投资界（ID：pedaily2012）10月19日消息，工智机基础设施供应商中科时代宣布完成数千万天使轮融资，本轮融资由联想创投领投，前海母基金、银河系创投、卓源资本跟投。这是一个月内，中科时代连续获得的第二笔投资。此前，中科时代完成了由卓源资本、同创伟业联合领投；前海母基金、联想创投、中科图灵、乾德基金、银河系创投等多家机构跟投的种子轮融资。据了解，本轮融资将主要用于持续构建人才壁垒和硬件生产费用。
公司聚焦先进制造、高端装备制造、新能源和工业信创领域，瞄准国产芯片组、工业虚拟化技术和IDE生态的创新壁垒，开发工业智能计算机通用平台，要做“基于PC技术和软件定义技术的工业自动化和智能化”。
该公司产品与研发团队来自中科院计算所、阿里巴巴、德国倍福、东土科技、汇川技术、曙光、联想、 理想汽车、蔚来汽车等行业顶尖公司及院校，多数超过15年以上芯片与硬件、虚拟化与操作系统、自动化与运动控制领域从业经验。
中国制造业数字化转型已持续多年，但当前先进制造转型的矛盾点在于，工业领域的基础设施数量及种类繁多，PLC、运动控制器、工控机、DCS控制柜、SCADA服务器、网关等设备均为控制程序单一的工业计算机，运作需要多台电脑、操作系统、IDE和多类程序员之间互联与配合，硬件智能化成本和二次开发代价都非常大。
更重要的是，半导体、3C电子、机器人等高端制造场景需要控制的速度和精度非常高，PC技术具有天然的优势。
“简单理解，工智机核心优势就是它既有跑车的优势，在运动控制方面跑得更快，也有卡车的优势，能装载更多应用，开发效率更高。”中科时代创始人兼CEO马君解释。
另一方面，“全球工业自动化领域TOP50没有一家中国企业。”马君介绍到，“国内工业基础设施85%是德国、奥地利、美国、日本、台湾企业品牌，目前国际局势凸显了我国工业基础设施受供应链、价格和安全的制约日益严重的问题。构建以“工智机”为核心的自主可控工业基础设施，以下一代计算机-算控机的新形态换道超车，破解工业卡脖子难题”。
不过，基于PC技术的自动化壁垒很高，不仅需要高性能异构芯片的支持，在芯片端不仅要求高性能，同时要在上层搭建虚拟化和双域操作系统，还需要构建覆盖底层芯片、操作系统、IDE、算法等全栈生态。
“一般只有非常优秀的手机、自动驾驶和工业企业能真正做到这样的技术栈，如国内的华为、元心手机、中科创达、东土科技，以及德国倍福。”他分析，这些公司在技术上属于第一梯队，具备双操作系统和操纵异构大算力芯片的能力。
第二梯队是以西门子、汇川技术、台湾研华、日本欧姆龙为代表的公司，新产品也接近PC技术的范畴，像汇川的打法是收购该领域的软件公司，快速积累操作系统相关技术。
第三梯队产品包括翼辉信息、固高科技等公司的控制器产品，主要基于中型算力芯片开发产品，基本只有实时操作系统或嵌入式系统。
“真正的PC技术壁垒比较厚，但一旦突破技术壁垒，将会获得极大的产品竞争力。”马君谈道。中科时代的初代产品CH20X对标倍福CX2043PC控制器。马君透露，今年6月CH20X已完成试制，定位中高端场景，并与联想集团惠阳工厂签署了战略合作协议，目前已开始量产。
落地方面，公司已在光伏、石油、注塑、钢铁、3C电子、包装、复合机器人等领域形成销售。
马君提到，中科时代的短期目标是在今年完成中高端CH20X产品在行业大客户的落地，同时完成一款对标倍福CX5120系列紧凑型控制器和配套IO的试制，布局低价格市场区间。今年目标出货量约250台，明年目标出货量约3000台，预计2024年出货量将达到1万台。
联想集团高级副总裁、联想创投集团总裁贺志强表示：凭借在业内优秀的技术能力，中科时代在一个月内完成了两轮融资。自2020年以来，全球范围内的自动化和数字化进程加快，特别是国内工控领域由于5G、云计算、边缘计算、传感器等软硬件技术的密集落地，市场总体处于加速发展阶段。中科时代领先的技术实力，是对工控系统的有力补充，将极大提振工控产业自动化建设进程。联想创投未来将凭借CVC2.0的巨大生态优势，与中科时代实现双向赋能，携手推动国内工控行业发展。
联想集团副总裁、联想创投高级合伙人宋春雨表示：中科时代在国际上首次鲜明提出并All in“基于智能PC技术和软件定义技术实现工业智能化”，并且凭借持续的、高强度的PC全栈技术研发实力，能实现从PC技术和软件定义技术切入自动化控制与边缘计算，可以快速赋能下游工业控制领域体系建设，期待与中科时代共同为中国自主可控工业基础设施赋能。
银河系创投创始合伙人饶慧钢表示：工业PC是工业4.0基础设施，随着工业智能化进展，对于算力的需求持续加大，需要有符合工业场景需求的算力平台。但该领域目前主要是国外垄断，需要国产化替代方案以应对高端工业的卡脖子风险。银河系创投相信中科时代的团队能力和过去多年的技术积累，能够实现工智机从国产芯片优化适配到工业IDE搭建的软硬件整合。看好中科时代的工智机在复杂控制算法、柔性制造和工业AI等场景的应用前景。
