近日，具身智能领域迎来一匹黑马——「忆生科技」（TranscEngram）宣布完成数亿元天使轮融资，投资方阵容强大，涵盖正大旗下中生制药、浦东创投、张江科投、张江高科等产业资本与国资平台，以及弘信电子、云晖资本、沃肯资本、金舵资本等知名机构。这笔资金将用于研发可解释具身控制大模型、建设多模态全人形动作交互数据管线、扩充顶尖人才团队，并加速深圳前海与上海张江研发中心及产业化基地的建设，推动其具身智能系统走向商业化应用。
「忆生科技」由全球顶尖人工智能专家、香港大学计算与数据科学学院创始院长马毅教授，联合高盛华教授与杨言超教授于2023年9月创立。马毅教授是计算机视觉领域最高荣誉「马尔奖」得主，同时担任IEEE、ACM、SIAM三料Fellow，拥有二十余年视觉感知与智能系统研究经验，并与图灵奖得主Yann LeCun等学者长期合作探索下一代人工智能形态。在他看来，当前大模型本质是“静态知识库”，缺乏物理世界的自我验证与纠错能力，而真正的智能应像生命一样，通过“感知—预测—交互”闭环反馈持续进化。
基于这一理念，「忆生科技」构建了“大脑+小脑”统一架构：大脑负责“视觉记忆”，模拟人眼理解环境物理模型，进行复杂推理；小脑负责“肌肉记忆”，模拟人手运动控制，生成高频稳定策略。联合创始人杨言超介绍，该架构依托白盒可解释网络结构，使机器人能从海量数据中自动提炼交互概念，摆脱对人工标注的依赖，实现自我演进与增量学习。实验数据显示，其基于记忆的生成式小脑架构在多任务平均表现上较传统VLA模型提升3倍以上，单一模型成功率超95%，且支持跨本体（如夹爪、灵巧手）技能迁移，显著降低部署成本。
商业化层面，「忆生科技」推出四大产品矩阵：
1. ：通过“生成式小脑”规律映射实现10ms内延迟的丝滑操控，支持跨本体、跨地域操作，例如上海远程控制深圳机器人；
2. ：利用轻量化穿戴设备在真实场景中采集包含重心转移等隐性常识的高质量全人形姿态数据；
3. ：将数据提炼为可复用“动作规律记忆”，使机器人具备“观察一遍即学会”的零样本泛化能力；
4. ：赋予机器人记住环境物体与空间布局的能力，支持非结构化越障与精准移动。
目前，公司正重点推进两大应用场景：在高端酒店领域，覆盖制卡、洗衣、衣物配送、客房整理等标准化环节；在高端制造领域，与航空航天企业合作，解决产线换型难题，提升柔性装配效率。其技术已与智元、傅立叶、银河通用等头部机器人企业完成适配，并在上海、深圳、北京、四川布局研发与数据中心。其中，四川前沿数据研发中心聚焦灵巧手高频力触觉反馈，大规模采集交互数据集，为全场景技能订阅提供技术储备。
联合创始人杨言超透露，记忆系统由视觉记忆与肌肉记忆构成，前者刻画空间几何结构，后者刻画交互时序结构。该系统已在真实场景中验证，例如一个模型同时完成咖啡制作、叠衣、沏茶等任务，成功率超95%。他强调，与仅做三维重建或视频生成的世界模型不同，「忆生科技」的世界模型基于记忆机制，使机器人能积累经验、预测结果并持续学习。另一位联合创始人石志儒补充道，该技术不仅适用于机器人，还可扩展至机器狗等自主系统，未来将优先落地数字化程度高、人力密集的场景，如酒店服务与航空航天制造。
