作者 | 薛昱婷、王與桐
36 氪獲悉，西安聯豐迅聲信息科技有限責任公司（以下簡稱 " 聯豐迅聲 "）宣布完成千萬級 Pre-A+ 輪融資，本輪領投方爲西安市人才基金。本輪融資資金将主要用于新産品技術研發、國内外銷售團隊擴充，以及生産測試線的建立等業務方向。
聯豐迅聲成立于 2018 年，并在 2018 年和 2021 年先後完成了兩輪融資。聯豐迅聲作爲一家以 " 機器聽覺 " 爲核心的聲學 AI 檢測儀器及設備制造服務商，專注于環境聲音信号檢測、識别、聲源定位及相關的聲學 AI 監測儀器設備的研發與設計，目前已發布手持式聲學檢測儀等聲學儀器、聲振電子哨兵等聲學設備，廣泛應用于電力、工業、煤礦、安防等領域 20+ 垂直應用場景，服務 100+ 行業客戶。
聯豐迅聲技術團隊主要來自于西北工業大學，掌握聲學檢測，聲源定位的軟硬件核心技術，連續數年穩居世界頂級聲學 AI 賽事 DCASE 的前三名，于 2021 年與西工大航海學院成立 " 環境聲音感知聯合實驗室 "。首席科學家陳建峰爲西北工業大學教授、，從事聲學信号處理領域工作近 20 年。總經理項彬爲西北工業大學碩士，2018 年畢業即創辦了聯豐迅聲，2021 年獲評 " 西安市地方級領軍人才 "。首席硬件工程師李曉強爲西北工業大學博士，曾任職海泰電子、美國 3dps 等，擁有 15 年以上硬件系統設計開發經驗。首席軟件工程師李五文爲美國 UCLA 電子信息工程博士，前美國高通無線射頻軟件部，首席工程師，具有 20 年以上軟件開發管理經驗。
聯豐迅聲創始人項彬表示，從聲學技術來講，聯豐迅聲所處的環境聲音處理領域，和誕生了一批上市公司和獨角獸的語音信号處理（包括近場語音、聲紋識别）領域，同屬聲學賽道下的獨立分支。環境聲音處理領域的全球頭部公司芬蘭 NL 聲學創立于 2015 年，而該領域的真正技術起步始于 2016 年，比語音識别技術起步晚了 20 年。2016-2018 年，聯豐迅聲等中國聲學檢測公司相繼成立，其中聯豐迅聲填補了環境聲檢測的空缺市場，并迅速成長爲該領域的佼佼者。此外，美國公司 FLUKE、中國公司科大訊飛、兆華電子等也涉及環境聲音處理業務。
聲學 AI 檢測将聲學技術和 AI 算法相結合，在聲音場景分類、異常聲音監測、聲音事件識别及定位、聲音事件監測等任務中提升檢測效率。相較于傳統的基于電氣、化學、光學特征的檢測方法，聲學 AI 檢測具備非接觸測量、故障早期即可識别并定位等優點，可以在設備外部實現非侵入式的帶電聲音采集與檢測，通過聲音信号早期識别故障和預測性維護，實現更高準确率、定位精度和更低虛檢率。
目前，聯豐迅聲的聲學 AI 檢測儀器和設備主要應用在大工業領域的各個細分場景中。聯豐迅聲創始人項彬表示，公司的商業化主要做減法。大工業領域場景繁多複雜，隻有沉心投入細分場景，才能做出高壁壘和标準化産品。以公司商業化程度最高的聲學成像儀爲例，該産品主要基于聲傳器陣列測量技術，通過測量一定空間内的聲波到達各傳聲器的信号相位差異，依據相控陣原理确定聲源的位置，測量聲源的幅值，并以圖像方式顯示聲源在空間的分布，可應用在電力系統配網和壓縮氣體洩漏等場景中，實現 " 聲場成像 "。
在電力系統配網場景中，配網架空遠且分散，存在人工巡檢工作量大、檢測結果不準确、複雜儀器設備适用困難等問題。聯豐迅聲手持式聲學成像儀實時捕捉電力設備中的局部放電信号，以聲場雲圖方式直觀顯示故障位置，并結合迅聲雲 AI 智能分析，快速提供診斷結果，可用于檢測配電系統中的各類問題，包括配電櫃、隔離開關、絕緣子、變壓器、斷路器等各節點設備及零件的異常故障，有效發現設備早期缺陷，提升供電安全可靠性。
企業供圖
在壓縮氣體洩漏場景中，傳統激光、化學等檢測手段靠濃度檢測，大多隻面向 1-2 種氣體種類，人力檢測又效率低下，難以在嘈雜的環境和冗長密集的管線中第一時間檢測到微小洩漏并确定具體位置和洩漏量。聯豐迅聲手持式聲學成像儀解決方案，可以清晰捕捉到氣體經過洩漏孔時産生渦流的超聲波信号，在濃度尚未發生明顯變化時快速精準定位洩漏點，實現可視化、非接觸式的大範圍自動檢測成像，及時檢測早期洩漏、減少能源損耗，同時避免人員近距離接觸危險氣體的安全風險。
同時，聯豐迅聲發力機器人巡檢，進一步提高巡檢解決方案的效率。今年 4 月，宇樹科技機器狗搭載聯豐迅聲機載式微型聲學相機，該相機作爲 " 機器人的耳朵 " 實現對環境聲音信号的實時采集與處理，可實現對設備高頻信号的采集、識别、和定位，從聽覺維度爲移動機器人賦能。
聯豐迅聲創始人項彬介紹，目前聯豐迅聲已在軟硬件方面建立起核心壁壘。硬件方面，依靠在聲學陣列、聲學結構、聲源定位仿真、采集降噪等領域豐富的應用設計經驗，聯豐迅聲掌握了傳感器、處理器等底層架構，憑借自研聲學陣列被動檢測成像技術、自适應信号檢測技術等實現了多通道聲學陣列産品的完全自研，可滿足不同聲學檢測場景的應用需求。
軟件方面，聯豐迅聲不僅具備了在聲學定位、聲學探測等算法方面的積累，還在實際應用場景中積累了大量垂直行業的 knowhow 和數據，讓算法和數據、knowhow 和核心場景相匹配。
數據庫方面，聯豐迅聲自建了迅聲雲環境聲音數據庫，該數據庫是國内首個面向環境聲音的數據庫，已積累近千萬條環境聲音數據。憑借自研的迅聲雲 AI 引擎，叠代了多個垂直細分場景的聲學算法模型，可實現對環境聲音的高效識别與分析。
憑借在軟硬件方面建立的核心壁壘，聯豐迅聲在 2023 年成功出海。近年來随着物聯網、機器人以及 AI 檢測技術的飛速發展，聲學檢測行業不斷湧入新的活力源泉，新場景需求持續爆發，市場潛力巨大。IMARC GROUP 報告顯示，2028 年，聲學成像儀的全球市場規模将達到 3.79 億美元。聯豐迅聲創始人項彬表示，目前聯豐迅聲的聲學成像儀做到了同類國産化産品裏的最高成像靈敏度和穩定性，憑借高性價比出海俄羅斯、西班牙等國，2024 年将進一步建設國内外銷售網絡。
投資觀點：
西安市人才基金相關負責人表示：聲音及聲紋檢測設備及系統是工業智能巡檢領域的上遊，處在整個産業鏈的最核心，技術難度較高，對國外設備的進口依賴度較大。聯豐迅聲依托于 " 國防七子 " 之一的西北工業大學，确保了其在聲學領域的技術領先性，主營的聲學成像儀及聲紋在線監測兩大類産品，實現了遠距離高壓電力設備局放檢測成像、石化設備壓縮氣體洩漏檢測成像、變電及礦用設備聲紋在線監測分析等多領域實際應用，目前已成爲海康威視、優艾智合、國自機器人等企業的供應商，在工業 4.0 大背景下，公司有潛力成長爲本地細分領域标杆企業
