德国科技新星：投资者眼中的12家潜力初创企业
快速阅读: 德国科技初创公司在2023年获得巨额融资，涵盖人工智能、国防和深科技领域。Helsing、Proxima Fusion和N8n分别在国防、核聚变和AI代理领域取得突破。2025年，投资者关注Zauber、Langfuse、Avelios等创新企业，涉及物流AI、开源大模型平台及医院信息系统。
德国科技界正迎来激动人心的时刻，该国在人工智能、国防和深科技领域拥有一些欧洲最热门的初创公司，这些公司在今年筹集了大量资金。其中包括国防初创公司Helsing，该公司于6月完成了6亿美元的D轮融资；核聚变初创公司Proxima Fusion，其A轮融资在9月份扩大至1.45亿欧元；以及人工智能代理初创公司N8n，该公司上周宣布完成1.8亿美元的C轮融资，此前经历了一场激烈的投资者竞标战。
那么，在2025年，投资者还关注哪些公司呢？Sifted向来自Balderton Capital、DN Capital、Capmont Technology和Join Capital的风险投资家们询问了他们的首选。不过有一个条件：这些公司不能是他们自己投资组合中的。
Shikha Ahluwalia — Balderton Capital合伙人
Shikha Ahluwalia，Balderton Capital合伙人
Zauber — 柏林
Zauber正在构建一个用于物流的人工智能操作系统，可自动处理货运代理的重复工作流程。该平台管理即时费率请求、运输管理系统预订、到达通知，并在码头预计到达时间变化时自动发送客户延误通知。Zauber的创始人市场契合度极高，其创始人Erik Muttersbach此前创建了数字货运代理Forto，于2024年12月卸任。
Langfuse — 柏林
Langfuse提供了一个开源的大语言模型工程平台，旨在解决调试和改进人工智能应用的独特挑战。该平台提供跟踪、指标、评估、提示管理和测试工具，帮助工程师了解大语言模型应用内部实际发生的情况。团队以惊人的速度推出更新，平台已被Khan Academy和Twilio等公司使用。
Avelios — 慕尼黑
Avelios正在从零开始构建一个新的医院信息系统。许多健康科技初创公司围绕现有的医院信息系统基础设施构建产品，而Avelios则完全取代它，打造一个基于最新技术的现代、模块化平台。其核心模块数字化所有住院和门诊工作流程，实现患者护理的全面数字化记录。
Gülsah Wilke — DN Capital合伙人
Gülsah Wilke，DN Capital合伙人
N8n — 柏林
成立于2019年的N8n是一个工作流自动化平台，帮助企业连接应用程序并部署人工智能代理。人工智能编排是人工智能生态系统中的基础层，使人类能够参与其中，保持透明并安全地扩展智能工作流程。N8n的方法使自动化变得既可访问又灵活，增强了而非替代了人类决策。
Langdock — 柏林
Langdock正在建设欧洲的安全企业级人工智能平台，相当于一个“公司版GPT”，用于合规的人工智能助手和工作流程。随着欧盟人工智能法案推动企业转向可信、可审计和主权的人工智能基础设施，Langdock以其欧盟级别的合规性、数据隐私和模型灵活性脱颖而出。它是帮助欧洲建立自身人工智能骨干网的公司之一。
Sonia — 汉堡
Sonia是一款管理牙科诊所文档的人工智能助手。它有助于减轻行政负担，让医生有更多精力专注于患者护理。Sonia展示了技术如何简化复杂性并在医疗保健领域产生实际影响。
Philipp König — Capmont Technology风险投资家
Deltia.ai — 柏林
Deltia利用计算机视觉技术使工厂车间的人类工作变得可测量和可优化。该公司的软件通过摄像头和人工智能模型监控手动装配过程，识别低效环节，并实时提供生产力和质量方面的洞察。面对劳动力短缺的压力，制造商需要提高产量，Deltia的“人工智能监督者”承诺在不增加员工数量的情况下实现高达20%的生产率提升。由经验丰富的工程师Maximilian Fischer和Silviu Homoceanu创立，这家初创公司位于机器人技术、分析和可信人工智能的交汇点，成为智能工厂的关键推动者。
Encentive — 纽明斯特
Encentive正在开发一种能源管理平台，帮助工厂自动将电力消耗转移到可再生能源丰富且电价低廉的时间段。其平台flexOn连接到加热、冷却和生产系统等工业资产，实现实时负荷平衡，降低排放和电费。随着欧洲工业面临波动的能源价格和日益严格的碳目标，Encentive的技术能够实现高达20%的能源成本削减和30%的二氧化碳减排，帮助制造商将可持续发展承诺转化为可量化的运营影响。
Sereact — 柏林
正在构建一种机器人视觉-语言-行动“大脑”，使机器人能够在最少的人工干预下，在非结构化环境中实现观察、推理和行动。该公司的AI模型经过数百万次实际仓库拣选和放置操作的训练，适用于各种硬件，可部署于机械臂、输送带和自主车辆上。
在面临劳动力短缺和高运营成本的物流行业中，Sereact的方法能使机器人从第一天起就达到高达98%的准确率，并且无需重新训练即可扩展到不同的工作流程中。
—— Simone Lavizzari，Join Capital的风险投资家
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(以上内容均由Ai生成)
