一笔来自山东的AI融资，正在路上。

B+轮融资过去还不到半年，恒远科技就带着全新的AI产品，在德国汉诺威工博会上高调亮相，瞬间在工业AI圈里炸开了锅。

投资人的目光自然也跟了过来。已经有好几家机构，在盯着恒远科技下一步的动向。

趁这个节点，我们在山东烟台见到了恒远科技的掌门人——张永文，一位80后博士。

他的职业生涯早年贯穿富士康、西门子这样的巨头。直到2016年，带着自己多年攒下的制造业经验，他决定创业，一手创立了恒远科技，目标是用工业AI赋能装备制造业。

十年深耕下来，恒远科技早已不局促在烟台一隅，而是走向了全国。

目前，北京、西安、成都、太原、沈阳都设有子公司；西安和成都还布局了双研发中心，汇聚了上百名AI人才，专注人工智能理论、方法及工具的原创性研究。

多点协同、纵深辐射的全国版图，已经成形。

正是凭这套布局，恒远科技崛起成了工业AI领域不可忽视的一股力量，身后已经聚集了一支长长的投资人队伍。

透过这一幕，我们能清楚看到：工业AI的分水岭，正在到来。

复盘十年创业，熬过低谷，拿下500家客户

张永文说自己是“天生的创业者”，语气里没半点犹豫。

1983年，他出生在西北一个小城，上大学才第一次走出家乡。大学学的是机械工程，从此一脚踏进工业制造的大门。

毕业后，他进入富士康集团，担任工艺工程师。

在富士康待了四年后，张永文转身去了西门子集团。虽然岗位还是工艺专家，但体感完全不同。

富士康是大规模制造，西门子则是世界级的高精密制造。也是在这里，他对德国提出的“工业4.0”做了系统研究，真正接触到了全球化经营的理念。

多年奔走在工业制造一线，张永文亲眼看着数字化给行业带来种种变化，心里渐渐生出一个信念。

中国的工业软件，不能永远做追随者。

于是，他把创业的目光瞄准了装备制造业。2016年，恒远科技应运而生，面向大型装备制造，提供工厂级与产线级的工业智能化服务。

说实话，这不是一个轻松的创业选择。

装备制造业有非常典型的“三高两长一难”特征：

• 订单高度定制
• 设计与供应链高度复杂
• 制造过程高度离散
• 生产周期长
• 产品生命周期长
• 数据集成和治理难度大

换句话说，这是工业赛道里门槛最高、工业智能化难度最大的领域。

但张永文的逻辑很简单：“要做就做最难的事，在最难的地方建立标准。只有这样深入整个装备制造业，核心壁垒才会足够强。”

当然，这意味着挑战非比寻常。

他清楚记得，2019年那会儿，恒远科技还在孵化器里办公，品牌知名度几乎没有，装备制造的订单寥寥无几，公司内部也出现了分歧——初心和生存，到底该选哪个？

最后，张永文果断拍板，给销售团队定下了一条红线：谁拿了装备制造以外的订单回来，就罚款。

他对投资界坦言：“当时只有一个信念，哪怕公司暂时不赚钱，也绝不碰装备制造以外的行业。”

在他看来，服务其他行业虽然能拿到一些订单，但产品的验证路径会变，付出的时间成本太高，精力被散掉，很可能离目标越来越远。

幸好，团队咬牙坚持，熬过去了。

从低谷调整到重回增长

之后，恒远科技的业务驶上了快车道。正当团队锚定更高的营收目标寻求突破时，戏剧性的一幕出现了。

2023年疫情刚结束，团队本来预期市场环境会大幅好转，但现实恰恰相反——客户需求疲软，订单增速远不如预期。

而恒远科技已经在业务上配置了大量资源，突如其来的变化让张永文压力倍增。

他第一次感受到，创业真的是一项充满未知因素的事业。

恒远科技果断调整战略，把重心锁在产线级工位效率的提升上，推出了“产线大脑”这个核心产品。

经过内部梳理和业务聚焦，公司迅速回到增长轨道，2024年订单规模成功突破1亿元。

十年积累下的客户与成果

到今天，恒远科技在装备制造领域已经服务了超过500家客户。

其中不乏中国航天、中航工业、中国船舶、中国兵器、中国航发、国家电投、太重集团这样的“大国重器”。

他们还承担了3项国家级重大科技项目，参与制定了2项国家标准，从数据采集、边缘计算、协同制造到智能决策，实现了全链路贯通。

回顾十年创业路，张永文直言自己一直保持战战兢兢、如履薄冰的状态。

即便谈到这些成绩，他脸上也看不到太多兴奋。

“前期付出的努力足够多，好的结果自然会水到渠成。”

重新定义工业AGI

在同行看来，恒远科技敏锐地抓住了这波席卷而来的AI浪潮。

2024年被定义为恒远科技的“AI元年”。他们发布了首款AI产品“产线大脑”；一年后，又推出了智能体统一交互与协同管控平台“AI工作空间”。

与此同时，恒远团队内部早早开启了全员AI赋能培训。

担心掉队的张永文，还攻读了西安交通大学相关专业的全日制博士。

但他心里清楚，前面这些产品缺乏统一的AI底座。放在一家装备制造企业里，只能解决单点问题，而企业真正需要的是一个完整的工业智能系统。

汉诺威工博会上的关键亮相

于是，今年4月的汉诺威工博会上，出现了令人印象深刻的一幕。

一群欧洲工程师围在恒远科技展位的一块屏幕前。屏幕上的系统正在自主推理一个从未排产过的新订单——没有预设脚本，没有人干预。

它调取了物料约束、设备状态、工艺逻辑，几十秒内给出了可落地的排产方案，整个过程一目了然。

背后的答案，是一个叫“H4 OntoX”的AI原生本体驱动工业大模型引擎。

它以OntoPlantOS为底座，搭载了OntoLink物联智能、OntoPlant业务智能、OntoMind数据智能三大套件，覆盖“感知-分析-执行”的完整链条。

为什么传统工业AI走不通

张永文认为，传统工业AI在过去走了不少弯路，首当其冲的就是流程固定化。

把最佳实践编码成标准流程的逻辑，在上世纪末百试不爽。但如今装备制造业已经进入“多品种、小批量、快交付”的模式，对高效柔性换产的要求极高。

过程中不断有新变量出现，再用固定系统去处理，本身就说不通。

再加上工厂生产管理的环节越来越多，工业智能场景越来越碎片化。

传统工业AI只是专才，只能针对单一场景，换个场景就束手无策。

即便是通用大模型爆发，也很难在工业赛道里立足——原因在于它的底层是概率模型。

举个例子，让大模型分析一批轴承的质量数据，它给出的结论可能看起来头头是道，但在物理上根本不成立。

它不知道这个材质的轴承在这个温度下的扭矩范围，最终实际结果只能是产品报废。

H4 OntoX的核心能力

那么，H4 OntoX凭什么能脱颖而出？这离不开恒远科技过去十年的积累。

他们深度服务了数百家行业龙头，在数千个真实场景中，把数万名工程师数十年的排产逻辑、工艺诀窍和异常经验，凝练成了结构化的工业本体模型。

它不是被“训练”出来的工具，而是从真实制造中“长”出来的认知系统。

让它运转的，不是某一条产线的脚本，而是十年间几百家工厂、几千条产线共同沉淀下来的工业常识。

这种在产线土壤里生长出的认知能力，是其他系统难以跨越的。

张永文强调，所谓“本体”，其实就是对真实世界因果关系的结构化和表征化——把物理产线上真实的设备、物料、工艺，以及它们之间的约束关系和因果链条，抽象成可以被机器推理的认知框架。

这样一来，H4 OntoX一方面消除了AI幻觉，给通用智能装上了工业常识的骨架。

产线上出现新异常时，系统不是基于概率给出“可能性”，而是基于因果链给出“确定性”，每一步推理都可追溯、可信任、可执行。

另一方面，H4 OntoX还能把能力泛化——把一个人的认知，转化为整个组织的资产。

换句话说，H4 OntoX定义了一个新品类——工业级通用AGI引擎。

更关键的是，这个系统是“活”的。

• 业务变了，动态建模跟着变
• 老师傅的经验，自动沉淀成“数字员工”的技能
• 下一次换产、异常处理，数字员工可以自主完成
• 新客户一上线就开始训练本体，意味着客户越多，引擎越强，壁垒越深

张永文把这叫作“活态自主”——“制造系统可以像生命体一样，能适应、能认知、能进化，伴随着工厂中每天出现的新变量，实时调整迭代。”

复盘下来，恒远科技完成了工业AGI从“能说”到“能做”的关键一跃。

投资人云集，山东国资押注AI潜在独角兽

回顾融资历程，恒远科技在很长一段时间里很少和投资人接触。

这背后是有意为之。

张永文坦言，虽然当时受限于地域资源，初创公司确实缺少融资渠道，但更重要的是，公司内部形成了一个共识——没有好产品和成熟案例之前，融资时机不成熟。

融资转折点出现在2019年

转折点出现在2019年。

当时，恒远科技的蜂巢工厂H1刚刚入选工信部“工业互联网优秀案例”，开始进入投资人的视野。

而恒远科技当时办公的孵化器属于开创集团旗下，开创集团董事长周伯虎因此早早注意到了这家公司。

恒远科技获奖后，更坚定了他投资的信心，果断投出了第一笔数百万元的Pre-A轮融资。

完成投资后，周伯虎对张永文说的一句话让他至今记忆犹新：“周总让我放手去做，坚持把自己想做的事做好。同时要主动走出去，找够100家投资机构，总会有伯乐出现。”

很快，投资人开始排队赶来。

多轮融资持续推进

• 2021年3月，恒远科技获得了梅花创投数千万元的A轮融资。
• 同年11月，恒远科技又拿到了数千万元的A+轮融资，由达晨财智领投，梅花创投跟投。
• 2022年6月，恒远科技完成5000万元的Pre-B轮融资，新引入了国资背景的源禾资本和华实投资，老股东达晨财智再度加持。
• 时隔半年，恒远科技又拿到了亿元级的B轮融资，由毅达资本、烟台国丰投资控股集团、烟台业达经济发展集团等投资。
• 紧接着，东营财金投资集团和烟台正海投资也在2023年初联手投资了恒远。
• 不久前，恒远科技刚完成的B+轮融资，由烟台财金集团、江苏凤凰高投毅达数字基金和烟台业达经发集团联合投资。

聊起A轮融资，张永文透露，契机源于疫情期间的一场线上路演。当时有多家机构都表现出兴趣，梅花创投是出手最快的那一家。

而在A+轮融资中，达晨投资团队的专业性让张永文印象深刻。

达晨财智的几位合伙人都先后来到恒远考察，还走访了客户，验证产品能力。

“达晨找了一家第三方咨询公司，共同研判我们的发展空间。这种严谨的态度，本身就是一种激励。能得到他们的认可，更坚定了我对公司未来发展的信心。”张永文感慨。

投资人带来的不只是资金

在张永文看来，投资人就像是汽车的副驾驶，有独具一格的视野和格局，是恒远科技崛起中不可忽视的重要角色。

他分享了一些让他印象深刻的细节：

• 达晨会对公司的财务合规提出更高要求，这让后续融资尽调少了不少麻烦；
• 和毅达资本的交流中，他们的行业远见让团队坚定了在AI领域高投入研发的信心——恒远2023年就启动了AI，先发布局下，工业Agent创新已经挺进中国AI核心坐标系，如今更有能力从底层重构系统；
• 此外，投资人们还会为恒远对接头部大模型企业等生态资源，介绍参加各大交易所的路演，拓宽了企业未来发展的想象空间。

“每当我感到困惑和迷茫的时候，找我们投资人一聊，就会豁然开朗。是投资人让我从一个技术从业者，变成了一个真正懂经营的企业管理者。”

正是各方汇聚之下，一个工业AI潜在独角兽呼之欲出。

中国工业AI下半场

一条超级赛道，正在隐&隐爆发。

多家机构预测，到2030年，中国智能制造装备市场规模有望突破4.5万亿元，年复合增长率在12%到16%之间。

同时，灼识咨询的数据显示，中国工业AI智能体的市场规模，从2023年的58亿元增长到2025年的148亿元，预计2030年将达到906亿元。

毫无疑问，这场新的工业AI竞赛，焦点已经从技术竞争转向了商业化落地能力的比拼。

能不能把产品变成客户愿意付费、可以规模化复制的解决方案，能不能让工业AI真正落地，成了核心胜负手。

而恒远科技用H4 OntoX定义了工业级通用AGI引擎，从卖工具转变为交付认知能力。

这背后，是工业AI商业模式的代际跨越——一场从匠人经济到引擎经济的质变。

从匠人经济到引擎经济

张永文认为，上一代工业AI的本质是匠人经济：每个项目都得靠专家团队调研、定制、调试。

他不否认恒远起步时也没能绕开这条路，但靠十年间积累的几千个异常案例的因果逻辑，他们完成了代际跨越的冷启动。

而H4 OntoX的推出，标志着正式切换到引擎经济。

“新客户不再是‘做项目’，而是‘启动引擎’。实施周期从年压缩到月，边际成本从人天变成软件复制，收入模型也从线性增长变成杠杆增长。”

商业模式的四个阶段

更完整地看，恒远商业模式的代际跨越包含四个阶段：

• 第一阶段，服务客户，用项目制完成冷启动；
• 第二阶段，引擎产品化，标准化交付降低边际成本；
• 第三阶段，定义标准，成为产业技术标准平台；
• 第四阶段，成为产业基础设施，生态认知基座与规则制定者——从线性增长到杠杆增长，再到指数增长的三级跳。

最新进展与未来目标

靠着这些，恒远科技取得的成绩有目共睹。

近期，他们连续中标了10个项目，覆盖军工、重工装备等多个核心板块，总金额高达数千万元。

同时，在军工装备、工程机械、矿山装备等多个领域，也完成了一批核心项目的交付验收，包括多家军工企业、山推股份、天河科技等行业骨干企业。

当然，恒远科技的脚步不会停下来。

对照西门子、SAP、达索这些巨头的崛起路径——都是先定义标准，然后成为生态圆心。

当H4 OntoX在足够多的头部客户中成为决策标准后，恒远的生态价值也会得到释放。

据介绍，H4 OntoX内置了多种AI Agent元模型，提供了本体建模工具和低代码开发平台。

行业伙伴可以基于恒远的本体引擎开发行业Agent，集成商可以把H4 OntoX作为决策底座。

这样一来，恒远科技将成为整个生态的认知基座和规则制定者，最终进化为装备制造行业智能化的产业基础设施平台。

工业级通用AGI赛道的三重壁垒

时间是最深的护城河。在AGI赛道，资本可以堆算力、挖人才、买数据，但在工业级通用AGI赛道，有三个壁垒资本无法速成。

• 第一，本体的厚度。恒远的工业本体库，是十年间几百家行业龙头、几千个真实异常案例的因果逻辑链，不是可以爬取的公开数据，而是物理世界的因果模型。通过内置业务边界模型，H4 OntoX在底层架构上彻底解决了工业AI的确定性和可解释性，对标Palantir的本体驱动深度，但更进一步闭环到业务执行层。
• 第二，架构的先手。H4 OntoX是第一个完成“本体+大模型”架构并完整落地的工业级通用AGI引擎。头部客户的信任关系和系统嵌入一旦建立，后来者的追赶成本，就是信任重建和系统迁移的三重锁定。
• 第三，飞轮的加速。每多一个客户，引擎的本体就增厚一层，能力泛化的边界就扩展一圈。客户越多，产品越强；产品越强，客户越多。这个正向循环叠加生态网络效应，构成了平台型基础设施最深的护城河。

宏大的愿景之下，张永文心底还埋着一份家国情怀。

众所周知，在燃油车时代，中国汽车工业追赶了三十年，核心部件都是国际先发者定义的标准。到了新能源时代，电池、电机、电控重构了架构，中国车企第一次站在了定义标准的位置。

眼下，工业AI也正在经历同样的时刻。

上一代工业软件的核心是流程管控，SAP、西门子、达索定义了所有规则。AGI时代，工业软件的核心从“怎么管”变成了“怎么决策”，架构被重新定义。

恒远在这个历史节点上，用十年构建了工业本体底座，用H4 OntoX定义了工业级通用AGI引擎，正在把引擎从产品进化成产业技术标准的定义平台和赋能平台。

这不是国产替代，而是在架构被重新定义的历史窗口上，定义下一代的标准。

汉诺威曾是德国“工业4.0”的诞生地，也是整个工业界的“圣地”。恒远科技选择在这里首次亮相H4 OntoX，背后的意义不言而喻。

“我们想把声音传递给外界：中国企业能做好工业AI，能引领下一个工业AI时代的标准。”

张永文笃信，在全球工业AI的舞台之上，必将有属于中国面孔的一席之地。