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        当工业人工智能初创公司CVector与制造商、公用事业提供商和其他潜在客户会面时，创始人经常被问到同样的问题：六个月后你还会在这里吗？ 一年？

         在这样一个环境中，这是一个合理的担忧，因为最大、最富有的科技公司正在以令人眼花缭乱的薪水吸引顶尖人才，并且越来越多地瞄准正在崛起的人工智能初创公司，通过精心策划的收购-雇用交易。

         CVector 创始人 Richard Zhang 和 Tyler Ruggles 每次给出的答案也是一样的：他们哪儿也去不了。 这对他们的客户很重要——这份名单包括国家天然气公用事业公司和加利福尼亚州的一家化学品制造商——他们使用 CVector 软件来管理和改进他们的工业运营。

         “当我们与关键基础设施中的一些大公司交谈时，第一次通话，10 分钟后，我们 99% 的时间都会收到这个问题，”张告诉 TechCrunch。 “他们想要真正的保证，对吧？”

         这个共同的担忧是 CVector 与 Schematic Ventures 合作的原因之一，后者刚刚领投了这家初创公司的 150 万美元种子轮融资。

         Zhang 表示，他希望吸引那些在解决供应链、制造和软件基础设施方面的此类难题方面享有盛誉的投资者，而这正是 Schematic 作为早期基金所关注的。 进行投资的 Schematic 合伙人

         Julian Counihan 告诉 TechCrunch，初创公司可以通过几种方式尽量减轻客户的这些担忧。 有一些实用的解决方案——例如，将代码托管，或者在发生收购时为软件提供免费的永久许可。 但有时“这归结为创始人与公司的使命保持一致，并清楚地向客户传达这种长期承诺，”他说。

        ：正是这种承诺似乎帮助 CVector 取得了早期成功。

        、张和拉格斯各自带来了独特的技能，可以很好地配合CVector 为其客户提供的工作类型。 张最早的工作之一是在石油巨头壳牌担任软件工程师，他说他经常在该领域“为以前从未使用过 iPad 的人构建 iPad 应用程序”。

         Ruggles 拥有实验粒子物理学博士学位，他花时间在大型强子对撞机工作，“处理纳秒数据，试图确保非常高的正常运行时间，对停机时间负责并快速排除故障。

         “那些是你可以建立这种信心的地方，这种背景确实有助于给人们一些信任，对你有一些信心，“拉格尔斯说。 不过，

         CVector 不仅仅是其创始人的简历。 自 2024 年底起步以来，该公司也一直聪明而足智多谋。 它通过利用从金融科技解决方案到迈凯伦 F1 赛车队的实时能源定价数据到开源软件。

         他们还采取不同的方法来与客户实时塑造大脑和神经系统。 张举的一个例子是天气数据。

         他说，不断变化的天气条件可能会对高精度制造设备在宏观范围内的工作方式产生影响，但也需要考虑连锁反应。 如果下雪，那可能意味着周围的道路和停车场被撒盐了。 如果这些盐被带到工人的靴子上进入工厂，它可能会对操作员以前可能没有注意到或无法解释的高精度设备产生切实的影响。

         “将这些信号带入您的运营和规划中非常有价值，”Ruggles 说。 “所有这一切都是为了帮助这些设施更成功、更有利可图地运营。”

         CVector 已经在以下领域部署了其工业 AI 代理化工、汽车和能源，并将目光投向了张所说的“大型关键基础设施”。

         特别是能源供应商，张说，一个常见的问题是他们的电网调度系统是用 Cobra 和 Fortran 等旧编码语言编写的，这使得实时管理具有挑战性。 CVector 能够创建可以位于这些旧系统之上的算法，并让操作员以低延迟更好地了解这些系统。

         CVector 是目前规模较小，只有一个八人团队分布在罗德岛州普罗维登斯、纽约市和德国法兰克福。 但他们希望现在预播种子已经完成，就会增长。 张确实强调，他们只招聘“真正想在物理基础设施领域从事职业”的“使命一致的人”——这将继续更容易让客户相信这家初创公司不会去任何地方。

        ：虽然张在壳牌所做的事情有一条相当直线的路线对于 CVector 现在的情况，这对 Ruggles 来说更像是一种背离。 但他说，这是一个他很享受的挑战。

         “我喜欢这样一个事实，即与其尝试写一篇论文，不如提交它，通过同行评审过程，然后在期刊上发表，并希望有人看到它，我正在与客户合作，做一些现存的东西，我们可以帮助他们保持它正常运行，“他说。 “你可以进行更改、构建功能并构建新的功能为您的客户提供快速的东西。