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AI万亿新赛点:丘脑智能数千万种子轮落袋,死磕多模态长记忆

2026-08-10 16:20:50    来源:  作者: 

摘要:近日,专注于AI多模态长记忆技术研发的丘脑智能近日宣布完成数千万元种子轮融资,由深圳一线基金及产业资本联合投资。本轮融资将主要用于核心产品MemAura的技术迭代与研发、顶尖技术团队的扩充。

近日,专注于AI多模态长记忆技术研发的丘脑智能宣布完成数千万元种子轮融资,由深圳一线基金及产业资本联合投资。本轮融资将主要用于核心产品MemAura的技术迭代与研发、顶尖技术团队的扩充。

关于丘脑

丘脑智能成立于2025年,是一家专注于AI多模态长记忆架构研发的初创企业。团队成员有来自北大、港中文、复旦等知名高校的学者研究员,阿里达摩院、腾讯、商汤、美团等大厂资深高管以及AI领域连续创业者,是一个年轻的AI Memory Native团队,人均年龄仅26岁。

2026年5月,丘脑智能联合NVIDIA AI Technology Center、香港科技大学、香港中文大学发布全球首个多模态长记忆Benchmark——MEMLENS,目前已开源,并进入Hugging Face AI领域Daily Paper前三。

在商业化方面,丘脑智能已与出货量领先的陪伴玩具、智能终端品牌、具身智能独角兽、小米系家庭机器人等行业头部客户达成合作,完成了20多家客户的数据闭环验证。

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丘脑正在做什么?

随着大模型能力快速跃迁,AI Agent正在从对话交互工具走向能够自主规划任务、调用工具、持续运行的智能体。但在此过程中,一个核心问题日益凸显——Agent缺乏对"人"的持续理解能力,长任务执行失败、跨会话能力不足、自主性有限,背后都指向同一能力缺失:长期记忆。

即使AI记忆还存在很多有待被攻破的痛点,但是在当下最迫切需要解决的是以下几项:

首先是成本问题,主流方案依赖“暴力填充上下文窗口”,导致KV Cache随长度线性膨胀,推理开销居高不下。成本不仅是工程问题,更是决定前沿技术能否跨越商业化生死线的关键变量。

第二是上下文断裂,跨会话、跨任务的对话难以有效衔接,碎片化记忆几乎丧失长程价值,严重限制了Agent执行复杂工作流的能力——这也将是AI从数字世界迈向物理世界的核心卡点。

第三是模态缺失, 现有记忆多局限于纯文本,缺乏视觉、听觉等多模态感知,无异于“五官残缺”,难以适配富媒体的真实生活环境。

此外,受Transformer架构限制,大模型难以理解时间序列,Agent协作中也普遍存在"记忆孤岛"。

丘脑智能创始人兼CEO张源表示:"个性化的终点是主动智能。未来的Agent不应该只是任务驱动的,而应该是状态驱动的——能基于用户的历史记忆帮用户做Planning,自我驱动完成任务。主动智能如果出现,应该会出现在做Memory的公司里,这是一条非常有潜力的万亿级赛道。"

针对上述痛点,丘脑智能自主研发了核心记忆基座MemAura,该架构参考人类大脑海马体对记忆的编码机制,将原始交互信息转化为具备丰富上下文关系的记忆单元,以轻量化的架构实现输入token消耗降低49%,响应达到毫秒级,实现低延迟低成本的个性化交互。

丘脑在技术上保持高频成长,一年内完成三次技术方案迭代,月均达到一个阶段性成果。MemAura记忆基座推出至今,已展现出强劲的落地信号与市场吸引力技术路径与商业模式深受一线 VC 及产业资本认可。本轮投资方认为:大模型应用已进入深水区,AI Agent与AI硬件的繁荣对“长记忆”和“个性化沉淀”提出了极为迫切的需求。丘脑智能团队从类脑技术思路出发,在多模态记忆编码、长时序证据链留存上展现了出色的技术前瞻性,同时展现了毫秒级、低成本商业化落地能力。我们非常看好丘脑智能成为AI Memory赛道的领军者,并将持续为公司未来的产业生态布局提供资源赋能。

目前,丘脑智能正以令人瞩目的速度成长,将与更多行业生态伙伴携手,用记忆赋能行业,共同见证AI真正"懂得用户"的那一天。

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