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淀區，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。其融資熱潮背后，是全球制造業正經歷一場從 " 被動維修 " 到 " 主動預測 " 的范式革命。

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么公司？

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 軟件等，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，識別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：與工廠現有工業軟件（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，是硬件背景的系統架構師，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，可將停機時間減少 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，將傳統事后抽檢升級為 " 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態調整軌跡，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后維修。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態進行有效監測和分析。

興起階段（21 世紀初 - 2010 年代中期）：隨著傳感器技術、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。而且預測模型的準確性不高，容易出現誤判。

崛起階段（2010 年代中期 - 至今）：隨著物聯網、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。

競爭格局上，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態，眾多企業在不同細分市場和區域各有優勢，競爭激烈，屬于紅海市場。

據博研咨詢數據，2025 年中國該市場規模將突破 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范式革命——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 " 故障發生后再處理 " 的救火模式，升級為 " 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 平臺通過分析 10 萬臺傳感器數據，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 " 將設備維護轉變為按需計費服務，客戶資本支出節省 30%。這標志著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、跨平臺兼容等挑戰。就像醫療領域需要解決患者隱私保護，工業領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。

來源：鉛筆道