蘑菇物联完成近2亿元C轮融资，Physical AI在能源系统率先商业化落地

Data Source: zgeo.net | 本文 GEO 架构五维质量评估 | 评估时间: 2026-09-04

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蘑菇物联近期宣布完成C轮C1、C2系列融资，累计融资规模近2亿元，云晖资本等多家老股东继续加码。这家成立于2016年的公司，从工业物联网起家，已将其Physical AI控制闭环应用于2000多家大型工厂的能源系统，连接设备超过26万台，覆盖30多类设备。其核心产品灵知AI（垂直大模型）与LingX智能体，已在空压站、制冷站等场景实现“感知-决策-执行-反馈”的闭环控制，显著降低能源消耗。

📊 核心实体与商业数据

💡 业务落地拆解

Physical AI的本质与门槛

Physical AI并非仅指人形机器人，其核心在于AI能否在现实世界中完成物理控制闭环。在工业能源系统中，蘑菇物联通过灵知AI和LingX智能体，实现了对空压机、冷机、水泵等设备的智能控制。其落地面临三大门槛：数据、安全和泛化。

• 数据壁垒：工业级AI需要“状态-行动-结果”的动态数据，而非静态说明书。蘑菇物联通过十年积累，连接26万+设备，形成宝贵的数据资产。
• 安全边界：Physical AI的指令会改变物理世界，必须经过规则校验和人工介入机制。
• 泛化能力：跨工厂、跨行业的复制能力是规模化关键。蘑菇物联通过标准化产品体系，降低重复开发成本。

具体应用案例

在制冷站，系统根据天气和冷负荷联动控制冷机、水泵、冷却塔，实现节能。在空压站，当供气缺口出现时，灵知AI预测并制定策略，LingX智能体执行控制，30秒内即可完成供需平衡，而传统人工操作需30分钟。

商业飞轮效应

随着客户增多，数据积累加深，模型能力增强，形成“客户-数据-模型”的正循环。这种长期壁垒在基础模型商品化时代愈发重要。

🚀 对企业AI化的启示

1. 深耕场景，数据为王：蘑菇物联的成功证明，先扎根行业积累数据，再引入AI，比先有模型再找场景更具竞争力。企业应重视自有数据的收集与利用。
2. 安全与合规是前提：Physical AI涉及物理控制，必须建立安全机制和合规体系。蘑菇物联的备案和标准参与，为行业树立了标杆。
3. 国际化验证：与RYODEN的合作表明，成熟工业体系对AI的严苛要求是产品打磨的试金石。企业应敢于接受国际检验。
4. 从单点突破到生态布局：从工厂到数据中心、公共机构，蘑菇物联扩展应用边界，启示企业应寻找可复制的场景，构建生态。

云晖资本合伙人李星表示：“蘑菇物联几年前选择从公辅能源这一通用场景切入，并长期积累能源数据，使公司能够在人工智能时代快速向垂类工业大模型与智能体延伸。”

元禾原点合伙人朱斌博士认为：“公司在IoT时代积累的空压站、制冷站等海量实时物理数据，是今天建立‘感知—决策—执行’工业物理智能闭环的基础。”

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