《科創(chuàng)板日報》4月9日訊（記者 李明明） 近日，國內(nèi)基座大模型企業(yè)面壁智能正式宣布完成新一輪數(shù)億元人民幣融資。本輪融資由深創(chuàng)投、匯川技術(shù)旗下匯川產(chǎn)投聯(lián)合領(lǐng)投，道禾長期投資、國泰海通創(chuàng)新投、武岳峰科創(chuàng)等多家頭部機構(gòu)跟投。

《科創(chuàng)板日報》記者從相關(guān)方獲悉，這是面壁智能2026年完成的第二筆融資，疊加春節(jié)后由中國電信領(lǐng)投的首輪融資，公司一季度累計融資規(guī)模已超10億元人民幣，投后估值邁入獨角獸門檻，也正式躋身國內(nèi)具備全棧自研能力的基座大模型獨角獸企業(yè)行列。

雙城“押注”

面壁智能脫胎于清華大學(xué)計算機系自然語言處理與社會人文計算實驗室，其模型研發(fā)與訓(xùn)練基地位于北京。北京方面在此前融資中已通過京國瑞、北京市人工智能產(chǎn)業(yè)投資基金等渠道完成資本布局。此輪由深創(chuàng)投和匯川產(chǎn)投聯(lián)合領(lǐng)投，則標(biāo)志著深圳正式入局。

至此，中國兩大科技創(chuàng)新高地——北京和深圳，完成了對面壁智能的“雙城押注”。

深創(chuàng)投是國內(nèi)最具代表性的國家級硬科技創(chuàng)投機構(gòu)之一。深創(chuàng)投相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，面壁智能在算力約束下持續(xù)提升模型智能密度，正是端側(cè)AI的第一性原理，也是深創(chuàng)投認(rèn)可面壁長期價值的核心所在。與此同時，高智能密度的模型能夠有效降低智能體運行的算力消耗，從而大幅降低智能體的部署與調(diào)用成本——這對于正在加速到來的智能體經(jīng)濟(jì)至關(guān)重要。這也是深創(chuàng)投看好面壁智能的重要戰(zhàn)略維度。

匯川產(chǎn)投作為匯川技術(shù)旗下的產(chǎn)業(yè)投資基金，則代表著端側(cè)AI與工業(yè)自動化、機器人產(chǎn)業(yè)的深度融合方向。

匯川技術(shù)是國內(nèi)工業(yè)自動化、機器人領(lǐng)域的龍頭企業(yè)，工業(yè)AI是匯川的集團(tuán)戰(zhàn)略。匯川產(chǎn)投相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，面壁智能的MiniCPM系列模型在模型能力、尺寸、芯片生態(tài)和工程經(jīng)驗等層面，與匯川在AI領(lǐng)域的規(guī)劃高度適配；其以“密度法則”為核心持續(xù)推動大模型在汽車、具身、智能硬件等領(lǐng)域落地的路徑，也與匯川的產(chǎn)業(yè)布局高度契合。

中國電信在今年2月以領(lǐng)投方身份入場，作為戰(zhàn)略投資方與面壁智能展開深度業(yè)務(wù)協(xié)同。中國電信發(fā)揮云（算力）、網(wǎng)、端等方面的優(yōu)勢，面壁智能則依托其在泛司法、汽車、教育等領(lǐng)域的算法落地經(jīng)驗，雙方共同拓寬人工智能技術(shù)在更多復(fù)雜場景中的研發(fā)與應(yīng)用。至此，以中國電信、深創(chuàng)投為代表的國資與以匯川產(chǎn)投為代表的產(chǎn)業(yè)資本，完成了對面壁智能的合力押注。

從2023年4月知乎領(lǐng)投天使輪，到2024年華為哈勃、春華創(chuàng)投領(lǐng)投A輪，再到北京市人工智能產(chǎn)業(yè)投資基金、中關(guān)村科學(xué)城基金等北京國資的持續(xù)加注，直至今日深創(chuàng)投、匯川產(chǎn)投等南北國資與產(chǎn)業(yè)資本的聯(lián)合押注，面壁智能的融資歷程本身已成為觀察中國大模型產(chǎn)業(yè)資本流向的一個樣本。

創(chuàng)始人曾為知乎核心高管

面壁智能成立于2022年，專注大模型技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用轉(zhuǎn)化。創(chuàng)始團(tuán)隊出身于清華系，來自清華大學(xué)計算機系自然語言處理與社會人文計算實驗室。此前曾任職于知乎首席技術(shù)官、執(zhí)行董事的李大海，于2023年出任面壁智能CEO。另一名聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學(xué)家劉知遠(yuǎn)，則是清華大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系教授。

端側(cè)大模型是指部署在本地終端設(shè)備（如手機、PC、汽車、機器人、IoT設(shè)備等）上運行的大規(guī)模人工智能模型。與依賴云端的傳統(tǒng)大模型不同，端側(cè)大模型可以本地運行，無需聯(lián)網(wǎng)，推理過程在設(shè)備本地完成；其參數(shù)較小，并且適配性強，可在資源受限的設(shè)備上運行，如手機、車載芯片等。

與大模型初期行業(yè)普遍追逐“規(guī)模越大性能越強”的規(guī)模法則（Scaling Law）不同，面壁智能選擇的技術(shù)路徑是聚焦“知識密度”，即“用更少的參數(shù)實現(xiàn)更強的能力”，以及"密度法則”（在有限算力下持續(xù)提升模型能力密度）。

在端側(cè)AI的商業(yè)化布局上，面壁智能進(jìn)展迅速。

面壁智能團(tuán)隊對《科創(chuàng)板日報》記者介紹，在大模型成果方面，截至目前，MiniCPM 系列開源模型已囊括語言模型、全模態(tài)模型、多模態(tài)模型、語音模型，是國內(nèi)除阿里以外唯一開源的端側(cè)模型全家桶AI 廠商，在 GitHub、Hugging Face 等平臺下載量已突破 2400 萬。

上述團(tuán)隊還透露，面壁智能將于2026 年中正式推出松果派（一款 AI 原生的端側(cè)智能開發(fā)板）、龍蝦硬件產(chǎn)品 EdgeClaw Box等硬件產(chǎn)品。從開源模型到硬件的同步推進(jìn)，這種“軟硬結(jié)合”的策略，也將搭建一個從算法到應(yīng)用的快速驗證通道。

此外，在 2026 中關(guān)村論壇上，面壁智能首次將面壁小鋼炮 MiniCPM-V 4.5用于具身機器人。據(jù)悉，MiniCPM-V 4.5 是行業(yè)首個支持高刷新率視頻理解的8B參數(shù)模型。它能以最高每秒 10 幀的速率捕捉動作細(xì)節(jié)，在嘈雜的展廳中實時看、實時思考、實時回應(yīng)。

目前，全球端側(cè)AI市場規(guī)模預(yù)計從2025年的3219億元增至2029年的1.2萬億元，年復(fù)合增長率高達(dá)39.6%。

政策支持方面，中國明確將“智能經(jīng)濟(jì)”寫入2026政府工作報告，并提出到2027年新一代智能終端普及率超過70% 的目標(biāo)。

一位大模型業(yè)內(nèi)人士告訴《科創(chuàng)板日報》記者，面壁智能憑借其清晰的戰(zhàn)略、扎實的技術(shù)和資本支持，已在這條賽道上占據(jù)了較為有利的身位。建議聚焦場景與殺手級應(yīng)用，避免“拿著錘子找釘子”。企業(yè)應(yīng)深耕汽車智能座艙、具身智能、AI手機/PC等垂直場景，打磨出真正能打動用戶的應(yīng)用，構(gòu)建數(shù)據(jù)飛輪形成壁壘。