释放工业 AI 的真正潜力

随着工业 AI 重塑工厂和供应链，供应商生态系统正在迅速扩张。企业寻求借助 AI 来提高效率并加快创新，而初创企业则有望在制药制造、物流、航空航天等众多行业中创造价值，并带来颠覆性变革。

欧洲的融资情况印证了这一趋势：仅在 2025 年第一季度，欧洲的 AI 公司共筹得约 30 亿欧元的风险投资，较 2024 年同期增长 55％。形成这一势头的原因很简单：在那些企业需在极其紧迫的时间和严苛的预算限制下完成交付的行业中，高管们渴求能够重新定义工作流程并助力实现利润显著增长的应用程序。

新型生成式 AI 方法能够借助数字模拟提供全新的解决方案，并实现以往无法企及的效率水平。

Catherine Crump, 常务董事, WIRED Consulting

“它们不仅显著提升了效率，而且有些还开启了全新的流程与工作方式。”WIRED Consulting 常务懂事Catherine Crump 说道，她是本文引述的不断壮大的 AI 生态系统中的多位专家之一。

在关键领域发挥影响

在设计领域，AI 可以助力加快生产流程并带来新的效率突破。

AI 工具支持工程师分析大量结构化和非结构化数据，通过仿真为替代材料和性能表现提供新的视角，并有助于解决长期存在的供应链瓶颈问题。

我预见未来供应链将发生翻天覆地的变革，现有方式亦将面临巨大颠覆。

Jon Nieman, 投资副总裁, G42

“正是 AI 技术的融合与相互影响才促成了重大突破，”G42 投资副总裁 Jon Nieman 表示。G42 是一家总部位于阿布扎比的人工智能开发公司，专注于医疗保健、航空及其他工业领域的解决方案。

除了实现可观的盈利增长，AI 开发人员还有潜力在更大范围内产生积极影响。对于初创咨询公司 embassidy 的创始人Meike Neitz 而言，AI 在缓解气候变化方面的潜在作用是其最令人振奋的特点之一。例如，它可以通过在设计阶段进行创新，减少材料浪费，因为工业产品高达 80％的环境足迹在其设计阶段就已确定。

借助 AI 技术对工业机器人抓手进行重新设计，并结合增材制造，可以让每台机器人的碳排放量减少82％。

Neitz说：“工业领域至今仍是世界上最大的温室气体排放源之一。”

AI 驱动的解决方案在提供能源效率、推动电气化、最大限度地减少材料浪费及优化流程方面发挥着巨大作用。

Meike Neitz, 创始人, Embassidy

对 AI 在现实世界中能实现的成就怀揣愿景——无论多么鼓舞人心——其所能带来的助力终究有限。正如本文中的专家所言，AI 公司的创始人不仅需要深谙行业专长，懂得如何实现规模化与协同合作，更要对终端用户抱有执着关注。

引领工业 AI 变革并非单靠一家企业就能完成。因此，我们正致力于构建一个蓬勃发展的工业 AI 生态系统，而这需要客户、行业领袖、初创公司、销售商、合作伙伴及开发者之间的紧密合作。

Linda Krumbholz, 高级副总裁, Siemens Xcelerator 生态系统与商城

如何避免在 AI 炒作浪潮中迷失方向

工业 AI 助力可视化仿真，为工厂车间带来切实影响

工业 AI 初创公司面临的挑战之一，是确定清晰的投资回报 (ROI) 路径，并找到能在行业背景下引起共鸣的应用场景。如果做不到这一点，它们的应用很可能就会淹没在喧嚣之中。

Crump 认为，初创企业需努力解决行业中尚未被未满足的特定需求。秉持这一思维方式，能让他们获得竞争优势。“眼下 AI 炒作甚嚣尘上，涌现出大量以此技术进行创新的初创公司，”她表示，“那些脱颖而出的企业，能够展示其独特的 AI 解决方案如何解决明确的行业需求，并带来更优的结果。他们的产品和服务展现出了实实在在、积极正向的商业影响以及清晰的投资回报。”

由于 AI 技术的潜在应用多种多样，初创企业如何产生影响，在不同的工业场景下可能差异显著。初创企业需要深刻理解其解决方案如何与工业硬件实现交互，或者通过合作获取专业领域知识与高质量的工业数据集。

“应将重点放在事实依据上，利用专有数据，并提供可扩展、以用户为中心的解决方案，”Reimann Investors Venture Management 常务懂事 Samuel Schuler 建议道，“在定制 AI 解决方案之前，应优先深入理解实际的工业作业流程。”

量身定制、面向特定领域的洞见通常优于通用 AI 策略。

Samuel Schuler, 常务董事, Reimann Investors VC

Alexander Oelling 是 ISAR Aerospace（一家专注于中小型卫星发射服务的提供商）的首席数字官，他也强调了实际专业领域知识的重要性。

除技术资质外，我总会尝试评估创始人的专业领域知识。

Alexander Oelling, 首席数字官, ISAR Aerospace

"During discussions, I love to listen for unprompted mentions of specific challenges within target industries that wouldn't appear in superficial market research," says Oelling.

走进终端用户

为确保解决方案对行业产生预期影响，并在用户中获得广泛采用，初创企业需要展现出对交付成果的高度专注。在实践中，这意味着要对终端用户以及他们如何使用 AI 工具抱有极大的好奇心。

“要始终关注那些实际使用您所开发的解决方案的人群，”embassidy 的 Neitz 向创始人及领导者建议道，“要为他们设计产品，而非为他们的上级。要与他们保持联系，获取他们的反馈。了解他们的痛点、实际工作状况以及工作流程。”

开发以用户为中心的人工智能是实现成功部署的关键。

Oelling 还强调了与终端用户密切合作的价值。他认为，切实可见的实践成果才是初创企业在起步阶段能够脱颖而出的关键因素。他指出：“工业 AI 初创公司若能争取到早期试点项目，即使规模有限或仅获得部分补贴，也能建立起理论性企业根本无法比拟的信誉。”

相反，对客户工作情况缺乏充分了解，则可能会对销售产生负面影响，尤其是在面向公用事业、石油和天然气、航空航天以及政府等拥有各自特定需求与偏好的企业时。

“我们已经多次看到这种情况了，”G42 的 Nieman 表示，“人们没有意识到，这类客户并不希望将他们的数据直接存入数据湖，他们更倾向于进行为期两年的试点项目或者与供应商进行评估。他们往往是快速模仿者，而且他们给初创公司的回报倍数往往不那么可观。”

归根结底，这一切关乎建立信誉。对于那些在此番努力中取得成功的初创企业而言，好消息是它们将迎来日益增长的市场需求。

作为投资者，在评估一家初创公司是否会成功时，Nieman 表示他会特别关注其起源故事。“我发现，过往的轨迹是预测未来的最佳指标，”Nieman 说道，“了解公司的创立背景、产品、技术和团队，比孤立地看其中任何一个部分都更为重要。帮助公司脱颖而出的因素在于了解其根基——创始人的技能、思维和心态，以及产品的商业化历程。所有这些要么印证故事的可靠性，要么揭示其破绽。”

本文中的见解由 2025 年工业 AI 初创企业大奖评审团成员在AI 赋能峰会上提供。