近日，具身智能領域迎來重要進展，專注于下一代可解釋自主智能研發的「憶生科技」（TranscEngram）宣布完成數億元天使輪融資。本輪融資吸引了正大旗下中生制藥、浦東創投、張江科投、張江高科、弘信電子、云暉資本、沃肯資本、金舵資本等產業資本與國資平臺共同參與，為公司在技術研發與商業化落地方面注入強勁動力。

「憶生科技」由全球頂尖人工智能專家馬毅教授攜手高盛華教授、楊言超教授于2023年9月共同創立。馬毅教授作為計算機視覺領域最高榮譽「馬爾獎」得主，同時是IEEE、ACM、SIAM三料Fellow，在視覺感知與智能系統領域擁有二十余年深厚積淀，并與邵逸夫獎得主Emmanuel Candes、圖靈獎得主Yann LeCun等國際學者保持長期合作。公司以科學第一性原理為出發點，通過構建“感知—預測—交互”閉環系統，打造機器人“大腦+小腦”統一架構，致力于突破傳統大模型在物理世界中的局限性。

針對當前大模型依賴靜態知識、缺乏自我糾錯機制的痛點，馬毅教授指出，真正的智能應具備動態學習能力。憶生科技提出的解決方案是讓機器人像生命體一樣，通過閉環反饋持續進化。其“大腦+小腦”架構中，大腦負責視覺記憶，模擬人眼構建環境物理模型并進行復雜推理；小腦負責肌肉記憶，通過運動控制優化本體模型，生成高頻穩定動作策略。這種設計使機器人能夠擺脫對人工標注數據的依賴，實現跨場景、跨任務的技能遷移。

聯合創始人楊言超介紹，公司基于白盒可解釋網絡結構開發的記憶系統，包含視覺記憶與肌肉記憶兩大模塊。視覺記憶刻畫空間幾何結構，肌肉記憶記錄交互時序規律。在實際測試中，采用記憶生成式小腦架構的模型在多任務處理場景下表現優異，相比傳統VLA模型效率提升3倍以上，單一模型可同時完成咖啡制作、疊衣、沏茶等任務，成功率超過95%。更重要的是，該系統的核心記憶機制與機器人本體解耦，支持夾爪、靈巧手等不同執行器的技能共享，顯著降低部署成本。

在商業化布局方面，憶生科技已構建覆蓋數據采集、運動控制、環境導航的全鏈路產品矩陣。其EngramTeleOp智能遙操系統通過生成式小腦映射技術，實現操作員與機器人的跨本體、跨地域協同，延遲控制在10ms以內；EngramEgo執行者視角系統利用輕量化穿戴設備，在真實場景中采集包含重心轉移等隱性知識的高質量運動數據；EngramControl智能控制系統將演示數據轉化為可復用動作規律，使機器人具備零樣本學習能力；EngramNav環境記憶系統則賦予機器人空間感知與自主導航能力。

目前，公司正重點推進高端酒店服務與高端制造柔性裝配兩大應用場景。在酒店領域，其解決方案覆蓋制卡、洗衣、配送、客房整理等標準化環節；在工業領域，則與航空航天企業合作，解決傳統產線換型難題，提升質量控制與協作效率。據聯合創始人石志儒透露，憶生科技已與智元、傅立葉、銀河通用等頭部機器人企業完成適配，并在深圳、北京、上海、四川布局研發中心。其中，四川數據研發中心專注于靈巧手交互數據采集與觸覺反饋技術攻關，為全場景技能服務提供數據支撐。

當被問及技術適用范圍時，楊言超表示，基于記憶的世界模型不僅限于機器人應用，還可擴展至機器狗等需要與物理世界交互的自主系統。石志儒則強調，公司定位為通用具身智能底座提供商，通過自研的跨本體控制轉譯引擎，已實現不同結構機械臂的技能遷移。目前，憶生科技正與某空客背景零部件制造商合作，將“大腦+小腦”方案嵌入現有協作機械臂系統，探索高柔性敏捷裝配的工業化落地路徑。