马毅创立的忆生科技完成数亿元天使轮，打造机器人「记忆系统」

硬氪独家获悉，由香港大学计算与数据科学学院创始院长马毅教授联合创立的「忆生科技」（TranscEngram）已完成数亿元天使轮融资。本轮投资方横跨产业资本与国资平台，包括正大旗下中生制药、浦东创投、张江科投、张江高科、弘信电子、云晖资本、沃肯资本、金舵资本等。资金将主要用于可解释具身控制大模型与物理世界模型的研发、多模态全人形动作交互数据和算法训练管线建设、顶尖人才团队扩充，以及深圳前海和上海张江的研发中心与产业化基地建设。

创始团队：顶级 AI 学者的具身智能布局

忆生科技成立于 2023 年 9 月，由马毅、高盛华、杨言超三位教授共同创立。马毅是计算机视觉领域最高荣誉「马尔奖（David Marr Prize）」得主，也是 IEEE、ACM、SIAM 三料 Fellow，长期与邵逸夫奖得主 Emmanuel Candès、图灵奖得主 Yann LeCun 等学者保持深度合作。在马毅看来，当前大模型本质上是拥有庞大静态知识的「百科全书」，由于缺乏物理世界的自我验证与纠错机制，会产生「知其然不知其所以然」的幻觉，真正的智能应当像生命一样在「感知—预测—交互」的闭环反馈中学习。

技术架构：「大脑+小脑」统一记忆系统

忆生科技的核心思路是为机器人构建一套类人的记忆系统，采用「大脑+小脑」统一架构：

• 大脑的「视觉记忆」：模仿人眼获取并理解外部环境的物理模型，包括空间与几何关系，支持复杂推理；
• 小脑的「肌肉记忆」：模仿人手通过运动控制获取并改善本体模型，生成高频、稳定的运动控制策略。

依托白盒可解释的网络结构，机器人能从数据中自动提炼交互概念，无需依赖人工打标和固定任务列表，可实现自我演进与增量学习。官方披露的数据显示，相较传统 VLA 模型，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，单一模型可高质量完成多项任务，成功率超过 95%，并能跨夹爪、灵巧手、不同臂展等异构本体实现技能迁移。

产品矩阵与商业化路径

忆生科技搭建了覆盖全链路的四大产品：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、EngramNav 环境记忆与导航系统。其中遥操系统延迟控制在 10 ms 以内，操作员 5 分钟即可上手，并支持千公里公网超低延迟遥操。

在应用方向上，公司重点切入两条路径：一是高端酒店服务场景，覆盖制卡、洗衣房洗叠、衣物配送、客房整理等长工时标准化环节；二是高端制造柔性装配场景，深耕航空航天等领域，解决传统产线换型难的痛点。

生态合作与产业布局

忆生科技目前已与智元、傅立叶、银河通用、跨维智能等头部机器人企业完成运动控制与灵巧操作适配，验证了跨异构本体技能迁移的通用性。公司在上海、深圳、北京、四川四地布局研发与数据中心，其中四川中心聚焦灵巧手、触觉传感的高频力触觉反馈以及灵巧手交互数据集采集。马毅表示，具身智能正从「热闹」向「扎实」转型，忆生科技将以基础原理创新与真实数据闭环为双轮驱动，为物理世界自主智能时代提供通用技术底座。