36氪获悉，“力普司LiiPuS”近期连续完成种子轮及天使轮融资，总额达数千万元。其中，种子轮由江苏金桥基金独家投资，天使轮由云时资本独家投资。本轮资金将主要用于高端船舶综合电力推进系统及产品的样机测试、持续改进及小批量交付，加速国产高端推进系统在港口拖轮、海工船、豪华游艇等场景的规模化应用。
36氪获悉，AI英语学习产品“口袋领航外教”宣布完成数千万元A轮融资，本轮由源起基金领投。融资资��将主要用于产品矩阵深化、AI教研内容体系建设及获客渠道扩张。
36氪获悉，近日，生物制造企业“绿色康成”宣布完成数千万元pre-A轮融资。本轮由北京国管旗下的北京市绿色能源和低碳产业投资基金、以及未来科学城集团旗下的北京未来星科创业投资中心和北京昌建发投资管理中心联合投资。本轮融资将主要用于：加速高价值产品管线的工艺放大与产能建设；推进核心原料的国际认证及全球市场拓展；启动新一代规模化生产线的前期工程。
36氪获悉，线控底盘核心零部件供应商“毫秒智控”已于近期完成数千万元天使+轮融资，本轮投资方为松禾资本和苏高新融晟。这也是公司成立仅一年以来，继获得厚雪资本天使轮独家投资后，接连完成的第二轮融资。
文｜胡香赟 编辑｜海若镜 36氪获悉，AI虚拟细胞（AIVC）平台公司「百曜科技」近期已完成数千万元新一轮融资。本轮融资由国家级国有资本运营平台中国国新旗下的国新创投基金领投，道彤资本和云启资本跟投，老股东峰瑞资本和百度风投追加投资。募集资金将主要用于全新一代虚拟细胞算法模型迭代、独家数据收集平台建设以及加速产业化落地。 百曜科技是36氪持续追踪报道的企业（ 附链接 ），公司创始团队依托中国科学院动物研究所、北京干细胞与再生医学研究院的科研资源，自2023年起开始构建AI虚拟细胞基础大模型，以实现细胞行为和状态变化的精准分析及预测，并持续推进AIVC模型升级和产业化落地实践。 2026年来，AI制药赛道的融资热情持续高涨，且行业关注点正逐步从早期的分子筛选单点突破，逐步转向更深层的细胞级生命系统建模和动态模拟。与聚焦于分子构型优化的AI药物发现不同，AIVC的价值可覆盖药物开发全生命周期：从疾病机制解析、靶点发现、候选药物虚拟筛选、临床前药效与毒性预测，到临床患者分层，其核心突破在于将AI建模层级从“分子”提升至“细胞”，直接模拟生命系统对外界干预的动态响应。 AIVC基于海量单细胞多组学数据进行训练，通过学习细胞状态转换规律、基因调控网络以及跨尺度因果关系，构建能够表征细胞行为和命运演化的基础模型（Foundation Model）。研究人员只需输入细胞初始状态（如诱导多能干细胞、免疫细胞或肿瘤细胞）以及特定扰动条件（如药物作用、基因编辑或环境变化），模型即可预测细胞未来的状态转变，包括增殖、分化、衰老、凋亡及疾病进展等关键生物学过程。 这种能力使科研人员能够在数字环境中预先开展大规模虚拟实验，优先筛选出最具成功概率的研究假设，再通过湿实验进行精准验证。由此，研发流程从传统的“实验驱动”逐步转变为“模型驱动”，有望显著降低研发成本、缩短开发周期，并提升药物研发的整体成功率。 从产业发展趋势看，AIVC正在从单纯的研发工具演变为生命科学领域的新型基础设施。正如大语言模型重塑了信息处理方式，AIVC有望成为理解、预测和设计生命系统的核心平台，为下一代药物研发、细胞治疗和合成生物学提供底层能力支撑。得益于此，ARK Invest曾在《Big Ideas》报告中发表观点称，虚拟细胞将是“未来AI+生命科学最具有颠覆性的领域之一”。 当前，一级市场的资金流向在慢慢验证这个判断。百曜科技创始团队表示，本轮融资获得国家级国有资本运营平台、市场化科技与医疗资本的认可，将帮助公司快速完成全新一代基础模型和扰动模型，落地自产数据集平台建设与独家数据集合作。在确保AIVC核心能力的基础上，率先探索产业应用场景，布局先进细胞治疗和“AIDD plus AIVC”,加速“模型-数据-场景”的产业链闭环。 据悉，早在2023年9月，创始团队就已发布知识增强多物种细胞大模型GeneCompass，并作为封面文章发表于《Cell Research》。该模型是拥有过亿单细胞数据量、知识嵌入的通用虚拟细胞基座模型；2025年，团队进一步升级发布CellGraphCompass模型，将图结构算法和先验知识系统化应用于虚拟细胞建模。同年，基于基础模型构建的扰动模型帮助创始团队在全球虚拟细胞挑战赛中获得预赛全球第一，决赛全能榜单全球第二的成绩。 此外，百曜科技在数据方面也有大量沉淀。除依托创始团队经4年积累的全球大规模AI-ready公共数据集用以训练基础模型之外，团队还将在近期落地自产数据集技术，收集适配AIVC模型训练的高质量时间连续性扰动数据集，并开展大规模临床数据合作自产数据集项目。 应用层面，百曜科技已与海内外合作伙伴在模型部署、细胞治疗管线联合研发、早期靶点发现及临床样本精准分层等场景推进落地。 投资人观点： 中国国新相关负责人表示，国新基金长期关注兼具硬核技术壁垒与国家战略价值的创新赛道。AI虚拟细胞技术作为生物医药产业的底层基础设施，深度契合国家'十五五'规划中人工智能+行动的战略部署。我们看好百曜团队在该领域的深厚技术积淀与持续创新能力，期待公司持续以AI驱动生命科学研究范式变革，释放长期价值。作为国新基金的首个天使轮投资项目，我们将倾力支持百曜科技打通“模型研发-场景验证-产业落地”全链条通道，为我国构建自主可控的AI制药技术体系提供关键支撑。 财务顾问明德资本合伙人胡茗译表示，AI虚拟细胞是新一代生成式人工智能模型在生命科学领域中的重大突破，将让学届与产业界拥有更全局、更精准、更高效的手段，来模拟药物分子与人体复杂生命系统在虚拟世界的交互，这会在当下全球医药行业对AI普遍广泛接受的基础上，迸发出更底层也更强大的商业机会。很高兴看到百曜获得国家队基金与专业医疗与科技基金的鼎力支持，持续构建数据基础设施并引领模型的不断突破。 财务顾问点石资本合伙人黄峻表示，虚拟细胞代表着AI for Life Science领域最富想象空间的前沿方向。百曜是国内极少数从native底层架构出发、自主构建细胞基础模型的团队，进度超前。依托中科院深厚的科研积淀，以国际顶级期刊成果和全球赛事验证实力，百曜兼具深厚的数据资产壁垒与领先的原创算法能力。我们坚信，它将成长为这一赛道的领跑者。
从芯片行业在资本市场的狂飙，到华为发布“韬（τ）定律”，AI浪潮带动下，烈火烹油的半导体行业进入超级周期，推动芯片设计等上游产业链迎来需求爆发。 但随着需求暴增，设计复杂度不断提高，芯片验证周期过长，拖累开发节奏的瓶颈也越来越明显。2024年西门子和威尔逊研究集团的研究报告中指出高工艺复杂芯片的流片风险非常大，首次流片成功率只有14%。“一款芯片从架构到流片一般需要两年时间，其中验证环节消耗的人力与时间往往超过60%。”王翕对36氪表示。 数字芯片开发流程 王翕是「智维创芯」的创始人兼董事长，目前也是东南大学的副教授、博士生导师。 2025年， 王翕团队依托此前在国家集成电路设计自动化技术创新中心（EDA国创中心）的技术积累， 正式创立智维创芯，致力于解决芯片设计验证环节的效率提升困境。 2025年5月，团队推出全球首个面向数字芯片验证领域的大模型智能体产品“ChatDV”，覆盖测试生成、断言生成、参考模型构建和自动调试等高频环节，将芯片开发效率提升超10倍，周期减少50%，成本降低33%。目前，团队已与中电科集团、芯华章、清微智能、微纳核芯多家公司开展合作，实现商业化落地。 36氪获悉，近期智维创芯已完成数千万元天使轮融资。本轮融资由国中资本领投，石溪资本、奇绩创坛跟投，方创资本担任财务顾问。资金将重点用于深化核心技术壁垒、满足算力需求和公司日常开支等。 智维创芯核心团队来自东南大学、清华大学和香港城市大学，由集成电路、EDA与大模型方向的高层次科研及工程化人才组成，兼具原创技术突破、产业落地和生态资源整合能力。创始人王翕为江苏省“333”高层次人才、小米青年学者，长期深耕芯片敏捷开发；联合创始人江哲为东南大学集成电路学院教授、国家高层次青年人才，研究聚焦集成电路智能化验证闭环；联合创始人王心泽来自清华大学图灵奖实验室，师从图灵奖得主David Patterson院士，专注AI大模型训练与验证智能体工程化落地。团队同时由香港城市大学计算机系副主任关楠教授、EDA国创中心执行主任杨军教授等专家提供前沿技术、产学研合作与产业化落地支持。 搭建“AI大模型+数据飞轮”流程，芯片开发效率提升超10倍 2023年，彼时还在清华大学的王翕团队尝试用GPT-3.5生成一款4万门规模的RISC-V处理器并成功流片，拿下首届Efabless AI设计大赛亚军。“这让我们相信，借助AI大模型工具自动生成芯片这件事是可行的。”王翕说，“但是和客户沟通的时候我们发现，他们关心的不是代码写得有多快，而是能不能保证准确性，会不会因为设计漏洞流片失败。” 长期以来，芯片设计验证都是典型的劳动密集型工作，高度依赖工程师手动编写测试用例、调试错误、生成验证代码等重复性劳动，也是芯片开发延期和成本超支的主要原因。 而传统的EDA工具和大模型难以真正替代人工。江哲向36氪分析，“EDA工具更擅长确定性的分析，但是设计验证需要理解设计规格、硬件代码、测试平台、断言、仿真日志和覆盖率这些高度专业的场景。”而通用大模型目前只能完成语言和代码生成，缺少芯片验证经验知识以及与芯片领域工具连续交互的方案，也无法本地化部署。 因此，智维创芯选择走“AI for EDA”的技术路线， 凭借在芯片架构和设计领域积累的大量自有代码和验证经验，由大模型和其他工具链训练生成并标注海量的高质量数据，形成一套可持续的数据飞轮，为模型的持续迭代提供燃料，由此搭建起无需人工逐条审核的自动验证流程。 在这条闭环的验证流程中，数据是制约大模型能力的根本要素。 芯片行业的硬件代码、测试平台和断言等高质量数据，大多闭源保存在各公司内网，互联网上的公开数据数量稀少，质量参差不齐，多为教学性质的简单代码。“所以数据是我们真正的护城河。”王翕表示。 目前，ChatDV智能体已经实现了模块级AI设计和验证自动化，可以包揽写测试、写规则、查问题、建模型四个验证环节。据江哲介绍，ChatDV并非一个单点工具，而是包括多个工具套件、覆盖验证流程中各高频工作的智能平台，最终目的是大幅缩短芯片验证工程师的工作时间。 ChatDV工具套件及工作原理示意图 其中，iTest模块负责自动生成TestBench和测试激励。对于5000行左右的RTL模块，传统人工需要约1.5人月的工作量，ChatDV在GPU算力充裕的条件下仅需10分钟；iSVA模块可以自动生成SystemVerilog断言（SVA），即芯片内部的“规则检查器”，可将复杂断言的开发周期从3天缩短至数小时；iModel模块自动生成参考模型（Golden Model）用于功能比对，通过率较通用SOTA大模型提升1.69至4.89倍；iDebug模块则是根据仿真报错信息自动定位并修复错误，修复率达到89%，在复杂场景下相比于通用SOTA大模型修复率最高可提升4.28倍。 以上四个模块共同构成一个完整的验证闭环：大模型负责生成内容，仿真器、编译器等工具负责验证对错，并将结果反馈给模型迭代，江哲将这一闭环比喻为“给大脑（大模型）接上手和脚（工具链）”。 ChatDV运行界面示例 在王翕看来，智维创芯与传统EDA厂商之间是互补而非竞争的关系。EDA厂商更擅长在芯片设计后端的综合���布局布线等物理设计环节，而智维创芯则聚焦前端逻辑，包括从规格定义、架构设计、RTL生成到功能验证，填补了前端缺乏自动化工具的空白。 “智维创芯的快速成长离不开EDA国创中心在算力资源、早期研发成本和人才团队建设方面的孵化支持。”王翕补充介绍道，EDA国创中心是国内EDA领域唯一的国家级创新中心，专注“从零到一”的颠覆性创新技术，与智维创芯的理念路线高度契合。 以“芯片一键生成”，迎接芯片AGI时代到来 目前团队已与多家芯片公司达成合作，比如中电科集团、清微智能、微纳核芯等，与多家GPU和NPU大厂也正在试用合作中。 在商业模式上，智维创芯提供多种服务形式：自有算力资源的大型企业可以在本地部署Agent大模型，按License收费；中小企业适合配置“硬件+软件”一体机，解决算力不足的问题；设计服务则可以为客户提供定制化的IP验证服务或IP开发。 此外，ChatDV上线了免费试用的教育版产品，已有数十家企业客户参与试用反馈。王翕表示，上线免费试用版本也有助于公司培养用户习惯，构建品牌认知。 王翕表示，以ChatDV为代表的芯片模块级验证自动化，只是智维创芯实现最终愿景——“芯片一键生成”的第一步。在此基础上，目前团队正在进行IP级自动验证研发，ChatCPU已实现4发射乱序多发处理器11级流水，复杂度超过400万门，并发现了已经流片多次的BOOM和Rocket两款经典RISCV-V处理器芯片中的十余个此前未被人工检测到的功能“bug”。 未来3年内，智维创芯计划陆续实现子系统级智能生成与SoC级一键流片。 “芯片行业的革命不会因为个人意愿发生或避免，我们希望在数字芯片的AGI时代开始时，成为揭开幕布的那家公司。”在王翕看来， 未来芯片需求将高度碎片化，自动化、低成本、敏捷开发将不再是锦上添花，而是芯片企业的刚需 。而智维创芯拥抱芯片AGI时代的思路是，打造用AI设计出更好的芯片，再反哺加速AI训练与推理的正向飞轮。 “如果这个飞轮能转起来，芯片的AGI时代可能就真正到来了，这个行业会被完全重构。未来行业的具体形态现在还很难定论，但已经展现出足够令人期待的想象空间。”王翕说道。
36氪获悉，高危作业领域具身智能公司“旷行科技”近期已完成数千万元市场化第一轮融资（Pre-A轮），由财通资本和商汤国香投资。本轮资金将主要用于算法研发、产品矩阵完善及市场拓展。
36氪获悉，据晶泰科技消息，其深度孵化的AI生物企业“无界进化”（INFevo）已完成数千万元天使轮融资，由顺为资本、红杉中国与松禾资本共同参与。
文｜王欣逸 编辑｜邓咏仪 万格智元团队有这样一些标签：00后、博士团队、埋头搞技术。 CEO王冠博恰好占全了，他现博士就读于清华大学计算机系，是一位00后连续创业者。 其团队相当年轻，规模约20人，其中近90%的成员为00后，大多数为清华、北大等院校的硕博生，也有来自亚马逊、OpenAI、字节跳动等公司的成员。 《智能涌现》独家获悉， 近日，万格智元连续完成两轮五源资本、峰瑞资本参投的数千万元天使轮及天使+轮融资，源合资本担任独家财务顾问 。本轮融资将用于产品研发和市场推广。 在过去，算力上云几乎是必选项。随着Claude Code、Codex、OpenClaw等Agent能力的爆发，Token需求也迎来了一轮爆炸式增长。 王冠博坦言，市面上的所有推理引擎，都不太适合端侧。现有的推理引擎大多关注速度的提升，而忽略了内存的巨大消耗。 在端侧，芯片厂商推出的内存大多不会超过32GB，内存如果过大，其使用场景也会受限。因此，对于厂商而言，他们的诉求是在现有内存条件下，能让自家的芯片推理更快、能搭载的模型更大，且不额外增加硬件的成本。 基于此，万格智元给出了 端侧算力引擎cPilot+智能平台Amis的解决方案，让用户用上便宜好用的Token： 在成本上，让小内存机器能运行上较大的模型，极大降低部署模型所需硬件成本；在性能上，瞄准端侧大模型，而非小模型，给出能解决用户需求的模型本地部署方案。 “在相同内存开销下，有些方案靠牺牲速度、精度等条件，才能在低内存环境里硬把模型跑起来。相比之下，我们的端侧推理方案速度至少快了12倍。”王冠博告诉《智能涌现》。 2025年，他们几乎花了一整年时间做好产品与各个厂商芯片的适配性，彼时，C端对于端侧智能并没有强烈需求。 今年，OpenClaw等Agent工具的爆火，这也让他们看到了To C的可能。 王冠博介绍道，目前万格智元的主要客户为B端芯片厂商，与其合作开发终端硬件，为AI mini PC、AI PC或者AI NAS等产品装上他们的端侧算力引擎及本地的自研龙虾产品，并提供了一套端侧算力优化方案，预装能一键部署模型、聚合API的平台，满足C端客户对大模型本地化部署的需求。 在现阶段，万格智元的商业模式以B端业务为主，并随着B to C的实践，逐步验证和跑通C端的商业模式。 目前，万格智元与多家硬件厂商的合作已进入交付阶段，预计今年将有数万台设备预装出货。公司今年预期营收超千万元。 不做端侧小模型 当下的大模型市场，价格战打的火热。 近日，DeepSeek宣布调整DeepSeek-V4-Pro的API价格，直降75%；雷军也宣布MiMo V2.5系列模型做了价格低调，最高降幅能达到99%。 这背后的共识是，AI真正进入了不少生产力场景，用户希望低成本用上好模型的需求越来越大。 万格智元的想法与之一致，他们瞄准了端侧硬件的能力，让用户在本地就能用上大参数模型，从根本上解决了成本问题——除了硬件成本外，模型本地部署后Token成本为零。 他们从一开始就确定： 不做端侧小模型 ，因为小模型的市场不够大，不够通用； 不做后训练 ，因为一旦云端模型迭代，知识信息会被直接覆盖。 基于这一思路，万格智元推出了 端侧AI推理引擎cPilot 。 cPilot是一个面向底层生态的引擎，是一个介于底层硬件和上层软件之间的中间层，通过自研算法，最大程度压缩模型运行的内存占用，激发出底层硬件的能力。 在一般情况下，一个32GB内存的硬件只能留出8至10GB的空间用于模型推理，在本地仅能部署约4B参数大小的模型。 同样的硬件配置下，基于cPilot算力引擎，端侧能部署的模型参数可以从4B提升至80B。以某硬件厂商客户为例，在使用cPilot解决方案后，每台机器的硬件成本能省下约2000元成本，与此同时，其能部署的模型参数还能提升数倍。 不过，本地部署模型并非万能的解法，端侧的能力始终是有限的。与此同时，用户需求也在发生改变，随着模型能力越来越强，用户渐渐不再盲目追求模型能力，而是按需要调用合适的模型。 基于此，近日，万格智元还推出了 端侧智能平台Amis ，能接入主流Agent工具和模型，也能让用户用上云端算力。 Amis起着API聚合平台以及调度中枢的作用。用户可以直接在Amis上使用OpenClaw、Hemers等Agent工具，灵活接入、切换不同的模型，平台还能对云端以及本地算力自动分配，根据任务的复杂程度等因素进行切换。 其好处在于，用户的需求大多是轻量高频且烧Token的任务，这些在本地即可完成，仅少部分端侧难以解决的复杂任务需要上云。 用户无需为其他模型厂商付费，可以直接在Amis上配置模型，通过端云的调度，大部分简单任务本地即可完成，实现0 Token消耗，仅10%-20%的任务上云，极大压缩了成本。 王冠博称：“我们希望能比较好地切入泛C端的应用场景，Amis的最终目标是，让用户培养出使用平台的生态习惯。” MoE已经够稀疏了，但还有十倍下降空间 王冠博认为，如果是大家都能看清的市场，那么这一定不是初创公司的机会。 在创业之初，在MoE（混合专家模型）影响力还没有那么大的时候，万格智元选择先为端侧的Dense（稠密模型）架构做优化。 彼时不少人认为开源模型的能力比较有限，万格智元在这个阶段做端侧智能，会不会为时尚早。 对此，王冠博选择了大胆去赌用户需求和行业趋势的不确定性。 这包括三件事：一是模型能力，用户会不会只需要能解决需求的模型，而非完全追求质量；二是硬件成本，这也是他们决定攻克的核心壁垒；三是Token用量会不会实现爆发式增长。 聚焦这三个锚点， 万格智元先从如何优化硬件能力、降低模型运行内存切入，在底层硬件、中间层和算法软件上分别进行了全栈的优化。 从软件和算法层面来看，无论是Dense还是MoE，在推理时都只有局部参数被激活。即使是MoE这种已经利用了稀疏结构的模型，仍有约10倍稀疏度的可下降空间。 因此，万格智元设计了一套「动态稀疏化激活算法」，��准确预判在推理过程中模型应该计算和加载哪一部分参数，从而大幅降低实际参数量。 从端侧硬件层面来看，内存、CPU访存、CPU-GPU交互的三大带宽影响着计算机整体性能。面对这三大带宽限制，万格智元建立起一套类似CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构）的调度体系，把硬件层打造成一个端侧大模型推理平台和端侧大模型内存管理系统，还对不同厂商的芯片做出了适配。 据王冠博介绍，在测试时，他们在一台搭载AMD芯片的机器上运行了一个35B参数的大模型，其内存占用为27.6GB；与此同时，在使用cPilot引擎的相同硬件条件下，运行这一模型的内存占用可以压缩至4.7GB。 这也意味着，在不到5GB的内存占用下，用户就可以用上Qwen3.6、Gemma 4等能具备Coding和复杂任务处理能力的大模型。 AI的下半场在端侧 “过去，端侧其实不被大家看好，”王冠博告诉《智能涌现》，“不过，不少投资人和我们聊到，今年整个投资赛道慢慢形成了一个共识，即端侧可能会是未来。” 相比于Agent能力和Token需求的爆发式增长，厂商纷纷下调Token价格的行为几乎是杯水车薪。 万格智元希望端侧能成为下一个计算范式，让用户从「租赁智能」变成「拥有智能」。 从长期来看，他们认为未来的Token的使用类似于现在的WiFi，所有硬件都拥有本地自产Token的能力，将云端拥有的能力全部搬至端侧，端侧的每一台设备都能定点服务周边的所有网络。 目前，万格智元提供的服务仍聚焦于做软件和硬件之间的中间层，不过，王冠博称，这是他们的第一阶段。 到了下一个阶段，他们可能会考虑自研端侧AI硬件。“现在还没有到特别做适合做硬件的阶段。”王冠博如是说。 一方面，芯片侧的技术还没有收敛，目前的GPU适合用于模型训练，但不适合做高效推理。现在下场做硬件反而会把形态固定化，导致后期迭代成本比较高。下一代芯片，如国产的NPU，或许会带来芯片侧的一次大变革。 另一方面，做硬件并非完全依靠技术和工程化能力，更为重要的是供应链能力，“如果是做硬件，我们需要提前10个月左右布局，来打通上下游供应链和市场销售。”王冠博称，“和B to C的客户合作，也能率先抢占生态位。” “AI浪潮在明年会逐渐退去，这个‘退’不是指退场，而是把浪打在了端侧。” 下一阶段的端侧，会出现一个能承载住Token爆发的应用，而他们要做的是为这些应用提供更下游的服务。从长期来看，他们希望把cPilot和Amis打造成在低内存赛道上最完善、能跨平台适用、用户能开箱即用的平台。 欢迎交流～ 36氪旗下AI公众号 真诚推荐你关注
36氪获悉，“易启未来”宣布完成数千万元A轮融资，由同创伟业、优山资本、杭州资本润苗基金等股东联合投资，天使股东网易继续加持。该公司由网易伏羲孵化，聚焦按摩机器人，自研3秒穴位识别算法与六轴机械臂运控算法。本轮资金将用于技术迭代、产品研发与规模化量产，加速海内外市场拓展。
文｜王欣逸 编辑｜邱晓芬 一句话介绍 鲸跃动力成立于2026年，以「数据+模型+末端执行」闭环，提供面向场景、可快速部署的Robo Labor（机器人劳动力），让物理劳动力像AWS算力一样，可订阅、可弹性扩容、开箱即用，替代人类从事高危、繁重、脏乱、重复（Deadly/Difficult/Dirty/Duplicate）的物理作业。 融资进展 近日，鲸跃动力已完成由星海图独家领投的数千万元种子轮融资，深渡资本担任独家财务顾问。 本轮融资将用于团队增长、产品的量产交付、专家技能的研发以及数采运营相关工作。 星海图表示：“具身智能的下半场，拼的是‘数据效率×模型泛化×末端执行’的系统能力。鲸跃动力锚定数据主线，专注在真实场景实现快速交付迭代，与我们追求物理世界数据闭环的理念高度一致。团队兼具数据、模型与交付的稀缺基因，这种团队组合在行业里并不多见，因此我们看好它从高质量数据出发走向全球领先的具身智能应用先锋。” 产品及业务 鲸跃动力瞄准To B市场，围绕数据，专注在真实场景实现快速交付迭代，提供了「数据+模型+末端执行器」的软硬件一体化解决方案。 在海外，Sunday、Generalist AI、Genesis AI等公司的实践，验证了数据是具身智能规模化落地的第一性原理，并收敛在了「Ego-centric+UMI」，即「第一人称视角+通用操作接口」的数据方案。 鲸跃动力创始人李广宇认为，过度追求超大模型的复杂度没有必要，只需在真实数据、场景化模型、末端执行形成闭环，即可快速实现工程化交付与规模化落地。 因此，鲸跃动力采用了 「数据采集能力+模型能力+灵巧操作深度认知」 模式，实现具身智能在场景中的落地。 鲸跃动力的核心壁垒主要体现在以下三个层面： 1. 自研Ego-centric+UMI数据采集系统： 能实现亚毫米级位姿定位与亚毫秒级多源时间同步，覆盖视觉、力觉、位姿与环境交互信号，并在端侧实时场景理解分析，保证数据质量。 2. 百万小时数据管线与人类在环策略： 建立数据管线，具备百万小时级清洗、标注、分析能力。通过大规模真实数据覆盖复杂工况，同时引入Human-in-the-Loop（人类介入决策）范式，通过人工的即时纠偏能力，保证机器人在Day 1可用的前提下持续进化。 3. 自研3D世界模型和专家技能： 包括深度空间理解与精准移动操作能力，并在数据底座之上构建高保真物理认知引擎。基于这一模式，机器人不只是做到“识别物体”，还能做到理解重力、摩擦、形变趋势与交互边界，真正实现从“感知-执行”到“认知-预测-自适应”的范式跃迁。 △鲸跃动力的数据采集可视化，图源：企业提供 据介绍，鲸跃动力的业务模式也得到了客户和产业方的认可，以物料搬运装卸（Material Handling）的应用场景为例，客户可以将机器人无缝嵌入现有的业务流，实现室内外全场景自主移动、高精度搬运与柔性装卸、标准载具操作等能力，切实解决行业痛点。 目前鲸跃动力已和制造和物流行业的多家头部企业开展了合作，推动其产品在多个场景落地。 团队介绍 鲸跃动力CEO李广宇博士毕业于美国南加州大学（USC）电子工程系，曾任北京人形机器人创新中心具身数据与灵巧操作负责人，从0到1搭建灵巧操作与具身数据团队，主导RoboMIND多模态具身数据集、具身智能体“慧思开物”等标杆项目，在数据与模型层面有丰富的积累；此前在滴滴、轻舟智航主导构建百万级自动驾驶数据闭环与仿真系统，兼具具身智能与自动驾驶双重产业实战经验。 △鲸跃动力创始人兼CEO李广宇博士，图源：企业提供 核心团队覆盖数据、模型、硬件、软件、全球化商务全链条，由来自极智嘉、新石器、轻舟智航、北京人形、理想、小米、滴滴等头部企业的核心骨干组成。团队成员毕业于USC、清华、浙大、中科大等顶尖高校，在机器人学、强化学习与多模态大模型领域具备深厚积累，还拥有RoboMaster等顶级赛事冠军。 团队具备丰富的海外研发、合规认证与本地化部署经验，拥有从前沿研发到万台量产、百万级数据交付的完整落地能力。 Founder思考 一家公司必须成为细分领域的最优解，才能长期赢得竞争。 To B的残酷性在于，有一台能跑的机器人是不够的，有一台单位经济模型（UE）为正的机器人也不够。必须成为细分领域的最优解，才能长期赢得竞争。 产品能真正落地的关键在于：企业高度了解现有工作流，能将产品严丝合缝嵌入业务链条，并在人力消耗最大、ROI最显性的环节下刀，硬件设计需要接地气，数据采集敢于野蛮生长，才能逐渐跑通场景、价值验证、数据回流与产品迭代的闭环。 场景型机器人公司会成为未来的赢家。 目前，行业壁垒正从单点算法转向系统能力，企业核心的竞争点在于：一是“单位泛化能力的数据成本”，二是“场景规模化部署密度”。 数据效率决定了我们能否以极低的边际成本，将机器人的操作能力泛化至新物料、新载具与新场地；落地密度则决定了能否在单一场景内形成规模效应。 未来的赢家，会是那些能用最精准数据撬动最大泛化边界、并用最高密度占领核心场景的“场景型机器人公司”。 机器人领域的标准化产品公司正在涌现。 目前，硬件供应链日趋成熟，数据基建规模化，大模型、Agent能力爆发，新的AI驱动范式有望让机器人公司从传统“项目制定制集成”转向“标准化产品公司”。 让机器人企业能够以产品化的思维定义硬件、以Agent的逻辑交付价值，在垂类场景中将智能化做到极致，配合标准化硬件与清晰的产品定义，完全有能力实现高爆发、规模化的商业出货。 鲸跃动力想要的生态位是：数据+应用。 全球产业对柔性、低成本、高可靠物理劳动力的需求从未衰减。 具身智能将重演自动驾驶的演进轨迹，从早期Robotaxi（无人驾驶出租车）的尝试，到辅助驾驶的规模化量产，再到无人配送、干线物流、矿卡等垂直场景的延伸。对具身智能而言，其也将延续验证期、工程收敛期到商业爆发期的路径发展。 鲸跃动力在打造一个生态友好的通用的技能平台，我们擅长数据驱动、闭环以及落地部署的环节，更关注“末端执行器+技能”的组合价值，我们希望客户在接上硬件、打通系统和传感器之后，直接调技能就能解决需求。 封面来源｜企业提供 欢迎交流～ 扫码加入「智涌AI交流群」
36氪获悉，智能眼镜企业“众见科技”已完成数千万元三轮融资，投资方为韶音、高秉强教授旗下高锋耐心基金、昊辰资本、SEEFund、上市公司光峰科技、高秉强教授个人等，此次融资主要用于研发推进，目前初代产品已完成落地。奇域资本将担任独家财务顾问。
36氪获悉，宠物大模型健康公司“绮算法”、智谱“Z计划”生态企业，近日完成数千万元融资，投资方为启赋资本与聚恒创投。本轮资金将主要用于产品迭代、模型能力深化及市场拓展。
36氪获悉，“北辰航天”近日完成数千万元天使轮融资，由云启资本独家投资，翊荣资本担任长期独家财务顾问。此次融资完成后，北辰航天将进一步扩充产能，建设约2000平方米研发与生产场地，并完善相关设备配置。
36氪获悉，“星识科技”近日连续完成天使+轮和天使++轮融资，累计金额达数千万元。两轮融资分别由高秉强教授旗下高锋耐心资本和蓝驰创投领投、松禾资本跟投，老股东清水湾二期基金及奇绩创坛持续加注。本轮资金将主要用于智能影像核心技术研发、新品矩阵打造和产品体验的迭代优化，以及生产体系与供应链能力建设。
文 | 阿至 36氪获悉， 低空出行产品研制商「维新宇航」已完成数千万元天使+轮融资，本轮融资由策源资本领投、金舵投资跟投， 资金将主要用于加速公司首款主力机型 Vector 5的研发迭代、首飞测试与适航取证进程。 维新宇航成立于2023年，是36氪长期关注的企业，其专注于大载客量、大载重eVTOL/eCTOL产品的研发及制造。 加上6个月前连续完成的种子轮、天使轮，目前维新宇航已完成三轮融资，累计资金交割总额超亿元人民币。 现阶段，维新宇航的 主力机型Vector 5为一款7座3吨级纯电复合翼eVTOL ，该机型专注于应急救援和医疗急救等民生刚需场景，最大起飞重量为3180kg、最大载荷为680kg，最大航程300km、最高巡航速度为 250km/h，全尺寸样机已于去年6月正式下线。 Vector 5全尺寸样机 据维新宇航创始人兼CEO何威介绍， 今年3月底，维新宇航完成了Vector 5全尺寸框架机的首飞。 所谓框架机，是指将整机所需的电机、电控、电池、飞控等全部设备集成在1:1全尺寸的飞机骨架上进行联调测试，避免反复拆装口盖的繁琐步骤，在提高测试效率的同时也能够减少结构磨损。 据悉，维新宇航上半年已完成数十次框架机的试飞联调，为Vector 5全尺寸样机的7月首飞做准备。 在适航取证方面，去年12月8日，中国民用航空西北地区管理局正式受理了Vector 5的型号合格证（TC）申请，其整机及核心子系统同步进入适航审定流程。按照公司发展规划， 其首款载货版Vector 5有望在2027年底完成取证 ，这也意味着维新宇航进入适航冲刺的关键窗口期。 除了集中资源推进Vector 5的技术成熟度提升和适航进程，何威也指出，公司的二代机型，11座3吨级固定翼eCTOL——Vector 11的研发也在同步推进中，该机型的全尺寸样机有望在今年底正式下线，这也将进一步完善维新宇航从3吨级到更大运力级别的产品谱系建设。 据介绍 ，维新宇航接下来将重点围绕飞行控制技术、快充配套技术、低空通信技术这三大核心科研方向做投入， 在航空关键技术上形成持续突破，做到自主可控，配合外部供应链体系建设的进一步完善，推动产品从工程样机阶段稳步迈向商业化交付。 “主机厂的核心竞争力在于系统定义与集成能力。”何威强调，“航空产业专业度划分更细、适航要求的颗粒度更高，我们聚焦结构定义与系统整合，航空器核心的算法、控制、总体结构必须要自研，而电机、电池等硬件则会选择外采，发挥产业协同的优势，把专业的事交给优质的合作伙伴去完成。” 事实上，通过“缩比机先行验证+供应链体系协同+全尺寸机工程化落地”的研发路径，维新宇航在降低早期研发成本、提高测试效率的同时，其1:4缩比机在研发初期也承担了技术验证与交付客户定制化需求的双重角色。据悉，该板块订单在2025年已累计实现了千万级营收。 但何威也强调，“接下来，随着全尺寸飞机研发进入高强度阶段，团队资源将向全尺寸飞机集中，缩比机业务的增长不是当前重心。 我们今年会下线两到三架全尺寸飞机，陆续在不同的场景和工况下做大量测试，这是今年比较大的工作项。 ” 换句话说，营收数字并不是今年公司的考核指标。 事实上，低空经济行业目前仍处于“技术验证加速+适航取证冲刺”的投入期，而非规模化交付的产出期，这意味着对eVTOL创业公司而言， 现阶段能够更快、更稳地完成技术和飞行验证、走完适航审定流程，远比做出几百万收入更能决定其行业位次和生存概率。 而从资本市场的估值逻辑来看，现阶段投资eVTOL的机构，更看重的是远期的万亿级市场空间和生态卡位，而非短期现金流。因此，行业投入期的核心竞争指标更多聚焦在技术迭代速度、适航进度、资金储备和团队工程能力。谁先拿到三证、谁先建立量产和供应链壁垒，谁就能在2030年后的规模化竞争中占据主导地位。 何威提到， 维新宇航预计将在2028年实现量产，目前公司有100架左右意向订单，除了国央企和地方客户，还有三分之一的业务需求来自海外。 未来随着团队对海外意向采购方需求的持续挖掘，全球化业务的占比有望进一步提升，考虑到适航认证的友好度，中东和东南亚将会是优先级更高的拓展区域。 整体来看，2026年一级市场对低空领域的关注度仍在提升，上半年不乏大额融资出现，头部厂商开始冲刺上市，梯队分化加剧，差异化竞争成为关键。 在这样一个决定行业未来座次的关键分水岭，何威希望维新宇航能够成为低空领域的“优质新势力”——找准差异化赛道，以更低的研发成本和更明确的节奏切入。小步快跑，在每一个时间节点上用更低的成本完成技术验证，把差异化的机型尽早推向市场。 “2027年是一个关键节点，行业整体（eVTOL公司）可能会收窄到10家以内，我们的目标是今年成为行业头部，做好充足的资金储备参与后续竞争，持续向第一梯队迈进。”何威补充道。 据悉，维新宇航新一轮融资也正在进行中。 投资方观点 策源资本表示：eVTOL产业正从技术验证迈入规模化商业化关键周期。维新宇航充分发挥后发优势，初步构型符合适航标准，已实现型号合格证 TC 申请受理，快速迈入适航审定核心阶段。作为投资方，我们将充分发挥航空航天领域的投资布局与产业资源整合优势，赋能企业深耕核心技术自研攻关，协助推进适航取证与商业化落地进程，助力国内低空经济产业生态高质量发展。
文 | 张冰冰 编辑 | 阿至 36氪获悉， 北京纯锂新能源科技有限公司（以下简称「纯锂新能源」）近日宣布完成数千万元Pre-A+轮融资，投资方为亦庄国投，云道资本担任独家财务顾问， 资金将用于产品研发、市场拓展及产线落地。 「纯锂新能源」成立于2022年5月，聚焦全固态电池研发，通过自研复合电解质及超临界包覆工艺，破解全固态电池核心固固接触难题。2023年4月在北京亦庄建成小试线，量产10Ah全固态电芯；2023年5月在河南兰考县国电投新能源产业园启动建设500MWh规模量产线；2024年10月实现50Ah全固态电芯量产。 「纯锂新能源」于2025年推出第一代固态电池，全固态产品平均失重率0.023%， 产品通过第三方国家标准实验室安全认证（CNAS）GB/T36276-2018 检测，目前正优先推进储能场景落地，并在低速动力等方向开展验证，为后续进入更广泛动力电池市场积累工程与商业化基础。 一、自研材料及超临界包覆技术，破解固固接触难题 固态电池凭借更高能量密度与本征安全，被视为下一代电池的终极方案。但由于固态电解质与电极之间难以像液态充分浸润，导致容量衰减，固固接触难题始终是固态电池量产的核心难点。 围绕固态电解质的解决方案，目前行业主要分为硫化物、氧化物、聚合物三大技术路线，多家汽车及头部电池厂商投入研发，三大技术路线各有优劣：硫化物离子电导率高，但对空气极度敏感，生产条件苛刻、成本高昂；氧化物稳定性好、耐高压，但刚性强、界面接触差；聚合物柔性佳、易加工，但室温离子电导率过低，需加热才能工作。车规级全固态电池的量产仍在攻坚阶段。 「纯锂新能源」第一代全固态电池采用自研的有机-无机复合固态电解质，通过超临界包覆工艺，将固体电解质进入超临界流体状态，实现与正负极的深入接触，达到类似电解液浸润效果，解决固固界面接触难题。 「纯锂新能源」产线 「纯锂新能源」创始人杨帆进一步介绍，复合电解质是氧化物和聚合物的复合，既具备聚合物的柔韧性、易加工、成本低等优势，又具备氧化物离子电导率高、性能好的优势。但要把聚合物和氧化物结合非常困难，「纯锂新能源」自研三元共聚的聚合物材料和新型氧化物材料，才实现了更好的连接和性能效果。 区别于混合固液相变反应的化学过程，「纯锂新能源」超临界包覆技术是一个物理化学复合过程，让材料先在一定的温度压力下进入超临界状态，更均匀地进入颗粒材料的缝隙里，实现均匀的包覆。杨帆指出，更重要的是，超临界包覆技术研发的固态电池在实际使用中不需要升温或加压，成为固态电池商业化落地的重要基础。 目前，「纯锂新能源」第一代全固态电池用磷酸铁锂正极和石墨负极，能量密度约为180-190Wh/kg，即将更新的固态电池产品能量密度可达200Wh/kg以上，循环寿命达到6000-8000次，倍率性能在1C以上 ，能满足日常两轮车、低速动力或储能等业务需求。 对于市场关心的固态电池价格问题，杨帆介绍，「纯锂新能源」成本已经大幅降低，基本具备市场竞争力。成本降低的核心在于原材料成本低、工艺优化后产品良率高，随着生产规模的扩大，成本还有进一步下探的空间。 二、以储能市场为优先切入方向，逐步拓展动力场景 研究机构EVTank联合伊维经济研究院发布的《中国固态电池行业发展白皮书（2025年）》预计，全固态电池将在2027年实现小规模量产，到2030年将实现较大规模的出货，到2030年全球固态电池出货量将达到614.1GWh，其中全固态的比例将接近30%。 在固态电池大规模市场化应用之前，「纯锂新能源」选择优先切入储能市场，并同步推进低速电动车等动力场景验证，更快速实现产业化，做出产品打入市场。“一方面，可以检验我们的市场能力和工程能力；另一方面，能创造资金流。在此基础上，我们不断迭代产品。”杨帆总结。 在储能领域，储能电站重资产和分布式布局的特性，对安全性提出了很高要求，固态电池的安全性优势较为突出，同时，在当前全固态电池仍处于产业化早期阶段的背景下，储能市场也更适合作为优先商业化验证场景；循环性能优势可以进一步延长使用寿命、降低全生命周期成本。 目前，「纯锂新能源」与国电投、国家电网、京能集团等合作的项目都已开始落地。 「纯锂新能源」产线 低速电动车领域，「纯锂新能源」2025年6月启动“北京亦庄两轮电动车换电工程示范项目”，选择封闭的商超配送场景作为试点，投入1500个全固态电池、1000台合规车辆、100个安全换电柜体、1个试点数据采集管理及运营平台。 杨帆介绍，为了评估固态电池运行效果，固态电池上安装了大量传感器，项目试点运行3个月后，对循环数据、电压情况、温度情况，以及循环后的充放电情况、衰减情况进行了全面评估测试。对于评估效果，杨帆认为至少能打90分：“各方面安全性都非常好。在使用过程中，续航能力也有显著提升，原来大家换电的电池续航也就三五十公里，现在最高能做到100公里，骑手的体验非常好。” 在高速动力电池方面，纯锂新能源已经开展高速电摩产品的开发并逐步投放市场，同时已与头部乘用车及商用车企业开展固态动力电池产品联合研发，将纯锂有机无机复合固态电解质技术及固态电池方案引入现有的新能源汽车平台，提升汽车安全性及续航里程。 2026年，「纯锂新能源」将优先聚焦储能市场商业化，并同步推进低速电动车等动力场景验证，同时研发更高能量密度产品，用于未来更广泛动力电池及消费级无人机、机器人、便携式储能等产品方向。 高工锂电发布的《2025中国固态锂电池产业链发展蓝皮书》预计，2027年（或2028年）至2030年间，行业将集中建设GWh级产线，到2035年全球固态锂电池出货量有望超过900GWh。 「纯锂新能源」目前500MWh量产线已达产，正推进GWh级产线建设，预计2026年投产，投产后产能在1GWh以上。 伴随产能提升和市场拓展，「纯锂新能源」2026年将实现营收破亿。 36氪未来产业 「36氪未来产业」持续关注城市发展、产业转型和创新创业项目落地。寻求报道可邮箱联系[email protected]或扫码联系。 此外，36氪正式推出《36氪企业投资指南内参》，依托在经济圈产业群、区域重点推进规划与招商领域的深厚积累，36氪通过提供深入详细、更为及时、独家专有的全面信息服务，为政府部门提供高效、精准的产业项目内参；助力项目方匹配产业资金、链接关键人脉、快速融入新的产业生态。 本文来自微信公众号 “36氪未来产业” ，作者：张冰冰，阿至，36氪经授权发布。
36氪获悉，近日，专注于具身智能仿生扑翼机器人的 “鹰瞰智翼”宣布，公司已完成Pre-A轮数千万元融资，本轮投资方为元禾原点。此前，鹰瞰智翼已连续完成两轮融资，累计融资金额达数千万元。本轮资金将主要用于核心技术研发、流体仿真引擎迭代、消费级与产业级产品矩阵完善及商业化落地拓展。
文 | 张冰冰 编辑 | 阿至 36氪获悉， 武汉天石科丰新能源科技有限公司（以下简称「天石科丰」）近期宣布完成数千���元pre-A轮融资，由元禾原点领投，天泓投资跟投，启辰资本担任长期财务顾问 ，本轮融资将主要用于产品研发及百吨级产线落地。 「天石科丰」成立于2022年12月，聚焦于硫化物固态电解质粉体材料研发和生产，技术孵化于武汉理工大学和德国吉森大学，开发出空气稳定性良好且室温离子电导率达12 mS/cm的硫化物电解质粉体，室温离子电导率达3mS/cm、厚度20μm的LPSCB基复合电解质膜。 作为硫化物固态电池上游粉体材料供应商， 「天石科丰」已触达头部电芯客户和国内外40多所顶尖高校，建成吨级产线，预计2026年落地百吨级产线并实现破亿元营收。 一、性能突破，实现高电导率与空气稳定性兼得 「天石科丰」创始人兼首席科学家王硕为武汉理工大学副教授，研究硫化物固态电解质及全固态电池10年，申请相关专利十余项。 在回顾公司创立历程时，王硕表示，固态电池市场需求倒逼了粉体材料的研发，“当时一家硫化物全固态电芯研发企业在市面上找不到合适的高导电率的粉，我们在学校研发的小批量产品测试效果很好，为了进一步扩大生产规模，成立了「天石科丰」。” 硫化物电解质是固态电池技术的主流路线之一，其核心优势在于拥有可超越传统液态电解液的超高离子电导率，并且具备良好的机械延展性，可以更好解决固态电池的电解质固-固接触难题。然而，硫化物电解质的安全性、稳定性、成本问题成为其规模化和商业化的主要障碍，也对上游材料提出了更严苛的要求。 王硕介绍，「天石科丰」通过材料掺杂、包覆、新体系开发等手段，来提高硫化物电解质粉体的性能。 在离子电导率提高方面，主要通过原料选型和配比，通过阴离子高熵策略来提高离子电导率，「天石科丰」LPSCB 硫化物电解质粉体冷压离子电导率达到13 mS/cm，热压后硫化物陶瓷片电导率达到25 mS/cm。 稳定性方面，通过软硬酸碱理论以及包覆策略，研发稳定性改良产品并获得专利授权，实现保证高离子电导率的同时改善空气稳定性。 「天石科丰」硫化物电解质粉体材料 此外，「天石科丰」研发出无定形体系产品，加工性能好易成膜，且对锂金属负极稳定。同时，可以实现不同粒径的粉体生产，最小粒径可达到300nm，可以提供干法中小粒径产品。 成本方面，「天石科丰」从装备、工艺、原材料三个层面进行优化，“原材料方面，我们有比较严格的供应链管理，追求的是原材料和工艺都越简单越好，因为越复杂的工艺越难以量产。我们开发的快速混合和热处理工艺，相对来说更省时、省能耗。”王硕总结。 针对未来的价格下降空间，王硕认为， 目前原材料硫化锂产能有限，未来随着全产业链量产，成本还有进一步下降的空间，带动整体下游产品价格下降，未来硫化物电解质可以做到固液同价。 二、紧跟客户节奏，落地百吨级产线 固态电池的落地时间是行业的关注重点，此前，中国科学院院士欧阳明高在媒体发布会中提出：今年年底至明年，全固态电池测试车将陆续面世，但真正实现规模化量产，仍需要3—5年时间。 围绕全固态电池产业化，欧阳明高将技术演进划分为三代：2025—2027年为第一代，主攻石墨/低硅负极硫化物电池，目标能量密度200—300Wh/kg，核心任务是打通全链条技术；2027—2030年进入第二代，以高硅负极实现400Wh/kg能量密度目标，面向下一代乘用车；2030—2035年迈向第三代锂负极技术，冲击500Wh/kg的超高能量密度。 按照目前普遍的行业预期，固态电池上游材料的放量仍需时日，「天石科丰」的商业化拓展思路是“跟着客户走”。王硕认为，固态电池上游企业一定要紧紧跟着客户一起成长，这要求企业具备很强的研发实力和工程化能力，有新的需求可以随时配合，共同推进产品的研发。 目前，「天石科丰」已经触达一批头部汽车和电芯客户，已实现了数吨级硫化物电解质批量出货。 基于此，「天石科丰」持续根据客户需求和研发进展，进行产能的匹配和建设。 2025年，「天石科丰」落地十吨级产线，2026年将向百吨级产线扩张，目前已建成年产60吨产线，年底达到200吨，明年向千吨级拓展。 在此过程中，「天石科丰」将通过现有产线工艺优化、新产线建设同步推进的策略，保证产品及供应稳定性。 此外，「天石科丰」计划今年加大研发力度，广泛招聘高校研发人才，提升研发实力，一方面提高产品品质，另一方面提升产线建设能力。同时，在新型粘合剂和卤化物方面进行布局，目前已有初步成果，后续会朝平台化公司发展，针对全固态材料持续投入研发。 王硕介绍，「天石科丰」目前已实现盈利，根据目前客户订单情况，2026年有望实现营收破亿元。 36氪未来产业 「36氪未来产业」持续关注城市发展、产业转型和创新创业项目落地。寻求报道可邮箱联系[email protected]或扫码联系。 此外，36氪正式推出《36氪企业投资指南内参》，依托在经济圈产业群、区域重点推进规划与招商领域的深厚积累，36氪通过提供深入详细、更为及时、独家专有的全面信息服务，为政府部门提供高效、精准的产业项目内参；助力项目方匹配产业资金、链接关键人脉、快速融入新的产业生态。 本文来自微信公众号 “36氪未来产业” ，作者：张冰冰，阿至，36氪经授权发布。
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。