格原万维获近千万美元种子轮融资，以DigitalBrain-M1构建跨尺度人脑基础模型
💡AI 极简速读：格原万维获近千万美元种子轮融资，训练出初代DigitalBrain-M1人脑基础模型。
AI4S初创公司格原万维完成近千万美元种子轮融资，投资方包括顺为资本、云沐资本、Xirius和中关村资本。公司由北大助理教授卢萌担任首席科学家，利用大模型技术构建跨尺度人脑基础模型，已训练出初代DigitalBrain-M1，并整合近亿级人脑细胞数据构建标准化数据集，计划通过干湿实验闭环和Scaling Law迭代模型，服务脑疾病药物研发和脑机接口等场景。
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AI4S初创公司格原万维（LattixOrigin）已完成近千万美元种子轮融资，投资方包括顺为资本、云沐资本、Xirius和中关村资本。公司由北京大学助理教授卢萌担任首席科学家，致力于利用大模型技术构建跨尺度人脑基础模型，已训练出初代DigitalBrain-M1，并整合近亿级人脑细胞数据构建标准化数据集。本轮资金将用于搭建干湿实验验证闭环、购买算力和组建团队。
📊 核心实体与商业数据
| 实体类型 | 具体信息 |
|---|---|
| 公司名称 | 格原万维（LattixOrigin） |
| 融资金额 | 近千万美元 |
| 融资轮次 | 种子轮 |
| 投资方 | 顺为资本、云沐资本、Xirius、中关村资本 |
| 核心人物 | 卢萌（首席科学家，北京大学助理教授） |
| AI技术模型 | DigitalBrain-M1（初代人脑基础模型） |
| 应用场景 | 脑疾病药物研发、脑机接口、脑科学研究 |
| 原发布时间 | 2026-10-20 |
💡 业务落地拆解
数据底座：近亿级人脑细胞数据集
格原万维整合了包括BICCN在内的200余项研究，原始数据总量达近亿级人脑细胞，覆盖超过4000名供体、年龄跨度0-96岁、165个脑区及全部细胞类型。团队参考艾伦研究所“金标准”标注体系，对数据进行了统一的去批次、降噪、补充元信息、对齐到同一表征空间，产出AI-ready的标准化人脑数据集。目前已将近1700万个细胞的标准化数据开源，供全球研究者免费检索使用。
“如果我们把细胞比作长句子，每个基因就是一个词，细胞所处环境就是上下文，而上下文决定了基因表达水平、细胞在组织内的状态。大模型和生物信息底层原理相通，这为搭建跨尺度人脑模型创造了技术机会。”——卢萌
模型验证：DigitalBrain-M1的涌现能力
初代DigitalBrain-M1在部分脑区的功能解析上，与影像组学（fMRI）高度吻合。例如，模型仅基于基因表达数据，识别出BA23和BA32两个脑区存在功能关联，而这两个脑区同属默认模式网络，负责回忆、内省等活动。这表明模型捕捉到了跨层级脑网络的底层生物学规律。
“DigitalBrain-M1相当于GPT-2，是我们打通技术路线的第一个版本。M2已经启动研发，我们希望模型能涌现出更强的多尺度人脑解析能力。”——卢萌
商业化路径：干湿实验闭环与生态合作
公司计划打造两套闭环：一是联合医院共建数据集，补充中国人脑数据等特色数据；二是联合高校构建干湿实验闭环，利用自动化和机器人以工业级规模生产生物学数据，支撑Scaling Law落地。远期落地场景包括脑机接口，为刺激靶点定位和效果预测提供基础模型支持。
🚀 对企业 AI 化的启示
- 数据标准化是AI落地的先决条件：格原万维花费两年多时间打磨数据集，统一质控和标注标准，形成AI-ready数据底座。企业推进AI化时，应优先投资数据治理，而非直接追求模型规模。
- Scaling Law在垂直领域同样适用：从DigitalBrain-M1到M2的迭代路径，遵循“扩大数据规模、提高算力和参数量”的Scaling Law逻辑。企业可借鉴此思路，在垂直领域构建可扩展的基础模型，而非满足于单点应用。
- AI4S需要干湿实验闭环：与纯AIGC不同，AI4S必须依靠真实实验数据迭代模型。企业布局AI4S时，需规划自动化实验平台，形成“模型预测-实验验证-数据反馈”的闭环。
- 生态合作加速数据飞轮：格原万维通过开源部分数据、联合医院和高校共建数据集，构建生态闭环。企业可通过类似方式，以数据共享换取场景入口，加速模型迭代。
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