Neural Concept 完成1亿美元C轮融资，以扩展AI原生工程设计平台
Neural Concept，一家总部位于洛桑、专注于重新思考复杂产品设计与工程方式的AI公司，宣布完成1亿美元C轮融资。本轮融资由Goldman Sachs Alternatives旗下的Growth Equity领投，现有投资者Forestay Capital、Alven、HTGF、D.E. Shaw Ventures以及Aster Capital跟投。此轮融资标志着该公司的一个重要里程碑，其AI原生平台正在全球一些要求最严苛的工业环境中扩展规模。Neural Concept 作为瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的衍生公司成立，其平台围绕一个简单而雄心勃勃的前提构建：工程AI应该像工程师已经依赖的工具一样，理解几何、物理和设计意图。该公司并非将AI定位为一个外部分析层，而是将深度学习直接嵌入CAD和仿真工作流程中，使工程师能够在开发过程的更早期阶段就考虑性能和约束条件。将AI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。设计被创建、仿真、修改、再仿真——有时持续数月——关键问题才会浮现。Neural Concept的方法旨在将这一时间线提前。通过使AI原生集成于CAD和基于物理的环境中，该平台允许团队在早期探索广阔的设计空间，更早地识别权衡取舍，并减少可能打乱进度和预算的后期重新设计的可能性。这种模式在那些持续面临复杂性和上市时间压力的行业中引起了共鸣。汽车、航空航天、能源和先进制造领域的组织正在使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，在过去18个月中，其企业收入增长了四倍，已有超过50家全球组织在其生产工作流程中积极部署其技术。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——扩展全球市场推广团队，并深化与云基础设施、仿真软件和硬件加速领域合作伙伴的集成。从AI实验迈向规模化部署Neural Concept的增长反映了企业AI应用领域正在发生的更广泛转变。许多工业组织在过去几年中一直在孤立的用例中试验机器学习。现在的变化是向可规模化部署的平台转变，这些平台能够跨团队和产品线使用，而无需迫使工程师放弃现有工具或流程。通过将自身定位为横跨工程系统的智能层，Neural Concept正在顺应这一转变。其平台旨在集成而非取代，允许公司逐步将AI引入关键任务工作流程，同时仍能带来可衡量的影响。这种以企业为先的方法有助于将工程领域的AI从试点项目推进到日常决策中。AI崛起，成为工程团队的智能层Neural Concept的C轮融资也指向了工程本身如何演变的更深层次变革。AI不再仅仅被应用于加速个别任务；它正日益塑造整个产品生命周期中的决策方式。随着AI系统变得能够同时推理几何、物理和性能约束，它们开始作为一种持续的工程智能源发挥作用，而非周期性的优化工具。这种转变对团队的工作方式具有重要影响。工程师可以摆脱管理重复性仿真和碎片化工具链的工作，转向更高层次的判断——定义目标、解释结果，并在成本、性能、可持续性和可制造性之间进行权衡。AI负责大规模的探索性计算，而人类则负责把握意图、风险和最终决策。随着时间的推移，这种模式可以压缩开发周期，减少材料浪费，并使得探索那些以前因复杂性或成本而不切实际的设计成为可能。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进行的对话，而非一系列互不关联的步骤。Neural Concept的发展轨迹表明，AI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AI不仅是为了优化工作流程，更是为了指导决策本身，这一智能层可能会变得像今天的CAD和仿真工具一样，成为工程团队的基础。
