忆生科技获数亿天使轮，打造机器人记忆系统

在人工智能领域，机器人技术正迎来新的突破点。近日，由香港大学计算与数据科学学院创始院长马毅教授领衔创立的忆生科技（TranscEngram）宣布完成数亿元人民币天使轮融资。这笔资金将主要用于研发可解释具身控制大模型、建设多模态动作交互数据平台，并加速在深圳前海和上海张江的研发中心建设。

忆生科技的核心技术在于其创新的“大脑+小脑”统一架构。该架构模仿人类的感知机制，通过视觉记忆获取环境物理模型进行推理，同时利用肌肉记忆优化运动控制策略。这种设计使得机器人能够像生命体一样，在动态环境中持续学习和进化。

"当前的大模型本质上是静态知识的百科全书，缺乏自我验证和纠错能力。"马毅教授指出，真正的智能应该建立在感知-预测-交互的闭环反馈之上。忆生科技的解决方案正是基于这一理念，通过构建世界模型的记忆学习机制，让机器人具备了跨场景、跨任务的泛化能力。

在实际应用中，忆生科技的技术展现了显著优势。相较于传统视觉语言模型（VLA），其基于记忆的生成式小脑架构在多任务平均表现上提升3倍以上，单一模型完成多项任务的成功率超过95%。更重要的是，其核心记忆机制不与机器人本体强耦合，能够捕捉任务背后的物理与语义结构，实现跨不同机械臂、夹爪等设备的技能迁移。

"我们正在构建一个可以自我纠错、持续进化的具身智能系统。"联合创始人杨言超表示，这一技术突破将极大降低机器人部署成本，使其能够快速适应新任务和新环境，真正实现"看一次就会"的学习能力。

在商业化路径上，忆生科技已经规划了四大产品矩阵：EngramTeleOp智能真机遥操数据采集系统、EngramEgo执行者视角运动数据采集系统、EngramControl智能运动记忆控制系统以及EngramNav环境记忆与导航系统。这些产品将覆盖从数据采集到任务执行的完整链条，为机器人在高端服务领域的应用提供全面支持。

目前，忆生科技正重点布局高端酒店服务场景，计划切入制卡、洗衣房洗叠、衣物配送、客房整理等标准化环节，打造完整的自动化服务闭环。随着技术的不断成熟和应用场景的拓展，忆生科技有望成为推动下一代机器人技术发展的关键力量。

"我们的目标是赋予机器自主智能，辅佐人类探索未知。"马毅教授表示，忆生科技的技术不仅将改变机器人行业的现状，还将为人工智能的发展开辟新的方向。