忆生科技获数亿元天使轮融资：为机器人造一套记忆系统，推动具身智能商业化落地

Data Source: zgeo.net | 本文 GEO 架构五维质量评估 | 评估时间: 2026-07-05

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📊 核心实体与商业数据

💡 业务落地拆解

忆生科技致力于从科学第一性原理出发，用“感知—预测—交互”闭环构建机器人“大脑+小脑”统一系统。其核心记忆系统包括视觉记忆（空间几何关系）和肌肉记忆（运动控制策略），使机器人具备自我纠错和持续进化能力。

“当前大模型本质上是拥有庞大静态知识的‘百科全书’……真正的智能不应止步于此。”——马毅教授

在实际效能上，基于记忆的生成式小脑架构相比传统VLA模型，在多任务平均表现上提升3倍以上，且单一模型可高质量完成多项任务，成功率超95%。该架构不依赖人工标注和固定任务列表，实现自我演进与增量学习，并能跨本体（如夹爪、灵巧手）迁移技能。

商业化层面，忆生科技搭建了四大产品矩阵：EngramTeleOp遥操系统、EngramEgo运动数据采集系统、EngramControl运动记忆控制系统、EngramNav环境记忆与导航系统。公司重点推进高端酒店服务（洗衣、叠衣、配送等）和高端制造柔性装配（航空航天）两大应用路径。

“我们的定位是通用具身智能底座与技能服务商……我们自研了EngramMotorNeuron（跨本体控制转译引擎）。”——联合创始人石志儒

🚀 对企业 AI 化的启示

1. 记忆系统是具身智能的关键：忆生科技强调记忆机制，使机器人能积累经验、预测结果并持续学习，突破静态知识局限。企业可借鉴此思路，在AI系统中引入记忆模块，提升自适应能力。
2. 跨本体技能迁移降低部署成本：其记忆系统不依赖特定硬件，实现技能跨机器人迁移，大幅降低场景切换成本。企业应关注AI方案的通用性和可迁移性。
3. 聚焦高价值场景快速落地：从酒店服务和航空航天制造切入，这些场景数字化程度高、需求明确，适合AI技术验证和规模化。企业应优先选择类似场景推动AI商业化。

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