用“数字神经系统”改造工厂：AI 新创 CVector 完成 500 万美元种子轮

随着人工智能深入各类生产现场，“把复杂的工厂指令变成看得见的利润”成了制造业数智化升级的关键问题。2026年1月26日，纽约总部的工业 AI 创企 CVector 宣布完成 500 万美元种子轮融资。

此轮由 Powerhouse Ventures 领投，Fusion Fund、Myriad Venture Partners 及**日立（Hitachi）**的企业风投部门等参投。

核心理念：为工业打造“中枢大脑与数字神经系统”

CVector 由 Richard Zhang 与 Tyler Ruggles 创办。他们指出，大型工业企业当下的最大痛点，是没有一套工具能把极细微的操作（比如拧动一个阀门）直接换算成“这到底省了多少钱”。

业务核心：公司把产品定位为承接“现场操作”和“真实收益”的软件层，也就是他们所称的“运营经济学（Operational Economics）”。

跨界团队：CVector 吸纳了不少来自金融科技与对冲基金的人才，把数据驱动决策的经验带入工厂，帮助客户提升财务回报。

实战落地：从传统百业到新型能源

自 2024 年 7 月完成预种子轮以来，CVector 的系统已在多类场景中验证：

传统制造：在爱荷华州的金属加工企业 ATEK Metal Technologies，CVector 协助监测能效、预测设备停机，并追踪影响成本的商品价格。

公共事业：在电力与化学生产设施里，通过精确控制包括阀门在内的关键节点，来优化总体运营成本。

能源初创：支持材料科学公司 Ammobia，借助 AI 模型降低合成氨的生产成本。

市场观察：从“谈 AI 忌讳”到“追求 AI 原生”

联合创始人 Richard Zhang 提到一个明显转变：一年前，工业圈聊 AI 还有点“避讳”，客户对是否采用 AI 基本各占一半。

而在过去的半年里，风向已明显变化：

“如今的趋势，是大家都在找 AI 原生（AI-native）的方案，哪怕 ROI 还算不清楚。这股‘采用热潮’是真切的。”

把 AI 叠加在设施的经济模型之上，CVector 正在助力工业腹地的工厂与新型能源生产商，在充满不确定性的供应链环境里，精确捕捉每一分利润。