一家中國邊緣計算「新星」的崛起！獨家專訪江行智能創始人劉江川

隨著雲計算和物聯網的不斷升級與發展，邊緣計算的話題變得熱門起來。

7 月 22 日，邊緣計算技術與服務提供商江行智能宣布，其公司完成 3000 萬人民幣的 A 輪融資，本輪融資由松禾資本領投，紅杉資本中國基金、BV 百度風投跟投，由青桐資本擔任財務顧問。此前，紅杉中國曾在種子輪投資江行智能，也是種子輪的唯一投資方。

在接受 DeepTech 獨家採訪時，江行智能創始人劉江川表示，這輪融資的主要目的是為了進一步擴充團隊，引進高水平人才和全面鋪開產品線，特別是應對產品量產後所面臨的挑戰。

據悉，江行智能是一家專註於邊緣計算的公司，成立於 2018 年，該公司致力於先進邊緣計算技術的開發及其在電力、新能源、工業流水線監控、運營商等領域的應用，其公司總部位於江蘇南京。

目前，江行智能的核心產品EdgeBox，已廣泛應用於工業、智慧城市、能源等領域，展現出強勁的市場競爭力。在輸電線路維護、變電站巡檢和配電台區智能化場景中，EdgeBox 藉助其多感測器融合、超低功耗的識別技術及人工智慧深度學習等能力，在邊緣側進行實時計算，及時回傳預警信息，有效降低電力行業的通信開銷和計算延遲。在製造、水務、安防領域，以 EdgeBox 為核心的邊緣計算方案也在各個場景中提供降本、增效和安全的服務。

用計算機技術去賦能工業生產。通過邊緣計算技術，將工業數據在本地進行處理、預警與控制，EdgeBox 可以極大地提高工業的智能化水平。

圖｜EdgeBox（來源：江行智能官網）

在人才方面，江行智能聚集了全面的頂級專家團隊，團隊在邊緣計算、5G 網路、物聯網、雲計算，以及在此基礎之上的大數據採集、傳輸、分析和智能化應用等方面有著深厚的經驗積累，有著紮實的科研功底和豐富的工程管理經驗。

而在這輪融資之時，DeepTech 專訪到江行智能創始人劉江川，一起聊聊他的創業歷程，以及江行智能這家公司，到底有什麼樣的魔力，可以在 A 輪吸引到多家知名風投？

從 IEEE Fellow 到江行智能創始人

從個人履歷上看，劉江川擁有多重經歷以及 title，他是香港地區第一位微軟學者，微軟中國研究院(後來的微軟亞洲研究院）成立後的第一批實習生；1999 年畢業於清華大學計算機系，2003 年獲得香港科技大學的博士學位，於 2017 年被評為 IEEE Fellow。並且在 2019 年，他獲得了加拿大國家工程院院士榮譽稱號，現任加拿大西蒙菲莎大學計算機學院終身教授。

圖｜江行智能創始人劉江川（來源：受訪者供圖）

在學術研究成果上，他已經發表多篇國際期刊論文和國際會議論文，總引用數超過 13000 次，單篇超過 2300 次，H-index 達到 56。

劉江川在學術生涯上步步為營，已經成為領域內的知名專家。但是在 2018 年，他宣布成立南京江行聯加智能科技有限公司，擔任創業公司的首席執行官職位。這在外界看來，的確有點突然。從知名教授到初創公司創始人，兩者身份的跨度相當大。

劉江川卻認為，企業家和教授身份之間轉換時並沒有衝突，反而是相輔相成的。他坦言，由於過往的研究經歷是偏向於工程領域的，並且和微軟、諾基亞、華為以及諸多加拿大本地公司有著緊密的合作，所以在創立江行智能的時候，他認為這是一件能成的事情。由於目前處於邊緣計算技術飛速發展時期，該公司是有能力完成從研究到研發再到產品落地的。

而從整個技術領域來看，眼下做邊緣計算業務的國內創業公司似乎並不多見。而江行智能能夠在眾多創業公司中脫穎而出，飛速成長，也在劉江川意料之中。

此前有消息稱，到 2020 年，每人每天平均將產生 1.5 GB 的數據量。隨著越來越多的設備連接到互聯網並生成數據，雲計算可能無法完全處理這些數據，所以邊緣計算的優勢就會凸顯出來，而劉江川正踏著風口前進。

人才和技術是核心競爭力

當劉江川打算做江行智能的時候，其實他遇到的第一個難題是人才。

在大眾看來，作為一名知名教授，組建一支創業團隊不是難事，其過往的學生就是一個很好的資源。但劉江川曾坦言，組建團隊並不簡單。首先他需要兩個條件，除了學生的技術和能力優秀之外，還要求學生對於創業有比較充分的認知與持續的熱情，想創業、愛創業、能創業；另一方面，對於學生們來說，做公司所需的市場能力則不是學生們在學校能學到和掌握的。

好在上面的條件最終都得到了滿足。目前江行智能已在深圳、北京、南京三地設立研發中心和市場團隊。

另外，江行智能也擁有頂級的專家團隊，博士、碩士比例高達 80%。而高管和骨幹團隊都有著知名高校的學歷，均來自於清華大學、北京大學、浙江大學、英屬哥倫比亞大學、西蒙菲沙大學、香港科技大學等國內外一流高校，曾供職於騰訊、微軟、SAP、360、知乎、南瑞等公司的高水平人才。

圖｜江行智能團隊（來源：受訪者提供）

劉江川對 DeepTech 表示，本輪融資之後，江行智能將進一步擴充團隊，引進高水平人才。而 DeepTech 獲悉，江行智能團隊目前有近 80 人，其中 60 人為研發人員，而這輪團隊人員擴充，主要集中在研發、運營、銷售業務上，佔據融資花銷的 60% 以上，另外也有部分資金將會投入技術研發、設備升級等。

當下，邊緣計算已經成為了技術領域最炙手可熱的熱點話題，除去人才儲備上的難題，技術發展也是劉江川在創立江行智能的時候，所要思考的問題。

在我們周圍，充斥著各種數據和電子設備，未來將有數十億部設備連接到互聯網，因此更快更可靠的數據處理將變得至關重要。雲計算固然有技術上的優勢，但是物聯網、5G 和移動計算的興起給網路帶寬頻來了不小的壓力，並且雲端隱私問題也日趨嚴重，在多種因素下，邊緣計算應運而生。

並不是所有的智能設備都需要利用雲計算來運行，比如電力行業就是一個利用邊緣計算模型的典型例子，通過在網路邊緣處理數據，降低雲端網路核心節點的壓力，形成最快捷的數據傳輸。而且，電力行業有它的特徵，它不希望、也絕對不能被其他公司控制，因此對待數據控制權，也十分謹慎。所以靈活快速，方便升級迭代，而不需要投入太多新的成本，成為了江行智能的未來發展方向。

（來源：SEDEMAC）

所以，劉江川選擇了智能電網這個非常垂直的領域進行技術落地，在電力行業這個大市場中，形成企業發展的「護城河」。在接受 DeepTech 專訪時，他認為，江行智能不是建立平台和生態系統，以及在此基礎上引導流量。他們更關注深耕行業，用積累的技術為電網、廠房、倉儲、環保等非 IT 產業賦能。

當提到隱私方面的問題時，劉江川表示，數據隱私保護是邊緣計算的一個天然的優勢，因為客戶可以有選擇地決定上雲的數據集。這方面江行智能的產品提供了非常靈活的選擇和符合國家標準的加密協議。在大多數情況下，江行負責提供滿足用戶需求的邊緣計算軟硬體系統，並接入用戶的物聯網數據採集系統（或者根據用戶需求配置前端感測器），而日常的數據採集和管理則由用戶完成。

劉江川強調，在非用戶需求下，江行並不會收集用戶的數據。

而在公司業務定位方面，與其他創業公司不太相同。江行智能目前實行的是一種To B To C模式。江行智能的合作方（客戶）都來自於 B 端，如國家電網、南方電網、北控水務等，而這些客戶本身又要面對一部分 C 端用戶，這些用戶對服務的需求非常敏感，對提升服務質量和降低成本有著急切的需求，所以在這種狀況下，劉江川團隊會得到更快速的用戶反饋，進行技術上的調整，對於用戶需求升級改造。

另外，在盈利模式上，劉江川表示，目前江行智能主要是一次性收取硬體和軟體的整體產品和服務費，隨著未來業界的一種趨勢，也可能會逐漸轉變為，基於容器技術能快速把各類服務部署到邊緣計算硬體，從而能夠快速升級並按服務收取年服務費。江行智能預計，2019 年可實現數千萬元的訂單。

在人才儲備、技術發展和商業模式都已經確定後，劉江川就開始引領團隊不斷前行。在接受 DeepTech 專訪時，劉江川表示，「邊緣計算的時代已經來臨，並且正在飛速發展中，我們有必要迅速完成從研究到研發再到產品落地的迭代。」

當江行智能成立一年之後，回過頭來看這家公司的核心競爭力，高水平人才、技術是必不可少的，而更重要的是，劉江川對於邊緣計算市場的洞察，以及行業資源，是這家公司能夠得到投資者不斷信任和融資的關鍵因素之一。

接下來，當 AIoT 和邊緣計算全面爆發時，江行智能團隊將迎來屬於他們的春天。

以下是 DeepTech 與江行智能創始人劉江川的採訪實錄（有整理）：

DeepTech：在拿到 A 輪融資之後，江行智能接下來有何計劃？

劉江川：在過去一年多的發展里，江行在軟硬體研發、管理、市場方面的團隊已經比較完備。A 輪融資的目的主要是進一步擴充團隊，引進高水平人才和全面鋪開產品線，特別是應對產品量產後所面臨的挑戰。

DeepTech：從教授到江行智能創始人，這兩者有什麼不一樣的地方？

劉江川：應該說這兩者之間並沒有衝突，反而是相輔相成的。加拿大工程院院士在工程領域代表加拿大國家水平專家、教授的榮譽稱號，我過往的研究經歷也是偏向於工程領域的，並且和微軟、諾基亞、華為以及諸多加拿大本地公司有著緊密的合作。對工程領域的研究而言，成果最終在實際場景中落地並經受住市場的考驗，應該說是最好的驗證；另一方面，落地的過程中所獲取的信息也可以用來避免工程研究中閉門造車。創立江行應該說是我們直接打造這個閉環過程的重要一步，因為邊緣計算的時代已經來臨，並且正在飛速發展中，我們有必要迅速完成從研究到研發再到產品落地的迭代。

DeepTech：在國內的互聯網商業環境當中，有投資者可能會建議，公司要做全做大，這事您怎麼看？

劉江川：江行還是一個起步階段的 Startup，也是一個專註於邊緣計算的公司。我們並不是一個傳統意義上的互聯網公司， 我們的戰略不是建立平台和生態系統，以及在此基礎上引導流量。我們更關注深耕行業，用我們的技術為電網、廠房、倉儲、環保等非IT產業賦能。

DeepTech：江行智能是怎樣管理隱私數據保護的？

劉江川：數據隱私保護是邊緣計算的一個天然的優勢，因為客戶可以有選擇地決定上雲的數據集。這方面江行的產品提供了非常靈活的選擇和符合國家標準的加密協議。在大多數情況下，江行負責提供滿足用戶需求的邊緣計算軟硬體系統，並接入用戶的物聯網數據採集系統（或者根據用戶需求配置前端感測器），而日常的數據採集和管理則由用戶完成。江行的先進的邊緣計算軟硬體系統確保了用戶能以最高效的學習曲線和最少的人力進行日常管理，除非應用戶需求（如進行模型訓練等），江行並不會收集用戶的數據。

DeepTech：相比聯想、華為、谷歌等大廠的競品來說，資金不佔優勢下，江行智能還有哪些優勢？

劉江川：物聯網必須結合計算，沒有計算，物聯網收上來的數據只是擺設。工業/產業互聯網也是如此。所以通信的是基礎，而價值實現則離不開數據處理和智能計算。

問題是這個部分的實施到底是 IT 行業的事呢，還是工業企業的事？可以肯定的說，這不完全是 IT 行業自己的事，用傳統的寫字樓里寫代碼的思維是解決不了工業互聯網的問題的。一個最基本的例子，電的質量和穩定性在很多工業現場和野外都是無法保證的，這對習慣了穩定供電的IT人來說是無法想像的。但這也不完全是工業企業自己的事，因為很多產業的信息化過程都還沒有完成，大量的企業缺乏 IT 能力，架設基本的物聯網-雲系統都不現實，遑論智能計算。

所以這無疑是 IT 行業和工業企業共同的事？如果是共同的事，那他們的觸碰點在哪裡？我們認為，這個觸碰點就在邊緣計算上。邊緣計算面對高度異構的行業用戶，對數據處理和智能計算的需求高度碎片化。面臨這些挑戰時，江行作為一個專註的、深耕於行業的初創企業是有相當優勢的。

DeepTech：你怎麼看江行智能目前這種 To B To C 模式的？

劉江川：純粹的 To C 的公司面臨著構建生態、引導流量的艱巨任務，這不是我們的創始團隊所擅長和感興趣的。To B 的公司面臨的挑戰主要是B端客戶是否對採用相關技術有急迫性，並且有足夠的給付能力。

我們的客戶目前都來自於 B 端，如國家電網、南方電網、北控水務等，而這些客戶本身又面對自己的 B 端或 C 端客戶對提升服務質量和降低成本的急切要求，所以我們的客戶對採用邊緣計算等新興技術是有強烈興趣的。特別是近期泛在電力物聯網的構想開始全面實施、工業園區的環保也被列為重中之重，在這些方面的資金投入是非常可觀的。

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