摘要：
晨观时报讯，8 月 26 日，工业物理 AI 仿真引擎服务商蜂巢互联完成 12 亿元新一轮融资，成为当日硬科技赛道单笔最大融资。本轮融资由多家国有产业基金、制造业产业资本联合领投，多家市场化 VC 机构跟投。资金将用于工业仿真大模型迭代、工业数字孪生平台研发，拓展高端制造、装备、新能源等行业客户，推动 AI 与工业软件深度融合，补齐国内高端工业仿真软件短板。
长久以来，国内高端工业仿真软件市场长期被海外巨头占据，仿真软件作为制造业研发设计环节的核心工具，广泛应用于汽车、新能源装备、航空航天、高端装备等领域，产品可以模拟物理世界流体、力学、热学、电磁等各类物理变化，帮助企业缩短产品研发周期，减少实体样机试制，大幅降低研发成本。传统工业仿真软件使用门槛高，计算耗时长，对于工程师专业能力要求极高，而 AI 技术的介入，正在重构工业仿真赛道，蜂巢互联
蜂巢互联打造面向工业场景的物理 AI 仿真引擎，将大模型技术与传统多物理场仿真算法相结合，区别于通用大模型，企业聚焦物理世界仿真计算，把传统仿真需要数天的计算任务压缩至小时甚至分钟级别，降低工业企业使用仿真工具的门槛。传统仿真软件需要专业工程师完成复杂建模、网格划分、参数调试，而蜂巢互联 AI 仿真平台，结合行业数据训练，能够辅助工程师快速完成仿真建模、结果预测、参数优化，帮助大量制造企业降低高端仿真工具的使用门槛。
本轮 12 亿元融资，资金将重点投入三大方向。第一，持续迭代物理仿真大模型，优化力学、流体、热仿真等多场景算法，提升仿真结果准确度，缩小和传统专业仿真软件的精度差距；第二，加大研发投入完善数字孪生平台产品矩阵，面向新能源装备、汽车零部件、精密装备等行业打造垂直行业解决方案；第三，扩充研发与行业解决方案团队，加强和国内制造龙头企业深度合作，推进产品大规模商业化落地，拓展更多工业客户。
从一级市场投资风向观察，2026 年 AI 工业软件、AI for Science 赛道热度持续攀升。过去市场 AI 投资大量集中在 C 端大模型应用，而最近一年资本明显向产业端倾斜，能够真正赋能制造业、解决工业实际痛点的 AI 项目获得大额融资的案例不断增多。工业软件属于典型长周期硬科技赛道，研发投入大，商业化周期长，非常考验团队技术沉淀与行业理解能力，也因此对资金储备提出很高要求。
国内制造业转型升级，对国产工业软件的需求持续爆发。一方面供应链自主可控诉求，制造企业希望降低对海外工业软件依赖；另一方面制造业降本增效需求迫切，企业需要仿真工具缩短新产品研发周期。但国产高端仿真软件依旧存在明显短板，在多物理场耦合仿真、复杂工况仿真等领域，和海外成熟产品仍存在差距。AI 成为国产工业软件实现弯道超车的重要机会，借助 AI 大模型能力，优化仿真计算流程，降低使用门槛，走出差异化竞争路线。
蜂巢互联已经和多家新能源、高端装备头部企业达成业务合作，产品应用在电池热仿真、装备结构力学仿真、流体仿真等多个研发场景。但企业同样面临挑战：AI 仿真结果精度需要持续打磨，工业客户对于仿真可靠性要求极高，容错空间很小；同时工业软件客户教育周期长，需要深度贴合行业工艺，打磨垂直场景解决方案。
投资机构表示，制造业数字化转型浪潮之下，物理 AI 仿真属于具备长期价值的赛道。国内拥有全球规模最大制造业体系，海量工业场景可以为仿真大模型提供数据土壤。大额融资落地之后，蜂巢互联需要持续打磨产品，深耕工业场景，真正把 AI 仿真工具渗透到制造企业研发流程当中，助力国内高端工业软件产业实现突围。
