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锚定Physical AI底层基建,「知跃空间智能」完成数亿元天使5+轮融资

6月24日消息,知跃空间智能近日完成数亿元天使5+轮融资,由多家机构出资,老股东追投。其技术领先,产品优势明显,融资将用于多板块,有望成长为龙头企业。

投资界(ID:pedaily2012)6月24日消息,近日,深耕生物大脑神经元底层精细树突计算的类脑智能企业知跃空间智能(无锡)科技有限公司(下称“知跃空间智能”或“公司”)宣布完成数亿元天使5+轮融资。本轮融资由致道资本、金蚂投资、浙创科技、博远资本等国资平台、产业资本、一线财投机构等共同出资,老股东顺禧基金、驰星创投持续追投

知跃空间智能依托对于生物智能原生科学机理的极 致探索,成为Physical AI底层类脑基础模型提供商。核心技术立足生物大脑本源,完整复刻生物神经元精细树突计算与连接主义双重机制,搭建生物智能原生PDE数学模型,自研高效求解算法,打造面向机器人的Omni-Brain类脑大小脑系统,配套自研4D-CogVerse Real2Sim2Real 4D世界模拟器,打通数据采集、数字孪生、仿真训练、真机部署全闭环。

知跃空间智能核心研发团队人员来自哥伦比亚大学、斯坦福、北大、清华、中科院大学、香港浸会大学等学府,是应用数学、理论物理、计算神经科学、脑科学、计算机与AI 深度交叉融合复合型科研梯队。公司团队打通数理底层建模、生物神经机理、工程算法落地全链条研究壁垒,实现从生物大脑机理到类脑工程系统的完整闭环创新。

产品层面,知跃空间智能采用“小脑高频低延迟闭环控制+大脑长时序任务泛化决策” 分层架构,在标准化机器人数据集实测中相较ACT、DP等行业SOTA模型实现领 先:仅需10-20条真机演示数据即可完成收敛,训练周期缩短数倍;面对遮挡、背景变换、相机偏移、多重复合扰动时任务成功率降幅远低于传统模型,天然适配弱光、强干扰、通讯受限的复杂工业与特种场景;端侧计算效率较常规人工神经网络提升15倍以上。

商业化层面,知跃空间智能短期定位具身智能行业Tier-1大脑软件底座供应商,聚焦两大高价值刚需赛道完成落地验证。一是深海特种水下机器人,依托生物大脑原生水下运动控制能力及自研仿真平台,服务深海巡检场景,规避水下真机试错风险和真实水下数据稀缺等难题,依托低延迟控制实现强水流环境稳定作业;二是工业高精度物流机器人,解决高泛化能力要求的复杂产线物料配送、在制品盘点痛点,凭借强鲁棒性适配人车混行、反光地面等复杂产线环境,借助数字孪生快速迭代调度方案,帮助工厂减少停线损失。

本轮融资资金将重点投入三大板块:持续迭代精细树突计算底层算法与全栈仿真工具链,扩充交叉学科研发团队;加速深海、半导体物流机器人场景商业化落地,拓展机器人本体厂商客户生态;完善平台化工具能力建设,夯实生物通用智能底层基座。

投资人表示,传统大模型路线已显现能效瓶颈,回归脑科学是通用智能的必然方向。公司树突计算底层技术具备独 家壁垒,同时拥有清晰可落地的场景,技术、商业双闭环逻辑完整,长期有望成长为生物通用智能平台型龙头企业,因此持续加码布局。

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