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红熊AI完成2.1亿元A轮融资,切入物理AI赛道|36氪首发

2026-04-07 10:332036kr

36氪获悉,企业级AI解决方案供应商「红熊AI」已于近日完成 2.1亿元A轮融资,投后估值超15亿元。本轮由华禹创投领投,老股东格睿丰投资、稼沃资本跟投,徐汇资本、上汽美元基金、嘉铭浩春、誉华资产等多家机构参与投资,三位创始团队成员也以本轮估值跟投约3000万元。这已是华禹创投连续第四轮押注红熊AI。 

成立于2024年4月7日的红熊AI,主打“记忆科学+全模态大模型”技术路线,致力于让 AI 具备类似人类的"情节记忆"能力,从而在物理世界实现更精准的感知、决策与行动。创始人兼CEO温德亮向 36 氪透露红熊AI预计于2027年2-3季度向港交所递表、2028年正式启动上市。

从“产品思维”到“技术生态思维”

“你的核心竞争力是什么?”这是红熊AI融资时被投资人问得最多的问题。

温德亮的答案有些反常识:“产品从来不是核心竞争力,就像鹅和鹅蛋的关系——鹅蛋是既定结果,能持续产蛋的鹅才是真正的价值核心。”

在温德亮看来,红熊AI的“鹅”就是“记忆科学+全模态大模型”构建的技术生态。记忆科学解决AI“如何复用经验”的问题,全模态大模型解决AI“如何感知世界”的问题,两者结合便能持续产出适配不同场景的创新应用。温德亮认为,产品从来不是核心竞争力,支撑产品进化的底层技术体系(即“养鹅”的过程)才是价值核心。

这一思路源于对AI行业痛点的洞察。Google DeepMind 的研究显示,即使是最先进的语言模型也会陷入“逆转诅咒”——学会“柏拉图教过亚里士多德”后,却无法回答“亚里士多德的老师是谁”。根源在于AI仅能通过参数学习存储碎片化知识,却无法像人类一样建立经验与场景的关联。

红熊AI 的做法是将人类"情节记忆"机制数字化,构建类似海马体的“智能记忆系统”,同时融合文本、图像、语音、传感器数据等多模态信息,让AI不仅能“学会知识”,更能"记住经验与习惯"。

“我们以软件结果化的方式构建了现在的应用产品,上市之后要打第二增长曲线记忆科学硬件产品。”温德亮透露,“目前还是以应用方向销售为主。”

而且与大量To B公司重销售、AI企业重技术、却都相对轻品牌不同,红熊AI从早期就开始注重品牌建设。

“我们对外有两个核心:第一技术取胜,第二把技术即品牌作为策略。”温德亮分享道,“以这种形态来做,反而比讲商业模式、产业模式更有效,客户也更接受。”

创始人兼CEO温德亮

切入物理AI赛道:从感知碎片到“情节记忆”的数字化

在英伟达CEO黄仁勋定义的“物理AI”浪潮中,AI的终极使命是突破虚拟边界,成为物理世界的“智能体”。然而,当前AI系统在进入物理世界时普遍面临“感知不精准、决策不灵活、行动不落地”的瓶颈 。

红熊AI的核心技术灵感源自认知科学。人类大脑海马体具备“情节记忆”能力,能够存储完整场景并快速复用。与之相对,传统AI系统往往仅能通过参数学习存储碎片化知识,缺乏建立经验与场景关联的“潜在学习”能力 。

红熊AI的技术突破在于将人类“情节记忆”机制数字化,构建了类似海马体的“智能记忆系统”。该系统不仅整合文本、图像、语音,还引入了传感器数据等物理信号,试图让AI像人类一样“记住经验与习惯”。

针对物理AI的痛点,红熊AI提出了一套基于“记忆科学+全模态大模型”的系统性解决方案 :

红熊AI的全模态感知体系强调“非侵入式”原则。例如,在智能家居场景中,系统可通过雷达、红外、语音等模态数据判断需求,而非依赖摄像头监控,从而平衡隐私与体验 。记忆科学的加入,使AI能记住用户的特定偏好(如老人对噪音的敏感度),实现“得体感知”。此外,通过多模态数据互补,红熊AI利用廉价传感器替代部分高昂的高清摄像头,大幅降低了传统产业升级的门槛。

红熊AI的决策系统具备“经验复用”与“多模态Agent协同推理”能力。系统能存储过往决策的完整场景(输入、过程、结果),当遇到相似场景时快速检索经验并优化决策。以智能宠物医疗为例,Agent可综合行为变化、排泄数据及记忆系统中的兽医经验进行立体决策,准确性优于单一维度判断。

红熊AI试图将传统“研发-生产-销售”的线性模式转变为“数据采集-决策-执行-经验沉淀”的闭环 。在零售业中,其“客服优答”系统不仅能处理多渠道咨询,还能将疑难处理经验沉淀为知识库,持续优化响应效率。

官网

企业数据披露

据了解红熊AI的A+轮融资目前已在洽谈中,预计7-8月份完成,估值将达30亿元。公司已完成多轮合规性梳理,包括注册资本金、合伙人协议、代持情况、成本结构拆分等。红熊AI披露了一组财务数据 :

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