这位创始人攻克了消防难题——现在他正打造一座 AI 金矿
HEN Technologies 的创始人桑尼·塞西（Sunny Sethi）听起来并不像是一个颠覆了自 20 世纪 60 年代以来基本保持不变的行业的人。他的公司制造消防喷嘴——具体来说，这种喷嘴据称灭火速度比早期产品快三倍，同时能节省三分之二的水。但塞西对这一成就表现得泰然自若，他更关注未来，而非已经取得的成绩。而他的下一步计划，听起来比消防喷嘴要宏大得多。
他投身消防领域的道路并非一帆风顺。在阿克伦大学获得研究表面与粘附力的哲学博士学位后，他创立了 ADAP Nanotech，这家机构开发了基于碳纳米管的产品组合，并获得了空军研究实验室的资助。随后，他在 SunPower 公司为叠瓦式光伏组件开发了新材料和新工艺。当他入职泰科电子（TE Connectivity）时，他致力于研究采用新粘合剂配方的器件，以实现汽车行业的更快速制造。
随后，他迎来了妻子的挑战。两人于 2013 年从俄亥俄州搬到了旧金山郊外的东湾。几年后，托马斯大火（Thomas Fire）爆发——他们当时以为那是他们见过的唯一一场特大火灾。接着是坎普大火（Camp Fire），然后是纳帕-索诺玛大火。转折点出现在 2019 年。当时塞西（Sethi）在疏散警报期间出差在外，而他的妻子独自带着当时三岁的女儿在家，身边没有亲人，面临着潜在的疏散命令。“她对我真的很生气，”塞西回忆道，“她说：‘伙计，你得解决这个问题，否则你就不是一个真正的科学家。’”
跨越纳米技术、太阳能、半导体和汽车领域的背景，使他的思维如他所言变得“无偏见且灵活”。他见识过如此多的行业，以及如此多不同的问题。为什么不尝试解决这个问题呢？
2020 年 6 月，他在附近的海沃德创立了 HEN Technologies（意为高效喷嘴）。在国家科学基金会的资助下，他进行了计算流体力学研究，分析水分如何抑制火灾以及风力如何影响火灾。其成果是：一种能够精确控制液滴大小、以全新方式管理流速并能抵抗风力干扰的喷嘴。
在 Sethi 通过 Zoom 通话向我展示的 HEN 对比视频中，差异非常明显。他说，两者的流速相同，但 HEN 的模式和速度控制能保持水流凝聚，而传统喷嘴则会使水流分散。
但喷嘴仅仅是个开始——Sethi 称之为“地面上的肌肉”。此后，HEN 已扩展到监控器、阀门、高架洒水器和压力装置领域，并于今年推出了流量控制装置（“Stream IQ”）和排放控制系统。据 Sethi 介绍，每个设备都包含定制设计的带有传感器和计算能力的电路板——共有 23 种不同的设计，将笨重的硬件转变为智能联网装备，其中一些由 NVIDIA Orion Nano 处理器驱动。Sethi 表示，HEN 总共提交了 20 项专利申请，目前已有 6 项获得授权。
真正的创新在于这些设备构建的系统。HEN 的平台利用水泵处的传感器充当喷嘴中的虚拟传感器，精确追踪喷嘴何时开启、水流量多少以及所需的压力。该系统能精准记录某场火灾使用了多少水、使用方式、接入了哪个消防栓以及当时的天气状况。
重要原因：如果不这样做，消防部门可能会面临水源枯竭，因为供水商和消防员之间缺乏沟通。帕利塞兹火灾（Palisades Fire）中发生过这种情况，几十年前的奥克兰火灾（Oakland Fire）中也发生过。当两辆消防车连接到同一个消防栓时，压力波动可能意味着在火势持续蔓延时，其中一辆消防车会突然断水。在美国农村地区，负责从远处运水的供水车（water tenders）面临着自身的物流噩梦。如果他们能将用水量计算与自己的公用事业监控系统相结合以优化资源配置，那将是一个巨大的胜利。
因此，HEN 构建了一个带有应用层的云平台，Sethi 将其比作 Adobe 在云基础设施领域所做的努力。可以将其想象为针对消防队长、大队指挥官和现场指挥官的个性化点单式系统。HEN 的系统拥有气象数据，且所有设备都内置了 GPS。它可以向一线人员发出预警，提示风向即将转变、最好移动消防车，或者某辆特定的消防车即将耗尽水源。
美国国土安全部一直通过其 NERIS 课程寻求此类系统，该计划旨在将预测分析引入应急行动。“但除非你有高质量的数据，否则你无法进行[预测分析]，”Sethi 指出，“而除非你有合适的硬件，否则你无法获得高质量的数据。”
如果说构建一个用于应急响应的预测分析平台听起来令人望而生畏，Sethi 则表示，实际销售过程更为艰难，而他最引以为豪的是 HEN 在这方面取得的进展。
“创建这家公司最困难的部分在于，这个市场非常棘手，因为在说服客户购买时，它像是一个 B2C 游戏，但采购周期却是 B2B 模式，”他解释道，“所以你必须真正做出一个能引起人们——即最终用户——共鸣的产品，但你仍然必须走政府的采购流程，而我们已经攻克了这两个难关。”
数据证明了这一点。HEN 于 2023 年第二季度向市场推出了首批产品，签约了 10 个消防部门，并产生了 20 万美元的收入。随后，口碑开始传播。2024 年收入达到 160 万美元，去年达到 520 万美元。今年，目前拥有 1,500 家消防部门客户的 Hen 预计收入将达到 2,000 万美元。
当然，HEN 也面临着竞争。上市公司 IDEX Corp 销售软管、喷嘴和监控器。像 Central Square 这样的软件公司则为消防部门提供服务。迈阿密的一家公司 First Due 为公共安全机构销售软件，该公司去年 8 月宣布完成了一笔高达 3.55 亿美元的融资 。但塞西坚称，没有哪家公司“正在做我们试图做的完全相同的事情”。
无论如何，塞西（Sethi）表示，制约因素不在于需求，而在于扩张速度。HEN 为海军陆战队、美国陆军基地、海军原子实验室、NASA、阿布扎比民防局提供服务，并销往 22 个国家。它通过 120 家分销商运作，并在经过为期一年的审查程序后，于近期获得了 GSA 资质（这是一项联邦认可，使军事和政府机构的购买变得更加容易）。
消防部门每年购买约 20,000 台新消防车，以更换全国 200,000 台车队中的老旧装备。因此，一旦 HEN 获得资质，（其构想是）它将变成经常性收入；而且由于硬件会产生数据，在购买周期之间收入仍将持续。
HEN 的双重目标要求构建一支非常专业的团队。其软件负责人曾担任高级总监，曾协助构建 Adobe 的云基础设施。HEN 这支 50 人的团队中，其他成员还包括一名前 NASA 工程师，以及来自 Tesla、Apple 和 Microsoft 的资深人士。“如果你问我技术问题，我无法回答所有问题，”Sethi 笑着承认道，“但我拥有如此优秀的团队，这真是一种福分。”
事实上，正是软件预示了这件事的趣味所在。因为 HEN 在销售喷嘴的同时，也在积累某种更有价值的东西：数据。这些数据具有高度的针对性且源自真实世界，涵盖了水在压力下的表现、流速与材料的相互作用、火灾对灭火技术的反应，以及物理规律在活跃火灾环境中的运作方式。
这正是那些构建所谓“世界模型”的公司所需要的。这些 AI 系统通过构建物理环境的模拟表征来预测未来状态，它们需要来自物理系统在极端条件下的真实世界多模态数据。你无法仅通过模拟来教 AI 学习物理规律，你需要的是 HEN 在每次部署中所收集的那种数据。
塞西不愿详谈，但他很清楚自己掌握着什么。那些正在训练机器人和预测物理引擎的公司，会为了这类真实世界的物理数据支付不菲的报酬。
投资者也看到了这一点。 上个月 ，HEN 完成了 2000 万美元的 A 轮融资，此外还获得了硅谷银行（Silicon Valley Bank）提供的 200 万美元风险债。此轮融资由 O’Neil Strategic Capital 领投，NSFO、Tanas Capital 和 z21 Ventures 参投。这使得该公司的融资总额超过了 3000 万美元。
与此同时，Sethi 已经开始展望未来。他表示，公司将于今年第二季度再次启动融资。
