近期，物理安全传感器创企“测度空间”已完成千万级人民币天使轮融资，由泰有基金独家投资。这轮资金将主要用于自主研发MEMS传感器芯片，包括围绕传感器配套的指标优于20bit精度的动态数据采集芯片等产品。
测度空间成立于2021年6月，主要面向工业互联网应用开发物理安全传感器以及相关机器学习工具，是一家拥有基础传感芯片能力、AI数据分析能力的智能传感系统/数据服务提供商。
在千亿级规模的工业互联网行业中，设施和生产安全已成为其中的关键词。其中，据市场研究机构MarketsandMarkets Research报告，工业传感器市场规模预计将从2020年的182亿美元，增长到2025年的290亿美元，复合年增长率为9.8%。
测度空间CEO杜忠诚告诉36氪，如今布局工业互联网的大数据公司不少，但许多公司在发展过程中会逐渐面临两个问题：一是随着公司需要管理的设备越来越多，收集的数据量也愈发庞大，加之部分公司配置的传感器针对性不够强，采集回来的信息不足以支撑有价值的数据挖掘，即数据价值密度很低，公司往往会变成一个“数据存储公司”。
二是由于其采集的数据价值密度低，数据质量和标准无法支撑公司后续开展服务，往往导致公司在开拓数据服务业务时受阻。其中的关键在于高针对性的数据采集从而提升价值密度，这样才能在后续的数据分析服务中发挥更大的价值。
与此同时，据国际自动化协会报告数据，目前全球每年因机器故障引起的直接损失多达6470亿美元（约4.14万亿人民币），甚至超过集成电路行业一年的总产值4300亿美元（约2.75万亿人民币）。显然，机器故障已成为工业领域发展需面临的严峻问题。
因此，测度空间根据工业互联网应用需求，通过自主研发和部署传感器采集数据，从而提升数据的的标准化程度，实现高价值服务。目前，公司形成了基于MEMS芯片、拥有全部知识产权的传感器系列化产品，包括玻璃幕墙安全传感器、面向建筑外墙和保温层监测的传感器、电梯物理安全传感器、面向接触器/断路器等低压电器设备的传感器，以及物联网通用传感器方案共5款传感器产品。
其中，玻璃幕墙传感器是公司现阶段率先落地的产品，具有精确度高、低功耗、可配置等特点，通过MEMS芯片和AI技术融合，能够检测幕墙在自然风激励上下的10ug量级动态加速度信号，在不同光照天气状态下续航长达3年，配套机器学习模型支持针对不同类型和尺寸玻璃的自适应调参。
整体来看，测度空间的优势在于综合统筹性能和成本的物理安全传感器芯片技术，其传感器不仅支持丰富的状态触发模式，还可通过融合MEMS和AI智能感知技术，实现场景化定制和在线配置，单颗成本低于3美元，体积易于小型化SIP封装。
除此之外，测度空间项目发起人兼首席科学家、清华大学软件学院邓仰东教授谈到，面向工业场景的开发过程中，主要难点在于传感器采集、算法应用、小样本数据这三点。
一是传感器采集，BOSCH(博世)、ADI（亚德诺）这些巨头的传感器产品动辄数十款，但每款应用覆盖的范围较窄，因此不同应用场景都需要采用不同指标特征的传感器。
相比之下，测度空间能够基于一款传感器，通过在线可配置的方法将其扩展到更多工业应用中，例如电梯安全等。在邓仰东看来，如何用一个更具通用性的方案去解决各种各样的工业问题，是传感器在工业应用的难点，也是公司的差异化优势。
二是算法应用，工业应用涉及的算法非常多，例如动车组故障的算法就多达6000种，用传统方法开发模型的工作量会十分繁杂，开发效率慢。对此，测度空间采用自动化机器学习的方法训练模型，使其能自适应不同任务，无需人工调整优化，大大降低了模型开发的成本和时间。
三是故障具有小样本特点，实际上具体类别的工业故障出现次数较低，意味着一些潜在故障严重缺少训练模型数据样本，因此必需解决小样本甚至零样本学习问题。测度空间的解决方案是针对正常数据训练样本，构造充分反映正常运行状态的数据表征，然后在线比对预测数据和实际采集数据，通过残差检验来发现潜在故障，以此对未知故障具备一定的预测能力。
