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一家中国边缘计算“新星”的崛起!独家专访江行智能创始人刘江川

发布时间 2019-07-22 14:01   
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随着云计算和物联网的不断升级与发展,边缘计算的话题变得热门起来。

7 月 22 日,边缘计算技术与服务提供商江行智能宣布,其公司完成 3000 万人民币的 A 轮融资,本轮融资由松禾资本领投,红杉资本中国基金、BV 百度风投跟投,由青桐资本担任财务顾问。此前,红杉中国曾在种子轮投资江行智能,也是种子轮的唯一投资方。

在接受 DeepTech 独家采访时,江行智能创始人刘江川表示,这轮融资的主要目的是为了进一步扩充团队,引进高水平人才和全面铺开产品线,特别是应对产品量产后所面临的挑战

据悉,江行智能是一家专注于边缘计算的公司,成立于 2018 年,该公司致力于先进边缘计算技术的开发及其在电力、新能源、工业流水线监控、运营商等领域的应用,其公司总部位于江苏南京。

目前,江行智能的核心产品 EdgeBox,已广泛应用于工业、智慧城市、能源等领域,展现出强劲的市场竞争力。在输电线路维护、变电站巡检和配电台区智能化场景中,EdgeBox 借助其多传感器融合、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。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。

用计算机技术去赋能工业生产。通过边缘计算技术,将工业数据在本地进行处理、预警与控制,EdgeBox 可以极大地提高工业的智能化水平。

图|EdgeBox(来源:江行智能官网)

在人才方面,江行智能聚集了全面的顶级专家团队,团队在边缘计算、5G 网络、物联网、云计算,以及在此基础之上的大数据采集、传输、分析和智能化应用等方面有着深厚的经验积累,有着扎实的科研功底和丰富的工程管理经验。

而在这轮融资之时,DeepTech 专访到江行智能创始人刘江川,一起聊聊他的创业历程,以及江行智能这家公司,到底有什么样的魔力,可以在 A 轮吸引到多家知名风投?

从 IEEE Fellow 到江行智能创始人

从个人履历上看,刘江川拥有多重经历以及 title,他是香港地区第一位微软学者,微软中国研究院(后来的微软亚洲研究院)成立后的第一批实习生;1999 年毕业于清华大学计算机系,2003 年获得香港科技大学的博士学位,于 2017 年被评为 IEEE Fellow。并且在 2019 年,他获得了加拿大国家工程院院士荣誉称号,现任加拿大西蒙菲莎大学计算机学院终身教授。

图|江行智能创始人刘江川(来源:受访者供图)

在学术研究成果上,他已经发表多篇国际期刊论文和国际会议论文,总引用数超过 13000 次,单篇超过 2300 次,H-index 达到 56。

刘江川在学术生涯上步步为营,已经成为领域内的知名专家。但是在 2018 年,他宣布成立南京江行联加智能科技有限公司,担任创业公司的首席执行官职位。这在外界看来,的确有点突然。从知名教授到初创公司创始人,两者身份的跨度相当大。

刘江川却认为,企业家和教授身份之间转换时并没有冲突,反而是相辅相成的。他坦言,由于过往的研究经历是偏向于工程领域的,并且和微软、诺基亚、华为以及诸多加拿大本地公司有着紧密的合作,所以在创立江行智能的时候,他认为这是一件能成的事情。由于目前处于边缘计算技术飞速发展时期,该公司是有能力完成从研究到研发再到产品落地的。

而从整个技术领域来看,眼下做边缘计算业务的国内创业公司似乎并不多见。而江行智能能够在众多创业公司中脱颖而出,飞速成长,也在刘江川意料之中。

此前有消息称,到 2020 年,每人每天平均将产生 1.5 GB 的数据量。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据,云计算可能无法完全处理这些数据,所以边缘计算的优势就会凸显出来,而刘江川正踏着风口前进。

人才和技术是核心竞争力

当刘江川打算做江行智能的时候,其实他遇到的第一个难题是人才

在大众看来,作为一名知名教授,组建一支创业团队不是难事,其过往的学生就是一个很好的资源。但刘江川曾坦言,组建团队并不简单。首先他需要两个条件,除了学生的技术和能力优秀之外,还要求学生对于创业有比较充分的认知与持续的热情,想创业、爱创业、能创业;另一方面,对于学生们来说,做公司所需的市场能力则不是学生们在学校能学到和掌握的。

好在上面的条件最终都得到了满足。目前江行智能已在深圳、北京、南京三地设立研发中心和市场团队。

另外,江行智能也拥有顶级的专家团队,博士、硕士比例高达 80%。而高管和骨干团队都有着知名高校的学历,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、南瑞等公司的高水平人才。

图|江行智能团队(来源:受访者提供)

刘江川对 DeepTech 表示,本轮融资之后,江行智能将进一步扩充团队,引进高水平人才而 DeepTech 获悉,江行智能团队目前有近 80 人,其中 60 人为研发人员,而这轮团队人员扩充,主要集中在研发、运营、销售业务上,占据融资花销的 60% 以上,另外也有部分资金将会投入技术研发、设备升级等。

当下,边缘计算已经成为了技术领域最炙手可热的热点话题,除去人才储备上的难题,技术发展也是刘江川在创立江行智能的时候,所要思考的问题。

在我们周围,充斥着各种数据和电子设备,未来将有数十亿部设备连接到互联网,因此更快更可靠的数据处理将变得至关重要。云计算固然有技术上的优势,但是物联网、5G 和移动计算的兴起给网络带宽带来了不小的压力,并且云端隐私问题也日趋严重,在多种因素下,边缘计算应运而生

并不是所有的智能设备都需要利用云计算来运行,比如电力行业就是一个利用边缘计算模型的典型例子,通过在网络边缘处理数据,降低云端网络核心节点的压力,形成最快捷的数据传输。而且,电力行业有它的特征,它不希望、也绝对不能被其他公司控制,因此对待数据控制权,也十分谨慎。所以灵活快速,方便升级迭代,而不需要投入太多新的成本,成为了江行智能的未来发展方向。

(来源:SEDEMAC)

所以,刘江川选择了智能电网这个非常垂直的领域进行技术落地,在电力行业这个大市场中,形成企业发展的“护城河”。在接受 DeepTech 专访时,他认为,江行智能不是建立平台和生态系统,以及在此基础上引导流量。他们更关注深耕行业,用积累的技术为电网、厂房、仓储、环保等非 IT 产业赋能。

当提到隐私方面的问题时,刘江川表示,数据隐私保护是边缘计算的一个天然的优势,因为客户可以有选择地决定上云的数据集。这方面江行智能的产品提供了非常灵活的选择和符合国家标准的加密协议。在大多数情况下,江行负责提供满足用户需求的边缘计算软硬件系统,并接入用户的物联网数据采集系统(或者根据用户需求配置前端传感器),而日常的数据采集和管理则由用户完成。

刘江川强调,在非用户需求下,江行并不会收集用户的数据

而在公司业务定位方面,与其他创业公司不太相同。江行智能目前实行的是一种 To B To C模式。江行智能的合作方(客户)都来自于 B 端,如国家电网、南方电网、北控水务等,而这些客户本身又要面对一部分 C 端用户,这些用户对服务的需求非常敏感,对提升服务质量和降低成本有着急切的需求,所以在这种状况下,刘江川团队会得到更快速的用户反馈,进行技术上的调整,对于用户需求升级改造。

另外,在盈利模式上,刘江川表示,目前江行智能主要是一次性收取硬件和软件的整体产品和服务费,随着未来业界的一种趋势,也可能会逐渐转变为,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。江行智能预计,2019 年可实现数千万元的订单。

在人才储备、技术发展和商业模式都已经确定后,刘江川就开始引领团队不断前行。在接受 DeepTech 专访时,刘江川表示,“边缘计算的时代已经来临,并且正在飞速发展中,我们有必要迅速完成从研究到研发再到产品落地的迭代。”

当江行智能成立一年之后,回过头来看这家公司的核心竞争力,高水平人才、技术是必不可少的,而更重要的是,刘江川对于边缘计算市场的洞察,以及行业资源,是这家公司能够得到投资者不断信任和融资的关键因素之一。

接下来,当 AIoT 和边缘计算全面爆发时,江行智能团队将迎来属于他们的春天。

以下是 DeepTech 与江行智能创始人刘江川的采访实录(有整理):

DeepTech:在拿到 A 轮融资之后,江行智能接下来有何计划?

刘江川:在过去一年多的发展里,江行在软硬件研发、管理、市场方面的团队已经比较完备。A 轮融资的目的主要是进一步扩充团队,引进高水平人才和全面铺开产品线,特别是应对产品量产后所面临的挑战。

DeepTech:从教授到江行智能创始人,这两者有什么不一样的地方?

刘江川:应该说这两者之间并没有冲突,反而是相辅相成的。加拿大工程院院士在工程领域代表加拿大国家水平专家、教授的荣誉称号,我过往的研究经历也是偏向于工程领域的,并且和微软、诺基亚、华为以及诸多加拿大本地公司有着紧密的合作。对工程领域的研究而言,成果最终在实际场景中落地并经受住市场的考验,应该说是最好的验证;另一方面,落地的过程中所获取的信息也可以用来避免工程研究中闭门造车。创立江行应该说是我们直接打造这个闭环过程的重要一步,因为边缘计算的时代已经来临,并且正在飞速发展中,我们有必要迅速完成从研究到研发再到产品落地的迭代。

DeepTech:在国内的互联网商业环境当中,有投资者可能会建议,公司要做全做大,这事您怎么看?

刘江川:江行还是一个起步阶段的 Startup,也是一个专注于边缘计算的公司。我们并不是一个传统意义上的互联网公司, 我们的战略不是建立平台和生态系统,以及在此基础上引导流量。我们更关注深耕行业,用我们的技术为电网、厂房、仓储、环保等非IT产业赋能

DeepTech:江行智能是怎样管理隐私数据保护的?

刘江川:数据隐私保护是边缘计算的一个天然的优势,因为客户可以有选择地决定上云的数据集。这方面江行的产品提供了非常灵活的选择和符合国家标准的加密协议。在大多数情况下,江行负责提供满足用户需求的边缘计算软硬件系统,并接入用户的物联网数据采集系统(或者根据用户需求配置前端传感器),而日常的数据采集和管理则由用户完成。江行的先进的边缘计算软硬件系统确保了用户能以最高效的学习曲线和最少的人力进行日常管理,除非应用户需求(如进行模型训练等),江行并不会收集用户的数据。

DeepTech:相比联想、华为、谷歌等大厂的竞品来说,资金不占优势下,江行智能还有哪些优势?

刘江川物联网必须结合计算,没有计算,物联网收上来的数据只是摆设。工业/产业互联网也是如此。所以通信的是基础,而价值实现则离不开数据处理和智能计算。

问题是这个部分的实施到底是 IT 行业的事呢,还是工业企业的事?可以肯定的说,这不完全是 IT 行业自己的事,用传统的写字楼里写代码的思维是解决不了工业互联网的问题的。一个最基本的例子,电的质量和稳定性在很多工业现场和野外都是无法保证的,这对习惯了稳定供电的IT人来说是无法想象的。但这也不完全是工业企业自己的事,因为很多产业的信息化过程都还没有完成,大量的企业缺乏 IT 能力,架设基本的物联网-云系统都不现实,遑论智能计算。

所以这无疑是 IT 行业和工业企业共同的事?如果是共同的事,那他们的触碰点在哪里?我们认为,这个触碰点就在边缘计算上。边缘计算面对高度异构的行业用户,对数据处理和智能计算的需求高度碎片化。面临这些挑战时,江行作为一个专注的、深耕于行业的初创企业是有相当优势的。

DeepTech:你怎么看江行智能目前这种 To B To C 模式的?

刘江川:纯粹的 To C 的公司面临着构建生态、引导流量的艰巨任务,这不是我们的创始团队所擅长和感兴趣的。To B 的公司面临的挑战主要是B端客户是否对采用相关技术有急迫性,并且有足够的给付能力。

我们的客户目前都来自于 B 端,如国家电网、南方电网、北控水务等,而这些客户本身又面对自己的 B 端或 C 端客户对提升服务质量和降低成本的急切要求,所以我们的客户对采用边缘计算等新兴技术是有强烈兴趣的。特别是近期泛在电力物联网的构想开始全面实施、工业园区的环保也被列为重中之重,在这些方面的资金投入是非常可观的。

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