当工业人工智能初创企业CVector与制造商、公用事业公司等潜在客户会面时，创始人总会被问到同一个问题：六个月后你们还会存在吗？一年后呢？
在这个巨头科技公司用天价薪资争夺顶尖人才、并通过复杂收购交易锁定新兴AI企业的环境下，这种担忧合情合理。CVector联合创始人理查德·张（Richard Zhang）和泰勒·拉格尔斯（Tyler Ruggles）每次的回答也如出一辙：他们绝不会离开。这对客户至关重要——包括全美多家燃气公用事业公司和加州某化工制造商——这些企业依赖CVector的软件优化工业运营。
“与关键基础设施领域的大客户洽谈时，99%的情况前十分钟就会听到这个问题，”张向TechCrunch透露，“他们需要真正的保障。”
正是这种普遍顾虑促使CVector选择与Schematic Ventures合作，后者刚为其领投了150万美元的预种子轮融资。张表示，他们需要专注供应链、制造业和软件基础设施难题的投资者，而这正是早期基金Schematic的专长。
负责本次投资的Schematic合伙人朱利安·库尼汉（Julian Counihan）指出，初创企业可通过代码托管、收购后提供永久免费授权等方案缓解客户担忧，但关键在于“创始人必须与企业使命深度绑定，并向客户清晰传达长期承诺”。
这种执着正在助力CVector赢得早期成功。两位创始人的独特背景为业务提供了强力支撑：张曾为石油巨头壳牌开发现场工人使用的iPad应用；拥有粒子物理博士学位的拉格尔斯则在大型强子对撞机项目中锤炼出处理纳秒级数据、保障高稳定性的能力。“这些经历能建立客户信任，”拉格尔斯表示。
自2024年末成立以来，CVector展现出非凡的创新能力。其工业AI架构——被喻为“工业资产的脑神经中枢”——融合了从金融科技解决方案到迈凯伦F1车队开源软件的多重技术。他们还独创了与客户实时共建系统的模式，例如通过分析天气数据：降雪导致的道路撒盐若被工人靴底带入工厂，可能对精密设备产生可量化却难以解释的影响。
“将这类信号纳入运营规划极具价值，”拉格尔斯强调，“所有努力都为了让设施运转更高效、更盈利。”目前CVector的AI代理已应用于化工、汽车、能源领域，并瞄准张所说的“大型关键基础设施”。针对电网调度系统仍使用COBOL和Fortran等老旧语言的痛点，他们开发的低延迟算法能兼容传统系统并提升可视化。
这支仅8人的团队分布在美国罗德岛州普罗维登斯、纽约市和德国法兰克福，融资后将谨慎扩张。张特别强调只招募“真正志在实体基础设施事业的同道者”——这将继续强化客户对团队稳定性的信心。
对曾在壳牌历练的张而言，当前事业是自然延伸；但对拉格尔斯则是华丽转身。“比起发表可能无人问津的论文，我更享受帮客户解决实际问题，”他感慨道，“你能快速迭代功能，为客户创造即时价值。”
