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融資數千萬美金!北京海澱跑出未來獨角獸:殺入千億賽道

2025-04-29 简体 HK SG TW

今天小編分享的互聯網經驗:融資數千萬美金!北京海澱跑出未來獨角獸:殺入千億賽道,歡迎閱讀。

鉛筆道作者 | 愛羽

近日,北京殺出一家未來獨角獸,英達視(Industrial Next)完成數千萬美元 A 輪融資。由 Khosla Ventures 領投,Y Combinator、沸點資本跟投。

英達視總部位于北京市海澱區,主攻業務是:為制造行業提供 " 智慧大腦 ",幫助工廠實現智能化、自動化改造。

這家由特斯拉前核心團隊創立的公司,已吸引聯想、小米、YC、沸點資本等產業資本三輪押注。其融資熱潮背後,是全球制造業正經歷一場從 " 被動維修 " 到 " 主動預測 " 的範式革命。

讓我們來看看,這個千億賽道還有哪些機會?

01

成立于 2021 年的英達視究竟是家什麼公司?

通俗來講,它為先進制造行業提供 " 智慧大腦 ",產品涵蓋工藝智能化技術、MES 及 MOS 軟體等,幫助工廠實現生產流程的智能化、自動化。

主要功能包括:

實時監測:通過傳感器采集設備振動、溫度、壓力等數據。

AI 診斷:利用機器學習模型分析數據,識别異常模式并預測故障時間。

維護決策:自動生成維護計劃,推薦備件更換或維修動作,減少人工誤判。

系統集成:與工廠現有工業軟體(如 ERP、MES)對接,優化生產流程。

其用戶主要包括各類制造企業,尤其是汽車制造、電子設備制造等行業。

英達 CEO Allen 曾是特斯拉加州自主工廠研發項目負責人,是硬體背景的系統架構師,擅長高集成技術;CTO Lukas 則是 Model 3、Y、X 的整車系統架構師,曾領導 Dojo 的前身 Autopilot 的系統架構部門。

傳統工業維護長期陷于 " 故障發生 - 停機維修 - 產能損失 " 的惡性循環。

以汽車制造為例,一次非計劃停機平均造成每小時 50 萬元損失,而預測性維護通過實時監測設備振動、溫度等數據,結合 AI 算法預判故障,可将停機時間減少 40% 以上。

在技術路徑上,通過 " 感知 - 決策 - 執行 " 閉環系統,英達視重構了工業質檢邏輯。其自主研發的 UMOS 系統融合多源傳感器數據,利用強化學習算法實現工藝環節的實時質量評價與參數調整,将傳統事後抽檢更新為 " 零缺陷預防 "。

例如在新能源汽車焊裝環節,該系統可使機械臂根據材料形變動态調整軌迹,避免批量瑕疵,幫助客戶節省 30% 的質檢成本。

02

英達視所在的行業是:工業預測性維護賽道。大約分為幾個階段。

萌芽階段(上世紀中葉 - 20 世紀末):這一時期,工業設備的維護主要依賴于定期維護和事後維修。當時的技術水平有限,傳感器精度不高,數據處理能力也極為薄弱,難以對設備的運行狀态進行有效監測和分析。

興起階段(21 世紀初 - 2010 年代中期):随着傳感器技術、計算機技術以及數據分析技術的發展,工業預測性維護開始興起。

企業能夠通過在設備上安裝傳感器,實時采集設備的運行數據,如溫度、振動、壓力等。利用這些數據對設備的健康狀況進行初步評估和預測。但這一時期,數據的整合和分析能力仍較為有限,數據格式不統一,難以進行有效的關聯分析。而且預測模型的準确性不高,容易出現誤判。

崛起階段(2010 年代中期 - 至今):随着物聯網、大數據、人工智能等新興技術的成熟,物聯網技術實現了設備之間以及設備與系統之間的互聯互通,能夠實時、全面地采集設備運行數據。

人工智能算法,如機器學習、深度學習等,能夠對復雜的數據進行深度挖掘和分析,建立更加精準的設備故障預測模型。

03

英達視的主要競對企業包括西門子(MindSphere)、GE Digital(Predix)、PTC(ThingWorx)等。

競争格局上,賽道雖然未形成絕對的巨頭壟斷,但整體處于供大于求的狀态,眾多企業在不同細分市場和區網域各有優勢,競争激烈,屬于紅海市場。

據博研咨詢數據,2025 年中國該市場規模将突破 240 億元,年復合增長率達 16%-20%。

全球制造業正在經歷一場深刻的範式革命——從傳統的 " 被動維修 " 轉向 " 主動預測 " 的智能運維時代。這場變革的核心在于,工業設備維護方式正從 " 故障發生後再處理 " 的救火模式,更新為 " 在故障發生前預防 " 的精準醫療模式。

更深層的革命性在于,預測性維護重構了制造業的成本結構。通用電氣 Predix 平台通過分析 10 萬台傳感器數據,能提前 2000 小時預警燃氣輪機故障,使維護成本降低 25%。

這場變革還催生了新的商業模式。三一重工推出的 " 挖掘機指數 " 将設備維護轉變為按需計費服務,客戶資本支出節省 30%。這标志着制造業價值重心正從 " 賣設備 " 轉向 " 賣服務 ",就像從 " 賣藥 " 轉型為 " 健康管理訂閱 ",而預測性維護技術正是實現這種轉型的手術刀。

不過,這場革命也面臨數據安全、跨平台兼容等挑戰。就像醫療領網域需要解決患者隐私保護,工業領網域同樣需要構建三級安全監測體系來守護設備數據。但趨勢已然明朗:當 5G+ 工業互聯網項目突破 1.5 萬個,當 AI 算法能像預測疾病風險一樣預判設備故障,制造業的 " 預防醫學 " 時代已不可逆轉地到來。

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