Neural Concept 完成 100 亿美元 C 轮融资，旨在扩展其 AI 原生工程能力。

神经概念总部位于洛桑的人工智能公司致力于重新思考复杂产品的设计和工程方式，该公司宣布完成100亿美元的C轮融资，由高盛另类投资基金旗下的成长股权基金领投，现有投资者也参与了本轮融资。 福赛资本, 阿尔文, 生长因子, DE肖氏风险投资公司，以及 紫苑资本此轮融资对该公司而言意义重大，标志着其人工智能原生平台在全球一些要求最苛刻的工业环境中扩展规模。

该公司是由以下公司衍生而来： 洛桑瑞士联邦理工学院（EPFL）Neural Concept 的平台基于一个简单却雄心勃勃的理念：工程人工智能应该像工程师们目前使用的工具一样，理解几何、物理和设计意图。该公司并没有将人工智能定位为外部分析层，而是将深度学习直接嵌入到 CAD 和仿真工作流程中，使工程师能够在开发过程的早期阶段就对性能和约束条件进行推理。

将人工智能直接引入工程核心

传统的工程工作流程通常以漫长的迭代周期为特征。设计方案需要经过创建、仿真、修改和重新仿真——有时甚至长达数月——才能最终发现关键问题。Neural Concept 的方法旨在缩短这一周期。通过将人工智能原生集成到 CAD 和基于物理的环境中，该平台使团队能够尽早探索广阔的设计空间，更快地识别权衡取舍，并降低后期重新设计的可能性，从而避免进度和预算的延误。

这种模式在各个行业都引起了共鸣，尤其是在那些复杂性和上市时间都面临持续压力的行业。汽车、航空航天、能源和先进制造企业都在利用该平台加速产品开发，同时保持严格的性能和安全标准。该公司报告称，过去18个月的企业收入增长了四倍，全球已有超过50家企业在其生产流程中积极部署了该技术。

这笔新资金将用于加速产品开发（包括计划于 2026 年初发布生成式 CAD 功能）、扩大全球市场推广团队，以及深化与合作伙伴在云基础设施、仿真软件和硬件加速方面的整合。

从人工智能实验到规模化部署

Neural Concept 的发展反映了企业人工智能应用领域正在发生的更广泛的转变。过去几年，许多工业组织一直在零散地尝试使用机器学习。而现在的变化在于，他们正转向能够大规模部署、跨团队和产品线的平台，而无需工程师放弃现有的工具或流程。

Neural Concept 将自身定位为贯穿整个工程系统的智能层，从而顺应了这一转变。其平台旨在集成而非替代现有系统，使企业能够逐步将人工智能引入关键任务工作流程，同时还能带来可衡量的影响。这种以企业为先的方法已帮助工程领域的人工智能从试点项目走向日常决策。

人工智能作为工程团队智能层的崛起

Neural Concept 的 C 轮融资也预示着工程本身正在发生更深层次的变革。人工智能不再仅仅用于加速单个任务，它正日益影响着整个产品生命周期中的决策过程。随着人工智能系统能够同时推理几何、物理和性能约束，它们将不再仅仅是周期性的优化工具，而是工程智能的持续来源。

这种转变对团队的工作方式有着深远的影响。工程师们可以摆脱重复性的仿真和分散的工具链管理，转而进行更高层次的判断——定义目标、解读结果，并在成本、性能、可持续性和可制造性之间权衡取舍。人工智能负责大规模的计算探索，而人类则继续负责意图、风险和最终决策。

随着时间的推移，这种模型可以缩短开发周期，减少材料浪费，并使探索以前由于复杂性或成本而无法实现的设计成为可能。更重要的是，它将工程重新定义为人类专业知识与机器推理之间持续的对话，而不是一系列互不相干的步骤。

Neural Concept 的发展轨迹表明，人工智能驱动的工程正在从实验阶段走向基础设施阶段。随着越来越多的组织采用人工智能，不仅用于优化工作流程，而且用于指导决策本身，这一智能层对于工程团队而言，其重要性可能堪比如今的 CAD 和仿真工具。