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36氪首发 | 专注铁路工务检测，「欣铁科技」获800万元天使轮融资

晰数塔互联网快讯
2021-04-01 08:31

作者：乔雨萌

编辑：石亚琼

36氪获悉，铁路工务检测综合服务商「欣铁科技」已完成800万元天使轮融资，投资方为乔贝资本，木识资本担任独家财务顾问，本轮融资主要用于产品迭代和团队扩充。

欣铁科技成立于2013年，定位铁路和轨交系统综合服务商，瞄准铁路工务检测。欣铁科技总经理龚一帆告诉36氪，工务检测指的是对铁路线路及桥隧设备的保养维修工作，欣铁科技通过人工智能技术判断钢轨状态和轨道状况，并以此为基础指导养护维修，可以有效替代传统的人工检测方式，提高检测作业的准确度和效率，保障轨道运行安全。

近年来中国铁路发展迅猛，运营里程和运载量均居于世界前列，工务检测的需求日益增长。龚一帆表示，目前工务检测仍存在诸多痛点：现场操作人员素质参差不齐、员工培训跟不上铁路的发展步伐；多功能、复合功能的小型设备较少，无法满足一机多用、一次检测多项目的需求；传统的工务检测设备大多来自进口，然而国外设备在效率和精度上多有不足；“天窗”检测时间缩短，获取和存储大量样本的难度增加。

以解决当前工务检测的痛点为导向，欣铁科技研发了两款核心产品。一款产品是高铁廓形、波磨多功能检测仪，原理为基于图像采集和计算机处理技术高密度采集钢轨轨头廓形，形成钢轨轨头的连续三维图像，集多功能于一身，实现对轨头廓形、钢轨波磨的深层次分析，为该领域首创。另一款产品是轨道高速智能巡检系统，通过高速相机采集和捕捉轨道状态，借助机器视觉和深度学习等技术判别可视性缺陷，以代替人工巡道，实现了对钢轨、扣件、道床板等结构病害的在线智能识别。两款产品在识别率、重复性、检测效率等方面均有较为良好的表现。

除了缺陷检测，欣铁科技也提供一体化的解决方案。龚一帆告诉36氪，欣铁科技借助大数据可实现对钢轨实时状态的高效分析和预测，为铁路制定“千人千面”的精细化运维方案，大大提高工务管理效率，也增强了养护决策的针对性。

多功能操作系统是欣铁科技的另一亮点，该系统可以实时模拟和显示双股钢轨轨头的三维图像，在检测后可一键式出具“钢轨质量分析报告”和“钢轨打磨建议报告”，且数据图形和数据报告具有实时检测、保存和事后回放等功能。

在与客户对接时，设备应用于现场的安全性、使用设备后效率提升的程度以及设备的价格是客户主要关注的问题。龚一帆告诉36氪，欣铁科技布局了超过20项知识产权，可保证客户在多个维度上的业务提升。举例来说，公司可实现远高于国内外同类产品的精度，根据上海市计量技术研究院的测量结果，欣铁科技的最高示值误差为0.01毫米，而同类产品为0.05毫米。领先的技术水平也使得公司拥有了一定的定价权。此外，欣铁科技的团队在铁路行业经验丰富，较为清楚铁路工务检测的痛点，能够更加有针对性地解决客户的需求。

得益于领先的技术水平和对铁路行业的深入理解，欣铁科技已经落地应用于多条轨交线路，其客户包括上海铁路局、乌鲁木齐铁路局、上海地铁、苏州地铁、无锡地铁、南昌地铁、宁波地铁和南京地铁等单位。

欣铁科技的技术优势为客户带来了较为显著的价值提升。龚一帆告诉36氪，现有检测方法需要每个工区分别配备13个人进行巡检、钢轨检测及数据分析整理，上海高铁段每年需要为轨道巡检及钢轨检测配备104个人。如果使用欣铁科技的产品，5人即可完成全段2000km、每年4遍的巡检作业任务，经统计，上海高铁段每年可节约人工开支达1485万元。在大大提高检测效率、可靠性和准确性的同时，欣铁科技也增强了钢轨病害检测的针对性，长期来看，这对提高轨道器件使用寿命、提高铁路运行安全、避免安全事故的发生有着重要意义。

商业化方面，龚一帆告诉36氪，2020年欣铁科技销售额达1000万元，客单价为30-300万元不等。公司目前的商业模式分为销售产品和提供检测服务两类，其中标品销售占90%。考虑到设备更新换代的需求，也为了增强客户粘性，公司后续会提升服务占比。以这两类模式为基础，未来欣铁科技计划向数据服务模式延伸，借助物联网及AI技术，收集现场作业的相关数据并进行二次开发，为客户提供平台化的产品和服务。

谈及2021年的发展计划，龚一帆表示，欣铁科技会加速产品打磨，计划于年内推出2-3款新品。为了更好地支撑业务的高速发展，团队建设也是欣铁科技的重要规划。龚一帆透露，公司2021年营收预计突破2000万元。

根据《中长期铁路网规划》，我国铁路总里程将于2025年达到17.5万公里，高铁总里程将于2030年达到4.5万公里，铁路的巨大发展空间拉动工务检测市场快速增长。庞大的市场需求催生了许多玩家，这一赛道上的企业包括欣铁科技、精工华耀和已上市的唐源电气等。

欣铁科技的核心团队在铁路行业内有着多年的研究和实践经验，这是公司取得一定优势的重要基础。创始人龚佩毅是中国著名铁路专家，为“詹天佑铁道科学技术成就奖”、“火车头奖章”获得者；团队成员毕业于同济大学等高校，曾任职于中外运集团等头部企业，参与多个国家基金项目，拥有多项专利及软件著作权。