Applied Computing 希望为石油和天然气运营商提供整个工厂的AI模型
摘要
Applied Computing 是一家总部位于伦敦的初创公司,为其Orbital项目筹集了2000万美元。Orbital是一个用于石油、天然气和石化工厂的基础AI模型,结合了时间序列、物理学和语言模型,用于分析传感器数据并模拟操作,旨在帮助运营商更有效地利用数据。
Applied Computing 已筹集了2000万美元的A轮融资,用于为石油、天然气和石化行业构建一个基础AI模型。
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# Applied Computing 希望为油气运营商提供覆盖整个工厂的 AI 模型 | TechCrunch
来源:https://techcrunch.com/2026/07/15/applied-computing-wants-to-give-oil-and-gas-operators-an-ai-model-for-the-entire-plant/
Applied Computing (https://appliedcomputing.com/),一家总部位于伦敦的初创公司,正在为石油、天然气和石化行业构建基础 AI 模型,已获得由工程巨头 KBR 领投、Databricks Ventures 参投的 2000 万美元 A 轮融资。
这家初创公司成立于 2023 年,专注于石油、天然气、炼油和石化系统,这些单一设施可能拥有数千个传感器,用于测量温度、压力、速度和粘度等参数。虽然帮助能源公司解决数据追踪问题存在一个巨大的市场 (https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/digital-oilfield-market),但碎片化问题是一个重大障碍。
Applied Computing 联合创始人兼首席执行官 Callum Adamson(上图右)表示,因此,设施在运营决策中仅使用了可用数据中的不到 8%。他说,运营商已经收集了大部分此类信息,但他们难以足够快地将传感器读数、工程文档以及物理和化学知识结合起来进行分析和预测。
“关键在于让这三种数据源能够实时相互‘对话’,”他告诉 TechCrunch。
与预测下一个词的大型语言模型不同,Applied Computing 表示其基础模型 Orbital 结合了时间序列模型、基于物理的模型和语言模型来预测设施的状态。它通过分析传感器读数、考虑物理和化学因素、识别设施的设备限制以及操作员活动来实现这一点。它还允许技术人员模拟设施某一部分的变化如何影响其其他部分的运行。
**图片来源:**Applied Computing
本质上,Applied Computing 推销的是速度:它声称 Orbital 能够在几分钟内标记异常、调查异常原因,并模拟拟议修复方案是否会在设施其他部分造成问题。Adamson 称,该产品可以将以往需要数天或数周的调查压缩到几秒钟内完成,帮助运营商减少能源使用并维持产量。
这种速度承诺似乎已经赢得了信任。这家初创公司表示,它在不到 18 个月的时间内,从隐身模式发展到年度经常性收入达到数千万美元。Adamson 表示,Orbital 已被一些“大型上市”的上游石油和天然气、下游炼油和石化公司使用,但他拒绝透露具体客户数量。
其合作伙伴包括印度能源公司 Wipro 和 KBR,后者已将 Orbital 集成到其用于能源项目的 INSITE 3.0 数字平台中,并将其用于氨生产。Adamson 表示,这家初创公司还在与一家“美国大型上游运营商”合作,并计划在未来几周内宣布与一家欧洲石油巨头的合作伙伴关系。
尽管如此,Applied Computing 正在进入一个既有成熟的工业软件供应商,也有更专注的 AI 初创公司的市场。
AspenTech (https://www.aspentech.com/en/products/engineering/aspen-hysys) 销售用于上游、炼油和化工作业的仿真和 AI 驱动建模软件,而 AVEVA (https://www.aveva.com/en/products/#cf-coveo_solution=Engineering) 提供基于物理的过程仿真、优化以及工业工厂的“假设”建模。Cognite (https://www.cognite.com/en/product/cognite_data_fusion_industrial_dataops_platform) 和 Seeq (https://www.seeq.com/) 专注于数据层,帮助设施分析工业数据,并应用 AI 设计工作流程。
Adamson 认为,公司的护城河不在于访问工业数据或流程知识,而在于组建 AI 研究人员团队,打造一个能与 Orbital 竞争的模型。
“这是一个 AI 问题。不是数据问题,也不是能源问题,”他说。“如果你是一流的 AI 研究人员,你会去哪里工作?……我不认为壳牌在名单上。”
Adamson 还指出了 Orbital 通过其部署获得的数据。他说,炼油厂和其他能源设施的运营数据通常不对外公开,而仿真数据无法完全再现工作工厂内部发生的情况。
与 KBR 的合作也可能对公司有所帮助。Adamson 表示,该合作使 Applied Computing 能够获得运营数据和行业专业知识,并接触到更多潜在客户。
Applied Computing 计划利用这 2000 万美元进行国际扩张,招聘研究和工程岗位人员,并探索与能源客户的部署。
该公司周四表示,还在休斯顿开设了一个办事处,以补充其伦敦总部和班加罗尔的运营中心。Adamson 表示,美国基地使这家初创公司更接近北美现有的两个客户,而向中东的扩张也在进行中。
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Ram 是一位金融和科技记者兼编辑。他曾在路透社和 Acuris Global 报道北美和欧洲的并购、股权、监管新闻和债务市场,也曾撰写过关于旅游、娱乐和书籍的文章。
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