隨著工業 AI 重塑工廠和供應鏈，供應商生態系統正在迅速擴展。公司尋求 AI 來提高效率和加速創新，而初創企業可以創造價值並破壞從製藥製造到物流和航空航天的行業。
歐洲的資金反映了這一趨勢：僅在 2025 年第一季度，歐洲的 AI 公司籌集了約 3 億歐元的風險資金，較 2024 年同期增加了 55%。這種動力的原因很簡單：在企業在極端的時間和預算限制下達成交付的行業中，高管都渴望重新構想工作流程並促進收益的應用程序。
新的生成式 [AI] 方法可以提供全新的解決方案，具有數位模擬和以前無法實現的新等級效率提供全新的解決方案。
「這些產品不僅可以在效率方面帶來一步的改變，而且有些還開啟了全新的流程和工作方式，」說 凱瑟琳·克朗普，WIRED Consulting 董事總經理，這篇文章中引述了不斷成長的 AI 生態系統的幾家專家之一。
設計是 AI 可以加速生產階段並帶來新的效率領域的一個領域。
由於 AI 工具允許工程師分析大量結構化和非結構化資料，因此他們通過模擬提供了對替代材料和效能的新觀點，並協助解決長期的供應鏈瓶頸。
我看到一個世界，供應鏈將被大幅重新格式化，現有的方法將會大大破壞。
說，人工智能技術的融合和交叉授粉可以實現了重大突破 喬恩·尼曼，總部位於阿布達比的 AI 開發公司 G42 的投資副總裁，專注於醫療保健，航空和其他工業領域的解決方案。
除了帶來重大的盈利增益之外，AI 開發人員還有潛力在更大規模上產生積極影響。用於 梅克·奈茨是創業顧問大使館的創始人，AI 在緩解氣候變化方面的潛在作用是其最令人興奮的功能之一。例如，它可以通過設計階段的創新來減少材料浪費，因為工業產品的環境足跡的高達 80% 已經由其設計決定。
工業機器人夾具的人工智能驅動重新設計結合添加製造，可以降低每個機器人的碳排放量 82%。
Neitz 表示：「工業領域仍然是世界上最大的溫室氣體排放來源之一。」
AI 驅動的解決方案可以在能源效率、推動電氣化、減少材料浪費和優化流程方面發揮巨大作用。
但是，無論人工智能在現實世界中能夠實現什麼成就的願景 —— 無論有多麼激勵人心 —— 只能讓您達到這一步。正如本文中介紹的專家所述，AI 公司的創始人需要清楚了解領域知識，如何擴展和合作，以及對最終用戶的迷戀。
領導工業人工智能轉型不是一個公司單獨能做的事情。這就是為什麼我們正在塑造蓬勃發展的工業 AI 生態系統，這需要客戶、行業領導者、初創企業、賣家、合作夥伴和開發人員之間的強大合作。
Industrial AI 可協助視覺模擬，對工廠實現真正的影響。
工業 AI 初創企業所面臨的挑戰之一是定義明確的投資回報（ROI）路徑和在行業環境中產生共鳴的使用案例。如果他們無法正確地做到這一點，他們的應用程序可能會在噪音中丟失。
根據 Crump 的說法，初創企業需要努力滿足行業中的具體未滿足的需求。採用這種思維使他們具有競爭優勢。她說：「現在有很多人工智慧宣傳，而且大量新創新的初創企業正在使用這項技術進行創新。」「脫穎而出的人可以證明他們獨特的 AI 解決方案在何處理明確的需求並帶來更好的結果。他們的產品和服務顯示了有形、積極的業務影響，並具有明確的投資報酬率。」
初創企業如何在工業環境之間產生影響可能會有很大的差異，例如 AI 技術的許多潛在應用。初創企業需要對其解決方案如何與工業硬件或團隊互動的深入了解，以獲得領域專業知識和優質的工業數據集。
建議，重點應該在事實上，使用專有數據並提供可擴展的，以用戶為中心的解決方案 塞繆爾·舒勒，雷曼投資者創業管理公司董事總經理。他說：「在客製化 AI 解決方案之前，優先建立對實際工業工作流程的深入了解。」
量身定制的網域特定的見解通常優於通用 AI 策略。
亞歷山大·奧林中小型衛星發射服務供應商 ISAR Aerospace 的首席數位官也強調了現實世界領域專業知識的重要性。
我總是嘗試評估創始人的領域專業知識以外的技術認證。
為確保他們的解決方案對產業帶來承諾的影響，並且其應用在用戶中擴大，初創公司需要展現激光專注於交付。實際上，這意味著對最終用戶以及他們如何與 AI 工具互動感到非常好奇。
Embassidy Neitz 的創始人和領導人員建議：「對您正在構建解決方案的現場人們著迷。」「為他們打造，而不是他們的老闆。請與他們聯繫以獲取他們的反饋。了解他們的痛苦，了解他們的工作現實，關於他們的過程。」
開發以使用者為中心的 AI 是成功部署的關鍵。
Oelling 還強調與最終用戶密切合作的價值，認為，當初創公司開始建立自己時，實現實的實地成果是最大的成果。他說：「即使範圍有限或部分資助，確保早期試點實施的 Industrial AI 初創企業也會建立了理論企業簡單無法匹配的信譽。」
相反，對客戶的工作現實不足的掌握可能會對銷售產生負面影響，尤其是在針對公用事業、石油和天然氣、航空航天和政府機構有自己的需求和喜好的公司時。
「我一次又一次看到它，」G42 的 Nieman 說。「人們不認識到這類型的客戶不想將他們的數據丟入數據湖中，他們想要持續兩年的試驗或供應商評估，他們傾向於快速追隨者，他們傾向於為初創公司支付更少令人興奮的倍數。」
最終，這是關於建立信譽。對於在這項努力中成功的初創企業來說，好消息是他們將發現自己的需求越來越高。
作為一名投資者，在嘗試評估一家初創公司是否會成功時，Nieman 表示他特別關注其起源故事。「我發現這條路是未來的最佳預測器，」尼曼說。「了解公司創立的結構，產品，技術和團隊比其中任何一個單獨的部分更重要。幫助公司脫穎而出的是了解其根源 —— 創始人的技能、思維和思維，以及產品商業化的弧形。所有這些都可以驗證或解釋故事。」
《工業 AI 大獎 2025》評審團成員為初創企業提供了本文的見解 具有目的人工智慧峰會。