北京
隨著大模型從“卷參數”進入“卷落地”的新階段，AI智能體正加速進入能源、電力、石油、航天等關鍵基礎設施領域。北京中數睿智科技有限公司正是這一賽道的先行者。近日，這家企業級智能體操作系統公司宣布完成億元級別B輪融資，由清控金信資本、元禾重元和尚賢湖基金聯合領投，老股東鼎暉VGC持續加注。至此，公司距上一輪融資僅時隔不到半年，估值實現接近翻倍的增長，且“下一輪融資也即將滿額完成”。
從清華博士到信通院骨干，一位85后的“逆向選擇”
中數睿智的成長，與創始人韓涵的路徑選擇密切相關。作為清華大學電子工程系博士、哥倫比亞大學高級訪問學者，韓涵2012年畢業后進入中國信息通信研究院，從研究員一路成長為研究部主任，深度參與了國家大數據、人工智能頂層設計，是多項國家級政策的核心起草成員。
2020年初，大模型技術在全球初露鋒芒。彼時創業圈流行的是消費級AI——聊天機器人、寫作助手、圖片生成，投資人也愿意為這些“看得見摸得著”的產品買單。韓涵卻做了一條“反共識”的選擇：離開體制，創辦中數睿智，聚焦央國企與關鍵行業的AI Agent全棧落地。
她的判斷很簡單：“中國AI的真正機會不在消費端，而在工業、能源、軍工等關鍵行業的‘硬核落地’。” 這不是一條能快速爆發的賽道——決策鏈長、回款慢、技術容錯率極低，但一旦突破，就是真正的護城河。
六年磨一劍：從“數據荒漠”到國家級專精特新“小巨人”
創業初期，團隊僅十幾人，擠在北京知春路的一間小寫字樓里。他們要面對的，是一個“世界級難題”：中國擁有全球最復雜、規模最大的能源與工業體系，積累了海量卻難以被有效利用的數據。現有基礎設施是為人類分析師設計的，無法滿足AI Agent進行復雜決策的需求，甚至海外也無成熟模式可借鑒。
韓涵的做法沒有捷徑：長期駐場客戶一線。在能源領域，團隊與現場操作員深度協作數月，將故障處置流程沉淀為AI決策邏輯，實現了故障自動識別、預案智能生成、指令自動下發。項目全程零安全事故，整體運行效率提升了80%。 這樣的“笨功夫”，貫穿了公司六年的發展歷程。
2022年，第一代產品正式成型，商業化進程開啟。此后幾年，中數睿智逐步將本體構建時間從數月壓縮至兩小時，獨創“技術底座+行業Know-how+組織變革”三位一體閉環，自主研發的動態本體自進化技術可隨業務自優化，7款核心產品覆蓋智能體開發、部署、自進化全流程。
2025年，公司獲評國家級專精特新“小巨人”企業。這是AI智能體領域為數不多獲此稱號的公司之一。
商業化落地：在石油、電力等戰略行業“真干活”
與其他AI公司不同，中數睿智的產品不在PPT里，而是直接跑在了發電廠的場站、油田的鉆井平臺上。
在石油行業，傳統勘探開發需幾十人花費數月分析數據。韓涵團隊打造的“地質勘探智能體”將地震、測井數據及地質報告自動處理與分析時間從數月壓縮至數天，大幅提升找油找氣效率。在電力領域，設備故障排查效率提升了近20倍。 公司已成為國內首個在戰略支柱行業實現多筆千萬級純軟件合同交付的AI創業公司。
目前，公司團隊已發展到數百人，技術人員占比高達84%。核心團隊匯聚多名清華背景高管與頂尖研發人才。 過去兩年間，公司業績持續保持100%的翻倍增長，并已全面實現盈利。客戶涵蓋電力、石油、礦業、航天、國防、通信等數十家頭部央國企，頭部客戶覆蓋度超過60%。
B輪落地：從央企“深水區”到海外新戰場
“不是要讓央國企用上大模型，而是讓企業的大模型真正用起來。”韓涵反復強調這一理念。在她看來，工作場域不僅在實驗室，更在發電廠的場站、油田的鉆井平臺。 她將公司對標Palantir與Databricks，走出一條深度本土化的差異化路徑。她認為，國產替代的不是“代碼”，而是“生產力”。
本輪融資資金將重點投入核心技術研發、產品迭代與市場拓展。 目前，公司已開始將商業化觸角延伸至海外。下一步，韓涵計劃帶著中國在能源、重工業領域沉淀的AI治理經驗，走向“一帶一路”沿線國家，服務同樣面臨數字化轉型壓力的海外大型企業。
從知春路的一間小辦公室到服務數十家頭部央國企，從清華博士到國家級專精特新“小巨人”的掌舵人，韓涵用六年時間證明了一件她早已堅信的事：在AI這條賽道上，“慢”有時比“快”更考驗定力，而“難而正確”的事，值得用更長時間去兌現。
文章來源：水木TsinghuaCent。
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