36Kr获悉，博通智能最近通过其全资子公司Clobotics丹麦ApS收购了丹麦Blade Service ApS(以下简称“DBS”)，后者是一家总部位于丹麦的风力涡轮机叶片维护解决方案的独立服务提供商。收购通过股权交换和现金的方式完成。交易完成后，星展将成为博通智能的全球维修业务平台，为中国及全球客户提供服务。
这是博通智能自2020年以来在欧洲的第三次收购。博通智能创始人兼首席执行官严志清表示，丹麦是全球风力发电的发源地。通过此次收购，博通智能不仅将更好地赋能星展风电行业客户，还将星展的运营专业知识和最佳实践引入博通在中国的新兴维护业务，产生业务协同效应。
博通智能成立于2016年，通过计算机视觉和机器学习技术为企业用户提供端到端的智能服务，服务于风电和零售行业。公司创始人兼CEO严志清告诉36Kr，由于博通智能团队有自己软硬件结合的技术背景，公司成立时，他就开始探索博通智能技术和产品在能源行业的应用。有一次去西北做市场调研，看到一个头发花白的大叔冒着安全风险爬上风电机组，拿着望远镜和手机拍照，对叶片进行例行检查，既危险又低效，这也坚定了严志清通过数字化手段和技术让风电领域的检查更安全、更精准的想法。
2017年至2018年，博通智能基于行业成熟的无人机硬件平台，对云台、飞控算法、机器视觉算法、三维无人技术进行了自主研发和产品打磨，推出了风电叶片全自动巡检服务。通过与华能、华电的测试合作，从2019年开始逐步在国内推广大规模风电巡检服务，面向龙源电力、株洲时代、洛阳双瑞、上海电气等国内企业。
广播智能照片
技术方面，博通智能获得相关专利130余项，用于巡检及相关关键技术节点。在风机巡检现场，受风速、光线等因素的变化影响，无人机拍摄系统中的快门速度、ISO感光度、飞行速度等指标会实时调整。博通智能自主研发并首创了基于Loss Function效果回归算法的叶片全景图自动拼接技术，使飞行系统获得的数据成为三维可感知内容并呈现在IRIS平台上，准确还原缺陷的实际位置和大小。基于机器学习模型，叶片缺陷识别系统判断叶片上缺陷的严重程度并分析状态。
严志清表示，目前博通智能采集的缺陷样本已经达到300多万，是全球最大的风机叶片缺陷样本数据库。经过不断的模型训练和算法优化，缺陷检测准确率可达95%，飞机召回率可达99%以上。而且前缘腐蚀缺陷的分布可以以热图的形式呈现在IRIS平台上，让风电场运维人员一目了然地看到问题点并进行二次审核。“在全球45万台风力涡轮机中，中国占了15万台。中国建立第一个风力发电场已经35年了。除了欧洲、北美、南美市场外，今年博通智能以国电龙源项目正式进入非洲市场。我们看到的是，风电机组后期运维服务的市场空间巨大。”严志清说。除了自动检测服务，博通智能还推出了刀片维修机器人。据估计，机器人维修方案可以帮助现有的维修方案节省至少50%的成本，并且可以在一天内完成一台风扇的维修，远比人工检查安全高效。
在商业模式上，博通智能根据检验服务次数收费，根据陆海场景和整体装箱次数计算成本。单次航班服务费用在1万元以上。目前，博通智能在中国近3000个风电场中，已服务500多个风电场，覆盖率达20%，覆盖近30个国家和海外50多个风电场。
事实上，无人机检查领域有很多玩家。美国AAIR的创始人在电力检测行业有40多年的经验。英国的“赛博鹰”和“天空期货”都专注于海上风电设施和石油管道的检查。在中国，有专门从事无人机动力检测的费仲艾维，也有从自动机场切入泛检测领域的福亚智能。由于工业检测场景较多，提供自动检测服务的企业还处于精耕场景应用和市场细分教育阶段。
对于明年的规划，严志清表示：全球45万台风电机组中，中国占了15万台，目前我们在中国已经投放了1万台。我的小目标是希望明年这个数字能达到2万，让更多的中国风电机组能够使用智能巡检技术。
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