超 400 万英镑的融资详情

该笔资金结合了新旧股东的股权投资以及英国研究与创新署（UKRI）下属机构 Innovate UK 的拨款支持 。主要投资方包括：

• Investing for Purpose —— 新进投资者
• Loggerhead Ventures —— 领投了 2026 年早期的融资并进行了追加投资
• One Planet Capital —— 同样提供了追加投资
• Innovate UK —— 提供了共同资助的拨款支持

本轮融资于 2026 年 7 月宣布 。根据不同的融资追踪平台数据，Perceptual Robotics 至今已累计融资约 720 万至 887 万美元 。

Dhalion 系统如何工作

该公司的核心产品是 Dhalion 系统，它利用自主无人机和人工智能，将风力涡轮机检测流程完全自动化 。其工作流程如下：

• 操作员只需经过简单培训，使用平板电脑即可启动无人机；无人机自主飞行，采集涡轮叶片、塔筒及其他部件的高分辨率图像 。
• 无人机降落后，基于云端的 AI 系统自动处理图像，在几分钟内检测并分类损伤类型——如雷击、裂纹、腐蚀和分层 。
• 系统在 48 小时内提供全面的检测报告，包括维修优先级排序和成本估算工具 。
• 系统还提供了一个名为 “维修优先比”（Repair Now Ratio）的 AI 指标，可预测各类损伤对年发电量（Annual Energy Production）的长期影响，帮助运营方决定先修哪里 。

公司目前提供两款无人机产品：DOT —— 一款全自主的一体化检测无人机；以及 EVE —— 一款便携式迷你无人机，适用于快速、按需检测 。

此外，Dhalion 软件也可运行在大疆 M300、M350 和 Mavic 3 Enterprise 无人机上，方便已有这些设备的运营商使用 。

经过验证的精度与规模化

一项由 Innovate UK 资助、为期三年的研发项目（参与方包括 Perceptual Robotics、布里斯托大学和 DNV 检测认证公司）发现，该全自动系统的故障检测准确率相比传统人工方法提升了 14% 。该项目也是首次实现图像处理环节完全自动化的案例——不仅是图像采集，连后端分析也无需人工干预 。

截至目前，该公司已使用 Dhalion 系统完成了超过 250 台陆上风力涡轮机的检测 。一位客户最近在英国的一次大规模检测行动中，使用 Dhalion 完成了超过 150 台风机检测 。

全球客户网络

Perceptual Robotics 的无人机和 AI 检测工具已在多个地区部署 ：

• 欧洲 —— 包括英国、瑞典、德国及其他欧洲市场
• 北美 —— 公司在 2023 年 pre-Series A 轮融资后启动了北美业务
• 亚太地区 —— 通过总部位于新加坡的 K2 Energy Group 达成战略合作，进入该市场

此外，公司还在 2025 年将业务拓展至拉丁美洲和牙买加 。

用户驱动的产品演进

公司明确表示，其产品进化并非来自闭门造车，而是源于对运营商、资产经理和维护团队的倾听 。具体的用户导向型开发包括：

• 更快的交付时间 —— 运营商需要快速拿到结果，而不是等上几周，这促使公司将报告交付目标定为 48 小时
• 更清晰的决策依据 —— 资产经理需要在成本、停机时间和风险之间做平衡，他们需要的不是更多原始数据，而是更清晰的损伤分类和维修优先级建议
• 海上风电服务 —— 用户对全面海上检测能力的需求，直接催生了公司于 2024 年推出的专业海上检测服务

新资金的使用计划

Perceptual Robotics 计划利用这 400 多万英镑的资金 ：

• 在全球范围内扩展其 AI 风力检测平台
• 进入新的国际市场，特别是海上风电领域
• 强化海上风电检测能力，配备专用服务和系统
• 持续推进 Dhalion、DOT 和 EVE 系统的产品研发
• 加速自主检测技术的商业化进程

公司的长期目标是成为“风电场业主和服务提供商掌控自身检测与数据的首选解决方案” 。

超 400 万英镑的融资详情

该笔资金结合了新旧股东的股权投资以及英国研究与创新署（UKRI）下属机构 Innovate UK 的拨款支持 。主要投资方包括：

• Investing for Purpose —— 新进投资者
• Loggerhead Ventures —— 领投了 2026 年早期的融资并进行了追加投资
• One Planet Capital —— 同样提供了追加投资
• Innovate UK —— 提供了共同资助的拨款支持

本轮融资于 2026 年 7 月宣布 。根据不同的融资追踪平台数据，Perceptual Robotics 至今已累计融资约 720 万至 887 万美元 。

Dhalion 系统如何工作

该公司的核心产品是 Dhalion 系统，它利用自主无人机和人工智能，将风力涡轮机检测流程完全自动化 。其工作流程如下：

• 操作员只需经过简单培训，使用平板电脑即可启动无人机；无人机自主飞行，采集涡轮叶片、塔筒及其他部件的高分辨率图像 。
• 无人机降落后，基于云端的 AI 系统自动处理图像，在几分钟内检测并分类损伤类型——如雷击、裂纹、腐蚀和分层 。
• 系统在 48 小时内提供全面的检测报告，包括维修优先级排序和成本估算工具 。
• 系统还提供了一个名为 “维修优先比”（Repair Now Ratio）的 AI 指标，可预测各类损伤对年发电量（Annual Energy Production）的长期影响，帮助运营方决定先修哪里 。

公司目前提供两款无人机产品：DOT —— 一款全自主的一体化检测无人机；以及 EVE —— 一款便携式迷你无人机，适用于快速、按需检测 。

此外，Dhalion 软件也可运行在大疆 M300、M350 和 Mavic 3 Enterprise 无人机上，方便已有这些设备的运营商使用 。

经过验证的精度与规模化

一项由 Innovate UK 资助、为期三年的研发项目（参与方包括 Perceptual Robotics、布里斯托大学和 DNV 检测认证公司）发现，该全自动系统的故障检测准确率相比传统人工方法提升了 14% 。该项目也是首次实现图像处理环节完全自动化的案例——不仅是图像采集，连后端分析也无需人工干预 。

截至目前，该公司已使用 Dhalion 系统完成了超过 250 台陆上风力涡轮机的检测 。一位客户最近在英国的一次大规模检测行动中，使用 Dhalion 完成了超过 150 台风机检测 。

全球客户网络

Perceptual Robotics 的无人机和 AI 检测工具已在多个地区部署 ：

• 欧洲 —— 包括英国、瑞典、德国及其他欧洲市场
• 北美 —— 公司在 2023 年 pre-Series A 轮融资后启动了北美业务
• 亚太地区 —— 通过总部位于新加坡的 K2 Energy Group 达成战略合作，进入该市场

此外，公司还在 2025 年将业务拓展至拉丁美洲和牙买加 。

用户驱动的产品演进

公司明确表示，其产品进化并非来自闭门造车，而是源于对运营商、资产经理和维护团队的倾听 。具体的用户导向型开发包括：

• 更快的交付时间 —— 运营商需要快速拿到结果，而不是等上几周，这促使公司将报告交付目标定为 48 小时
• 更清晰的决策依据 —— 资产经理需要在成本、停机时间和风险之间做平衡，他们需要的不是更多原始数据，而是更清晰的损伤分类和维修优先级建议
• 海上风电服务 —— 用户对全面海上检测能力的需求，直接催生了公司于 2024 年推出的专业海上检测服务

新资金的使用计划

Perceptual Robotics 计划利用这 400 多万英镑的资金 ：

• 在全球范围内扩展其 AI 风力检测平台
• 进入新的国际市场，特别是海上风电领域
• 强化海上风电检测能力，配备专用服务和系统
• 持续推进 Dhalion、DOT 和 EVE 系统的产品研发
• 加速自主检测技术的商业化进程

公司的长期目标是成为“风电场业主和服务提供商掌控自身检测与数据的首选解决方案” 。