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应用计算公司（Applied Computing）是一家总部位于伦敦的初创企业，致力于为石油、天然气和石化行业开发基础AI模型。该公司已获得2000万美元的A轮融资，由工程公司KBR领投，Databricks Ventures参投。其目标在于帮助运营商利用工业设施产生的大量传感器数据，做出更快速、更明智的决策。
这对能源行业的意义
石油、天然气和石化设施可能拥有数千个传感器，用于测量温度、压力、流速和粘度等变量。然而，据应用计算公司联合创始人兼首席执行官Callum Adamson介绍，目前运营人员在做出运营决策时，使用的数据还不到总量的8%。核心挑战不在于数据收集，而在于如何将传感器读数与工程文档以及基于物理的模型实时结合起来。应用计算公司表示，其开发的名为“Orbital”的基础模型正是为了弥合这一差距。
Orbital的工作原理
与预测下一个词的大型语言模型不同，Orbital结合了时间序列模型、基于物理的模型和语言模型，用于预测设施的状态。它能够分析传感器读数，同时考虑物理和化学约束、设备限制以及操作员活动。该系统还可以运行模拟，展示工厂某一环节的变化如何影响其他环节的运营。
据Adamson称，Orbital可以在几分钟内标记异常、调查其根本原因，并模拟拟议的修复方案是否会在其他地方引发问题。他声称，该产品将以往需要数天或数周的调查压缩到数秒内完成，帮助运营商在保持产量的同时降低能耗。
市场表现与竞争
应用计算公司表示，在不到18个月的时间里，其从隐身模式发展到年经常性收入达数千万美元。虽然Adamson拒绝透露具体客户名称，但他表示Orbital已在多家大型上市的上游油气、下游炼油和石化公司中得到应用。该初创企业与印度能源公司Wipro以及KBR建立了合作关系，后者已将Orbital集成到其面向能源项目的INSITE 3.0数字平台中。Adamson还提到，该公司正在与一家美国大型上游运营商合作，并预计在未来几周内宣布与一家欧洲石油巨头的合作。
该初创企业进入了一个竞争激烈的市场，其中包括AspenTech和AVEVA等成熟的工业软件供应商，以及Cognite和Seeq等专注于数据的AI初创公司。Adamson认为，应用计算公司的护城河并不在于获取工业数据或工艺知识，而在于其吸引顶尖AI研究人员构建能与Orbital媲美的模型的能力。他表示，炼油厂的运营数据通常不公开，而模拟数据无法完全复制真实工厂条件——这使得该初创企业在通过部署收集专有数据时占据了优势。
资金用途
应用计算公司计划利用这2000万美元资金进行国际扩张，招聘研究与工程人才，并拓展与能源客户的更多合作。该公司已在休斯顿开设办事处，此前其总部位于伦敦，运营中心位于班加罗尔。Adamson表示，美国基地将帮助该初创企业更紧密地与两家现有北美客户合作，同时公司也在向中东地区扩张。
结论
应用计算公司的方法直击能源行业长期存在的低效问题：无法利用大部分运营数据来优化工厂性能。在KBR的支持以及不断增长的客户群基础上，该初创企业正将自己定位为AI与工业运营交叉领域的关键参与者。其模型能否成功，取决于它能否持续与既有软件供应商及新兴AI竞争对手保持差异化。
常见问题解答
Q1：应用计算公司的AI模型具体做什么？
Orbital结合了时间序列、基于物理的模型和语言模型，分析来自石油、天然气和石化工厂的传感器数据，帮助操作员实时检测异常、模拟变化并优化运营。
Q2：应用计算公司获得了多少融资？
该公司在由KBR领投、Databricks Ventures参投的A轮融资中筹集了2000万美元。该融资消息于2025年11月初公布。
Q3：应用计算公司的竞争对手有哪些？
竞争对手包括AspenTech、AVEVA、Cognite和Seeq，这些公司为工业运营提供模拟、数据分析和AI驱动建模服务。
