在人工智能浪潮席卷各行各业的今天，工业制造领域正迎来一场前所未有的智能化革命。当工业AI初创公司CVector与制造商、公用事业供应商等潜在客户会面时，创始人们总是会被问及同一个问题:你们六个月后还会在这里吗?一年后呢?

这个看似简单的问题背后，折射出工业客户对AI初创公司可持续性的深度担忧。在科技巨头以惊人薪酬抢夺顶尖人才，并通过精心设计的收购交易瞄准新兴AI初创公司的环境下，这种担忧显得格外合理。

CVector的联合创始人理查德·张和泰勒·拉格尔斯每次都给出相同而坚定的答案:他们不会离开。这个承诺对于他们的客户群体至关重要，这些客户包括国家天然气公用事业公司和加利福尼亚的化工制造商，他们都在使用CVector的软件来管理和改善工业运营。

独角兽 资本 融资

张在接受采访时透露了客户的普遍关切:"当我们与这些关键基础设施领域的大型企业交谈时，在第一次通话进行10分钟后，99%的情况下我们都会遇到这个问题。他们需要真正的保证。"

正是基于这种普遍担忧，CVector选择与Schematic Ventures合作，后者刚刚领投了这家初创公司150万美元的种子前轮融资。张表示，他希望引入在供应链、制造业和软件基础设施等难题领域拥有良好声誉的投资者，而这正是Schematic作为早期阶段基金的专注领域。

领投这轮融资的Schematic合伙人朱利安·库尼汉向TechCrunch解释了初创公司缓解客户担忧的几种方式。除了将代码托管或在收购发生时提供免费永久软件许可等实用解决方案外，"关键在于创始人与公司使命保持一致，并向客户清楚传达这种长期承诺"。

正是这种承诺似乎在帮助CVector取得早期成功。张和拉格尔斯各自带来了与CVector为客户提供的工作类型完美契合的独特技能。张最早的工作经历之一是在石油巨头壳牌担任软件工程师，他说自己经常在现场"为从未使用过iPad的人构建iPad应用程序"。

拥有实验粒子物理学博士学位的拉格尔斯曾在大型强子对撞机工作，"处理纳秒级数据，努力确保极高的正常运行时间，对停机时间负责并快速排除故障"。拉格尔斯表示:"这些地方让你建立起那种信心，这种背景真的有助于给人们一些信任和信心。"

然而，CVector的价值远不止创始人的履历。自2024年底成立以来，这家公司表现出了聪明和足智多谋的特质。公司构建了其工业AI软件架构——他们称之为"工业资产的大脑和神经系统"——通过整合从金融科技解决方案到实时能源定价数据，再到迈凯轮F1赛车队的开源软件等各种资源。

他们还采用不同的方法与客户实时塑造这个大脑和神经系统。张举了一个关于天气数据的例子。天气条件的变化可能在宏观层面影响高精度制造设备的工作方式，但还需要考虑连锁效应。如果下雪，周围的道路和停车场可能会被撒盐。如果这些盐分通过工人的靴子带入工厂，可能会对高精度设备产生实质性影响，而操作员此前可能没有注意到或无法解释这种影响。

拉格尔斯强调:"将这些信号引入运营和规划中极其有价值。所有这些都是为了帮助这些设施更成功、更盈利地运行。"

CVector已经在化工、汽车和能源等行业部署了其工业AI代理，并将目光投向了张所说的"大规模关键基础设施"。特别是在能源供应商方面，张表示一个常见问题是他们的电网调度系统是用Cobra和Fortran等旧编程语言编写的，这使得实时管理变得困难。CVector能够创建可以运行在这些旧系统之上的算法，为操作员提供低延迟的更好系统可见性。

CVector目前规模较小，只有一个分布在罗德岛普罗维登斯、纽约市和德国法兰克福的8人团队。但随着种子前轮融资的完成，他们预计将会扩张。张强调他们只招募"使命一致的人"，这些人"真正想在物理基础设施领域建立职业生涯"——这将继续让客户更容易相信这家初创公司不会消失。

虽然从张在壳牌的工作到CVector现在的业务有着相当直接的联系，但对拉格尔斯来说这更像是一次转型。不过他表示这是一个他非常享受的挑战。

拉格尔斯说:"我喜欢这样的事实:不是试图写论文、提交、通过同行评议流程并在期刊上发表，然后希望有人会看到它，而是与客户合作处理实际存在的问题，我们可以帮助他们保持系统正常运行。你可以做出改变，构建功能，为客户快速开发新产品。"

这家工业AI初创公司的成功故事展现了传统制造业与前沿AI技术融合的巨大潜力。在全球制造业数字化转型的关键时刻，像CVector这样专注于工业基础设施的AI公司正在为行业变革提供关键的技术支撑，同时也为投资者和客户证明了深耕垂直领域的AI应用具有巨大的商业价值和发展前景。