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MIT Startup Exchange 支持与 MIT 相关的创业公司探索和评估新技术。以下是 10 家来自 Startup Exchange 的 AI 创业公司，它们在 2025 年 4 月的 MIT AI 大会上亮相。
市场痛点：桥梁坍塌主要由维护不善造成。人工目测检查作为主要的评估手段，具有主观性、成本高且不够频繁。而现有基于数据的监测解决方案缺乏管理方所需的可执行见解。
解决方案：Displaid 提供桥梁监测服务，利用无线传感器采集数据，并通过 AI 算法分析数据，给出可执行的建议。
工作原理：Displaid 的技术基于超过二十多座桥梁的多年数据训练 AI，用于识别潜在问题。例如，它曾帮助意大利政府避免了一次桥梁关闭，节省了 30 万欧元。其传感器比现有手段便宜 70%，效率高出三倍。
市场痛点：计算需求的增长速度超过了 GPU 性能提升速度。
解决方案：Eva 开发了一种数字孪生平台，可缩短 AI 模型训练时间，从而降低需要高算力企业的成本。
工作原理：Eva 采用半导体技术和软硬件协同开发，兼顾兼容性和易部署性。其平台的单位成本吞吐量是 Nvidia Blackwell 芯片的 72 倍，将 Llama 3.1 的训练时间从 80 天缩短到不到 2 天，成本从 4700 万美元降至 50 万美元。
市场痛点：林业涉及生物多样性管理和野火风险防控。当前的数据采集方法（如卡尺、卷尺）耗时、成本高且往往不够准确。
解决方案：Gaia AI 通过专为森林环境设计的算法，以比现有方法快 100 倍的速度测量和绘制树木数据。收集的林下数据再用于训练 AI，以分析卫星影像，从而将信息扩展到更大规模的森林区域。
工作原理：Gaia AI 使用轻便的激光雷达背包采集数据，并通过移动和网页应用进行导航与数据分析。今年，它正与美国林务局合作，将野火风险管理推广到全国范围。
市场痛点：销售团队追逐大量无效线索，导致销售周期长、转化率低。医疗行业的技术销售平均周期长达 19 个月。
解决方案：GetIntro 为医疗行业缩小销售漏斗上游范围，利用 AI 代理将销售人员与更具接受度和可接触性的潜在客户联系起来。
工作原理：GetIntro 的 AI 在与数百名医疗销售主管的对话数据上训练，能够帮助用户在其扩展人脉网络中找到并促成客户介绍。目前正与 B2B 创业中心 Venture Lane 合作，利用其 25 万+ 的人脉网络。
市场痛点：企业依赖大量软件，但不同系统往往互不兼容，造成工作流割裂，员工需人工弥合，效率低且成本高。
解决方案：Perygee 充当企业数据源和工作流的“粘合剂”，在企业运营中提供自动化洞察与执行。
工作原理：Perygee 的软件整合孤立系统，自动化繁琐工作。包括百事可乐和汉堡王在内的 25+ 企业正在使用。物流公司 iGPS 使用其模型自动化送货单确认流程，每月节省 80 小时工作时间，现金流提前两天到账，客户体验显著提升。
市场痛点：卡车运输与配送行业面临司机流动率高、表现不佳及事故率高的问题。
解决方案：SafeMode 开发了一种行为改进方案，通过激励机制提升司机表现，使驾驶更安全、更高效、更可持续。
工作原理：SafeMode 的 AI 模型分析车队设备采集的数据，对司机行为评分，并通过游戏化的应用确定现金激励。Amazon 的配送合作伙伴使用后安全违规减少 71%，Pinch Transport 的事故与保险索赔减少 30%。
市场痛点：数据隐私问题阻碍了企业 AI 的采用。许多公司被迫在 AI 应用中共享敏感数据，现有隐私解决方案难以执行且与网络安全应用不兼容，导致很多企业选择代价高昂的本地部署。
解决方案：Tinfoil 提供了一种将机密 AI 应用安全迁移至云端的方法。数据从源头到推理过程全程加密，连 Tinfoil 自身也无法访问客户数据或模型。其基础设施透明且可验证，用户可以检查机密性是否得到维护。
工作原理：Tinfoil 基于 Nvidia GPU，并采用机密计算，在服务器上创建安全区，接收并处理加密数据后再返回结果。它可无缝集成至现有 AI 部署。
市场痛点：制造业工厂在“人因”数据上往往不足，例如操作员偏离规范的情况，传统的自我报告方式既有限又不可靠。
解决方案：Tristar AI 开发了生产线视觉系统，实时检测操作偏差，并即时提醒操作员修正。
工作原理：Tristar AI 通过模块化的“乐高式”动作块分析复杂操作，仅一个月内即可将废品率降低 60% 以上，为客户节省数千美元损失。它为工程师和操作员提供实时可视化，使制造更智能、更精益、更敏捷、更具韧性。
市场痛点：现有大语言模型基于互联网文本训练，侧重文本特征而非人类行为。而零售等行为驱动型行业依赖交易与行为数据来获得竞争优势。例如，LLM 可能认为无乳糖牛奶和普通牛奶相似，但消费者并不会一起购买；而无乳糖牛奶与无麸质面包的关联性反而更强。
解决方案：Unbox AI 开发了名为 BehaviorGPT 的专用 LLM，用于预测消费者行为。
工作原理：BehaviorGPT 基于超过 1 万亿次人类行为训练，帮助企业预测和响应消费者行为。其用户平均销售额提升 20%，并能基于 BehaviorGPT 的推荐开辟新的营收渠道。
市场痛点：运输、采矿、建筑和航空等行业的员工疲劳每年造成超 1400 亿美元的经济损失。现有疲劳管理方案依赖自我报告或事后监测，效果有限。
解决方案：Vocadian 提供预测性疲劳风险管理系统，帮助管理者优化排班并制定个性化干预措施。
工作原理：企业输入员工人口学信息和语音基线样本。Vocadian 的 AI 技术基于语音生物标记和昼夜节律科学，分析员工语音以评估疲劳风险。早期在拉美和美国的测试显示，风险事件下降 26%，生产率提升 92%。
稍后会有顾问老师反馈评估结果