英国公司 CloudNC 拿到2000万美元B轮追加融资，累计融资1.28亿美元，团队约80人。它最早想做CAM自动编程软件，做不通就自己开了一家工厂，再拿着工厂里跑出来的经验把软件卖给一千多家同行。

9月8日，英国公司 CloudNC 宣布完成2000万美元的B轮追加融资，由美国投资机构 Nimble Ventures 领投，Calculus Venture Capital、Entrepreneur First 和洛克希德·马丁旗下的风险投资部门 LM Ventures 参与。据 TechCrunch 报道，这家公司成立至今累计融资1.28亿美元，上一次大额融资发生在四年前。目前团队约80人。

这个数字在今年的AI融资里不算显眼。同一周，Cognition 宣布了20亿美元的E轮。让我们停下来看 CloudNC 的原因是另一件事，它花了十年时间，走出了一条很少有软件公司愿意走的路线。这家公司最早想写一套软件，把金属加工车间里最难的一段人工工作自动化。做了两三年，他们判断这条路走不通，于是自己开了一家工厂。又过了几年，他们从工厂里绕回来，把软件卖给了一千多家同行。

现在这套软件叫 CAM Assist，按公司官网的说法，它能“用AI在几分钟内完成最多80%的CAM程序”。有客户在官网上说，原来要一个小时的活，现在12分钟就能干完。

01 先说清楚这家公司到底在解决什么

大多数人对现代制造业的印象停在自动化产线那一层。机械臂焊接、传送带、无人搬运车，这些画面在新闻里出现了几十年。但如果走进一家做精密零件的机加工厂，会看到另一种场景。几台数控机床，几个人，车间不大，一次生产的可能只有几十件或者几百件零件。飞机上的支架、医疗器械的外壳、能源设备里的阀体，很多都是这么做出来的。

数控机床本身不难理解，它按照一段代码去移动刀具，把一块金属削成图纸上的形状。难的是那段代码从哪里来。

工程师拿到一个三维模型，要决定用哪几把刀，先加工哪个面，刀从哪个方向下去，走多快，转速多少，中间要不要换一次装夹方式，怎么避免刀具在薄壁处把零件顶变形。这些决定合在一起，最后生成一份机器能执行的程序。这项工作在行业里叫CAM编程，做这件事的人叫CAM程序员。

一个零件的编程时间从几十分钟到几天不等，取决于形状有多复杂。做这行需要经验，因为大部分判断不是查表能查到的。同样一个零件，两个程序员会给出两套不同的加工方案，快慢和废品率可能差出很多。

编程时间在成本里的分量，和批量直接相关。如果一个零件要做十万件，编程花两天摊到每一件上可以忽略。精密加工厂接的活往往是几十件到几百件，编程时间在总工时里的占比就变得很显眼。行业往高混合、小批量的方向走了很多年，这段人工工作的相对成本一直在上升。

一个零件从三维模型到机器代码之间的人工判断。Sense AI 依据 CloudNC 官方产品说明整理

CloudNC 十年前盯上的就是这段工作。

02 他们最早的判断是，这件事可以直接自动化

CloudNC 由 Theo Saville 和 Chris Emery 在2015年创立。据多家媒体的报道和公司自己的访谈材料，Saville 最初接触数控加工时的想法很简单。3D打印已经做到了按一下按钮就能出件，为什么金属切削不行。如果切削也能做到同样程度的自动化，这个行业会发生很大的变化。

两人以这个判断融了种子轮，开始写软件。

做了两三年之后，他们发现问题比想象的大。据 The Engineer 等媒体转述的创始人说法，要做出一套任何工厂拿去都能用的软件，他们估计需要十年，因为工厂和工厂之间的差异太大。机床品牌不同，刀具库不同，夹具不同，材料不同，操作习惯不同。软件在一家工厂里跑通，换一家就要重来。

这是一个很容易被低估的问题。写软件的人习惯认为差异可以靠参数配置吸收，但在物理世界里，差异往往意味着结果完全不同。一段在A厂能出好件的程序，到B厂可能直接撞刀。

03 于是他们把工厂本身当成了解题条件

CloudNC 的选择是，既然工厂之间的差异让软件做不出来，那就自己建一家工厂，把差异消掉。

他们在英国切姆斯福德建起了自己的车间，装上 DMG Mori、Mazak、Haas、发那科这几个品牌的多轴铣削和车削设备，生产航空航天、国防和工业用的精密零件。公司后来和 DMG 一起宣传过一个“世界首个自主CNC工厂”的合作项目。按 CloudNC 官网现在的描述，切姆斯福德的工厂仍然在每天运转。

CloudNC 联合创始人兼首席执行官 Theo Saville，摄于公司自有车间。图片来自 TechCrunch 2026年9月8日报道，由 CloudNC 提供

这条路线的逻辑是清楚的。先在一个自己完全控制的环境里，把软件做到能用，再把这套标准化的工厂复制出去。

代价也很清楚。工厂是重资产，一家一家复制，速度慢，资本消耗大。一家软件公司如果把自己变成制造企业，它的估值逻辑、人员结构、现金流形态全都会改变。

我们没有找到公开材料说明这家公司在哪一年正式转向，也没有找到他们内部如何评估这次转向的记录。能确认的是，到2026年，CloudNC 对外的主要产品是卖给别人的软件，而不是自己工厂的产能。

04 绕回软件之后，做法变了一个关键的地方

CAM Assist 和十年前那个设想最大的区别，是它不再试图取代整个流程。

按公司官网和 TechCrunch 引述 Saville 的说法，这套软件做的是“第一遍的思考和重复性的准备工作”，包括选刀具、定下刀方向、给切削参数、生成机器代码。生成之后，由机加工程师检查并批准。公司在自己的博客里把它称作一个“更快的起点”，明确说程序员仍然要判断刀具变形、材料特性和加工风险。

CAM Assist 的策略分析界面，左侧显示可加工性概览与检测到的问题，右侧是装夹后的零件模型。截图来自 TechCrunch 2026年9月8日报道所用的 CloudNC 产品画面

另一个关键设计是它不要求客户换软件。CAM Assist 接进车间已经在用的CAM平台，目前支持 Autodesk Fusion 360、Mastercam、Siemens NX、GibbsCAM 和 SolidCAM，官网显示 Creo 的支持正在开发中。

这两个决定放在一起看，指向同一个判断。十年前他们想做的是替换，现在做的是插进去。替换要求客户改变全部工作方式，插进去只要求客户多按一个按钮。对一个平均利润率不高、老板往往就是最资深技工的机加工厂来说，这个差别决定了买不买。

05 客户报出来的数字，以及这些数字的来源

CloudNC 官网列出了一批客户的说法。我们把其中几条摘出来，同时说明这些都是公司刊载的客户表述，我们没有独立测试。

Dreamz Machining 说每月省下两天编程时间，折算一年约5万美元。Avalanche Energy 说在六个月里省下了相当于三个月的编程工作量。Xeon NC 说原来要一小时的活现在只要12分钟。FJH Group 说这套软件三天就赚回了成本。官网还提到一个叫软爪设计的功能，平均能把从三维模型到第一刀之间的时间缩短40分钟。

CloudNC 官网刊载的四条客户表述，均为客户自报，未经我们独立测试。Sense AI 整理

官网上出现的客户名字还包括 Align Precision、Auxilium Manufacturing、Maki Precision Machining、MSP Manufacturing、Arcamed、Bedford CNC 和 Hamilton。据 Tech.eu 和 TechCrunch 的报道，洛克希德·马丁和 Major Tool and Machine 也在客户名单里。

公司披露的整体规模是全球超过一千家机加工厂在用，其中约八成在美国。

这里有一个公开信息没有回答的问题。一千家是累计试用过的数量，还是当前在付费的数量，报道和公司公告都没有区分。对一家卖订阅软件的公司来说，这两个数字的含义差别很大。

06 买它的人，正在面对一个招不到人的车间

要理解为什么这类产品现在卖得动，需要看一下美国机加工行业的人力状况。

CloudNC 在自己的博客里引用了美国劳工统计局的数据。2024年，美国有约20.5万名专门的数控机床操作和编程人员，机加工与模具制造类岗位合计约35.48万人。劳工统计局对2024年到2034年的预测是，机加工与模具制造每年会出现约3.42万个岗位空缺。公司还引用了德勤和美国制造业协会的研究，到2033年，美国制造业可能需要新增380万名员工，其中约190万个岗位有空不上的风险。

美国机加工岗位的人力状况，数据来自美国劳工统计局与德勤及美国制造业协会，由 CloudNC 在其博客中引用。Sense AI 整理

这些数字来自第三方机构，但选取和呈现方式是 CloudNC 的。我们把它们列出来，是因为它们能解释买方的处境，而不是因为它们能证明产品有效。

行业里还有一个常被提到的事实，培养一个能独立干活的CNC程序员需要时间。学徒制路径通常是三到四年，加速培训项目也要两年左右、四千小时上下的结构化训练。这意味着即使今天开始招人，产能也不会在这个季度增加。

Saville 对 Tech.eu 的说法是，机加工厂到处都在承受压力，要报价更快、编程更快，用手上已有的人和机器交付更多。这句话把买方的选择说清楚了。工厂订单在增加，人加不上来，能改的只剩下每个人的产出速度。

07 它站的位置，是别人的软件上面

CAM Assist 不是一套独立软件，它跑在车间已经装好的CAM平台里。Autodesk Fusion 360 属于一家市值上百亿美元的上市公司，Mastercam 和 Siemens NX 背后同样是大厂。一个自然会被问到的问题是，这些平台自己为什么不做。

我们没有找到任何一家平台方对此的公开表态，下面几条属于我们的推测，不是已核实的事实。

一个可能的原因和收费方式有关。这类CAM平台按席位卖许可证，一家工厂有几个程序员就买几套。如果一个人的产出翻倍，工厂需要的席位数就有下降的可能。平台方推进这件事的动力，和一家按效果收费的第三方并不一样。

另一个可能的原因是覆盖面。平台要支持所有行业、所有机床品牌、所有加工方式，任何默认策略都得考虑最坏情况。一家新公司可以只挑最常见的那部分零件先做好，做不了的直接交回给人工。这种取舍在成熟产品里很难做。

CloudNC 手里还有一样东西是平台方没有的，就是那家自己运营的工厂。真实的加工结果、废品、刀具磨损，这些数据在自己的车间里能拿到，在客户的车间里未必愿意给。

反过来看，站在别人平台上的公司要承担一类特定风险。接口怎么开放、插件市场怎么抽成、平台哪天自己上线同类功能，决定权都不在自己手上。CloudNC 官网列出的支持版本很细，具体到 Mastercam 的2025、2026、2027三个年份，说明适配工作是持续投入的。这套关系是正式合作还是单纯的第三方兼容，公开材料没有说明。

08 投资人名单里有一家公司同时是客户

这一轮的领投方 Nimble Ventures 是美国机构，创始人 John Burbank 在公告里说，CloudNC 对数控加工的自动化“将带来制造业回流的大幅增加”。

参与方里的 LM Ventures 是洛克希德·马丁的风险投资部门。洛克希德·马丁同时出现在 CloudNC 的客户名单上。

一家大型国防承包商既买你的软件又投你的股权，这件事有两面。好的一面是，这类客户对精密加工的要求很高，能通过它们的验证，对说服其他客户有帮助，而且投资意味着采购方对这套工具有长期打算。需要留意的一面是，客户兼股东的结构会让外部观察者更难判断这笔采购的商业成色，也可能让公司的产品方向更多向这一类客户倾斜。

同一条线上还有一件事。据 Tech.eu 报道，CloudNC 正在和 Knox Systems 合作，为 CAM Assist 推进美国联邦风险与授权管理项目的认证，目标是卖给美国政府机构和国防承包商。这项认证流程长，成本高。一家80人的公司愿意投入，说明国防和政府采购在它的收入规划里占了不小的分量。

09 下一个产品是报价，那是另一门生意

CloudNC 这次同时预告了一个叫 Quote Agent 的新产品，据报道会在2026年内推出，用来帮机加工厂做报价和成本估算。

报价和编程是车间里两段不同的工作。编程发生在拿到订单之后，报价发生在拿到订单之前。一家小工厂每天会收到不少询价，每一份都要判断这个零件能不能做、要花多少工时、报多少钱不亏。这项工作同样依赖资深技工的经验，同样占用他们的时间，而且大部分询价最后不会变成订单，投入的时间直接损失掉。

从生意的角度看，报价环节的价值可能比编程更高，因为它直接决定接什么活。但它也更难做对，报低了亏钱，报高了丢单，而且判断依赖工厂自己的成本结构和当期产能，比生成刀路更贴近经营决策。

产品还没上线，我们对它没有可以核验的信息。这里只记录一点，同一批客户、同一个入口，从工程工具往经营工具上走，是软件公司扩大客单价的常见路径，能不能走通要看明年的实际交付。

10 三个可以在未来验证的信号

这家公司现在的状态有几处含糊，我们把它们记下来，作为后面回看的参照。

第一，付费客户数。一千家机加工厂这个数字需要一个更清楚的口径。如果公司在下一轮融资或者年报里披露活跃订阅数和续费率，这个问题就有答案了。

第二，收入的地理结构。一家英国公司，八成客户在美国，团队80人，接下来还要扩西欧和亚太。人手怎么分配、销售放在哪里、切姆斯福德的工厂在这套结构里还扮演什么角色，都会体现在后面的招聘和公告里。

第三，工厂的去留。如果软件业务持续增长，那家自己运营的工厂会变成一个测试场，还是一块需要处理的资产，这个选择会说明管理层怎么看这十年的路线。

11 一条不太体面但可能有用的路

CloudNC 的十年里，有一段是公开承认自己判断错了。他们以为可以直接写出通用软件，做了两三年发现做不出来，于是花钱建了工厂，用最笨的方式把变量固定住。

这段经历在融资叙事里通常会被跳过。我们愿意把它写出来，是因为它对应了一个在AI产品里越来越常见的处境。模型能力提升很快，但要让它在一个真实的、充满历史包袱的工作现场里稳定产出，中间往往还差一段没人愿意做的脏活。有的公司选择等待模型变强，有的公司选择自己下场把环境改造成模型能处理的样子。

CloudNC 选了第二种，代价是十年和1.28亿美元。它现在的产品能不能站住，还要看客户续不续费。但它至少证明了一件事，把问题放进现实里磨，比在办公室里假设现实要慢，也要可靠一些。

资料来源：

TechCrunch 报道 CloudNC 完成2000万美元融资（2026年9月8日）原文 https://techcrunch.com/2026/09/08/cloudnc-raises-20m-to-automate-manufacturings-most-pressing-bottlenecks/

Tech.eu 报道 CloudNC 融资与产品计划（2026年9月9日）原文 https://tech.eu/2026/09/09/cloudnc-lands-20m-to-expand-its-ai-software-for-precision-manufacturing

CloudNC 官方网站与 CAM Assist 产品页原文 https://www.cloudnc.com/

CloudNC 博客，AI 是否会取代机加工程师原文 https://www.cloudnc.com/blog/will-ai-replace-machinists-no—but-it-will-help-them-get-faster

CloudNC 博客，2026年数控技工招聘困境原文 https://www.cloudnc.com/blog/cnc-machinist-hiring-crisis-2026

CloudNC 与 DMG 合作建设自主 CNC 工厂的公告原文 https://cloudnc.com/cloudnc-and-dmg-collaborate-in-world-first-autonomous-cnc-factory/

The Engineer 报道 CloudNC 的 AI 制造路线原文 https://www.theengineer.co.uk/content/in-depth/how-uk-firm-cloudnc-is-pioneering-ai-based-manufacturing

TechFundingNews 报道 CloudNC 融资与投资方构成（2026年9月）原文 https://techfundingnews.com/cloudnc-raises-20m-from-nimble-ventures-and-lockheed-martins-fund-as-its-ai-reaches-1000-machine-shops/

TheNextWeb 报道 CloudNC 融资与 Quote Agent原文 https://thenextweb.com/news/cloudnc-20m-cam-assist-quote-agent

TechStartups 每日融资汇总（2026年9月9日）原文 https://techstartups.com/2026/09/09/startup-funding-news-today-september-9-2026-cognition-ai-algomatic-dynamics-qnu-labs-more/