Vinci完成B轮融资估值15亿美元，物理智能技术免网格划分，让增材制造设计早期预知性能

美国软件公司Vinci完成B轮融资，基于物理智能技术，帮助工程师在设计早期阶段就能了解其设计行为。
本轮融资由Advent、淡马锡和Xora Innovation领投，AMD、Eclipse、Khosla Ventures、Madrona等参投，估值达到15亿美元。

Vinci由Hardik Kabaria（首席执行官）和Sarah Osentoski于2023年创立。
Kabaria拥有斯坦福大学力学与计算博士学位，博士研究方向为高保真网格划分的自动化。
在创立VINCI之前，Kabaria曾在Carbon担任软件工程负责人，与福特和Specialized Bicycle Components等公司的设计团队密切合作。
另一方面，Osentoski的背景侧重于大规模机器学习和自主系统领域。

该公司于2025年12月正式公开亮相，此前已通过由Eclipse领投的种子轮和由Xora领投的A轮融资共筹集4600万美元。

据Vinci介绍，「几十年来，工程师们一直在物理认知匮乏的条件下工作。
他们精打细算每一次分析，收窄探索的可能性空间，在知晓后果之前就做出决策。
整个工作流程都建立在等待答案的基础之上。」

Kabaria在博客文章中解释道，「当每一个答案都需要大量的前期准备、计算资源和专家时间时，团队不得不决定哪些问题值得提出。」
其结果是安全裕度、过度设计以及未被探索的想法。

为弥补这一缺口，团队开发了连续物理推理（Continuous Physics Reasoning）技术，使「确定性、求解器级精度的物理认知能够随设计演进而持续可用」。

该平台直接在设计几何体上运行，无需手动网格划分或特征去除，将物理基础模型与成熟的求解器配对作为质量控制手段，且无需针对客户进行定制训练。

据该公司称，它可以在数分钟内分析超过150亿自由度的设计，涵盖热学、热机械和对流流体物理领域。
该平台目前已在领先半导体和电子公司的40多个旗舰生产工程项目中运行。

半导体是Vinci的「试验场」，但「其雄心覆盖我们所建造的一切」。
新资金将把平台扩展到更多物理领域，包括振动和电磁学，并延伸至车辆、飞行器和卫星等行业。
正如Kabaria所言，「只要是物质，只要你能触摸到它，Vinci就能适用。」

点阵结构、拓扑优化支架、整合装配体和随形冷却通道，恰恰是让传统仿真捉襟见肘的几何形态。
它们难以网格化，求解成本高昂，且通常在分析前就被简化，有时甚至抹去了那些让它们具有价值的核心特征。
一种无网格方法直接在全保真几何体上运行，可以让工程师评估更多设计变体，而不是将分析精打细算地限制在少数几个方案上。

热学和热机械行为是Vinci目前的优势领域，也正位于许多增材制造应用的核心，例如热交换器和冷板。
连续反馈可以帮助工程师削减过度设计，并用OEM可以信赖的数据为增材制造特有的几何形态提供支撑。

有趣的是，Vinci目前并未将其平台定位为预测打印过程中变形或残余应力的增材制造工艺仿真工具。
其当下的价值在于上游环节，理解零件将如何服役表现。

Kabaria简洁地概括了这一愿景，「工程师应该能够去追求一个想法，因为他们可以研究它、理解其约束并改进它。」

这是一个值得密切关注的前景。