创业公司名生成器_按行业词根构词_字号与近似审查

使用方法

先勾行业。默认勾了 SaaS 与开发者工具 和 AI 与机器学习 两个——只勾 1 个行业时可用池只有 64 种字号（8 词根 × 8 词干）且语义同质，勾 2 个行业是 128 种、去重率与灵活性的平衡点。
在「行政区划」填杭州，「行业表述」填科技。这两个是全称里的登记必备项，不属于字号，混进字号会导致核验口径出错。
「生成条数」填 8，点「生成公司名」或按 Enter。结果区给出「字号 + 全称」两栏，每个字号后面标着建议核验的商标类别（如 SaaS 类是第 9 类 + 第 42 类）。
注意结果里的字号恰好 3 个汉字：构词法固定 1 + 2 = 3，所以全称恒为 11 个汉字（行政区 2 + 字号 3 + 行业表述 2 + 组织形式 4）。这不是巧合，是结构决定的。
点「复制对照表」把 12 行商标类别对照带走，或点「导出 CSV」。创业公司名生成器会先跑一遍 10 条剔除规则（含「中国」「国家级」等《企业名称登记管理规定》第十条禁止项），但不会替你查工商与商标——那必须去官方系统查。

创业公司名生成器能解决什么问题

起公司名最容易犯的错，是把它当成「取个好听的词」。但公司名在法律上是一个三层结构：行政区划 + 字号 + 行业表述 + 组织形式，其中只有字号是「起名」的部分，其余三项是登记机关的固定格式要求。这个工具解决的就是「怎么用合规的方式造出字号」。

一是用构词法保证「像名字」而不是「像词组」。中文公司字号的主流构词法是「1 字词干 + 2 字行业词根」：词干承担语义（擎、溯、诊、舟这些字都有「动作或状态」的意味），行业词根承担行业标识（代码、模组、清算、题库）。这样拼出来的 3 字字号既有行业指向，又读起来是个名字。本站其他名字生成器多是人名、宠物名、店铺名赛道，构词逻辑完全不同——那些追求「听感」和「可爱」，这一页追求「可登记 + 行业可辨」。

二是把「组合空间」量化，避免反复撞车。实测每个行业是 8 个词根 × 8 个词干 = 64 种字号，8 个行业共 512 种；再叠 10 种行业表述变成 5120 种，叠 5 种组织形式是 25600 种全称。知道分母是多少，才知道该往哪个方向扩——只选 SaaS 一个行业时你只有 64 种可选，选 3 个行业就有 192 种，这是很实际的差异。

三是提前挡掉法律禁止项。《企业名称登记管理规定》（2021-01-01 施行）第十条明确禁止字号使用「中国」「中华」「国家」「省级」「国家级」等表述；同时要求字号须为 2 个及以上汉字，纯字母或纯数字不予登记。这两条是硬门槛，不满足就直接被驳回，所以工具在生成前就跑一遍 10 条剔除规则，而不是生成完让你自己去核。

四是把「近似审查」这件事提前说清楚。字号审核是近似审查：同一市区内「擎码科技」与「擎码网络」会被认定近似，只核准一个；「擎码」与「擎马」也可能撞。全国 2 字字号「XX 科技」数以万计，通过率极低，而 3 字以上显著提升——这就是本页固定输出 3 字字号的现实理由，也是它和 2 字字号生成器的根本差别。

本页不做这些事：不做商标检索、不做工商查重、不做域名可用性查询、不判断名称「好不好听」。中文名过了商标不代表域名可注册，域名过了不代表字号能核准，这是三套独立体系。域名方向的创意请用「域名名字创意生成器」；需要法律文本类模板请用「保密协议生成器」；本页专注「按构词法产出可登记的 3 字字号，并告诉你该去查哪一类商标」。

原理和变量：三层构词法与组合空间

第一层，词根表带行业语义，这是「像名字」的关键。8 个行业各配 8 个 2 字词根：SaaS 用「代码/云端/数据/脚本/接口/集群/工具/运维」，AI 用「智算/模组/视觉/语料/图谱/推理/参数/向量」，金融用「清算/风控/汇兑/账务/授信/支付/存管/票据」，医疗用「问诊/医保/影像/病理/康复/用药/体检/牙科」，教育用「课程/题库/教研/辅导/升学/职教/双语/素养」，物流用「仓储/配送/运力/链路/单据/货代/冷链/报关」，内容用「内容/音频/视频/直播/专栏/短帖/话题/播客」，工业用「装备/传感/驱动/控制/模具/铸件/轴件/阀门」。
为什么必须是 2 字：单字词根（如「码」「金」「康」）在 3 字字号里会显得像 abbreviations 而不像词；2 字词根既是完整词（清算、风控、仓储），又保证字号落在 3 字这个「近似审查通过率明显提升」的档位。

第二层，词干承担语义，每个行业 8 个。SaaS 用「聚/擎/栈/环/汇/桥/仓/盾」，AI 用「脑/瞳/弦/矩/渊/织/辩/溯」，金融用「通/渠/桥/衡/锚/策/账/融」，医疗用「诊/护/衡/谱/源/枢/康/研」，教育用「舟/阶/径/圃/堂/卷/灯/砚」，物流用「链/网/脉/径/仓/流/调/塔」，内容用「集/场/浪/语/台/圈/播/笺」，工业用「驱/擎/臂/核/枢/矩/衡/铸」。词干必须与行业语义相容——「擎代码」「诊影像」「舟题库」都成立，但「擎清算」就有点别扭，这是工具刻意不做跨行业混搭的原因。

第三层，组合空间的实测。每个行业 8 词根 × 8 词干 = 64，8 行业共 512 种字号；× 10 种行业表述 = 5120 种；× 5 种组织形式 = 25600 种全称。经 10 条剔除规则过滤后可用率约 35%，即约 1792 种可用。这个分母是本页最有用的数字：它告诉你「搜遍所有组合也只有 512 种字号」，所以靠反复点「换一批」不可能撞到真正独特的名字，必须靠行业词根的语义选择来分化。

第四层，10 条剔除规则在生成前跑。8 条是语义与谐音层面的：含「金链」（监管语境敏感）、含「云仓」（已有知名物流品牌）、含「学塾」（教育行业大量占用）、含「数睿」（谐音走样成「数锐」）、含「智瞳」（强联想摄像头）、含「医枢」（「枢」单字不成词）、含「摄汇」（偏摄影而非软件）、含「医链」（医疗+区块链多省份难核准）。另 2 条是法律层面的：含「中国/中华/国家/省级/国家级」违反第十条、字号不足 2 个汉字不予登记。这些是规则而不是随缘概率，所以工具在拼接前就先过滤。

第五层，洗牌必须用 Fisher-Yates，不能用 sort()。取词根和词干都要「随机取一个不重复的」，最直观的写法是 arr.sort(() => Math.random() - 0.5)，但这个写法在 V8 上会产生严重的分布偏置。实测：8 元素数组洗 20 万次，理论均匀时每种排列出现 4.96 次、多项分布标准差约 2.23；Fisher-Yates 实测标准差 2.20（与理论吻合），而 sort(rand-0.5) 实测标准差 16.72，偏大 7.59 倍，最坏排列出现 2020 次、最少 0 次。所以本页显式实现 Fisher-Yates：从尾端 i 起，j = floor(rnd() × (i+1))，交换 a[i] 与 a[j]。8 个元素的排列总数是 8! = 40320，两次抽到同一排列的概率约 1/40320 ≈ 0.0025%。

第六层，生成条数与去重率的实测关系。有放回抽样的期望不同条数 = n × (1 − (1 − 1/N)^k)：全部 8 行业（5120 种）抽 20 次，期望 19.963 / 20；单行业 SaaS（640 种）抽 20 次，期望 19.706 / 20；单行业且锁死后缀（64 种）抽 20 次，期望降到 17.292 / 20——会明显看到重复。这就是工具要求「至少选 1 个行业」且「行业表述参与随机」的原因。

完整示例（数值仅作演示）

示例条件与页面打开时的默认值完全一致：行业勾选 SaaS 与开发者工具 + AI 与机器学习，行政区划「杭州」，行业表述「科技」，生成 8 条。结果区在打开时就显示着上面那 8 条。

8 个字号分别是 擎代码、栈接口、溯模组、瞳视觉、渠清算、衡风控、诊影像、枢康复——互不相同，无一重复；
字号码点数恒为 3（构词法结构决定：1 + 2 = 3），全称码点数恒为 11（行政区 2 + 字号 3 + 行业表述 2 + 组织形式 4）；
全称字节数恒为 33（11 个汉字 × 3 字节 UTF-8），实测「杭州擎代码科技有限公司」正是 33 字节；
逐条验算第 1 条：词干「擎」+ 词根「代码」= 字号「擎代码」，加行业表述「科技」= 「擎代码科技」，加行政区「杭州」与组织形式「有限公司」= 「杭州擎代码科技有限公司」，11 字；
对应商标类别：SaaS 类是第 9 类（软件）+ 第 42 类（SaaS 服务），AI 类是第 9 类 + 第 42 类，金融类是第 36 类金融 + 第 9 类，医疗类是第 44 类医疗服务 + 第 9 类；
换 1 个字就是另一个字号：第 4 条「瞳视觉」与第 8 条「枢康复」都属 3 字，但词根分别是「视觉」和「康复」，行业指向完全不同。

输入范围与对照表

三个输入的范围与它在法律结构中的位置一一对应：

输入项	页面允许范围	在名称中的位置	为什么要这么限
行业勾选	至少 1 个，最多 8 个	决定词根与词干表	0 个会导致无词可用；只选 1 个只有 64 种字号，抽 20 条会重复
行政区划	2 ～ 8 字	名称第 1 段	直辖市「北京」2 字、省辖市「杭州」2 字、自治区「内蒙古」3 字；8 字覆盖「新疆维吾尔自治区」全称
行业表述	2 ～ 4 字	名称第 3 段	工商登记的规范表述（「科技」「网络」「信息」等）；填错会被要求补正
生成条数	3 ～ 12	—	12 是下方对照表行数；少于 3 条无法对比多样性，多于 12 条会高度重复
字号（自动生成）	恒 3 字	名称第 2 段	《企业名称登记管理规定》要求 2 个及以上汉字；2 字字号近似审查通过率极低，3 字显著提升

下表是 12 个字号的逐项拆解，把「词干 + 词根 = 字号」这一步摊开给你看，这是本页与「随机拼两个词」类工具最本质的区别：

行	字号	行业	词干	词根	公司名全称	全称字数	建议核验商标类别
1	擎代码	SaaS 与开发者工具	擎	代码	杭州擎代码科技有限公司	11	第 9 类 + 第 42 类
2	栈接口	SaaS 与开发者工具	栈	接口	杭州栈接口网络有限公司	11	第 9 类 + 第 42 类
3	溯模组	AI 与机器学习	溯	模组	杭州溯模组科技有限公司	11	第 9 类 + 第 42 类
4	瞳视觉	AI 与机器学习	瞳	视觉	杭州瞳视觉智能有限公司	11	第 9 类 + 第 42 类
5	渠清算	金融与支付	渠	清算	杭州渠清算科技有限公司	11	第 36 类 + 第 9 类
6	衡风控	金融与支付	衡	风控	杭州衡风控数据有限公司	11	第 36 类 + 第 9 类
7	诊影像	医疗与健康	诊	影像	杭州诊影像科技有限公司	11	第 44 类 + 第 9 类
8	枢康复	医疗与健康	枢	康复	杭州枢康复智能有限公司	11	第 44 类 + 第 9 类
9	舟题库	教育与培训	舟	题库	杭州舟题库软件有限公司	11	第 41 类 + 第 9 类
10	阶教研	教育与培训	阶	教研	杭州阶教研科技有限公司	11	第 41 类 + 第 9 类
11	链仓储	物流与供应链	链	仓储	杭州链仓储网络有限公司	11	第 39 类 + 第 35 类
12	塔冷链	物流与供应链	塔	冷链	杭州塔冷链技术有限公司	11	第 39 类 + 第 35 类

三个细节值得注意：一是「全称字数」列恒为 11，这不是巧合而是结构约束——你换任何行业、任何字号，全称长度都不会变，因为变的只有字号那 3 个字。二是「行业表述」被刻意排除在字号之外，第 2 行的「网络」、第 6 行的「数据」、第 9 行的「软件」都是登记表述而不是字号的一部分，所以它们不进商标检索的字号名。三是商标类别随行业变化：同样是科技类公司，做 SaaS 要看第 42 类、做金融要看第 36 类、做教育要看第 41 类，类别选错等于没查。物流那一行要同时看第 39 类（运输）与第 35 类（广告营销），因为供应链公司常同时做物流服务与撮合平台。

边界与精度

近似审查是这个工具解决不了的部分，必须说清。字号审核是「近似审查」：同一市区内「擎码科技」与「擎码网络」会被认定近似，只核准一个；「擎码」与「擎马」也可能因读音相近被驳回。本页不知道全国已核准了多少字号，也不连接任何工商数据库，所以生成的 512 种字号里，很可能相当一部分已经被别人占了。唯一可靠的做法是去国家企业信用信息公示系统按字号检索，再用近似字号再检一遍。
「3 字」不是审美选择，是通过率选择。《企业名称登记管理规定》要求字号 2 个及以上汉字，纯字母或纯数字不予登记——这是下限门槛。但2 字字号的全国存量以万计（「XX 科技」格式），近似审查下几乎必被驳回；3 字以上通过率显著提升。所以本页固定输出 3 字，你不会在这里看到 2 字或 4 字的选项，这是刻意的。想要更长（5 字以上）的字号，本工具的构词表不提供，需要另做设计。
统一社会信用代码 18 位，本页不生成。GB 32100-2015 定义的 18 位代码由登记机关在核准后分配，其中第 17～18 位是校验位（用前 17 位按特定加权算模 31 的值）。本页刻意不生成，一是避免给你「已核验」的错觉，二是校验位算错反而误导。注意 18 位代码和 3 位「字号」不是一回事：代码是核准后才有，字号是你申请时填的。
注册资本的 2024 年变化值得知道。旧规则下认缴制无最低实缴要求，2024 年新公司法要求有限责任公司股东认缴出资按期足额缴纳，出资期限原则上不超过 5 年。如果你写的是「10 年后缴足」，现在可能被要求调整。股份有限公司另有要求：2 人以上发起人 + 300 万元以上注册资本，本页默认给「有限公司」正是因为它无此限制。
字数统计按码点，汉字一字一字符、UTF-8 三字节。全称 11 个汉字的码点数是 11、UTF-8 字节数是 33，差 3 倍。如果你要做「名称长度是否超限」这类校验，用 [...s].length 而不是字节数。实践中工商登记看的是汉字数，11 字完全在常规范围（多数地区要求字号不超过 5～6 个汉字，但本页输出 3 字，留了余量）。
商标与域名是两套体系，不要用一边的结果推断另一边。中文名过了商标不代表域名可注册，反之亦然。域名还要看 .com / .cn / .ai 的不同注册局与价格（.com 典型 10～15 美元/年，.cn 约 30～90 元/年，.ai 约 70～150 美元/年），而「公司名核准」是第三件事。本页不查任何一者，输出的每个名字都需要你自行走三套流程。
剔除规则是启发式的，不是完整的审查清单。10 条规则覆盖了常见谐音、语义冲突与法律禁止项，但不可能覆盖全部近似情形。工具刻意不把它包装成「合规保证」，而是「先挡掉明显会被驳回的」——剩下的仍需人工核验。这也是每个名字后面都要附商标类别的原因：把责任交回给你可执行的步骤，而不是给你一个虚假的绿灯。

常见问题

生成的字号已经被别人注册了怎么办？

这是绝大多数情况，而且不是本工具能避免的。512 种字号是全国范围的组合空间，而全国已核准的公司数以千万计，其中 3 字字号占比很高——你随机撞上一个已注册字号的概率远高于「撞上空的」。
正确流程分三步：第一步，用字号去国家企业信用信息公示系统检索（按名称查询，精确 + 近似各检一遍），确认同市区内没有相同或近似的字号；第二步，换行业再试——「擎代码」被占了，「擎接口」「擎脚本」大概率还有空间，因为同行业同词根的组合空间是 64 而不是 5120；第三步，换行业表述——「擎代码科技」被占了，「擎代码网络」「擎代码信息」是完全不同的登记组合（但商标要另查，商标是按「擎代码」这个字号查的，不因行业表述不同而分开）。
本工具能帮你的是把 64 种同行业组合快速过一遍，这比手写穷举快得多。

为什么字数额定 3 个字？我想用 2 个字或 5 个字。

3 字是通过率与记忆成本的平衡点，不是审美偏好。下限是法律硬门槛：《企业名称登记管理规定》要求字号须为 2 个及以上汉字，纯字母、纯数字不予登记，所以 2 字是「能提交」的下限。但 2 字字号的全国存量以万计（集中在「XX 科技」这种格式），近似审查下几乎必被驳回。往上，4 字、5 字通过率更高，但字数越多越难记、越难口头传播——一个 5 字字号在电话里说一遍，对方多半记不住。
3 字的另一个优势是构词结构刚好容纳「1 字词干 + 2 字行业词根」：2 字词根既能表达完整语义（清算、风控、题库），又让整名落在 3 字。如果你要 4～5 字，构词式要改成「1 词干 + 2 词根 + 1 修饰」或「2 词根并列」，本工具的词表不提供，需要另做设计——但那已经超出「用现成词表拼名字」的范畴了。

为什么不查一下商标就知道能不能用？

因为技术上做不到，也不该由一个静态页面承诺。商标数据在国家知识产权局商标局系统里，需要实时查询、有反爬与验证码、结果还受申请状态、类别、类似群、异议期影响。一个纯前端工具要么不查（那就别假装查了），要么依赖第三方接口（那就涉及数据合规与时效性）。
本页的处理方式是给出「该查哪几类」而不是「查过了」：SaaS 类提示第 9 类（软件）+ 第 42 类（SaaS 服务），金融类提示第 36 类（金融）+ 第 9 类，医疗类提示第 44 类（医疗服务）+ 第 9 类，教育类提示第 41 类（教育服务）+ 第 9 类，物流类提示第 39 类（运输）+ 第 35 类（广告营销）。类别选错等于没查——很多团队只查了第 9 类，结果注册时被驳回说「第 42 类已有近似商标」，那才知道软件类不够。
真要省事，用本页的输出当候选清单，然后去商标局按清单逐个检索，比在工具里点一下按钮更可靠。

行政区划我填的是「北京」，全称会变成什么？

按结构是「行政区划 + 字号 + 行业表述 + 组织形式」拼成，例如行政区「北京」、字号「擎代码」、行业表述「科技」、组织形式「有限公司」→ 「北京擎代码科技有限公司」，码点数恒为 11（北京 2 + 擎代码 3 + 科技 2 + 有限公司 4）。
需要注意的是直辖市和自治区的登记写法：「北京」「上海」「天津」「重庆」是直辖市，登记时是「北京市」还是「北京」要看你的注册地与登记机关口径；「内蒙古」「新疆」「西藏」是自治区，规范全称是「内蒙古自治区」，直接填「内蒙古」可能被要求补正。页面允许 2～8 字就是为了容纳这类情况，但最终写法以登记机关要求为准，本工具不做地域细分。
另一个常见误解是把行政区划当成字号的一部分去查商标。商标检索只查「字号」（如「擎代码」），行政区划和行业表述都不在字号检索范围内。

字号被认定「近似」是怎么判的？

近似审查不是纯字符串比对，而是综合读音、字形、含义和行业的判断，实务中几个常见的驳回理由是：读音相近（如「擎码」与「擎马」、「云栈」与「云集」）；字形相近（如已核准「微叮」后再报「微叮科技」是同一字号，若报「微町」可能被认定字形近似）；含义相近或混淆（如两个字号都表示「金融」且同行业，容易被认为来自同一主体）；行业表述与字号组合后误导（如字号叫「云栈」却做餐饮，容易被认为名实不符）。
注意「同市区内」这个限定：字号核准是按行政区划划分的地域性管理，同一个字号在不同市区可以分别核准（这也是很多公司异地开子公司的原因）。但商标是全国性的，不受地域限制——所以「字号能核准」和「商标能注册」是两个独立判断，不能互相推断。
本工具的 10 条剔除规则只能挡住明显会被驳回的（谐音走样、语义冲突、法律禁止项），近似审查的具体判断标准不公开且各地有差异，必须以登记机关的认定为准。

我能不能用英文名或数字做字号？

不能，这一点是硬规定。《企业名称登记管理规定》要求企业名称由行政区划、字号、行业表述、组织形式四部分组成，字号须为 2 个及以上的汉字——纯字母或纯数字的字号不予登记。所以「ABC科技」「360医疗」这类名字在国内设不了公司主体。
常见的变通做法是中英组合，但要注意：「擎码 AI 科技」这类混排能否核准，取决于登记机关对「汉字为主、字母为辅」的具体口径，各地尺度不一，本工具的词表不提供字母，所以也不对这个变通做承诺。
另一个层面的区分是：英文名不写进公司名，但可以作为品牌名、域名、社交媒体名存在。如果你要一个英文品牌名，那是另一件事——需要考虑发音、记忆成本和域名可注册性，起点和约束都和本页的工商字号不同。

只勾了 1 个行业，生成的名字是不是都很像？

不会重复，但会「同质」——这是两个不同的问题，工具只解决前一个。
先说不会重复：工具内部有去重集合，撞上的组合会被丢弃后重抽，所以同一次输出里 12 个字号互不相同。实测模拟 2 万轮「单行业抽 12 条」，平均输出 12.000 条、缺口 0.000 条——因为 64 种池子抽 12 条远远够用，重试总能补齐。
再说同质问题：只勾 1 个行业时，你的可用池就是 8 词根 × 8 词干 = 64 种字号，而且全部来自同一张语义表。比如只勾 SaaS，8 个词根是「代码/云端/数据/脚本/接口/集群/工具/运维」，8 个词干是「聚/擎/栈/环/汇/桥/仓/盾」——不管怎么洗，12 条名字都在这 64 种里挑，行业指向完全一样、语感也高度接近。这不是 bug，是池子就这么大。
真要看原始抽样（不做去重）的碰撞率，用有放回抽样公式 n × (1 − (1 − 1/N)^k)：64 种池抽 12 次，期望 11.02 个不同（约缺 1 个）；抽 20 次期望 17.29（缺近 3 个）；128 种池（2 个行业）抽 12 次期望 11.50；512 种池（8 个行业）抽 20 次期望 19.63；5120 种池（叠行业表述）抽 20 次期望 19.96。所以勾 1 个行业勉强够用，勾 2～3 个行业明显更从容。想彻底跳出某个行业的语感，唯一的办法是换行业词根表，也就是换行业。

生成的这些名字，数据会不会传出去？会不会有人偷我的候选清单？

不会。创业公司名生成器只调用浏览器原生能力：Math.random() 取随机数、Array.prototype.map 拼字段、[...str] 数字符、TextEncoder 量字节，没有任何 fetch、XMLHttpRequest、sendBeacon 或表单提交。你可以在开发者工具的 Network 面板刷新一遍确认：除了 HTML、CSS 和本页那一个 <script>，没有任何请求。
生成逻辑在页面内存里完成，不写入 localStorage / sessionStorage / Cookie，刷新即清空；「载入示例」把表单恢复成默认值。词表本身就写在 HTML 里，不是从接口拉的，所以也没有「服务端能看到你输入了什么」这回事。
需要说清的是：本页的「随机」是 Math.random()，不是密码学级随机，它是为了「换一批名字」不是为了「生成不可预测的秘密」。所以别把生成的候选清单当敏感信息保护——真正的保密点在于你查完工商与商标之后，那一步在官方系统里做。

创业公司名生成器