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印奇掛帥階躍星辰:大模型「季后賽」進入物理世界

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APPSO 獲悉,階躍星辰近日完成了超 50 億元人民幣 B+ 輪融資,參與機構(gòu)包括上國投先導(dǎo)基金、國壽股權(quán)、浦東創(chuàng)投、徐匯資本、無錫梁溪基金、廈門國貿(mào)、華勤技術(shù)等產(chǎn)業(yè)投資方。騰訊、啟明創(chuàng)投、五源資本等老股東進一步跟投。

值得注意的是,這筆融資超過了月之暗面前不久宣布的 5 億美元 C 輪,刷新了過去 12 個月中國大模型賽道單筆融資的最高紀錄,甚至超過了智譜和 MiniMax 兩家公司 IPO 的募資額。

最近一個月以來 AI 資本新聞此起彼伏:Manus 被 Meta 收購,月之暗面楊植麟高調(diào)表示「不缺錢」,智譜和 MiniMax 先后在港敲鐘「上岸」。今天,階躍這筆融資,再次攪動了 AI 賽道躁動的神經(jīng)。

對比之下,階躍前往的方向略有不同:當其他大模型玩家追尋確定性、抓住窗口期 IPO 上岸的同時,階躍星辰拿著這筆重金。選擇了一條更重、更慢的路:物理世界。

路線沒有對錯,但業(yè)內(nèi)的判斷已經(jīng)成為共識:大模型競爭的常規(guī)賽已經(jīng)結(jié)束。過去兩年比拼的是參數(shù)量和 token——但從 2026 年開始,季后賽將圍繞新的核心命題展開:

人工智能如何走出數(shù)據(jù)中心,進入真實世界,接管更多的物理終端。


穿越周期的人與公司

APPSO 認為,在融資之外,更值得關(guān)注的是人事變動。

一位來自「上一個 AI 周期」的關(guān)鍵人物,正式走到了臺前: 千里科技董事長印奇。

印奇早已深度參與階躍星辰的戰(zhàn)略規(guī)劃,此次也獲得了一個新身份:階躍星辰董事長,全面負責公司戰(zhàn)略與產(chǎn)業(yè)落地,與現(xiàn)有團隊形成正和互補。

在此之前,階躍團隊配置的特點是技術(shù)能力強,產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗稍弱:

CEO 姜大昕是前微軟全球副總裁和微軟亞洲互聯(lián)網(wǎng)工程院首席科學(xué)家,負責過必應(yīng)搜索的研發(fā),這意味著他不僅懂技術(shù),也有將 AI 產(chǎn)品化落地到全球級大流量產(chǎn)品的經(jīng)驗,去年他成為了 唯一來自中國大模型初創(chuàng)公司的 IEEE Fellow ;

首席科學(xué)家張祥雨是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域基石論文 ResNet 的四位作者之一,對業(yè)界貢獻不言而喻;

CTO 朱亦博曾任 Google Cloud GPU 產(chǎn)品技術(shù)負責人,直接支持 Anthropic,更早之前在字節(jié)負責 AI Infra 建設(shè),是國內(nèi)少數(shù)有萬卡集群從零構(gòu)建實戰(zhàn)經(jīng)驗的工程師。

這支團隊用兩年的時間殺出了「百模大戰(zhàn)」,躋身中國大模型第一梯隊。今天的階躍,是國內(nèi)少數(shù)幾家仍在堅持預(yù)訓(xùn)練、探索基座模型更高智能上限的初創(chuàng)公司,且擁有類型最全的模型矩陣。

但技術(shù)領(lǐng)先不等于商業(yè)成功。當大模型競爭更加白熱化的下半場,模型性能已經(jīng)無法成為市場偏愛的唯一理由。如何讓大模型進入真實應(yīng)用場景、產(chǎn)生商業(yè)價值,成為新的分水嶺。

一家公司想要穿越周期,需要懂得如何穿越周期的人。印奇正是階躍需要的那塊拼圖。

10 多年前「深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」還是熱詞,研究者們首次意識到自己的研究和能力對于業(yè)界的巨大效用。2011 年,印奇和幾位清華姚班同學(xué)共同創(chuàng)辦曠視科技。

在中國 AI 創(chuàng)業(yè)者中,印奇是少有的「兩棲物種」。與月暗、智譜等純粹的學(xué)術(shù)派創(chuàng)始人,以及梁文鋒等量化背景創(chuàng)始人不同,印奇最大的標簽是「落地經(jīng)驗/能力」。曠視 IoT 業(yè)務(wù)服務(wù)國內(nèi)超 100 座城市,業(yè)務(wù)拓展至全球十多個國家地區(qū),AIoT 平臺終端接入規(guī)模達到億級。


印奇

印奇的名字近幾年不常被 AI 圈人士提起,但確實沒多少人比他更懂 AI 下一個周期的核心敘事:

大模型不止于學(xué)術(shù)論文和榜單排名,它必須進入物理世界,形成閉環(huán)。

這也解釋了階躍 all in 拓展模型邊界之外的另一條主線:推動大模型進入手機、汽車等消費終端。數(shù)據(jù)顯示,階躍已與中國六成頭部智能手機品牌深度合作,模型裝機量突破 4200 萬臺,覆蓋 OPPO、榮耀、中興等品牌,日均服務(wù) 2000 萬人次。

在汽車領(lǐng)域,階躍與千里科技、吉利達成深度合作,將端到端語音模型集成到 AgentOS 智能座艙中。吉利銀河 M9 上市 3 個月銷量接近 4 萬輛;按照階躍的規(guī)劃,其車載模型今年的裝車量目標在百萬輛級別。

印奇在階躍草創(chuàng)階段就深度參與公司的戰(zhàn)略規(guī)劃,陪跑至今。如今印奇的正式加入,意味著他本人長期布局的「AI+終端」戰(zhàn)略,通過階躍得以加速,進入全面執(zhí)行階段。

其本人旗下業(yè)務(wù)的組合,難免令人聯(lián)想到 Elon Musk 的 xAI 和特斯拉/Optimus 組合:一個提供靈魂,一個構(gòu)成身體。

聚焦多模態(tài):進入物理世界的唯一門票

為什么「AI+終端」必須押注多模態(tài)?

從純技術(shù)維度來看,多模態(tài)能力是大模型進入物理世界的「感官系統(tǒng)」。如果大模型是一個智能體,文本只是符號邏輯,多模態(tài)才真正構(gòu)成眼睛、耳朵和嘴巴。只有具備多模態(tài)能力,AI 才能真正感知并融入人類的真實生活。

進一步看,實現(xiàn)這種感知能力有兩條路徑:一條是行業(yè)主流的「外掛」模式,即先進行視覺編碼,再交給語言模型理解。這種方式雖然簡單,但就像給盲人配個解說員,信息在轉(zhuǎn)化中必然發(fā)生損耗、延遲。

而階躍堅持的是「原生多模態(tài)」路線,直接從圖文交錯語料出發(fā),進行端到端訓(xùn)練。這種模式不受拼接架構(gòu)的局限,實現(xiàn)了更原生、自然的多模態(tài)理解和生成,讓 AI 能夠模仿人類的方式,去理解物理世界的因果邏輯。

除了視覺之外,這種「原生性」在階躍的音頻模型上同樣有所體現(xiàn)。比如,最新的 Step-Audio-R1.1 通過 MGRD(模態(tài)錨定推理蒸餾)技術(shù),讓模型生成純粹基于升學(xué)特征的推理鏈,解決了音頻模型「思考越多錯越多」的問題,生成效果在權(quán)威榜單 Artificial Analysis 上取得全球第一的成績。


目前階躍已經(jīng)將第二代音頻大模型裝車,當你在車內(nèi)說「我有點冷」,傳統(tǒng)智能座艙將語音轉(zhuǎn)文字,識別關(guān)鍵詞,再執(zhí)行預(yù)設(shè)指令;而新一代座艙能結(jié)合語調(diào)、情感、環(huán)境噪音等信息,推測用戶的真實需求,而非簡單的關(guān)鍵詞匹配——比如,當你開著車門說冷,可能只需要關(guān)上車門就好。

這種對原生多模態(tài)的堅持,并非跟風(fēng)。早在 2023 年成立之初,階躍就確定了語言大模型與多模態(tài)大模型同步研發(fā)的并行戰(zhàn)略。

這條道路沒有捷徑的,而階躍的選擇也為今天「AI+終端」的爆發(fā)埋下了伏筆。

從理解世界到主動交互

原生多模態(tài)是為了讓大模型「理解世界」,而走向物理世界的下一步需要大模型學(xué)會「與世界交互」。

于是階躍在 VLA(視覺-語言-動作)架構(gòu)上深耕至今。其意義在于,讓 AI 能看、能聽,更能像人一樣,在數(shù)字或物理環(huán)境中具備決策與執(zhí)行能力。

為了實現(xiàn)這一理念,階躍推出了業(yè)內(nèi)首款可真正部署的開源 GUI 系列模型 Step-GUI。其中,40 億參數(shù)量的端側(cè)版本 Step-GUI-Edge 展現(xiàn)出極強的「以小搏大」能力,在主流基準測試中甚至能夠超越 8 倍于其參數(shù)規(guī)模的模型。這意味著即便在消費級終端的算力受限情況下,大模型也能從容處身其中,變身為具備讀屏和代操作能力的智能 agent。這也意味著所有手機廠商都能基于這套能力,開發(fā)類似于豆包手機助手的功能。

這種從感知到動作的進化,已在大規(guī)模商業(yè)落地中得到了認證。在手機終端上,階躍被認為是最懂 AI 手機的大模型廠商。據(jù) APPSO 了解,目前階躍已于已于國內(nèi) 60% 頭部手機品牌達成深度合作,覆蓋 OPPO、榮耀、中興等品牌旗艦機型。


今天,市售手機的 AI 功能早已超出了去年「對話框」的范疇,開始深入到系統(tǒng)層面,比如 OPPO 的「一鍵問屏」、榮耀的「拍照問」、中興的「長輩 AI 助手」等功能——大模型不僅能看懂屏幕、生成內(nèi)容,還能跨應(yīng)用完成復(fù)雜任務(wù)。

IDC 數(shù)據(jù)顯示,2026 年中國市場 AI 手機滲透率將突破 50%,每兩臺中就有一臺具備系統(tǒng)級的原生 AI 能力。


對于「大模型競賽進入下一階段」的業(yè)界共識,印奇和階躍押注了一條更難但更具確定性的路:AI 必須嵌入物理世界的骨架才能長久生存。

在硅谷的平行世界中,馬斯克整合 xAI 和特斯拉/Optimus,構(gòu)建從前沿模型到物理終端的完整閉環(huán)。這條路需要重資產(chǎn)、重經(jīng)營,也需要大多數(shù)模型公司不具備的產(chǎn)業(yè)資源。但在穿越過周期的人看來,這會是通往 AGI 的正解。

階躍不必擁有所有的工廠,但必須深度在場。

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