投资界（ID：pedaily2012）2月20日消息，近日，极熵科技宣布完成近亿元新一轮融资，本轮融资来自无锡国资委旗下投资平台新尚资本，将用于进一步的市场拓展及产品开发。
目前，极熵科技的服务已覆盖全国近半数省市，成功服务于1023家产业园区及工业企业客户，连接了2284万KVA的用电容量，相当于一个三峡大坝的装机容量，在AI能源管理领域一路领跑。
1. 从物理连接到云端控制，打通能源资产管理的点、线、面
在工业界数字化转型的过程中，一个重要的拦路虎就是：数据从何而来？初创立时，极熵科技的创始团队发现，在许多工厂、园区，设备侧的数据收集非常薄弱、分散，更不用谈后续的分析及决策了。
通过自研传感器、边缘计算设备以及云端解决方案，极熵科技搭建起了“硬件+软件”的产品形态，并以此构建了一整套解决方案。这一方案能够快速、高效完成现场物理设备的连接与控制，以此实现能源资产数据采集、运营策略优化调整等服务。
这样的方案，为过去“野蛮生长”的能源资产搭建了数字化的基础设施，并帮助客户实现了可观的投入产出比提升。这也意味着能源资产首次变得“有形可控”，从拥有模糊的价值转化为可量化、可提升的资产。
经过八年的业内积累，极熵科技的服务实现了由点到线、由线及面的能源资产覆盖：点，即单个工厂；线，即由一系列工厂组成的园区；面，则可能是整个城市或行政区。
“针对不同的应用场景，对能源管理的需求会有一定变化，”极熵科技创始人及CEO孙东来介绍道，“然而它们都需要对能源领域深入的理解，以及真正可用、有效的能源资产管理产品。”毕业于上海交大、在法国获得计算机博士学位的孙东来，带领拥有能源管理、工业互联网和人工智能等复合背景的团队一直致力于在该领域的研究，并打造出了极熵科技的核心产品。
以红豆工业城为例，它位于江苏省无锡市，园区中有超过100家工业企业，拥有自有火电厂、光储新能源、蒸汽管网以及能源供给系统。然而这座每年近三亿度电能耗的园区面临一系列能源管理问题：能源使用效率如何提升？近百位能源运维人员如何管理？百兆瓦的光储系统如何运维？以及最终，如何实现绿色低碳的园区整体用能转型？
针对红豆工业城面临的难题，极熵科技通过两期服务方案，成功帮助它实现了“两步走”的能源管理升级：
首先，通过极熵科技制定的一期服务方案，红豆工业城完成了对既有能源系统的梳理和初步的数字化，如传感器规划、网关安装及数据采集系统建设等。
其后，针对工业城新建的光伏储能来自不同供应商的情况，极熵科技通过二期服务方案对其系统做了重构和对接，把各个供应商的系统连接到统一的管理平台上，实现对园区能源系统的数字化改造，并通过调度优化策略和反向控制来实现光伏发电系统运维及发电效率提升、储能优化调度增收等效果。
最终，该工业城能源运维团队成本降低60%，收费结算准确率提升至100%，代理购售电及绿电交易快速推进。其中，从供能侧来看，容量成本降低35%、储能收益增长40%；从用能侧来看，园区能源自产自销规模提升了12%。这意味着基于能源数字化应用及智能化策略，每年能够带来数百万确定性年化收益，并且未来收益还将随着光储投资规模增长而持续提升。
（极熵科技整合分布式电源、储能装置、相关负荷和监控能力，以微网控制器为核心的微网综合调控平台）
而在城市和区域方面，极熵科技也为温州等多个地市提供信息区域级别的能源管理调度，包括绿色低碳的解决方案等。
据悉，目前极熵科技已经自研超过100个能源资产管理应用，包含服务、供能、用能三类，涵盖企业和园区能源管理的各类需求。在完成现场勘测后，团队可以基于应用库基础进行组合及优化设置提供快速定制服务；项目成型时间一般少于三个月，最高可以达成20%的能源资产收益率提升效果。疫情延宕数年，随着越来越多用户降本增效需求不断提升，已成为行业营收头部企业的极熵将迎来加速发展，今年有望实现业绩数倍增长。
2. 能源产业智能化，要朝最小阻力的路径走
近年来，随着碳中和目标的提出以及十四五规划中的“能源革命”明确指向，低成本、高效率的节能减排备受关注，风口已然成型。
面对市面上的新能源巨头入局，以及传统央企孵化的平台，极熵科技在其中的自信，来自于对技术、产业经验、合规三方面整合打造出的完整方案。
“对于相对传统的能源企业或是新进入市场的能源持有方来说，智能化转型是一个阻力比较大的选择，其中有任何的误差、或沟通不畅，都很容易引起能源企业内部对于智能解决方案的抗拒，所以我们的目标是提供一个从底层到应用都可靠、好用的AI能源资产管理系统。”
首先是多年深耕行业带来的技术壁垒：目前极熵在软硬件领域拥有完全自主知识产权，在产业互联网领域拥有专利授权13项、行业领先的软件著作权59项、企业核心算法及知识产权118项。
面对复杂的能源领域智能化难题，极熵科技通过三层自研技术投入来做到“最大程度的可靠性”。
第一层是优秀的核心模型。此前，极熵科技在IEEE PHM 算法大赛连续两年获得全球前三，核心人工智能算法涉及工业能源调度、工业预测性维护等领域，并已完成能源调度智能算法的产品化。
第二层是数据处理、云端压缩和AI驱动的策略算法技术：即通过在传统意义上的工业互联网数据采集分析架构上增加处理能力和模块，保证数据的高有效性和高时效性；同时，面对数量庞大的工业数据，云端的数据压缩、大规模的算法生成拟合等技术也构成了极熵科技的技术护城河。极熵智能微网策略的核心能力来自于由上海交大、浙大等一流院校学者组成的国内顶尖专家团队，他们将双碳能源网络的问题抽象集合成多元组合优化的学术问题，通过非线性优化求解多元联立方程来实现智能化算法积累。
第三层则是大量的全覆盖应用。创立数年来，极熵科技已经积累了许多原子化的应用，在企业能源、动力行业做了很多小场景闭环，比如企业的用电管理、压缩空气、工业气体、储能、光伏的管理等。经过细致的打磨，极熵科技已能够向企业提供从数据上行到控制成本下行的价值；
其次是对行业场景、服务场景的深度理解。
通过多年的实际场景打磨，极熵科技已经拥有在众多工业界能源资产管理的实地经验，知名企业客户包括红豆集团、阿里巴巴、美的、京东等，覆盖工业、物流、园区等产业场景，能够快速完成产品落地，并通过经验反哺行业，推动AI能源资产管理专业化，参与标准制定。
目前，孙东来博士受邀担任多个标准委员会委员，如国家智能光伏系统标准工作组和全国产业计量与能碳评估专家委员会；其中，由他带领极熵参与的四项国标已正式发布。可以说，极熵科技已经是深度参与了能源资产管理领域的专家型企业。
最后是业界领先的合规性、普适性。
在工业界，各类设备、协议对接并不通用，需要人工进行场景适配，也需要大量的时间、项目积累。而在过去的八年，极熵科技已经通过众多合作积累了大量协议对接的经验，是极少数能够对接几乎所有的能源领域的设备和协议的公司，支持OPC-UA、CAN、Modbus、IEC103、 IEC104、DLT/645, MQTT 等通信协议，及IEC-61850 / 61968 / 61970 CIM 模型等数据标准。
“对于国内目前已知的90%左右的设备，我们有现成的连接能力，对于其他设备，我们有快速的协议对接和开发的能力，这是一个非常重要的壁垒。”孙东来表示。
3. 产品形态延伸，未来的能源资产管理是什么样的？
未来，除了目前的软硬件结合服务，极熵科技还将目光瞄准了SaaS化能源运营服务：能源设备和能源工程建设。
过去，对于资产持有者来说，建设时的能源资产难以控制，只能在运营时尽量去做更优化的策略调整和运营、协同。
在极熵科技的规划中，未来他们可以通过数字化的能力去甄别优质能源资产，包括复杂的规划设计、投资阶段的测算、建设阶段的质量控制等，从而将能源资产管理延伸至设备及工程。
“比如光伏组件的覆膜材质、层数不同，其入射角损失也不同，供应链质量管理做的不好，可能就带来接近1%的损失。又比如光伏组件的功率偏差度与逆变器的MPPT能力匹配的不好，实际使用中的效率就会低于规划设计值，并且随着使用年限增长，这种损失会不断扩大。”孙东来解释道。
（极熵科技创始人及CEO孙东来）
而通过把AI及物联网技术前置于工程阶段，他们能够实现在设计规划阶段高精度、高匹配度的估算和测算，建设完成后的系统数据化验证，以及未来持续性的“数据体检”，保证能源资产在整个运营周期内的高效健康运转。
这也意味着，未来对能源资产的管理会更加精细化、资产化。
支撑着这一愿景的，既有如今极熵科技在AI资产管理领域积累的技术及产品壁垒，更有业内少见的能源+技术背景团队。而创立以来的能源智能化经验，也为极熵科技带来了大量实际产业数据，帮助其产品迭代优化，构成数据护城河。
本轮的投资方新尚资本总经理茹华杰表示，“在国家双碳目标的背景下，新能源基础设施和资产快速增长的趋势将长期保持，从而也会对能源资产精细化管理提出更高的要求，极熵科技在新能源资产管理领域的核心优势及先进经验，能够在未来能源资产的整合中发挥至关重要的作用。”
采访中，孙东来这样回想最初创业时的体会，“产业领域的数据不是天然存在的，绝大部分数据在产生的同时可能就已经消亡了。它们不会被记录，也不会被存储，（人们）更不会基于这些记录和存储数据去做优化和创新。所以我当时觉得这是一个巨大的蓝海，应该去寻找产业领域的数据价值，从这种纷繁混沌的产业数据价值里面去挖掘出价值，然后构建核心壁垒。”
谈及未来，“让人类拥有可持续的未来”是极熵科技团队最核心的理念，当然，他们也深信在未来10年内，能源资产管理领域一定能跑出一个真正的巨头企业，来完成产业上下游的生态拓展与构建。
