工业AI新星CVector完成500万美元种子轮融资，让工厂每一步操作都算清经济账
2026年1月26日，总部位于纽约的工业AI初创公司CVector正式宣布完成500万美元种子轮融资。本轮融资由Powerhouse Ventures领投，Fusion Fund、Myriad Venture Partners以及日立（Hitachi）旗下企业风投部门共同参与。这笔资金将用于加速产品落地、扩大销售团队，并进一步打通工厂现场数据与财务报表之间的“最后一公里”。
不是“智能工厂”，而是“能算钱的工厂”
CVector的两位创始人Richard Zhang和Tyler Ruggles，都不是传统制造业背景出身——前者曾在对冲基金负责量化交易系统，后者曾为全球能源巨头设计运营优化模型。他们看到的不是机器是否“聪明”，而是：一个工人拧紧一个螺栓、一个阀门多开5度、一台锅炉提前10分钟启动——这些动作，到底让公司多赚了还是少花了？
在大多数工厂，这些操作都发生在“黑箱”里。PLC记录数据，MES系统上传报表，但没人能把“今天多用了2%的天然气”和“本月利润少了12万美元”直接挂钩。CVector要做的，就是把这条断掉的因果链重新接上。
真实客户：从百年金属厂到合成氨新势力
自2024年7月预种子轮落地以来，CVector已在三个截然不同的工业场景中验证了价值：
- 爱荷华州ATEK Metal Technologies：这家拥有87年历史的金属加工企业，过去每年因设备突发停机损失超300万美元。接入CVector系统后，通过分析振动、电流与能耗的联动模式，提前48小时预警关键冲压机故障，首年减少非计划停机时间37%，直接节省维修与延误成本近210万美元。
- 美国中部某大型化工厂：在氯碱生产线上，CVector帮助操作员动态调整37个关键阀门的开合节奏，结合电价峰谷波动，将每小时电力成本降低14%，年节省电费超480万美元。
- 材料科技公司Ammobia：这家专注于绿色合成氨的初创企业，用CVector模型优化了氢气进料与催化剂温度的匹配策略，在不增加设备投入的前提下，将单位氨气能耗降低19%，成为其获得B轮风投的关键数据支撑。
从被怀疑，到被追着要
“两年前，我们去工厂谈AI，老板第一句话是‘你们是不是想用摄像头监控工人有没有偷懒？’”Richard Zhang回忆道。
如今，情况变了。去年底，一家北美大型造纸企业主动找到CVector，要求“把你们系统里能算钱的部分，先给我们开一个月试用”。另一家风电运营商甚至提出：“你们能不能告诉我，风机叶片清霜的时机，到底该看天气预报，还是看电网报价？”
“这不是技术问题，是信任问题。”Tyler Ruggles说，“以前大家怕AI是黑箱，现在怕的是‘没用AI’。客户要的不是炫技，是一个能跟财务总监对得上话的工具。”
为什么是现在？
工业领域对“经济结果导向”的需求，正被三股力量推到前台：
- 能源成本波动加剧：2025年美国工业电价同比上涨22%，天然气价格波动幅度达历史峰值，工厂不能再靠“经验”省电。
- 供应链压力持续：关键原材料如锂、镍、氨的采购价格，越来越依赖实时市场信号，而非年度合同。
- 人才断层严重：老一辈工程师即将退休，新一代操作员看不懂仪表盘，但能看懂手机上的“今日省了多少钱”。
CVector的系统没有复杂界面，没有“深度学习”“神经网络”这类术语。它只显示三件事：当前操作影响了什么、对比昨天/上周/上月变化了多少、折算成美元是赚了还是亏了。
“我们不做‘智能工厂’的幻觉，只做‘能赚钱的工厂’的工具。”这是CVector团队的信条。
下一步：从单点突破，到全厂协同
2026年，CVector计划推出“运营经济仪表盘”企业版，支持跨产线、跨厂区的数据聚合。同时，他们正与美国能源部下属的国家实验室合作，接入实时碳排放成本模型，让工厂在节能的同时，也能量化碳税节省。
工业的数字化，从来不是换摄像头、装传感器那么简单。真正的变革，是让每一个操作员、每一个班组长，都能在下班前，清楚地知道：今天，我为公司省了多少钱。