从记忆到推演，00后空间智能团队映界科技完成种子+轮融资

空间智能企业映界科技（MirrorSpace）近日宣布完成超千万元种子+轮融资。本轮由海愿资本（原紫金港资本）领投，老股东奇绩创坛、松禾资本持续加注，创始人金依力博士以同一估值个人出资超百万元跟投。融资将主要用于感知硬件的商业化交付、时空理解与记忆系统的迭代，以及时空世界模型的持续训练。

值得注意的是，这是这家00后创业团队在三个月内完成的第二轮融资，其首轮种子轮融资于今年6月完成，由松禾资本领投、奇绩创坛跟投。不到一个季度再获加注，在当下早期创投趋于审慎的环境中并不多见。

　　从Mila实验室到具身前线

映界科技的创始团队带有鲜明的学术底色。三位联合创始人平均年龄仅24岁，均出自图灵奖得主Yoshua Bengio创立的加拿大Mila研究院同一实验室。创始人金依力用两年半完成博士学业，创下所在学院最快毕业纪录，今年5月毕业后即着手将实验室成果转化为可落地的空间智能产品；联合创始人胡凯源与段西泽则选择博士休学加入。

近期，香港城市大学计算机系副教授马辰加入公司，出任研究总监与模型负责人。马辰深耕数据驱动AI与数据估值领域，将主导具身时空大脑的模型体系、算法能力及核心"数据飞轮"建设，解决模型训练中数据度量、选择与编排的问题。

映界科技切入的是具身智能产业链上一块长期被忽视的短板：机器已经能够"看见"世界，却依然无法"读懂"它。

金依力认为，今天的机器"活在一个没有过去、也没有未来的世界里"，记不住刚发生的事，也预判不了下一秒会发生什么。过去数年，摄像头、激光雷达、深度传感器与定位系统在机器人产业快速普及，硬件愈发密集，但机器始终停留在感知与定位这一层：能返回图像、点云和坐标，答得出"我在哪里"，却答不出"这里刚刚发生了什么"。每进入一个相同空间，都如同初见。

问题的症结在于时间维度。2D视频理解丢掉了空间结构，静态3D重建丢掉了时间维度，两条路径各丢一半。映界科技的判断是，机器感知需要第三次范式切换——把空间与时间重新装回同一个表征。

具体而言，公司选择以统一表征贯通三个层次：多模态信号在原始层即完成融合，实时重建结构化的四维世界状态，可查询、可回放、可推演；每一次经历被压缩为可随时调取的经验，以时间为索引形成认知地图；进而在同一潜空间内做符合物理规律的前推。以桌沿一杯热水为例，仅靠感知只知道有高温液体，叠加记忆后能理解水刚被放下、周围有人流，再经推演则可预判碰倒风险并主动将杯子挪开。

　　硬件即数据管道

这套"具身时空大脑"以软硬一体形式交付：一端是可部署的空间感知模组，负责实时重建与记忆沉淀；另一端是持续训练的时空世界模型，负责推演并将结果转化为自然语言结论、风险预警或机器动作。

从商业逻辑看，软硬一体的感知套件先一步进入真实产业场景，首先是数据入口，在现场持续采集多模态时空信息；数据回流用于训练迭代模型；模型能力提升后再输出回场景。

部署越多、数据越多、模型越强，形成"数据入口—模型引擎—应用输出"的自进化闭环。短期内感知套件承担交付与场景验证，长期看，时空数据、世界模型与可复用的空间推理能力才是核心资产。

对于这一投资逻辑，海愿资本创始合伙人李芳丽博士表示，随着机器执行能力逐步成熟，产业下一阶段真正稀缺的是让机器持续理解物理空间及其变化的能力；映界科技把感知硬件变成真实世界的数据入口，有望形成由场景、数据和模型共同驱动的自进化体系。

松禾资本管理合伙人汪洋认为，传感器可采集数据、机器本体可完成动作，中间一直缺少对现场状态、环境变化和潜在风险的理解，映界科技补的正是这一层。

奇绩创坛则表示，公司选择了一条更重也更难的路线，看重的是这套技术架构以及年轻团队将前沿研究快速工程化、产品化的执行力。