红熊AI完成2.1亿元A轮融资，切入物理AI赛道｜36氪首发-36氪¶

36氪获悉，企业级AI解决方案供应商「红熊AI」已于近日完成 2.1亿元A轮融资，投后估值超15亿元。本轮由华禹创投领投，老股东格睿丰投资、稼沃资本跟投，徐汇资本、上汽美元基金、嘉铭浩春、誉华资产等多家机构参与投资，三位创始团队成员也以本轮估值跟投约3000万元。这已是华禹创投连续第四轮押注红熊AI。

成立于2024年4月7日的红熊AI，主打“记忆科学+全模态大模型”技术路线，致力于让 AI 具备类似人类的"情节记忆"能力，从而在物理世界实现更精准的感知、决策与行动。创始人兼CEO温德亮向 36 氪透露红熊AI预计于2027年2-3季度向港交所递表、2028年正式启动上市。

从“产品思维”到“技术生态思维”¶

“你的核心竞争力是什么？”这是红熊AI融资时被投资人问得最多的问题。

温德亮的答案有些反常识：“产品从来不是核心竞争力，就像鹅和鹅蛋的关系——鹅蛋是既定结果，能持续产蛋的鹅才是真正的价值核心。”

在温德亮看来，红熊AI的“鹅”就是“记忆科学+全模态大模型”构建的技术生态。记忆科学解决AI“如何复用经验”的问题，全模态大模型解决AI“如何感知世界”的问题，两者结合便能持续产出适配不同场景的创新应用。温德亮认为，产品从来不是核心竞争力，支撑产品进化的底层技术体系（即“养鹅”的过程）才是价值核心。

这一思路源于对AI行业痛点的洞察。Google DeepMind 的研究显示，即使是最先进的语言模型也会陷入“逆转诅咒”——学会“柏拉图教过亚里士多德”后，却无法回答“亚里士多德的老师是谁”。根源在于AI仅能通过参数学习存储碎片化知识，却无法像人类一样建立经验与场景的关联。

红熊AI 的做法是将人类"情节记忆"机制数字化，构建类似海马体的“智能记忆系统”，同时融合文本、图像、语音、传感器数据等多模态信息，让AI不仅能“学会知识”，更能"记住经验与习惯"。

“我们以软件结果化的方式构建了现在的应用产品，上市之后要打第二增长曲线记忆科学硬件产品。”温德亮透露，“目前还是以应用方向销售为主。”

而且与大量To B公司重销售、AI企业重技术、却都相对轻品牌不同，红熊AI从早期就开始注重品牌建设。

“我们对外有两个核心：第一技术取胜，第二把技术即品牌作为策略。”温德亮分享道，“以这种形态来做，反而比讲商业模式、产业模式更有效，客户也更接受。”

创始人兼CEO温德亮

切入物理AI赛道：从感知碎片到“情节记忆”的数字化¶

在英伟达CEO黄仁勋定义的“物理AI”浪潮中，AI的终极使命是突破虚拟边界，成为物理世界的“智能体”。然而，当前AI系统在进入物理世界时普遍面临“感知不精准、决策不灵活、行动不落地”的瓶颈。

红熊AI的核心技术灵感源自认知科学。人类大脑海马体具备“情节记忆”能力，能够存储完整场景并快速复用。与之相对，传统AI系统往往仅能通过参数学习存储碎片化知识，缺乏建立经验与场景关联的“潜在学习”能力。

红熊AI的技术突破在于将人类“情节记忆”机制数字化，构建了类似海马体的“智能记忆系统”。该系统不仅整合文本、图像、语音，还引入了传感器数据等物理信号，试图让AI像人类一样“记住经验与习惯”。

针对物理AI的痛点，红熊AI提出了一套基于“记忆科学+全模态大模型”的系统性解决方案：

感知重构：非侵入式与低成本适配

红熊AI的全模态感知体系强调“非侵入式”原则。例如，在智能家居场景中，系统可通过雷达、红外、语音等模态数据判断需求，而非依赖摄像头监控，从而平衡隐私与体验。记忆科学的加入，使AI能记住用户的特定偏好（如老人对噪音的敏感度），实现“得体感知”。此外，通过多模态数据互补，红熊AI利用廉价传感器替代部分高昂的高清摄像头，大幅降低了传统产业升级的门槛。