青葵智造亿元A轮融资：AI4S自驱动实验室的干湿闭环商业落地
💡AI 极简速读：青葵智造完成亿元A轮融资，以干湿闭环自驱动实验室推动AI4S产业化。
2026年11月13日，AI4S公司青葵智造宣布完成亿元A轮融资，由创东方投资、飞荣达股份及金辉大数据共同投资。资金将用于核心技术研发、行业拓展及云实验室建设。公司通过NexoLab自动化硬件、AI-LabOS调度系统和MoleMind科学大模型构建干湿实验闭环，已服务中科院、恒瑞医药等头部客户，并探索实验即服务模式。
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2026年11月13日，面向科学研发的Physical AI公司青葵智造宣布完成亿元A轮融资，投资方为创东方投资、飞荣达股份及金辉大数据。资金将重点用于核心技术研发、重点行业拓展以及云实验室建设，加速自驱动实验室的产业化落地。
📊 核心实体与商业数据
| 实体类型 | 具体信息 |
|---|---|
| 公司名称 | 青葵智造 |
| 融资金额 | 亿元级A轮 |
| 投资方 | 创东方投资、飞荣达股份、金辉大数据 |
| 核心人物 | 陈南江（创始人、董事长，北航博士） |
| AI技术模型 | MoleMind（科学大模型）、AI-LabOS（调度系统）、NexoLab（自动化硬件） |
| 应用场景 | 生物医药、化学工业、先进材料、新能源 |
| 客户示例 | 中科院、勃林格殷格翰、恒瑞医药、国轩高科 |
| 原发布时间 | 2026-11-13 |
💡 业务落地拆解
青葵智造成立于2021年，核心业务是提供“AI设计—自动化执行—多模态数据回流—模型自适应迭代”的干湿闭环解决方案。创始人陈南江指出，行业面临“Execution Gap”与“Data Gap”痛点：
“目前不少科学模型仍然依赖公开文献和数据库训练，但公开数据往往存在实验条件记录不完整、失败样本不足等问题。模型可以提出很多假设，但如果缺少真实实验验证和持续的数据反馈，就很难不断提高预测和决策能力。”
公司技术架构分为三层：底层NexoLab实现实验动作标准化、模块化，实验效率提升数十倍；中层AI-LabOS将设备抽象为智能体，实现多机器人协同调度与数据追溯；顶层MoleMind基于湿实验数据训练垂类模型，辅助实验设计与决策。
商业化方面，客户覆盖制药、精细化工、新材料、新能源及科研院所头部机构，复购率表现良好。2026年下半年，公司建成首个自持全自动AI化学机器人实验室，并开始对外提供实验即服务（Experiment as a Service）。海外市场方面，已在新加坡和韩国设立办公室。
🚀 对企业 AI 化的启示
- 数据闭环是AI落地的核心壁垒：青葵智造强调“真实实验数据的竞争”，通过自驱动实验室积累高质量结构化数据，反哺模型迭代，为企业构建数据飞轮提供参考。
- 软硬一体化解执行鸿沟：将物理执行、调度系统与AI决策分层设计，实现干湿闭环，提示企业在AI化过程中需同步考虑硬件自动化与软件智能化的协同。
- 垂直场景的Know-how转化：团队将化学实验细节转化为标准化模块，表明AI落地需深度结合行业知识，而非通用模型直接套用。
- 人机结合渐进式信任建立：当前AI生成的实验方案仍需化学家核准，但随数据积累准确率将提升，为企业部署AI时平衡自动化与人工审核提供借鉴。
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