近日，北京杀出一家未来独角兽，英达视（Industrial Next）完成数千万美元 A 轮融资。由 Khosla Ventures 领投，Y Combinator、沸点资本跟投。
英达视总部位于北京市海淀区，主攻业务是：为制造行业提供 " 智慧大脑 "，帮助工厂实现智能化、自动化改造。
这家由特斯拉前核心团队创立的公司，已吸引联想、小米、YC、沸点资本等产业资本三轮押注。其融资热潮背后，是全球制造业正经历一场从 " 被动维修 " 到 " 主动预测 " 的范式革命。
让我们来看看，这个千亿赛道还有哪些机会？
01
成立于 2021 年的英达视究竟是家什么公司？
通俗来讲，它为先进制造行业提供 " 智慧大脑 "，产品涵盖工艺智能化技术、MES 及 MOS 软件等，帮助工厂实现生产流程的智能化、自动化。
主要功能包括：
实时监测：通过传感器采集设备振动、温度、压力等数据。
AI 诊断：利用机器学习模型分析数据，识别异常模式并预测故障时间。
维护决策：自动生成维护计划，推荐备件更换或维修动作，减少人工误判。
系统集成：与工厂现有工业软件（如 ERP、MES）对接，优化生产流程。
其用户主要包括各类制造企业，尤其是汽车制造、电子设备制造等行业。
英达 CEO Allen 曾是特斯拉加州自主工厂研发项目负责人，是硬件背景的系统架构师，擅长高集成技术；CTO Lukas 则是 Model 3、Y、X 的整车系统架构师，曾领导 Dojo 的前身 Autopilot 的系统架构部门。
传统工业维护长期陷于 " 故障发生 - 停机维修 - 产能损失 " 的恶性循环。
以汽车制造为例，一次非计划停机平均造成每小时 50 万元损失，而预测性维护通过实时监测设备振动、温度等数据，结合 AI 算法预判故障，可将停机时间减少 40% 以上。
在技术路径上，通过 " 感知 - 决策 - 执行 " 闭环系统，英达视重构了工业质检逻辑。其自主研发的 UMOS 系统融合多源传感器数据，利用强化学习算法实现工艺环节的实时质量评价与参数调整，将传统事后抽检升级为 " 零缺陷预防 "。
例如在新能源汽车焊装环节，该系统可使机械臂根据材料形变动态调整轨迹，避免批量瑕疵，帮助客户节省 30% 的质检成本。
02
英达视所在的行业是：工业预测性维护赛道。大约分为几个阶段。
萌芽阶段（上世纪中叶 - 20 世纪末）：这一时期，工业设备的维护主要依赖于定期维护和事后维修。当时的技术水平有限，传感器精度不高，数据处理能力也极为薄弱，难以对设备的运行状态进行有效监测和分析。
兴起阶段（21 世纪初 - 2010 年代中期）：随着传感器技术、计算机技术以及数据分析技术的发展，工业预测性维护开始兴起。
企业能够通过在设备上安装传感器，实时采集设备的运行数据，如温度、振动、压力等。利用这些数据对设备的健康状况进行初步评估和预测。但这一时期，数据的整合和分析能力仍较为有限，数据格式不统一，难以进行有效的关联分析。而且预测模型的准确性不高，容易出现误判。
崛起阶段（2010 年代中期 - 至今）：随着物联网、大数据、人工智能等新兴技术的成熟，物联网技术实现了设备之间以及设备与系统之间的互联互通，能够实时、全面地采集设备运行数据。
人工智能算法，如机器学习、深度学习等，能够对复杂的数据进行深度挖掘和分析，建立更加精准的设备故障预测模型。
03
英达视的主要竞对企业包括西门子（MindSphere）、GE Digital（Predix）、PTC（ThingWorx）等。
竞争格局上，赛道虽然未形成绝对的巨头垄断，但整体处于供大于求的状态，众多企业在不同细分市场和区域各有优势，竞争激烈，属于红海市场。
据博研咨询数据，2025 年中国该市场规模将突破 240 亿元，年复合增长率达 16%-20%。
全球制造业正在经历一场深刻的范式革命——从传统的 " 被动维修 " 转向 " 主动预测 " 的智能运维时代。这场变革的核心在于，工业设备维护方式正从 " 故障发生后再处理 " 的救火模式，升级为 " 在故障发生前预防 " 的精准医疗模式。
更深层的革命性在于，预测性维护重构了制造业的成本结构。通用电气 Predix 平台通过分析 10 万台传感器数据，能提前 2000 小时预警燃气轮机故障，使维护成本降低 25%。
这场变革还催生了新的商业模式。三一重工推出的 " 挖掘机指数 " 将设备维护转变为按需计费服务，客户资本支出节省 30%。这标志着制造业价值重心正从 " 卖设备 " 转向 " 卖服务 "，就像从 " 卖药 " 转型为 " 健康管理订阅 "，而预测性维护技术正是实现这种转型的手术刀。
不过，这场革命也面临数据安全、跨平台兼容等挑战。就像医疗领域需要解决患者隐私保护，工业领域同样需要构建三级安全监测体系来守护设备数据。但趋势已然明朗：当 5G+ 工业互联网项目突破 1.5 万个，当 AI 算法能像预测疾病风险一样预判设备故障，制造业的 " 预防医学 " 时代已不可逆转地到来。
来源：铅笔道
