“声学”「联丰迅声」完成Pre-A+轮融资，专注面向环境声音的声学AI检测｜早起看早期

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来源：36氪

文｜薛昱婷、王与桐

封面来源｜IC photo

36氪获悉，西安联丰迅声信息科技有限责任公司（以下简称“联丰迅声”）宣布完成千万级Pre-A+轮融资，本轮领投方为西安市人才基金。本轮融资资金将主要用于新产品技术研发、国内外销售团队扩充，以及生产测试线的建立等业务方向。

联丰迅声成立于2018年，并在2018年和2021年先后完成了两轮融资。联丰迅声作为一家以“机器听觉”为核心的声学AI检测仪器及设备制造服务商，专注于环境声音信号检测、识别、声源定位及相关的声学AI监测仪器设备的研发与设计，目前已发布手持式声学检测仪等声学仪器、声振电子哨兵等声学设备，广泛应用于电力、工业、煤矿、安防等领域20+垂直应用场景，服务100+行业客户。

联丰迅声技术团队主要来自于西北工业大学，掌握声学检测，声源定位的软硬件核心技术，连续数年稳居世界顶级声学AI赛事DCASE的前三名，于2021年与西工大航海学院成立“环境声音感知联合实验室”。首席科学家陈建峰为西北工业大学教授，从事声学信号处理领域工作近20年。总经理项彬为西北工业大学硕士，2018年毕业即创办了联丰迅声，2021年获评“西安市地方级领军人才“。首席硬件工程师李晓强为西北工业大学博士，曾任职海泰电子、美国3dps等，拥有15年以上硬件系统设计开发经验。首席软件工程师李五文为美国UCLA电子信息工程博士，前美国高通无线射频软件部，首席工程师，具有20年以上软件开发管理经验。

联丰迅声创始人项彬表示，从声学技术来讲，联丰迅声所处的环境声音处理领域，和诞生了一批上市公司和独角兽的语音信号处理（包括近场语音、声纹识别）领域，同属声学赛道下的独立分支。环境声音处理领域的全球头部公司芬兰NL声学创立于2015年，而该领域的真正技术起步始于2016年，比语音识别技术起步晚了20年。2016-2018年，联丰迅声等中国声学检测公司相继成立，其中联丰迅声填补了环境声检测的空缺市场，并迅速成长为该领域的佼佼者。此外，美国公司FLUKE、中国公司科大讯飞、兆华电子等也涉及环境声音处理业务。

声学AI检测将声学技术和AI算法相结合，在声音场景分类、异常声音监测、声音事件识别及定位、声音事件监测等任务中提升检测效率。相较于传统的基于电气、化学、光学特征的检测方法，声学AI检测具备非接触测量、故障早期即可识别并定位等优点，可以在设备外部实现非侵入式的带电声音采集与检测，通过声音信号早期识别故障和预测性维护，实现更高准确率、定位精度和更低虚检率。

目前，联丰迅声的声学AI检测仪器和设备主要应用在大工业领域的各个细分场景中。联丰迅声创始人项彬表示，公司的商业化主要做减法。大工业领域场景繁多复杂，只有沉心投入细分场景，才能做出高壁垒和标准化产品。以公司商业化程度最高的声学成像仪为例，该产品主要基于声传器阵列测量技术，通过测量一定空间内的声波到达各传声器的信号相位差异，依据相控阵原理确定声源的位置，测量声源的幅值，并以图像方式显示声源在空间的分布，可应用在电力系统配网和压缩气体泄漏等场景中，实现“声场成像“。

在电力系统配网场景中，配网架空远且分散，存在人工巡检工作量大、检测结果不准确、复杂仪器设备适用困难等问题。联丰迅声手持式声学成像仪实时捕捉电力设备中的局部放电信号，以声场云图方式直观显示故障位置，并结合迅声云AI智能分析，快速提供诊断结果，可用于检测配电系统中的各类问题，包括配电柜、隔离开关、绝缘子、变压器、断路器等各节点设备及零件的异常故障，有效发现设备早期缺陷，提升供电安全可靠性。

在压缩气体泄漏场景中，传统激光、化学等检测手段靠浓度检测，大多只面向1-2种气体种类，人力检测又效率低下，难以在嘈杂的环境和冗长密集的管线中第一时间检测到微小泄漏并确定具体位置和泄漏量。联丰迅声手持式声学成像仪解决方案，可以清晰捕捉到气体经过泄漏孔时产生涡流的超声波信号，在浓度尚未发生明显变化时快速精准定位泄漏点，实现可视化、非接触式的大范围自动检测成像，及时检测早期泄漏、减少能源损耗，同时避免人员近距离接触危险气体的安全风险。

同时，联丰迅声发力机器人巡检，进一步提高巡检解决方案的效率。今年4月，宇树科技机器狗搭载联丰迅声机载式微型声学相机，该相机作为“机器人的耳朵”实现对环境声音信号的实时采集与处理，可实现对设备高频信号的采集、识别、和定位，从听觉维度为移动机器人赋能。

联丰迅声创始人项彬介绍，目前联丰迅声已在软硬件方面建立起核心壁垒。硬件方面，依靠在声学阵列、声学结构、声源定位仿真、采集降噪等领域丰富的应用设计经验，联丰迅声掌握了传感器、处理器等底层架构，凭借自研声学阵列被动检测成像技术、自适应信号检测技术等实现了多通道声学阵列产品的完全自研，可满足不同声学检测场景的应用需求。

软件方面，联丰迅声不仅具备了在声学定位、声学探测等算法方面的积累，还在实际应用场景中积累了大量垂直行业的knowhow和数据，让算法和数据、knowhow和核心场景相匹配。

数据库方面，联丰迅声自建了迅声云环境声音数据库，该数据库是国内首个面向环境声音的数据库，已积累近千万条环境声音数据。凭借自研的迅声云AI引擎，迭代了多个垂直细分场景的声学算法模型，可实现对环境声音的高效识别与分析。

凭借在软硬件方面建立的核心壁垒，联丰迅声在2023年成功出海。近年来随着物联网、机器人以及AI检测技术的飞速发展，声学检测行业不断涌入新的活力源泉，新场景需求持续爆发，市场潜力巨大。IMARC GROUP报告显示，2028年，声学成像仪的全球市场规模将达到3.79亿美元。联丰迅声创始人项彬表示，目前联丰迅声的声学成像仪做到了同类国产化产品里的最高成像灵敏度和稳定性，凭借高性价比出海俄罗斯、西班牙等国，2024年将进一步建设国内外销售网络。

投资观点：

西安市人才基金相关负责人表示：声音及声纹检测设备及系统是工业智能巡检领域的上游，处在整个产业链的最核心，技术难度较高，对国外设备的进口依赖度较大。联丰迅声依托于“国防七子”之一的西北工业大学，确保了其在声学领域的技术领先性，主营的声学成像仪及声纹在线监测两大类产品，实现了远距离高压电力设备局放检测成像、石化设备压缩气体泄漏检测成像、变电及矿用设备声纹在线监测分析等多领域实际应用，目前已成为海康威视、优艾智合、国自机器人等企业的供应商，在工业4.0大背景下，公司有潜力成长为本地细分领域标杆企业。

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