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创新技术：赋予机器“听觉”

几年前，软件开发者Gal Shaul在前往印度德里的航班上，目睹了机器故障的直接证据。原本是为了解决医疗设备过热的问题，但他发现，根本原因在于硬件而非软件。在特拉维夫与印度之间长达11小时的飞行中，Shaul意识到设备上的软件无法感知硬件状态，导致机器无法自我诊断问题。

这一顿悟促使Shaul联系了他的大学好友、信号处理专家Sal Yoskovitz。两人携手创立了Augury，旨在为机器赋予“听觉”，使它们能够识别自身的工作状况和潜在故障。他们将这一技术比喻为“音乐识别神器Shazam”，旨在揭示机器内部的声音秘密。

Augury提供了一款小巧的设备，客户可通过此设备连接至各类设备，如商用冰箱或工业加热器。这款设备能够记录振动和超声波声音，并上传至Augury的云端服务进行分析，预测所监测机器的健康状况。用户则通过公司的移动应用获取机器状态信息及异常警告。

对于隐私和安全的担忧，Yoskovitz解释称，Augury系统专注于记录被监控机器产生的振动模式及不可见频率的声音，而非整个环境的音频。即便对话声音偶然进入设备的麦克风，也无法轻易解读，因为机房噪声巨大，难以区分对话内容。所有收集的音频和数据均经过分析和存储，确保了每台机器的声音与其它设备进行比较，实现通用化的故障预警。

Augury的分析技术允许系统学习不同设备的正常声音特征，并据此预测可能出现的故障。例如，若某设备首次发出堵塞软管的异常声音，系统会向所有者或技术人员发出警报，提示进行检查。随着系统在多个客户现场捕获更多堵塞软管的声音实例，它将学会识别此类声音，并能更精确地通知客户，包括那些未遇到软管问题的客户。此外，由于堵塞软管产生的声音普遍适用于多种设备类型，系统能够跨设备类别推广这一声音特征，从而提供更具体和针对性的警告。

Yoskovitz坚信，Augury的长远目标不仅限于简化故障诊断流程，还能通过深入了解产品失败的复杂原因，推动制造业优化产品设计。这一创新技术有望在提高设备效率、减少维护成本的同时，促进整个行业的进步。