36氪获悉，硅基光子企业“灵动芯光”正式宣布完成数千万元天使++轮融资，本轮融资由磐霖资本领投、同方投资与深天使合作的子基金汇泽天诚跟投。此次募集的资金将全部聚焦于芯片间光互联核心技术研发与产品落地，重点推进SmartComb多波长密波光源的产品化及SmartPHY光I/O小芯粒的研发工作。
36氪获悉，近期，���字科技文娱公司“星迹互动”完成了数千万元的天使轮融资。本轮投资方包括正大集团、北京大融文化传媒、禹牧智能以及麦迈科技等。此次融资将主要用于公司人员规模的扩张、产能拉升以及平台建设。
近期，数字科技文娱公司星迹互动完成了数千万元的天使轮融资。本轮投资方包括正大集团、北京大融文化传媒、禹牧智能以及麦迈科技等。36氪获悉，此次融资将主要用于公司人员规模的扩张、产能拉升以及平台建设。 星迹互动于2025年成立，以AI为核心驱动力，专注于精品IP的开发与运营。具体来讲，公司的业务包括新老IP的开发与运营、漫剧的承制与出海、儿童原创动画孵化，以及数字人IP与虚拟偶像的打造。 公司创始人张文广是连续创业者，曾是二更联合创始人、微梦传媒高级副总裁，在品牌传播领域积累了丰富的经验。 资方北京大融文化传媒CEO曹柏松如此评价张文广和星迹互动——AI内容赛道中有很多野蛮生长的公司，他们的逻辑是批量生产内容，赌一个爆款，但张文广和星迹互动不是，他们在认真做内容，尽可能延长好内容的生命周期，而不是消耗。 星迹互动创始人（左八）、员工和投资方合照 2025年，星迹互动已经实现了超百万元的收入，今年预计收入规模可以达到千万元级别，并实现盈利。 如今，数字人IP相关业务贡献了公司收入的基本盘，占比总收入近50%。与此同时，星迹互动正在扩张团队，预计年底人员规模翻一番，达到120人左右，主要用于拉升AI仿真人剧的产能，后者是星迹互动今年的重点业务。 在招聘人才的过程中，张文广强调需要那些既懂技术，又有审美的复合型人才，“就像只有懂演戏的人，才能调教出演技好的AI。” 这与星迹互动的发展策略息息相关，公司如今在做的AI仿真人剧，更接近传统意义上的长剧而非AI短剧，在保证精品化的同时，张文广还希望可以打造出在AI影视时代被视为IP的内容。 如今正火的AI漫剧赛道中，许多爆款内容难有长尾流量，难以形成IP，张文广希望可以突破这一局限。 “这是我创办这家公司的第一天就在想的问题，我不希望大家将星迹互动看作是用AI批量生产内容的公司，而是希望行业能将其视作用AI开发、运营IP的公司。”张文广向36氪如此表示。两者之间本质的区别在于，前者是利用AI的低门槛和高效以量取胜，后者可以延长好内容的生命周期，实现内容资产的沉淀。 除了制作AI原生内容以外，星迹互动已经开始参与院线内容的制作。 3月28日，由星迹互动提供核心AI技术支持的院线电影《蜂蜜的针》已登陆全国院线。这是“龙标”院线电影首次应用AI技术，证明了AI在院线级别项目上应用的可行性。 AI漫剧赛道上，精品化趋势已经是行业共识，如今赛道中许多创业团队都有与星迹互动相近的目标，对此张文广表示，公司的核心竞争力在于IP版权的积累，和足够专业的团队。 IP版权的优势主要是资方带来的。大融传媒拥有近千个影视IP的积累，相关版权已经向星迹互动开放。这也是星迹互动选择与大融传媒合作的主要原因。 星迹互动的核心成员，除了张文广以外，还包括传统动画行业出身的专业人才，参与过国内头部视频生成大模型研发的技术人员等。 公司同样也有技术上的积累——星迹Phoenix AI工具，是全栈式生成式AI工作流平台，覆盖从剧本、分镜到成片的智能生成。只是技术以外，张文广更相信IP和内容的力量。 “我相信AI时代也可以是文科生的时代，Seedance2.0等大模型的出现，将大家拉到了同样的技术起跑线上，此时更懂审美的人更加能胜出。”也是文科生出身的张文广如此表示。
36氪获悉，4月27日，“无界动力”宣布完成天使++轮融资，本轮由远景科技集团、北京市人工智能产业投资基金联合投资，红杉中国、线性资本、高瓴创投、BV百度风投、华业天成、钧山资本等多家老股东跟投。同时，天使+++轮融资接近完成，获得互联网产业资本、顶级美元和人民币资本的支持，天使轮累计融资超2亿美元。所获资金将用于加速“原生世界模型+强化学习”技术范式下的通用具身大脑的研发，以及高效数据管线等技术基础设施的建设。
专注于AI+母婴智能生态的奇世智能CheeChips正式宣布完成天使轮融资。 本轮资金近半数将被投入技术研发，用于AI模型迭代、新产品原型打磨与专利布局；30%用于引进顶尖人才、扩充研发与运营团队；剩余25%投入市场调研、品牌建设与用户需求挖掘。 奇世智能推出了家用AI模拟全彩胎儿记录仪，这款硬件能够记录全孕期胎儿成长，改变准妈妈们的孕期体验，让孕期不再是母亲一个人的感受，而成为一个能与家人分享的，有意义的、连续的内容。 家用AI模拟全彩胎儿记录仪 该公司目前已规划59款全新品类智能母婴产品，明确各产品硬件与算法技术路线，已完成数款demo原型机开发，正处于产品打磨与迭代优化的阶段。 奇世智能核心技术采用自研，打造了母婴专用AI大模型及专属算法体系，围绕“数据获取—数据分析—决策执行”全流程构建能力闭环，形成“全栈自研+专利布局”的双重技术壁垒。 从市场规模来看，中国的母婴消费市场规模已突破5万亿元，年均增速保持12%的稳健水平；全球母婴市场总量更是达到约2万亿美元，而智能母婴产品的全球渗透率尚不足1%。 公司创始人李志刚表示：“随着95后、00后新生代父母成为育儿消费主力，数字化、科学化、智能化的育儿理念已深度普及，AI技术不再是育儿场景的可选项，而成为当代家庭的刚需标配，行业需求正迎来爆发式增长。” 李志刚表示，奇世智能聚焦全球25—35岁高知高收入家庭，这类用户重视科学育儿、健康安全与效率提升，愿意为高品质智能产品支付溢价。当前全球母婴市场中，多数产品仍停留在传统物理产品阶段，缺乏智能交互与全场景联动能力，真正具备核心AI算法、实现全场景联动的高端智能母婴产品几乎处于空白。 奇世智能以AI+母婴智能硬件为核心，聚焦全球备孕期、孕期、哺乳期全生命周期场景，通过“硬件终端+AI算法+云端服务”三位一体模式，打造覆盖全球母婴全周期的系统化智能解决方案，适配不同国家、不同地域的育儿理念与消费习惯。 李志刚表示，在商业模式上，奇世智能采用“硬件+服务+生态”三轮驱动模式，构建高增长、高毛利、高复购的可持续盈利体系；渠道布局兼顾线上线下与全球市场，计划逐步拓展海外高端母婴市场，贴合不同国家育儿理念与消费习惯。 “目前，全球范围内尚未形成成熟的AI母婴细分市场，现有相关产品呈现分散化、浅层化特征：全球科技巨头依托生态与渠道优势，主打中低端高性价比母婴产品，智能应用空白、普遍浅层化。”李志刚说。“与之相比，奇世智能避开低价竞争，以前沿AI技术与全周期场景方案打造差异化优势，整合供应链、内容、渠道等多方资源，打造全球首个超级智能母婴产业集群。” 奇世智能创始人李志刚为连续创业者，自2015年起进入人工智能领域。核心团队成员均来自北美AI实验室，拥有技术研发与产业运营经验，擅长AI算法、嵌入式系统及智能硬件设计。奇世智能全球研发中心已于2026年1月正式落户深圳光明区。 投资方某美元基金合伙人表示，资方长期看好AI+母婴垂直领域，这是兼具刚性需求与成长潜力的黄金赛道。国内VC投资总监表示，当前正值AI母婴行业爆发临界点，入局时机完美，因此重仓支持。 公司创始人李志刚表示，本轮天使轮融资是新的起点。后续公司将持续深耕技术研发、打磨产品原型、拓展全球市场，稳固全球AI母婴领域的引领地位，5年内构建覆盖全球的智能孕育产业集群，让中国AI母婴技术服务全球千万家庭，在推动行业升级的同时，为投资方创造丰厚且可持续的长期回报。
36氪获悉，“灵机天赐”于过去一年内完成两轮数千万元人民币融资，天使轮由德联资本领投，小恐龙基金和瑞昇基金跟投，Pre-A轮由Implic Capital领投，两轮融资均由探奇资本担任公司独家财务顾问。
36氪获悉，AI出行品牌“龙虾出行”宣布已完成近亿元人民币的天使轮融资。同时全球首发深度集成OpenClaw开源框架的AI个人出行助理。本轮融资由多家机构与产业投资人联合投资，资金将主要用于多Agent协作平台的技术迭代、AI科学家团队的组建以及全球范围内的市场推广布局，并进一步加速AI出行解决方案的规模化普及。
近日，“龙虾出行”完成近亿元融资，本轮融资将用于技术研发、团队扩充与全球化布局。该项目由嘟嘟智行、AI知名科学家及原生技术团队联合打造，核心成员来自Meta、Amazon Zoox、Lyft L5、Kimi、腾讯以及全球知名高校教授、清华博士等，其中嘟嘟智行已服务超2000家企业大客户，超十年出行行业经验。龙虾出行依托Sage多智能体平台，致力于实现全链路AI出行服务与解决方案规模化落地，打造全球AI出行助理。
文｜王欣逸 编辑｜邓咏仪 36氪获悉，近日，攀峰智能已完成数千万元天使轮融资，本轮融资由华控资本领投、云时资本跟投，将用于模型研发、团队增长以及市场扩张。 攀峰智能（K2 Lab）成立于2025年10月，成立仅一个月，便拿到了来自云时资本的数千万元融资。其三位联合创始人均来自阿里钉钉团队。CEO王铭曾是钉钉最年轻的副总裁，在钉钉近五年间负责AI创新产品、SaaS生态、大模型与AI生态、产业生态和战略终端等业务；联合创始人兼CSO汤明磊，此前深耕产业数字化和产业AI的投资与研究十年，在钉钉期间负责战略生态和投资；联合创始人兼CTO赵先烈，曾任钉钉AI PaaS及AI运营负责人。 攀峰智能面向To C市场，打造了一个内容电商场景的Agent OS——Moras。Moras为TikTok上的达人和商家服务——用户只需通过和Moras互动，它便能实现自动化学习，完成选品推荐、脚本生成、内容创作、智能剪辑、视频预检和发布、数据分析等环节，实现出单。 目前，Moras的用户画像主要为粉丝体量在五千至五万的达人和商家群体，带货品类涵盖服装、生活用品、家居、节日用品等。 过去三个月，Moras已完成了首批达人用户的共创测试。邀测用户数据显示，活跃达人通过使用Moras平均月度成交GMV接近1万美元，有达人实现了月度GMV突破10万美金的成绩。 从具体数据来看，有达人实现了注册首周GMV破万美元，使用Moras的首周出单率已经达到了70%以上，而这一时间还在继续变快。 Moras采用的是Multi-Agent架构，能实现自主进化。随着达人互动频次的增加，这一工具的选品、脚本、分析等能力会逐渐增强，出单能力也随之提高。 而受OpenClaw和Claude Code的Agent能力启发，攀峰智能如今也在快速革新，已着手建立起A2A原生电商操作系统，来服务更广泛的客群。 “人类不想in the loop” 在邀测阶段，攀峰智能发现海外用户对操作流程的容忍度远比预期更低——哪怕只是多一步确认，用户也倾向于放弃。 “人类不想in the loop。”王铭说。在王铭看来，目前阶段，AI还没有替代人的能力，但AI能把人的短板补齐，把人的长板超级放大。 Moras产品最初的测试版本设计的比较简单，尽管如此，海外的用户依然觉得很复杂，这也让他们意识到另一种商业模式的可能：AI“雇佣”人类。 成立之初，Moras设计了两种提供服务的方式，原意也是想测试哪一种更适合市场： 第一种是用户为Moras付底薪，让Moras起协助作用，如调整选品、制作视频等，即 人类雇佣AI ，这种方式平台会抽成50%。 第二种则是Moras完全托管，包括账号资产、形象等，AI完全帮助用户做内容、带货，即 AI“雇佣”人类 。在这种模式下，用户只能拿到极低比例的分成收益。 在邀测阶段，攀峰智能将两种模式同步测试，有意思的是，选择第二种商业模式的用户越来越多。 这意味着，在这一场景下，Agent能力越来越强，Human反而不想in the loop（人类不想参与决策）。 “但人类不想in the loop，并不意味着AI可以完全脱离人类。”王铭说，在实际使用过程中，达人和商家授权登录Moras后，平台会通过多模态理解分析粉丝画像、过往视频的用户画像和视频调性，来推送个性化的选品。其中，达人和商家仍然拥有对选品、文案、视频的倾向性，可以对内容进行审核、修改调整。 王铭告诉《智能涌现》，Moras正在灰度测试另一个版本，达人和商家可以直接和平台对话，告诉Moras个性化的风格、审美和表达方式等。未来可能还会上线更复杂的PC端操作系统，支持用户上传专业知识和Skills等。 坦白来讲，Moras目前有60分的带货能力，这或许能让它帮达人实现几千到一两万美元的月度营收，但离稳定输出大几万美元的能力还有一段距离。 对于Agent而言，“活人感”“网感”等独特的表达方式和销售能力很重要，要实现这些能力，还需要大量和人类的连接——这也是攀峰智能正在自研电商场景多模态理解模型的原因。 而在内容电商场景中，理解什么是爆款、理解用户的风格和审美，远比生成本身更关键。 王铭认为，AI雇佣人类的结果会是，人类发现AI真的能赚钱，随即被带入行业之中来，对Moras提出更多诉求，同时也参与到创收的更多环节中来。 为了让产品离钱更近，王铭还透露，Moras正在 训练一个自研的电商场景的多模态理解模型 。 在他看来，通用模型更多的是优化生成能力，忽略了理解世界的能力，本质上还是在批发Token。如果产品只是在帮助用户更低门槛消耗Token，而不是帮助用户提高效果，最后作为批发商，Token的ROI大概率很低。 这也反映了攀峰智能路线的本质不同：选择了做离商业化更近的事情——自研爆款理解模型、爆款商品和爆款脚本，从最开始就专注于效果的打磨，让模型理解爆款的逻辑。 王铭表示，当前攀峰的团队中，有来自字节的多位内容电商专家，将专家的最佳实践让AI学会后，由AI来做选品模型；人类专家则变成AI的数据标注员，判断AI选出来的商品，哪些是真正的爆款。与此同时，所有发出去的内容的数据结果会回流到分析Agent，再反馈给前面的选品模型，形成自进化闭环。 用户愿意付费，产品能带来盈利，Token本身价值随之提高 ，这就形成一套“ROI Token 经济学”。 而对于大厂的竞争，王铭表示，目前，大厂的第一优先级仍是抢夺AI入口，AI+电商的垂直场景尚未进入其核心视野，这也正是中小企业切入垂直场景的窗口期。 自建Personal AI系统 今年初，OpenClaw横空出世，其架构由Channel层（通道层）、Agent层（智能体层）和Tools层（工具层）组成，实现了一个完整的AI操作系统，迅速引发了行业对Agent OS的广泛讨论。 这给攀峰智能的产品带来了新的启发。王铭表示，团队也尝试过基于OpenClaw进行开发，但发现其现阶段还无法达到稳定的企业级使用标准，基于OpenClaw做简单二开的产品，短期内仍难以真正落地。 攀峰智能并没有走把所有产品基于OpenClaw架构重构的路线，而是借鉴了类似OpenClaw、Claude Code、Hermes Agent等架构的设计思想——包括多层记忆架构、做梦机制等——自己开发完整的Agent OS。具体来说，他们想 把内容平台生态的超级个体和商家的Context信息Agent化，整合接入，形成达人和商家的“Agent OS” ，用一个扎实的OS系统来服务好客户群体。 在王铭的构想中，Personal AI的Memory做好了，A2A（Agent to Agent）的世界才会出现。目前，用户使用ChatGPT、Gemini、豆包等中心化AI助手时，不仅需要多平台切换，不同平台给出的答案可能还会出现冲突，且记忆无法跨平台沉淀。 倘若一个系统中不同模型能被自动调用，生成结果可以被自动做对比和整合，并持续积累历史上下文，用户的体验将会发生质变。 “未来，每个人可能都会拥有这样一个消费级的通用Personal AI（个人AI）助手，也会拥有一批垂直场景的Agent OS。”王铭解释，Personal AI的系统能支持用户自由调度模型、用自然语言添加Skills、拥有长期的个人记忆等功能。用户能够更好地使用产品，也才能更好地被留在平台上。 基于这样的判断，攀峰智能对其产品作出了方向调整——要帮达人和商家建立属于自己的Agent OS，进而自建Personal AI系统。 未来，攀峰智能计划将产品作为Skill接入到OpenClaw、Hermes Agent等去中心化的Personal AI生态中，相当于把一批商家和达人的数字分身直接带到下一个时代的流量入口里去。 王铭认为，Personal AI系统的不断完善，正是实现 A2A 的重要基础。从更近的目标而言，Personal AI的下一步，是实现真正的A2A（Agent to Agent）的商业系统。 用Agent开发Agent 除了产品方向的变化之外，攀峰智能的开发范式也在经历剧烈的重构。 尽管公司才成立数月，但他们已经经历了3个阶段的开发范式演进：第一阶段是AI Coding几乎没有约束，什么都交给AI去做，结果各种bug的速度让人改不过来；第二阶段是引入rules和结构化约束，借鉴了Harness的思想以及Claude Code泄露出的架构，用更多的条条框框去驾驭Agent；第三阶段则是通过通过自研的开发Agent调用Coding来开发Agent，最后交给人类做验收。 王铭表示，目前公司99%以上的代码都是由AI编写，甚至很多开发工作不是由程序员完成的——产品经理、人力资源、财务、运营同学都在开发系统。而在最新的阶段，他们开发了专门的Coding Agent，能够在某个垂直场景里持续地帮助开发和迭代，周末团队休息时，Agent还在工作。 随之而来的，生产力正在指数级提升。一个原来需要两周实现的复杂需求，开发时长能缩短至1天。 毫无疑问，大模型的发展速度，仍然是跳脱于人类想象的。对接下来的Agent技术曲线演进，王铭分享了他对于今年Agent发展的三个判断：其一，Agent的Memory会有巨大突破；其二，Multi-Agent自主进化能力会日趋成熟；其三，Agent自己Coding出各种工具，来解决响应问题。千人千面个性化产品的时代快速到来。 对于未来发展计划，团队透露，下半年攀峰智能将持续扩张团队至50人以上，并加速打造Agent OS系统。随着产品全量上线，公司也将进入快速市场扩张期，同时着手搭建Agent化的供应链体系，抢跑A2A原生电商。