想象一下，支撐現代生活的龐大電網，曾因一枚小小銷釘的缺陷而埋下隱患；巨大的風電機組葉片，可能在毫無預警下突然撕裂倒塌——這些曾讓行業花費大量精力的 " 風險點 "，如今正被人工智能狀態感知與預警技術逐一排除。

土星視界正是一家為電網提供 AI 巡檢解決方案的公司。團隊從 2020 年切入能源電力 AI 賽道，歷經疫情沖擊卻持續增長，如今完成 Pre-B 輪融資。

最開始這個團隊只有 2 人，如今組建了來自南大聲學所、電科院、微軟、華為、思科、阿里巴巴等的 "AI+ 能源應用 " 背景的團隊。去年，土星視界銷售額破億。

最近，土星視界創始人陳雙輝與鉛筆道交流，揭秘如何以 " 火眼金睛 " 般的視覺 AI 撬開電網巡檢大門，又為何押注冷門的 " 聲學 "AI 技術。經歷早期投資人的忽視、對行業 " 封閉 " 誤解，他們靠什么一次次打開市場？

更關鍵的是，他們手中那款能 " 聽 " 出風機葉片內部裂紋的 " 聽診器 " 產品，為何有望 " 百億級單品 "？

備注：土星視界已確認文章信息真實無誤，鉛筆道為愿其內容做信任背書。

01 單純做 AI 容易被替代

鉛筆道：近期土星視界完成 Pre-B 輪融資，投資人最看重你們哪些指標？資金如何使用？

陳雙輝：這輪融資由老股東主動發起。我們原本沒計劃融資，但老股東對我們業務十分了解。

2020 年遇疫情，但每年保持較大增長。他們認可我們的業務積累，看到產品獲得市場認可、具備規?；瘽摿?，便主動發起了 Pre-B 輪。之后本地政府國資也認可支持，所以參與者基本都是熟悉我們的身邊基金。

資金將用于：市場端投入；產品生產，且生產需求量可能較大；研發投入，這也是我們此次融資的主要原因。

鉛筆道：為什么在 2019 年選擇做電力巡檢 AI？

陳雙輝：我此前主要有兩段工作經歷，在摩托羅拉和通策醫療。在通策醫療負責云服務和人工智能業務時，我察覺到隨著算力與算法發展，圖像識別等人工智能技術進入實用階段，這讓我萌生了創業想法。

創業初期其實很迷茫，當時安防、交通、人臉識別等熱門賽道涌入大量創業團隊。

而我們身處南京，江蘇能源電力產業發達，一開始為了生存接算法外包服務，偶然接觸到電力行業的算法需求。

深入了解后發現，這個行業人才密度高、需求強烈，且行業標準完善，研發的產品具備可復制性。

比如我們在江蘇電網做的產品，到北京、深圳乃至西部省份都能適用，無需大量定制化開發。

再加上電力行業對新技術的接納度高，隨著電力 AI 業務增多，團隊人力資源有限，到了 2019 年正式切入電力 AI 賽道，2020 年在建鄴區江心洲成立主體公司土星視界，同年啟動了融資。

鉛筆道 : 這幾年有哪些比較重要的節點？

陳雙輝: 這幾年每年都像是一個關鍵節點。

2020 年疫情爆發，雖然當時出差拜訪客戶非常艱難、遇到了很大困難，但每年年終盤點都發現公司業績相比去年有不錯的增長，一直保持著發展態勢。原因有兩方面：

一是電力能源行業對人工智能、機器人技術需求是剛需，因為行業作業環境惡劣，對安全要求極高，急需技術替代人工。

二是國家在這個領域的投入持續增加。我們最初切入機器視覺領域，但發現只做算法不夠，畢竟電網三產公司技術實力也很強。

于是我們增加了硬件研發，還拓展了聲學產品線。因為聲學技術能解決視覺技術無法處理的問題，二者互補性強，且聲學人才稀缺、技術門檻高、市場前景好，后來采用聲學技術的產品也成為了我們的戰略重點。

去年，我們將業務從電網拓展到發電側的新能源領域。因為國家在新能源投入大、發展快，大建設之后往往帶來大運維的需求，民營企業有更多發展空間。

到了今年，一個重要節點是我們在新能源有個戰略產品——風機葉片的內部裂紋預警。這可能是土星視界首個單產品市場規模達百億級的項目。

鉛筆道：團隊是人工智能算法與有電力系統背景團隊的綜合。

陳雙輝：現在來說是的。

其實早期我們就是個純 AI 算法的公司，主要做機器視覺。機器視覺在行業里對業務理解要求少，甚至不需要太多行業知識。

但隨著公司發展，我們鎖定能源電力賽道，增加了聲學等技術后就不一樣了，這就需要很多電氣知識、材料、物理等等。所以團隊就不再是純 AI 算法公司了。

這對土星是個保護。如果產品嚴重依賴垂直領域算法，被替代的風險很大，就像早期自然語言處理的產品技術，現在被大模型降維打擊、顛覆掉了。

而同時具備 AI 算法、信號處理、電氣化知識，甚至產品里還需要結構、材料、物理等綜合能力的團隊和產品，就具有很強的門檻和護城河。

鉛筆道：為什么早期投資人不理解這個賽道？后來又是哪些事情促成了投資人認知的轉變？

陳雙輝：一部分原因確實是大家認為能源電力行業太封閉，存在知識盲點和誤解。普遍感覺它技術含量低、很封閉，甚至我當時在南京剛聽到這個方向需求時都有些抵觸。

不過，我們的天使輪投資方凱風創投卻不一樣。

凱風創投一直活躍于能源電力投資領域，對這個行業很了解。他們是在算法比賽中發現我們的，因為熟悉行業，所以很快就決定投資。

到了第二輪融資，投資方邦盛資本團隊里有能源電力行業背景的成員，對這個賽道十分熟悉，溝通起來順暢許多。

后來融資反而變得容易，因為投資人工智能公司，投資人最希望看到企業能存活并盈利，而能源電力行業的需求能支撐我們獲得穩定收入。

現在投資人看重的關鍵決策因素里，收入占的權重變高了。不像我們剛創業那會兒，投資人更關注項目本身夠不夠 " 性感 "，能源電力顯然不夠 " 性感 "。但現在他們關注收入了，所以土星現在的融資反而比早期更容易了。

鉛筆道：公司去年銷售額破億，收入構成大概是怎樣的？

陳雙輝 : 早期我們業務以定制化項目為主，算法相關項目占比較高。

2024 年起我們業務發生了兩個重大轉變，一是新能源收入占比超過電網側業務；二是標準化產品收入超過項目制收入。

02 行業新機會

鉛筆道 : 如何把握客戶具體需求，從而把產品落地？

陳雙輝: 能源電力行業有個有意思的現象，很多人覺得他們對新技術采納偏謹慎，其實恰恰相反。

國家電網和新能源企業對新技術的接受度非常高，甚至比其他行業更積極。而且這個行業人才密度大，對安全要求高，對人工智能和機器人技術需求強烈。

土星聚焦在客戶需求上打磨產品。在能源電力領域，我們覺得沒必要自己 " 拿著錘子找釘子 "?？蛻魧ψ约旱男枨蠓浅Ｇ宄?，我們只要緊跟他們的創新投入方向去打磨產品，這就足夠了。

鉛筆道：電力、新能源行業客戶對新技術的需求案例有哪些？

陳雙輝: 比如無人機在低空對輸電線路巡檢應用。它最早形成規模，并在技術、圖像識別及標準規范上走在前列的?，F在做無人機巡檢的廠商，大部分的業務都在能源電力行業。

還有機器人巡檢。無論是變電站還是配電房的機器人巡檢，電網公司、能源企業和新能源廠商都是最早大規模采用的。

鉛筆道：這個行業還有哪些新機會？客戶目前還有哪些未被解決的痛點？

陳雙輝: 目前仍有大量場景需要 AI 或機器人解決。

比如現在很多巡檢可以做了，但還有很多復雜的、危險的作業，特別是一些電站線路的作業，是需要人上去做的?，F在來說，機器人和 AI 技術還無法完全替代人工操作，而它們又往往更危險，所以行業對新技術需求依然非常旺盛。

當初土星進入這個行業時，幾乎沒有人工智能公司涉足，那時投資人不看好這個領域，融資異常艱難，因為大家對能源電力行業存在誤判，覺得它陌生又封閉。

現在大家了解后發現，客戶其實非常擁抱新技術，敢于嘗試，再加上人才密度高、理解技術落地過程的困難并有包容心，這就形成了很大優勢。

這對土星，以及未來想在這個領域發展的人工智能、機器人科技公司來說，都是巨大的機會。

鉛筆道 : 實現設備和 AI 自主解決問題，還需要多久？過程中要經歷哪些環節？

陳雙輝: 在消除設備缺陷這類更深入的需求上，關鍵契機得等人形機器人這類技術成熟。

不過即便機器人技術成熟了，要在能源電力行業真正落地應用，還有兩個關鍵環節：一是機器人的 " 大腦 "，得具備能源電力行業的專業知識；二是機器人的作業裝置，要適應電力場景，比如能抗電磁干擾、耐高壓等。

鉛筆道 : 未來公司會往機器人方向升級嗎？

陳雙輝：短期內，土星不會涉足機器人研發。

現在機器人領域競爭激烈，而且機器人產業的關鍵，一個是 " 大腦 " —— 未來大概率由擅長開發大模型的公司主導；另一個是操作手臂等機械裝置，可能由專注材料、電機軸承等領域的公司提供。

未來有競爭力的機器人公司，不能只是簡單組裝部件，更要具備自主研發核心大腦和關鍵部件的能力。

這對土星來說，投入太大。所以等機器人技術成熟，我們或許會基于它打造垂直領域解決方案。未來幾年，土星的戰略重點還是在聲學、聲紋技術的深度應用，以及高端傳感器研發上。

鉛筆道 : 在聲學領域中市場前景和機會有哪些？競爭情況如何？

陳雙輝: 我們的聲學技術目前主要應用于電網、發電側。在發電側，風電、核電是重點應用場景。

研發過程中發現，僅靠算法和應用層面的技術已不夠。未來，高端傳感器研發將是重點方向。

目前，國內部分傳感器與國外產品存在性能差距，而客戶對國產替代的需求迫切、要求嚴格，這既是挑戰也是機遇。

鉛筆道 : 這個行業會不會面臨大廠的競爭？如果遇到了，有哪些應對方案？

陳雙輝: 這個領域確實有不少大廠，但和土星業務高度重合的并不多。

這也是我們在選擇業務方向時的考量。比如早期做的機器視覺產品，現在就面臨很多競爭，電網的三產公司也參與其中。

所以我們將聲學產品作為戰略方向，正是因為專注這個領域的大廠較少，我們找到了這樣的細分賽道來創業和發展 。

鉛筆道：在 AI、機器人和能源的交叉點上，你看到的機會和未來是怎樣的？

陳雙輝：未來有幾個重要方向：一是仍有大量高難度的 " 最后一公里 " 需求未被滿足，需要革命性技術去解決，這些是持續的機會。

二是我們發現研發不能只停留在算法層，更需要深入到傳感器等底層技術，才能滿足行業需求。

所以在這個交叉點，我們不僅看到了新能源側的機會，也看到了土星在聲學領域進行技術下沉的機會。

來源：鉛筆道