国有资本入局！北京一传感器研发商获数千万A轮融资
发布时间：
2025-07-17 17:30:45
【导语】近日，海洋传感器与装备研发商海蓝声学宣布获得数千万元A轮融资，由苏高新金控、崖州湾科技城和昊辰资本共同投资。海蓝声学专注于海洋传感器与装备的研发、生产和销售，掌握核心技术，服务于全国多家重点单位。此次融资不仅彰显了资本市场对国产海洋科技企业的认可，也为我国海洋传感器自主可控提供了新的产业支撑。随着海洋强国战略的推进，海蓝声学有望在国产替代浪潮中发挥更重要作用。
今日获悉，海洋传感器与装备研发商-海蓝声学（全称“北京海蓝声学传感技术有限公司”）获数千万元A轮融资，投资方为：苏高新金控，崖州湾科技城，昊辰资本。
海蓝声学于2021年11月成立，是一家专注于海洋传感器与装备研发、生产和销售的创新型高科技企业。公司掌握核心技术，提供水下传感器与海(hǎi)洋(yáng)系(xì)统(tǒng)装(zhuāng)备(bèi)产(chǎn)品(pǐn)矩(ju)阵(zhèn)，服(fú)务(wu)于(yú)全国(guó)多(duō)家重点科研院所、高校、海洋工程单位及涉海企业。
国有资本入局 老股东持续加码
本轮投资方苏高新金控是苏州高新区重要的国有金融平台，重点关注硬科技及高端制造领域；崖州湾科技城作为海南自贸港重点园区，正全力打造深海科技产业集群；昊辰资本则在新能源、高端装备等领域有丰富投资经验。
其中，芯传感注意到，投资机构-昊辰资本已经第二次投资该公司，昊辰资本曾参与该公司天使轮。
昊辰资本成立于2021年，是一家聚焦于数字经济重塑产业的中早期基金。本基金投资聚焦于数字化提升产业效率、创新模式软科技和硬赋能等相关领域。
苏州金合盛控股有限公司（简称“苏高新金控”）2018年11月，前身为成立于2000年的江苏省首家股份制风险投资公司——“江苏省苏高新风险投资股份有限公司”，目前注册资本51亿元，是苏州高新区管委会直属国有金融控股集团，肩负着构建区域科技金融服务和科技创新服务平台的重任。苏高新金控下设三大子集团，打造私募股权投资、非银金融和多层次资本市场服务协同发展、一体互动的金融服务体系。
“深海科技”载入政府报告 海洋传感器迎增长关键期
在3月召开的会议上，“深海科技”首次被载入政府工作报告，并被列为新质生产力重点培育领域之一。报告明确指出，要促进深海科技与商业航天、低空经济等新兴产业“安全稳健发展”。
传感器是推动海洋科技发展的重要力量，而水声换能器则是海洋领域最主要的传感器品类之一，也是海洋开发装备的核心部件。
据了解，海蓝声学的核心业务为海洋传感器与装备的研发、生产和销售。核心产品：
水下传感器：包括主动、被动、矢量、新型材料、声学阵列等多类型水声换能器。公司自研的宽带换能器、深水低频换能器、高频阵列等产品已实现批量供货。
海洋系统装备：提供水下传感器与海洋系统装备产品矩阵，服务于全国多家重点科研院所、高校、海洋工程单位及涉海企业。
今年，该公司联合哈尔滨工程大学水声技术全国重点实验室与哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地，于2025年4月成立“深海智能感知与测试技术三亚联合实验室”，打通产学研用全链条，推进水声技术在深海科技领域的创新研发与具体应用。
今年7月，中央财经委员会第六次会议进一步强调，推进中国式现代化进程需着力推动海洋经济迈向高质量发展阶段，探索出一条契合中国国情的海洋强国之路。
会议提出，需提升海洋科技自主创新实力，加强海洋战略科技力量建设，并培育一批海洋科技领域的领军企业以及专精特新的中小企业。
过去一年里，海洋经济同样展现出强劲的发展势头，我国海洋经济总量首次跨越10万亿元大关，同比增长5.9%，正逐步成为驱动未来经济增长的关键力量。
据公开资料显示，我国海洋传感器市场长期依赖进口，尤其在深海探测、水声通信等高端领域，核心技术受制于国外厂商。
值得一提的是，近几年，国家高度重视海洋经济发展。《“十四五”海洋经济发展规划》明确提出，要加快海洋核心技术攻关，推动海洋装备国产化。
据行业分析机构预测，到2025年，中国海洋经济规模有望突破13万亿元，其中海洋高端装备与传感器市场将迎来爆发式增长。
海蓝声学此轮融资的完成，标志着资本市场对国产海洋科技企(qǐ)业(yè)的认可，也为我国海洋传感器自主可控提供了新的产业支撑。未来(lái)，随(suí)着(zhe)海(hǎi)洋(yáng)强(qiáng)国(guó)战(zhàn)略(è)的(de)深(shēn)入(rù)推(tuī)进(jìn)，海(hǎi)蓝(lán)声学有望在国产替代浪潮中占据更重要的市场地位。
相关新闻
数据瓶颈的误判与系统效能的底层逻辑很多人以为，自动化装配系统的效能提升必然依赖海量数据输入，当系统抛出“没有更多数据了”的错误提示时，便判定其已触及性能天花板。其实不然——这一错误本质是数据流管理失效的表征，而非系统能力的物理极限。在工业4.0架构中，数据并非越多越好，其有效性取决于三个关键维度：数据粒度、时序同步性与决策链闭环性。案例：慕尼黑工业博览会上的“数据饥饿”陷阱2023年慕尼黑工业博览
数据孤岛效应下的系统熵增危机很多人以为自动化装配系统的数据阈值仅受硬件存储容量限制，其实不然。在德国斯图加特某汽车零部件制造商的案例中，其2023年投产的智能产线因传感器数据流超载，导致PLC控制单元在47分钟内产生23次非计划停机。该产线配置了128组力觉传感器与32组视觉检测模块，原始数据生成速率达每秒1.2TB，远超工业以太网协议规定的100Mbps有效带宽。底层逻辑是：现代装配系统普遍采用
数据阈值：自动化装配的隐形边界很多人以为，自动化装配的精度仅由机械臂的重复定位精度决定，其实不然。在工业4.0的语境下，数据阈值才是决定系统稳定性的关键变量。当传感器采集的原始数据超过预设阈值时，系统会触发容错机制，这种机制的本质是数学模型与物理现实的动态博弈。以某德系汽车零部件供应商的案例为例：其位于巴伐利亚州的工厂曾因传感器数据波动导致装配线停机率上升12%。问题根源并非机械故障，而是阈值设定
数据瓶颈的底层逻辑：并非“量”的终结，而是“质”的觉醒很多人以为，自动化装配的数据瓶颈源于数据采集的物理限制或存储容量的技术天花板，其实不然。当系统抛出“没有更多数据了”的报错时，真正的矛盾往往隐藏在数据维度单一性、标注效率低下或算法泛化能力不足的底层逻辑中。以汽车底盘焊接产线为例，某头部车企曾因依赖单一传感器数据源，导致装配误差率在0.3mm阈值处频繁波动——看似数据量充足，实则缺乏多模态数据融
当自动化装配系统遭遇数据瓶颈：解码“没有更多数据了”背后的技术真相
数据断流：自动化装配的“隐形刹车”很多人以为，自动化装配系统的效率瓶颈仅存在于机械臂的重复定位精度或PLC的响应速度，其实不然。当系统抛出"{"error":"没有更多数据了"}"的报错时，暴露的往往是数据流架构的深层缺陷——这并非简单的存储容量问题，而是工业物联网（IIoT）与数字孪生（Digital Twin）协同失效的典型症状。底层逻辑：数据供应链的断
深圳市物联网产业协会成功举办《24小时自助图书馆通用规范》团体标准评审会
【导语】2019 年深圳市物联网产业协会发布的《24 小时自助图书馆通用规范》部分指标落后且引用文件有更新，不利行业发展。为此协(xié)会(huì)于(yú) 2024 年(nián) 11 月(yuè)启(qǐ)动(dòng)修(xiū)订(dìng)立(lì)项(xiàng)，2025 年(nián) 10 月(yuè) 30 日(rì)召(zhào)开(kāi)评(píng)审(shěn)
全球智能视觉处理芯片龙头冲刺港交所：光环之下，何以冲破增长枷锁？
【导语】近日，智能视觉处理芯片龙头富瀚微递交港交所招股书，吹响“A+H”双上市号角。其虽在全球市场占据领先地位，但2022 - 2025年上半年营收、净利、毛利率均逐年下滑。不过，富瀚微注重研发创新，积极拓展AI新业务版图。此次赴港上市，能否助力其突破瓶颈、续写传奇，值得期待(dài)。 近(jìn)日(rì)，智(zhì)能视觉处理芯片龙头富瀚微正式向港交所递交了招股书，吹响“
国家发改委等五部门：探索推动具身智能机器人进社区、进家庭，到 2027 年底建成 50 个以上全域数字化转型城市
【导语】10月31日，国家发展改革委等五部门发布《深化智慧城市发展推进全域数字化转型行动计划》，提出到2027年底建成50个以上全域数(shù)字(zì)化(huà)转(zhuǎn)型(xíng)城(chéng)市(shì)，2035年(nián)涌(yǒng)现(xiàn)一(yī)批(pī)具(jù)有(yǒu)国(guó)际(jì)竞(jìng)争(zhēng)力(lì)的(de)现(xià
2025深圳安博会：大公博创揽三奖 低空安防技术引国内外媒体聚焦
【导语】2025年10月28日至31日，第二十届中国国际社会公共安全博览会在深圳启幕。成都大公博创信息技术有限(xiàn)公(gōng)司(sī)携(xié)全系(xì)列(liè)低(dī)空(kōng)安(ān)防(fáng)设(shè)备(bèi)参(cān)展(zhǎn)，凭(píng)借(jiè)三(sān)项(xiàng)权(quán)威(wēi)大(dà)奖(jiǎng)、全栈(zh
【导语】中国电信率先公开展示业内首个“北斗语音消息”服务，首创 AI 算法实现语音极速传输；与此同时，华为也在第四届北斗峰会上发布相关功能，其手(shǒu)表(biǎo)成(chéng)首(shǒu)款(kuǎn)支(zhī)持(chí)终(zhōng)端(duān)，北(běi)斗(dòu)应(yīng)用(yòng)再(zài)掀(xiān)新(xīn)篇(piān)。 据(jù