《商道创投网》2026年4月1日从［寻找白龙马］微信公众号获悉：昨日，《寻找白龙马》携各位专家一同调研码隆智能。投资人高度认可了码隆智能的研发实力，但要实现从“技术领先”到“市场领先”的跨越，还需要从职业教育拓展、商业模式转型、资本路径等几个方面进行提升。

PART .01    项目介绍

企业简介

码隆智能是专注于AI+IoT的人工智能企业。核心技术是多模态感知、弱监督学习、全场景识别，打造全球领先的AI物品与动作识别能力。核心赛道是AI+智慧教育，全自动实时监考+评分，智能化实验教学，线上下互动+AI实时反馈，构建教-学-评一体化智慧实验解决方案。

投资亮点

深厚的技术积累：世界领先的物体与动作识别能力+多模态大模型的深度垂直应用。WebVision计算机视觉挑战赛世界冠军。顶级学术论文20+，核心技术专利100+，视频处理能力远超学界。

数据积累和优质数据集：码隆基于历年考试和试点，积累大量真实实验数据，建立了30万量级的视频数据源，数据质、量、多样性、真实性极佳；专家数据：中考AI评分后由专家老师进行复核，形成了最为标准的专家标注数据；码隆已积累1000万量级的高标准标注数据。

蓝海市场：AI+教育领域尚未有成熟的头部企业，赛道前景广阔，教育AI化正处爆发前夜

已得到市场验证：在大湾区实现规模化落地，头部地位明确；2025年已在全国近20个省份有实际订单落地，市场覆盖已从区域性公司转变为全国性公司。

产品与技术

考试场景：智慧实验终端，一站式满足中考实验操作的监考和评分需求

基于动作识别与物体识别的原子化模型能力+多模态大模型组合技术；

基于大模型生成图像技术，对异厂商的视频进行高精度推理；

大量模拟或公开课得分点错误案例，使得负样本丰富，正负样本均衡，模型更鲁棒

教学场景：智能化实验教学，线上下互动的教学模式，强化学习效果

融资计划

本轮融资金额：3000-4000万，10%

融资用途：

1、市场拓展：加强市场拓展，在2年内锁定细分赛道全国市占率第一位置；

2、研发投入：加强研发投入，把最新技术和更多新产品更快带入市场；探索职校领域

核心团队

深刻行业认知+领先AI技术+成熟管理经验，构建顶级AI教育产品团队

创始人黄鼎隆：

清华大学工业工程系本科+直博，博士研究方向人机交互，师从美国工程院院士Gavriel Salvendy教授；

发表国际学术论文20多篇，中美发明专利30余项；

曾就职谷歌/微软/腾讯， 成功打造数款用户/营收上亿产品；

国家 “万人计划”专家，科技部“科技创新创业人才”，深圳市“高层次专业人才”；

世界经济论坛“全球青年领袖”；

深圳市政协常委，科技界别召集人。

联合创始人吴素敏：

优秀的团队搭建者，毕业于中国人民大学，曾任职微软亚洲研究院/华为/宝马/北森

在微软曾成功驱动亚洲研究院文化变革；

负责华为安徽子公司从0到N的搭建，实现公司良性运转；

驱动宝马金融中国区组织和流程调整；

在北森云计算推行三支柱转型以及绩效管理变革。

PART .02    专家点评

专家高度认可了码隆科技当前的技术实力，但要实现从“技术领先”和“区域市场领先”到“系统性市场领先”的跨越，公司在以下方面还有待改进：

01、拓展职业教育方向：从“应试刚需”到“技能刚需”

码隆在K12理化生实验领域已建立技术壁垒并开始在全科学习发力，如果能够进一步拓展空间更为广阔的职业教育，公司将能够获得更加迅猛的发展：

场景延伸：职业教育中的汽修、电焊、烹饪、美容美发等专业，都存在大量“动作规范性”评判需求。码隆的AI视觉技术可以复用到这些场景，例如在汽修专业中识别螺丝拧紧圈数、焊接角度是否符合标准，替代传统“师傅带徒弟”的主观评判。

产品形态：职教院校更看重与就业考证的衔接。码隆可围绕“1+X证书”制度开发AI陪练系统，让学生在考前反复模拟操作，系统自动评分、指出薄弱点，大幅提升考证通过率。

商业模式：职教院校往往有校企合作专项资金，且对能提升就业率的工具付费意愿更强。码隆可以从“设备采购”升级为“实训教学解决方案提供商”，与职教集团形成长期服务关系。

02、商业模式转型：硬件多种模式铺货，软件服务收费

目前依赖招投标的模式确实存在周期长、区域割裂等问题。专家提出的“硬件多元化收费（如租用）+软件订阅”是典型的互联网打法，在AI教育领域已有成功先例（如松鼠AI的智适应学习系统）。具体推演如下：

实施路径：

第一步：硬件采用租用模式铺入。将AI实验终端（摄像头、传感器套件）以低成本提供给学校，降低学校的采购决策门槛。关键在于硬件需具备联网能力，为后续远程激活软件服务奠定基础。

第二步：软件按年订阅。学校为使用AI评分、个性化教学报告、学情分析等核心功能，按年支付软件服务费。一旦形成使用习惯，续费率将保持稳定。

第三步：数据沉淀。当大量学校部署后，码隆将积累海量学生实操过程数据，这些数据可用于优化算法模型、开发增值服务（如学情分析报告），进一步反哺产品竞争力。

供应链金融的介入：

硬件租用铺货需要垫付大量资金，此时可引入供应链金融。建议码隆与金融机构合作，将硬件设备作为融资标的物，由金融机构先行支付硬件成本，码隆将未来的软件服务费应收账款作为还款来源。这种模式在智能硬件行业（如智能货柜、共享设备）已非常成熟。

挑战与应对：

该模式最大的风险是软件订阅转化率不足。应对策略是：先选取教育信息化预算充足、且对AI接受度高的区域（如深圳、苏州、杭州）作为试点，跑通模型后再复制推广。

03、考虑被教育巨头并购：退出与资源整合的双重选择

教育行业历来有“并购整合”的传统。对码隆而言，并购不仅仅是退出套现，更是借力发展。巨头能提供码隆缺乏的全国性销售渠道、政府关系资源、以及更强的资本实力，帮助其产品快速规模化。而对巨头而言，码隆的价值在于其经过验证的AI视觉算法和在实验操作场景的数据积累——这类垂直场景的技术壁垒，巨头自研往往需要较长时间。考虑到创始人有微软、谷歌的履历背景，且有将技术落地教育的理想。如果选择并购，团队需要权衡的是独立运营空间与资源整合深度。

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