加速打造全球首个几何设计大模型，天枢摇光完成数千万元融资

9月15日，天枢摇光正式宣布完成数千万元Pre-A轮融资，本轮融资由合创资本领投，元航资本跟投，之前投资人还包括东方嘉富和普华资本等国内知名机构。这四家基金都投资过多个成功的高端制造创业公司，他们共同押注了天枢摇光这家几何设计优化大模型公司。

本轮融资资金将主要用于加速面向全球制造业的通用人工智能工程师（Artificial General Engineer，AGE）的打造，继续保持几何设计优化多模态大模型GENVIS的领先身位，加速实现“让AI牵引人类制造水平跃迁”的愿景。

天枢摇光成立于2023年，由国务院特殊津贴专家、原中科院CAD实验室主任、原CCF CAD&CG专委会主任李华研究员及其博士郭锐领衔，原达索中国技术负责人任文杰担任CTO、原三一重工数字样机研究所所长李恒宇担任产品负责人。天枢摇光自研支持设计仿真同模型的三维几何引擎，可实现设计仿真闭环快速反馈迭代；拥有全自动高质量网格剖分能力，大幅降低了智能仿真求解器训练成本；具备行业语料低成本高质量生成能力。

目前，天枢摇光已推出全球首个几何设计优化大模型GENVIS和智能优化设计智能体COCAX，致力于解决全球制造业由于传统工业软件长期卡滞导致的“设计全靠手、优化全靠猜、工艺全靠试”等核心痛点。

近两年生成式AI发展迅猛，文生文/代码、文生图/视频、文生三维点云等正在重塑多个领域。天枢摇光CEO郭锐博士认为，文生三维几何将是生成式AI的下一个蓝海。只有当AI可以为制造业生成满足性能需求的复杂几何模型时，AI才开始更深度的改变世界。

郭锐认为，Vibe Coding是AI接管“软件”生产，AI几何设计则是AI接管“硬件”设计。任何一个行业要想被AI深度赋能，必须同时满足四大条件：可生成、可优化、可硬校验、商用强刚需。由于制造业在过去几十年中积累了大量物理仿真方法，是人类少有的可以让AI自主完成“第一性原理”级别自校验的行业。Vibe Coding之所以能快速商用，也正是由于其可以自主生成测试案例完成验证和迭代，交付的结果大幅超越人类团队水平。AI几何设计会像Vibe Coding一样，自主生成、自主校验、直接交付“可制造”的结果。

海外已出现隐形巨头。

去年11月，亚马逊创始人杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）与前谷歌高管维克·巴贾杰（Vik Bajaj）共同创立的普罗米修斯（Prometheus），致力于成为Artificial General Engineer（AGE）公司，让AI像工程师一样完成产品的设计、仿真与优化，估值高达410亿美元。

过去，受制于技术因素，几何设计和优化仍依靠工程师经验，但伴随着多模态大模型的发展，AI成为新的突破口。

Prometheus与天枢摇光的愿景如出一辙，但产品实现度和数据来源方面有区别。据亿欧了解，天枢摇光研发的几何设计大模型GENVIS，覆盖需求理解、方案生成、物理验证和几何交付等环节，在多个高端制造场景已实现用5分钟超越人类专业团队3个月的成果。

从技术路径来看，训练大模型要高度依赖海量数据。海外Prometheus的解决路径是筹集1000亿美金收购传统制造业企业以获取历史工业数据。郭锐认为，这种资本打法对构建AGE生态有促进作用。但拥有大量原始工业数据，并不等于拥有可训练的工业知识。

在郭锐看来，依赖制造业历史数据用于模型训练的困局根本难点恰恰藏在藏在数据本身，一是数据碎片化严重，语义脱节。二是严重的“幸存者偏差”。三是存在大量人为错误。制造业没有GitHub，没有开源社区，训练数据的主体的最佳选择一定是合成数据。

天枢摇光的解决方案是通过快速生成高质量的合成数据，加上少量真实数据，让模型在可控、可重复的语料中建立几何构型与物理规律间的“直觉”。

郭锐向亿欧介绍，天枢摇光自研“建模过程+几何模型+性能标记”合成数据生产管线，可低成本生成无限量带精确物理性能标注的训练语料，让这些数据不再是缺乏上下文的历史记录，而是一组组可重复、可控制的计算实验，模型能真正学到从设计参数和几何形态到物理场及工程指标的映射，进而支持正向设计和生成式优化。

低成本的高质量的合成数据正是物理AI的基础，黄仁勋在 2026 年 2 月休斯敦的演讲中，他将达索系统定位为英伟达物理 AI 战略在工业领域的核心合作伙伴，认为达索的技术与生态是物理 AI 从概念走向规模化工业落地的关键支撑。天枢摇光以创新的自研几何引擎和智能求解器重新诠释了这一概念。

这种方式在模型训练上优势明显：一是数据质量可控，所有几何水密、性能标签准确，不存在碎片化和幸存者偏差；二是设计空间覆盖广，可以主动生成包含失效、极端工况和反事实样本的数据，让模型理解边界条件变化带来的物理后果；三是可扩展性与成本优势，数据飞轮一旦启动，边际成本极低；四是物理规律捕获，模型学到的是稳定的因果映射，泛化能力更强。

目前，GENVIS已在多个高端制造场景得到验证。比如在商业航天领域，GENVIS生成的火箭结构方案降低重量7.34%，提升强度10.4%，工艺简化6.9%。以往人类结构设计团队没有手段找到的更优解，在GENVIS看来却“轻而易举”。每发液体可回收火箭仅因结构减重5%而运载更多载荷，就可以多赚上千万元。大模型在制造业的天量赋能空间，第一次被几何设计大模型打开了一道口子。GENVIS在船舶、航空、可控核聚变等领域的应用推广正在全面铺开。

行业层面，达索、西门子、PTC、Autodesk等传统CAD厂商近两年也在推动AI转型，但受制于底层架构、传统内核特性和产品包袱，均以Agent操作已有软件为主要技术路线，对高端制造客户的AI赋能并没能达到外界期待。

“我们所追求的AGE，一定不是让Agent代替一个人的“手”操作传统工业软件，而是由大模型代替一群人的“脑”直接交付经物理验证的极优结果”郭锐表示，“未来高端制造的设计流程，将由垂直大模型推理直接生成极优方案，传统CAD不再是‘设计工具’”。

资本市场对AGE这个赛道越来越关注。今年6月，Prometheus快速完成第二轮融资，筹集资金120亿美元，估值高达410亿美元（约2766亿人民币），成为全球估值最高的AI初创企业，美国一级市场对AI深度赋能制造业的期待可见一斑。Prometheus的亮眼表现，为整个赛道打开了空间。

在国内，天枢摇光已率先领跑，随着产品成熟度的提升，这家仅成立三年的硬科技初创公司，今年已营收数千万人民币，上半年已实现盈利。随着GENVIS在多领域陆续落地，商业化将进一步提速。

合创资本合伙人张旭表示：AI赋能制造业研发设计这一赛道的重要性和市场空间无需多言，在整个软件层面，我国的原始创新不多，天枢摇光是全球少有的拥有划时代自研支持设计仿真同模型的几何引擎、建立起闭环数据管线和快速取得商业化验证的公司，从几何引擎这一点上，已经实现了对于工业软件巨头的直道超车。在通用人工智能工程师AGE赛道，我们坚定的看好天枢摇光将快速引领行业发展。

元航资本创始合伙人王新河表示：AGE是AI赋能高端制造的重要赛道，其应用场景明确，市场空间广阔，商业价值可明确衡量。AGE的实现需要制造业和AI的深度融合，需要新一代设计仿真工具基础设施、制造业多年的经验、真实的数据以及经过硬场景验证的设计、仿真技术，加之AI大模型技术的赋能，方可满足高端制造对产品性能的严苛要求。天枢摇光在新一代几何建模引擎和智能仿真技术领域取得的突破性进展，是解决AGE缺乏高质量训练数据的关键，坚定看好并将持续支持团队发展。