36氪首发｜为农业领域提供AI+IoT软硬件服务「滴翠智能」完成千万级人民币Pre-A轮融资

转载时间：2021.06.10（原文发布时间：2021.03.31）

322

转载作者：36氪企服点评小编

阅读次数：322次

36氪获悉，集农业数据采集、人工智能监测管理、远程设备控制一体化的集成化整体解决方案提供商「滴翠智能」获千万级人民币Pre-A轮融资，本轮融资由万漉基金投资。此前「滴翠智能」曾获得盘古创业、禾吉企业（中州集团）、长里资本等机构投资。本轮融资资金将主要用于进一步推进产品研发、市场拓展及销售团队扩张。

「滴翠智能」成立于2018年，商业模式是通过无线射频通讯模组及网关为传统电控设备IoT改造升级，并通过SaaS软件提供数据库及物联网服务。

成立初期，「滴翠智能」主要进行农业数据采集，搭建农业应用场景的数据库，通过大数据云计算平台形成人工智能种植决策系统，从而科学指导农业种植。然而，AI算法模型需要提升算力背后需要大数据支撑，大数据需要IoT设备提供来源，但农业种植生产环节中所需的农业资材设备厂商面临着IoT产品研发能力弱、物联网改造成本高、部署周期长等问题。

针对该痛点，「滴翠智能」通过销售无线射频通讯SoC并嵌入自有电控设备集成电路形成自有IoT设备体系。「滴翠智能」推出翠灵String系列产品，以LoRa芯片模组和网关赋能传统的农业电控设备，如传感器、电磁阀、水肥一体机等硬件设备，通过云计算实现农业种植硬件设备的物联网升级，从而打通农业数字化改造的全链路，形成大数据采集、人工智能决策与硬件操作系统的闭环。

36氪首发｜为农业领域提供AI+IoT软硬件服务「滴翠智能」完成千万级人民币Pre-A轮融资

翠灵String产品

「滴翠智能」的翠灵系列产品的优点有三：一是可以帮助农业电控设备生产商快速完成IOT产品升级，缩短硬件上云的周期；二是实现终端用户PC/APP多端部署，通过通讯协议互通降低部署成本，同通讯协议物联网周边产品联动销售；三是提供具有实用价值的AI种植决策数据库。

传统的农业所需智能硬件设备大部分是电气自动化控制，「滴翠智能」解决了通讯+AI决策的环节。其中，通讯采用超低功耗LoRa星型组网降低了有源电线路布置成本，同时突破了通讯模组和电控模组的兼容匹配以及通讯数据加密等问题，实现无持续电源的情况下控制通讯为一体的超低功耗工作，实现休眠功耗1.7微安，低频率通讯持续三年以上（每日通讯四次、3000mAh）。

目前，「滴翠智能」已经建设完成了基础的农业数据库，并且在全国60+个城市完成网关的部署落地。

在客户合作方面，「滴翠智能」搭建了B To小B To大B ToC的客户体系。其中小B指代24个品类的农业电控设备供应商，例如水肥一体机、卷帘机、灌溉设备生产商等；大B代表集成方案解决商，如智慧大棚建设、工程建设的服务商，最终将产品应用于农业种植的C端用户。

目前，「滴翠智能」已经与近100家农业电控设备供应商建立合作，完成近万家C端用户的设备铺设。主要的获客渠道为线上及线下直销，形成互联网连锁效应。「滴翠智能」已经帮助博云农业、富金灌溉、德马科技、中境集团、德控集团等公司完成定制硬件+云数据+应用软件的改造，推动智慧农业的升级。

现阶段，「滴翠智能」的收入中，硬件销售收入占60%，SaaS软件收入占40%。「滴翠智能」的创始人兼CEO安浚告诉36氪，2021-2023年公司将集中力量进一步推广硬件在全国范围内的铺设，实现软硬件业务比重以每年5%的变化，2023年期实现硬件免费铺设主要依靠软件盈利的模式。

硬件服务上，「滴翠智能」通过将翠灵产品售卖给小B客户，最终通过获取C端农业种植数据创造“商圈价值”。「滴翠智能」根据需求定制相应的网关上行组网，匹配符合客户属性参数的LORA子节点控制芯片及模组和完整的网关及电控主板集成决策方案。

软件服务上，「滴翠智能」通过SaaS平台实现小程序、APP/PC等个性化软件定制，将完整的源代码交付给集成方案服务商助力其形成自主知识产权，实现大数据库及云计算决策口无缝调用对接并提供免费的后台升级及运维服务。

截止目前，「滴翠智能」已实现数千万人民币的营业收入，预计2021年实现营收1亿元。本轮融资70%将主要用于产业链上下游的打通和业务的进一步扩张，30%用于产品的更新迭代。

「滴翠智能」现有员工共计70余人，研发人员占比过半，预计年底扩展团队至百人规模。创始人兼CEO安浚具备农业及科技的复合背景和深厚的市场整合能力，团队中联合创始人曾任阿里巴巴IoT事业部首席硬件架构师，CTO曾任某航天项目软件开发负责人。

谈及未来规划，「滴翠智能」的创始人兼CEO安浚告诉36氪，客户合作方面，预计未来三年内公司将覆盖行业内全24个农业电控设备品类；技术迭代方面，形成无线射频通讯自主知识产权的芯片设计及制造系统；数据库积累方面，通过推广网关部署进一步建立并完善全品类植物大数据库；应用领域方面，逐渐从农业推广覆盖至工业领域，通过网关及子节点搭建工业领域AI数据库。