在人工智能浪潮席捲各行各業的今天，工業製造領域正迎來一場前所未有的智能化革命。當工業AI初創公司CVector與製造商、公用事業供應商等潛在客戶會面時，創始人們總是會被問及同一個問題:你們六個月後還會在這裏嗎?一年後呢?

這個看似簡單的問題背後，折射出工業客戶對AI初創公司可持續性的深度擔憂。在科技巨頭以驚人薪酬搶奪頂尖人才，並通過精心設計的收購交易瞄準新興AI初創公司的環境下，這種擔憂顯得格外合理。

CVector的聯合創始人理查德·張和泰勒·拉格爾斯每次都給出相同而堅定的答案:他們不會離開。這個承諾對於他們的客戶羣體至關重要，這些客戶包括國家天然氣公用事業公司和加利福尼亞的化工製造商，他們都在使用CVector的軟件來管理和改善工業運營。

獨角獸 資本 融資

張在接受採訪時透露了客戶的普遍關切:"當我們與這些關鍵基礎設施領域的大型企業交談時，在第一次通話進行10分鐘後，99%的情況下我們都會遇到這個問題。他們需要真正的保證。"

正是基於這種普遍擔憂，CVector選擇與Schematic Ventures合作，後者剛剛領投了這家初創公司150萬美元的種子前輪融資。張表示，他希望引入在供應鏈、製造業和軟件基礎設施等難題領域擁有良好聲譽的投資者，而這正是Schematic作爲早期階段基金的專注領域。

領投這輪融資的Schematic合夥人朱利安·庫尼漢向TechCrunch解釋了初創公司緩解客戶擔憂的幾種方式。除了將代碼託管或在收購發生時提供免費永久軟件許可等實用解決方案外，"關鍵在於創始人與公司使命保持一致，並向客戶清楚傳達這種長期承諾"。

正是這種承諾似乎在幫助CVector取得早期成功。張和拉格爾斯各自帶來了與CVector爲客戶提供的工作類型完美契合的獨特技能。張最早的工作經歷之一是在石油巨頭殼牌擔任軟件工程師，他說自己經常在現場"爲從未使用過iPad的人構建iPad應用程序"。

擁有實驗粒子物理學博士學位的拉格爾斯曾在大型強子對撞機工作，"處理納秒級數據，努力確保極高的正常運行時間，對停機時間負責並快速排除故障"。拉格爾斯表示:"這些地方讓你建立起那種信心，這種背景真的有助於給人們一些信任和信心。"

然而，CVector的價值遠不止創始人的履歷。自2024年底成立以來，這家公司表現出了聰明和足智多謀的特質。公司構建了其工業AI軟件架構——他們稱之爲"工業資產的大腦和神經系統"——通過整合從金融科技解決方案到實時能源定價數據，再到邁凱輪F1賽車隊的開源軟件等各種資源。

他們還採用不同的方法與客戶實時塑造這個大腦和神經系統。張舉了一個關於天氣數據的例子。天氣條件的變化可能在宏觀層面影響高精度製造設備的工作方式，但還需要考慮連鎖效應。如果下雪，周圍的道路和停車場可能會被撒鹽。如果這些鹽分通過工人的靴子帶入工廠，可能會對高精度設備產生實質性影響，而操作員此前可能沒有注意到或無法解釋這種影響。

拉格爾斯強調:"將這些信號引入運營和規劃中極其有價值。所有這些都是爲了幫助這些設施更成功、更盈利地運行。"

CVector已經在化工、汽車和能源等行業部署了其工業AI代理，並將目光投向了張所說的"大規模關鍵基礎設施"。特別是在能源供應商方面，張表示一個常見問題是他們的電網調度系統是用Cobra和Fortran等舊編程語言編寫的，這使得實時管理變得困難。CVector能夠創建可以運行在這些舊系統之上的算法，爲操作員提供低延遲的更好系統可見性。

CVector目前規模較小，只有一個分佈在羅德島普羅維登斯、紐約市和德國法蘭克福的8人團隊。但隨着種子前輪融資的完成，他們預計將會擴張。張強調他們只招募"使命一致的人"，這些人"真正想在物理基礎設施領域建立職業生涯"——這將繼續讓客戶更容易相信這家初創公司不會消失。

雖然從張在殼牌的工作到CVector現在的業務有着相當直接的聯繫，但對拉格爾斯來說這更像是一次轉型。不過他表示這是一個他非常享受的挑戰。

拉格爾斯說:"我喜歡這樣的事實:不是試圖寫論文、提交、通過同行評議流程並在期刊上發表，然後希望有人會看到它，而是與客戶合作處理實際存在的問題，我們可以幫助他們保持系統正常運行。你可以做出改變，構建功能，爲客戶快速開發新產品。"

這家工業AI初創公司的成功故事展現了傳統制造業與前沿AI技術融合的巨大潛力。在全球製造業數字化轉型的關鍵時刻，像CVector這樣專注於工業基礎設施的AI公司正在爲行業變革提供關鍵的技術支撐，同時也爲投資者和客戶證明了深耕垂直領域的AI應用具有巨大的商業價值和發展前景。