创算科技完成200万元天使轮融资，工业AI原生平台冲刺硬科技路演

创算科技（北京）有限公司在2026年10月12日拿到200万元人民币天使轮融资，出资方为个人天使江南，且由其独家投资。这笔钱主要投向三处：核心算法迭代、SLM工艺大模型的场景落地，以及边缘计算私有化套件的适配优化。团队同时要赶在11月上旬登上36氪创意项目征集赛硬科技赛道的公开路演，并加快覆盖精密制造、重工业等核心目标客户。

这家公司盯的是工业AI原生设计平台和金属增材制造（SLM工艺）工艺垂类大模型两条线，底座是自研的“神经—符号—物理AI”架构。产品矩阵把感知生成能力、工业规则体系和物理机理约束揉在一起，分为工艺AI原生设计系统、工业场景智能体InnoAgent、边缘计算私有化套件，以及覆盖金属3D打印、精密制造、减材智造的行业场景包四大产品线。用户输入零件模型，平台直接给出可审核、可上机的工艺方案与制造代码；支撑结构自动生成、参数寻优、可制造性评估、缺陷预警、排产辅助这些功能也都能跑起来。多源工业数据的融合采集、边缘侧的数据闭环迭代同样支持，小样本场景下的模型优化不在话下，数据全部本地化部署、不出厂。和通用大模型比，它的方案带着严格的物理约束，能真正执行；和传统工业软件比，它靠AI原生驱动，部署也轻。北京主体已完成全算法原型验证，无锡主体则与当地金属3D打印服务领域的重点企业做了多轮场景试点和新业务合作，千万级核心订单即将落地。

眼下国内专精特新制造企业集群扩张得很快，但传统工业设计与生产流程的老毛病不少：首件失败率高，工艺参数迭代周期长，通用大模型生成的方案又常因不符合工业物理规则而落不了地。既懂AI算法、又懂工业机理的跨领域人才同样紧缺。整个工业AI赛道还处在早期快速发展的窗口期，没有哪家握有绝对垄断优势。创算科技靠物理约束下小样本生成式工艺优化技术打出差异化，补上了通用大模型与传统工业软件之间的空档，能直接向制造企业交付可落地的工艺生产方案，把工业用户的使用门槛和试错成本压下来。华东区域金属3D打印核心场景已完成初步验证，向精密制造、重工业等场景复制拓展也有基础。

这轮融资是创算科技成立以来披露的首轮公开融资。业务扩张路上，跨领域复合型工业AI人才供给不足是行业共同的难题。公司的应对办法是搭建共享共建的工业AI联合创新平台，联合产业伙伴和高校资源聚拢力量，一起突破人才瓶颈，让技术迭代和场景落地不掉速。

创始人兼联席CEO、CTO孟清华这样看：“工业AI是奥数题，不是附加题，发展趋势不可逆，窗口期很短，我们依托北理工硕博同学圈的长期赛道积累，拉通各领域资深产业老兵组建黄金团队，边奔跑中穿铠甲，义不容辞入局攻坚。”孟清华在AI行业深耕多年，有逾20年AI算法研发与产品管理经验，曾任微软移动研发负责人、联想AI Lab顾问级研究员、比亚迪智舱AI总监等核心岗位，手握3项AI技术秘密。联合创始团队的能力分布在工业机理建模、政企市场拓展、重工业客户生态运营、底层技术研发等板块，核心成员在各自领域都干了二十年上下，技术、交付、市场全链路的能力已经成形。接下来，创算科技会继续联合专精特新制造企业集群，把工业AI的价值输出出去，抢在窗口期内补上国内工业AI原生设计平台的市场空白。