央广网杭州5月12日消息（记者 项楠）近日，记者走访浙江杭州多家科创企业发现，一场围绕科技金融的变革正在悄然发生。从高端数控机床到智慧能源管理系统，一批硬科技企业在关键成长期获得了来自金融机构的“耐心资本”支持，其背后是“股权+债权”双轮驱动模式的初步成型。

从“输血”到“撑腰”

对于国家级高新技术企业、专精特新“小巨人”企业——杭州蕙勒智能科技股份有限公司（以下简称“蕙勒智能”）来说，2026年的春天意义非凡。这家集高端数控机床、 自动化生产线和工业互联网平台于一体的智能制造一体化解决方案供应商，去年订单超过10亿元，正处于上市辅导的关键阶段。

蕙勒智能生产的数控机床设备（央广网记者 项楠 摄）

“眼下，我们缺的并不是流动资金。”谈及当下企业发展还缺什么，蕙勒智能副总经理应珍直言流动资金并非首要，企业还有银行前期提供的超5亿元贷款额度，“目前使用并不着急”。那为什么还需要农银AIC基金的8000万元股权投资？

答案归结为两个字：撑腰。

“企业全年的订单营收从1亿元发展到3亿元的阶段，银行的信贷服务对我们的帮助确实至关重要；但现在我们已经迈到了企业发展新的阶段，更需要的是有大股东为我们‘撑腰’。”应珍说，此次，农银 AIC 试点基金的股权投资，意味着“国家队”的认可。这种认可很快转化为实际效益——农行投资后，多家国家级基金主动上门接洽；通过农行引荐，企业拿下了重庆某客户近1000万元的订单。

这笔投资并非凭空而来。农行杭州分行构建了一套AI动态量化评价模型，从“产业力、技术力、股东力”等六大维度为企业画像。蕙勒智能在“工业母机”领域的技术积累——从三轴、四轴到五轴机床的持续迭代——正是模型捕捉到的核心价值。

应珍（左一）为农行杭州临平支行营业室副经理周骏（右一）介绍企业生产的数控机床设备（央广网记者 项楠 摄）

2025年8月，农银AIC基金团队进驻企业，进行了为期三周的资产评估、财务和法律尽职调查。从正式尽调到项目提交至投资决策委员会、企业定向增发备案等流程，再到签署协议，历时约六个月。2026年2月，8000万元资金到账，成为本年度浙江农行系统首笔AIC基金股权投资。

“他们的团队一开始对数控机床了解并不深入，到最后交割时，已经成了半个行业专家。”应珍感慨。这笔“耐心资本”让企业得以心无旁骛地推进研发和上市进程。

从“负重前行”到“轻装上阵”

如果说蕙勒智能的故事是“锦上添花”，那么浙江英集动力科技有限公司（以下简称“英集动力”）的经历，则更像一场“及时雨”。

这家脱胎于浙江大学的科创企业，专注于为城市供热系统、工业综合能源系统构建数字孪生“智慧大脑”。在济南，他们的系统让整座城市的供热实现了95%以上的“自动驾驶”，节能率超过5%——对于一个年供热成本二三十亿的城市来说，这意味着每年上亿元的成本节约。

英集动力相关技术应用场景展示（央广网记者 项楠 摄）

这样的技术实力，体现在近100项授权国家发明专利上，也体现在2025年入选浙江省首批“科技新小龙”企业的荣誉上。但在2025年底，企业依然面临现金流压力——研发投入大、项目回款周期长。

2026年1月，农行杭州余杭海创支行的客户经理上门了。他们蹲点了解企业的研发进度、资金需求，通过农行自主研发的AI评价模型，从技术力、产业力、创新力等维度快速完成评估。从提交申请到700万元信用贷款到账，只用了3天，无需任何抵押。

“速度非常快，正好填补了研发投入的高峰期。”英集动力副总经理吴燕玲说。这笔资金主要用于AI方向研发人员的引进和项目投入。她特别提到，农行杭州余杭支行的相关负责人会定期来企业走访，“这一点做得非常好”。

值得注意的是，英集动力2025年已入选“科技新小龙”企业，农行的贷款决策正是在这一基础上，结合自身评价模型作出的。这说明，当银行建立起适配科创企业的评估体系后，能够显著缩短决策链条，将“看得见的技术”转化为“摸得着的资金”。

农行杭州余杭海创支行负责人江京峰（左一）走访了解英集动力发展过程中需要的资金支持（央广网记者 项楠 摄）

从一笔贷款到一个生态

两个案例，两个阶段，两种产品——信贷与股权，看似不同，实则指向同一套逻辑：透过财务报表，看见技术本身的价值。

这套逻辑正在规模化落地。截至2026年4月末，农行杭州分行累计服务科技企业超6200户，科创贷款余额超440亿元，已为杭州59家“科技新小龙”企业中的二十余家提供专属金融支持。依托“浙江千帆企航股权投资基金”，该行已累计投放AIC股权投资项目13个、金额超10亿元，投放数量位居全国同业前列。

更值得关注的是生态的形成。当银行通过AIC基金成为企业股东，双方结为利益共同体，银行的角色从资金“提供者”延展为资源“撮合者”——用对公客户资源为企业对接上下游订单，用“投贷联动”陪伴企业从研发扩产到上市的全周期。

当前，杭州正全力打造“人工智能+”与先进制造业集群。在这场“向‘新’而行”的进程中，科技金融正在从“有没有”走向“好不好”。而“好”的标准，或许就藏在那些细节里：一套模型对技术价值的精准识别，一笔资金在最关键时点的及时抵达。