥伦比亚大学、西蒙菲沙大学、香港科技大学等国内外一流高校，曾供职于腾讯、微软、SAP、360、知乎、南瑞等公司，有扎实的科研功底和丰富的工程管理经验。

产品落地方面，江行智能的边缘计算核心产品EdgeBox™️ 持续优化迭代，即将进入规模落地阶段。

电网是江行智能目前最核心的落地场景，涵盖输电、配电、用电核心环节。在输电线路维护、变电站巡检和配电台区智能化等智能化场景中，EdgeBox™️ 基于多传感器融合、超低功耗的识别技术及人工智能深度学习等能力，在边缘侧进行实时计算，及时回传预警信息，有效降低电力行业的通信开销和计算延迟。

此外，在制造、水务、安防领域，以EdgeBox™ 为核心的边缘计算方案，也在各个场景中提供降本、增效和安全的服务。

盈利模式上，目前主要是一次性收取硬件和软件的整体产品和服务费，未来会逐渐转变为，基于容器技术能快速把各类服务部署到边缘计算硬件，从而能够快速升级并按服务收取年服务费。营收方面，江行智能预计2019年可实现数千万元订单。

谈及商业壁垒，刘江川告诉36氪，核心体现在技术和深耕行业两方面。

技术方面，壁垒在于如何将容器、AI、大数据等新兴技术，在边缘侧有效实施，实现准确计算、低误报，同时满足边缘侧的资源有限、低能耗等要求，以及大量边缘计算硬件的集群合作等。深耕行业则体现在，边缘计算与云计算不同，边缘计算是离客户场景非常近的服务，所以需要针对垂直场景，深入了解客户需求并紧密结合。

以下是36氪于2018年9月对江行智能的报道：

从“云+端”，到“云+边缘计算+端”架构

多家调研机构数据显示，2020年全球物联网设备数量将达到200~500亿个，数据量迅猛增长；同时随着AI等智能化应用落地，需要的计算资源也大大增加。

骤增的数据量和计算量带来的问题是：传输带宽压力大，云端计算和存储压力大，实时性低。这使得现有的“云+端”模式，将越来越难以支撑众多应用场景。

“边缘计算”这一种新兴的计算模型即在此背景下产生，相当于在靠近“设备终端”一侧，加了一道数据处理“中间站”，集“网络、计算、存储、应用”核心能力为一体，先进行一次数据处理，然后只需将少量的处理结果数据传输到云端即可。

边缘计算通过在网络边缘进行智能处理，带来的好处是：降低云端网络核心节点的压力；近端侧的数据处理使实时性大大提高；数据传输量的减少使带宽成本大大降低；通过数据本地化存储，可以满足安全性和隐私性需求。

Gartner将边缘计算评为2018年十大战略科技发展趋势之一，国内外巨头，如英特尔、谷歌、英伟达、阿里、华为等，已经纷纷展开在这一领域的布局。

江行智能落地场景：电力、新能源、工业电池

江行智能是一家边缘计算技术与服务提供商，于18年7月获红杉资本数千万天使轮投资。

江行智能通过对海量物联网设备和数据进行管理、分析处理，帮助企业提升效率、降低风险。目前其核心落地场景主要在电力、新能源、工业电池领域。

36氪首发 |「江行智能」获3000万元A轮融资，将边缘计算应用于电力、新能源、工业等领域

1、输电线路及周边环境的实时监测平台

输电线路很多位于偏远地区，网络环境差、人工难以实时监控。江行智能对电网线路和周边环境进行监控，用边缘计算设备对传感器、监控摄像头等数据直接分析，识别潜在威胁电网安全的物体，包括人、车、火和电击等，只将需要进行预警的信息上传至云端，从而大幅降低通信带宽开销和计算延迟。

2、智能新能源车充电站平台

据预测，中国充电基础设施的发展目标是到2020年，建成集中充电站1.2万座，分散式充电桩480万个，满足全国500万辆电动汽车的充电需求。新能源车充电站运维存在情况复杂、难实时监控管理的问题。江行智能利用深度学习和边缘计算设备，推出新能源车充电全流程优化解决方案。相比于传统人工模式，可以解决充电车位占用问题，提高充电场站营收，及时应对故障和风险，同时降低运维成本。

3、工业电池预测性运维产品

工业电池预测性运维系统根据用监控系统采集的电池信息、基站内事件、基站地理和天气信息，预测电池工作状态和寿命，并给出电池维护建议。可用于通信基站、变电站、光伏电站、新能源车汽车电池等场景。官方数据显示，其预测成功率可达87%。

除以上场景外，江行智能还在本地化的内容分发和直播等场景进行探索。总结来看，这些场景的共同特征包括：数据传输和计算量大，有较高的实时性要求，网络带宽资源受限。

从行业应用落地，未来成为边缘计算提供商

商业模式上，江行智能目前以行业应用为主，为大型需求方提供“边缘计算软硬件平台+智能解决方案”的整体服务。江行智能自18年3月推出产品和服务，目前已经与多家客户达成合作，包括国家电网、南方电网、中国联通、第四范式等。

江行智能的核心产品EdgeBox，具备智能算法和计算能力，与工业生产环境中的网关，可编程逻辑控制器（PLC）、工业PC、人机交互设备等配合，为现场数据处理、实时分析提供低延迟、机器学习和人工智能的能力。有助于工业客户在制造业、石油和天然气、水电、运输、采矿、可再生能源、智慧城市等领域的大数据与人工智能实时处理。

未来，江行智能希望成为边缘计算提供商，为移动运营商、算法提供商提供易部署的边缘计算软硬件方案，根据硬件配置、软件预置，按设备收费。

在行业应用层面，36氪有个疑问：行业内原来的解决方案商、集成商，对行业更加熟悉，切入边缘计算似乎顺其自然，相比之下，江行智能的优势在哪里？

针对该疑问，江行智能董事长兼CEO刘江川表示：

我们所说的边缘计算是计算机领域的新技术，通常与人工智能、数据挖掘这样的技术一起来赋能行业，也就是“边缘智能”的概念，这是原来的解决方案商不具备的能力。

同时，边缘计算技术本身的挑战还有很多，像边缘协作、边云融合等，原有行业内的大企业现在提的是“借脑”，想引进外部的智能化技术，也在积极寻求合作。

目前，江行智能正聚焦于打磨产品与服务客户，将在未来6个月内开启新一轮融资。