Applied Computing获2000万美元融资，推进能源工厂AI模型

英国初创公司 Applied Computing 完成 2000 万美元 A 轮融资，领投方为工程公司 KBR，Databricks Ventures 参与投资。这家公司成立于 2023 年，正在为油气、炼化和石化设施开发一套覆盖整座工厂的 AI 模型，希望把分散的工业数据整合起来，用于异常识别、原因排查和运行预测。

模型瞄准整座工厂运行状态

在油气和石化设施中，单个工厂往往部署了数千个传感器，持续记录温度、压力、流速和黏度等数据。Applied Computing 认为，行业难点不在于缺少数据，而在于这些数据长期分散在传感器读数、工程文档以及物理和化学模型之间，难以实时联动。

公司推出的基础模型 Orbital 并非传统大语言模型路线。按照其说法，这套系统结合了时间序列模型、基于物理规律的模型以及语言模型，用来判断设施当前状态，并模拟局部调整对整套系统的连锁影响。

主打更快发现异常与模拟修复

Applied Computing 把产品卖点集中在处理速度上。公司称，Orbital 可以在几分钟内完成异常预警、原因排查，并进一步评估某项修复措施是否会在工厂其他环节引发新问题。其联合创始人兼首席执行官 Callum Adamson 表示，过去需要数天甚至数周的调查流程，现在可被压缩到数秒。

公司称，这类能力有助于运营方降低能耗，同时维持产出水平。Adamson 还表示，许多设施目前实际用于决策的数据不到可用数据总量的 8%。

• 目标行业包括上游油气、下游炼化和石化
• 模型可结合传感器、工程文档和工艺约束
• 重点场景是异常识别、预测和运行模拟

已接入客户，计划扩展美国和中东

Applied Computing 表示，公司从隐身运营到实现数千万美元级年度经常性收入，用时不到 18 个月。Adamson 没有披露客户数量，但称产品已被一些大型上市油气、炼化和石化企业采用。

合作方方面，公司提到印度企业 Wipro，以及 KBR。后者已将 Orbital 接入其能源项目数字平台 INSITE 3.0，并在氨生产场景中使用该产品。Applied Computing 还称，正与一家美国大型上游油气运营商合作，并计划在未来数周公布与一家欧洲石油巨头的合作消息。

本轮融资将主要用于国际扩张、招聘研究与工程人员，以及推进与能源客户的部署。公司还宣布在休斯敦设立办公室，除伦敦总部外，其运营中心位于印度班加罗尔。Adamson 表示，美国办公室将更靠近公司现有的北美客户，中东扩张也在推进中。