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来源：猎云网
近日，具身智能类脑技术研发商知跃空间智能完成数千万元天使轮融资，本轮融资由锡创投、盛景网联、锡惠国创、本源基金联合投资。
据了解，本轮融资将主要用于核心产品研发及技术团队扩充。
知跃空间智能（无锡）科技有限公司成立于 2024 年 7 月，创始团队不仅有来自哥伦比亚大学、中国科学院、北大、新加坡国立大学等国内外高校的学霸，还包括在机器人行业中深耕多年的市场大佬。
知跃空间智能专注机器人大小脑系统睿迎网，通过自研类脑模型及 R2S2R 世界模拟器产品，构建新一代"低算力、强泛化、可自主学习、可解释"的智能机器人大小脑系统。
从创始初期，知跃空间智能团队即确定了"技术创新 + 产品落地 + 市场闭环"的策略，积极布局下一代 NeuroAI 脑启发式前沿算法框架，深入调研数百家机器人本体公司的真实痛点，并通过产品化设计精准打通技术与落地的全链路，为后期规模化应用打下扎实基础。
长久以来，机器人普遍面临泛化性弱、交互性有限的问题，因此，相当长的时间内，机器人只能应用于相对封闭、固定的场景。为了教会机器人如何在真实环境中工作，科学家需要收集大量人在现实环境中运动的数据，对机器人进行预训练（Pre-training），以帮助他们更好地理解周围环境和复杂场景、执行任务。
然而，这样的技术路径面临的问题非常明显：
第一，获取预训练的数据难度大、成本高、周期长；
第二，即使获取到大量的数据，从采集的数据中训练得到的模型到真实的环境中应用仍然存在很多泛化能力不足的问题；
因此，如何构建像人类一样，可以在环境中快速自主学习、极强泛化能力的超级大小脑系统，驱动本体可以快速在场景中完成任务，成为行业关注的重点。
知跃空间智能创始团队，从人脑的工作方式中得到启发，通过构建自研 Omni-Brain 类脑模型及 4D-CogVerse 世界模拟器，为机器人提供一套实时 4D 数据采集、数据结构化、模型训练的系统级工具，让机器人"从环境中看、在环境中学、到环境中用"，没有数据采集成本、没有模型迁移成本，真正解决机器人长期没有大小脑的问题。
更值得一提的是，知跃空间智能核心算法框架通过构建动物级精细神经元模型，结合自研高效数值计算，所形成的机器人大小脑系统具备极强的可解释性，在未来大量机器人与人类协作的场景中，为应用的安全性、合理性提供了高保障。
未来，知跃空间智能将不断提升产品性能睿迎网，并加快向更多元场景拓展，以技术与产业落地的双重突破持续构建公司核心壁垒。
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