北京
“傳統工業軟件太難用了。”
這是Orthogonal的創始人吉洋和他身邊一大批工業界同行的共同感受。
“AI時代，軟件開發已經可以用Cursor做vibe coding了，而硬件設計還停留在原始社會”吉洋在接受硬氪采訪時表示，達索、ANSYS等巨頭構建的，是一個由高昂授權費和極陡學習曲線砌成的“高墻”，Orthogonal想做的，是把“vibe”的方式帶入硬件開發。
Orthogonal創始人吉洋曾在德國宇航局（DLR）及工業界深耕了近二十年，參與過達索系統仿真工具核心功能的研發，領導了空客A350寬體客機電氣系統的研發，并在庫卡、寶馬、西門子高速列車、中國商飛、華為、中國航空發動機集團等全球知名企業的合作項目中擔任過領導或關鍵角色。2023年因其在科研和創業領域的貢獻，被慕尼黑工業大學授予“TUM Ambassador”榮譽稱號。
在他看來，AI帶來的不僅是簡單的效率提升，更是一次重構工業軟件范式的機會，傳統工具的復雜性已經成為行業發展的瓶頸。
“AI時代的智能硬件公司，其規模正在變得越來越小，一個人往往需要同時掌握多個領域的技能。對于95%有創新需求的中小企業以及個人愛好者來說，傳統的工業軟件根本用不起、也不會用。而ODE正在做的，就是AI時代的‘達索’——但它服務的不再只是頂尖工程師，而是每一個想造東西的人。”吉洋表示。
Orthogonal的核心產品ODE（Orthogonal Design Engineering），是一個AI Native的云端硬件開發平臺，它將工業設計、結構分析、熱仿真、電路設計、3D打印直至加工制造的整個硬件開發全流程，整合進同一個平臺。用戶不再需要在多個工具之間切換，也不需要具備深厚的工程背景，而是可以通過自然語言直接表達需求，由AI自動拆解工程邏輯，進行建模、仿真和迭代優化，從而完成復雜硬件產品的開發。
使用自然語言設計四足機器人demo（圖源/企業）
ODE的關鍵不是“用AI生成模型”，而是讓AI真正“理解”底層工程邏輯。
架構上，ODE底層連接大語言模型，但更核心的，是其背后的多物理場數據引擎與計算引擎——這與傳統工業軟件所使用的是同一類底層能力。區別在于，過去是工程師手動寫方程、建模型，現在是AI理解這些物理方程，并自動生成和調用。
其底層的多物理場統一建模語言與求解器，源于DLR及達索系統等巨頭所遵循的同一套技術規范。Orthogonal團隊用云原生架構對其進行了重構與深度優化。這使得ODE在諸多核心仿真任務上的的性能已達到甚至超越傳統頂級工具的5-10倍。
“用戶只需給出‘幫我設計一個高速電機’的prompt，系統就可以自動生成對應的數學模型、結構模型，并進一步模擬其運行狀態，比如溫度分布、轉子行為等。”吉洋介紹稱。
為確保生成的模型在物理層面可解，ODE同時提供兩套操作界面，一套是AI交互界面，一套是工程師調試界面，這意味著，即使AI出現偏差，工程師依然可以接管、校正，保證結果的可靠性。
自然語言設計可回收火箭demo（圖源/企業）
商業模式上，傳統工業軟件通常采用高價License模式，授權費動輒數萬美元一年，而Orthogonal的基礎訂閱價格門檻很低，后續將通過實際使用消耗的token和算力收費。吉洋表示，AI時代的軟件本質上不再是“賣工具”，而是“賣結果”和“交付能力”。而這種模式對于傳統廠商來說意味著既有商業邏輯的顛覆，也構成了其轉型的巨大阻力。
在ODE尚未完全成熟時，就有德國、美國等地的高校將其引入教學。2025年10月正式上線以來，ODE在幾乎零市場推廣的情況下，已積累40至50個標志性客戶。早期客戶主要來自歐洲，其中不僅有歐洲宇航局（ESA）、德國宇航局（DLR）、德國大眾等知名機構，也有布勒電機（Bühler Motor）、蓋米集團（Gemü）等隱形冠軍。
吉洋表示，未來一到兩年內，Orthogonal希望打通從設計到制造的完整鏈路，并進一步強化AI Agent的能力，使其可以自動調用各類工具，完成復雜硬件產品的完整開發流程。理想狀態下，用戶只需要在一個對話中提出需求，系統即可自動完成從概念設計到產品落地的全過程。
融資方面，據了解，Orthogonal天使輪由風物資本投資，線性資本與云啟資本參與了后續輪次投資。多維資本擔任新一輪融資獨家財務顧問。
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