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印奇掛帥階躍星辰：大模型「季后賽」進入物理世界

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印奇掛帥階躍星辰：大模型「季后賽」進入物理世界

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APPSO 獲悉 ， 階躍星辰近日完成了超 50 億元人民幣 B+ 輪融資 ， 參與機構包括上國投先導基金、國壽股權、浦東創投、徐匯資本、無錫梁溪基金、廈門國貿、華勤技術等產業投資方 。 騰訊、啟明創投、五源資本等老股東進一步跟投 。
值得注意的是 ， 這筆融資超過了月之暗面前不久宣布的 5 億美元 C 輪 ， 刷新了過去 12 個月中國大模型賽道單筆融資的最高紀錄 ， 甚至超過了智譜和 MiniMax 兩家公司 IPO 的募資額 。
最近一個月以來 AI 資本新聞此起彼伏：Manus 被 Meta 收購 ， 月之暗面楊植麟高調表示「不缺錢」 ， 智譜和 MiniMax 先后在港敲鐘「上岸」 。 今天 ， 階躍這筆融資 ， 再次攪動了 AI 賽道躁動的神經 。
對比之下 ， 階躍前往的方向略有不同：當其他大模型玩家追尋確定性、抓住窗口期 IPO 上岸的同時 ， 階躍星辰拿著這筆重金 。 選擇了一條更重、更慢的路：物理世界 。
路線沒有對錯 ， 但業內的判斷已經成為共識：大模型競爭的常規賽已經結束 。 過去兩年比拼的是參數量和 token——但從 2026 年開始 ， 季后賽將圍繞新的核心命題展開：
人工智能如何走出數據中心 ， 進入真實世界 ， 接管更多的物理終端 。
越周期的人與公司
APPSO 認為 ， 在融資之外 ， 更值得關注的是人事變動 。
一位來自「上一個 AI 周期」的關鍵人物 ， 正式走到了臺前：千里科技董事長印奇 。
印奇早已深度參與階躍星辰的戰略規劃 ， 此次也獲得了一個新身份：階躍星辰董事長 ， 全面負責公司戰略與產業落地 ， 與現有團隊形成正和互補 。
在此之前 ， 階躍團隊配置的特點是技術能力強 ， 產業經驗稍弱：
CEO 姜大昕是前微軟全球副總裁和微軟亞洲互聯網工程院首席科學家 ， 負責過必應搜索的研發 ， 這意味著他不僅懂技術 ， 也有將 AI 產品化落地到全球級大流量產品的經驗 ， 去年他成為了唯一來自中國大模型初創公司的 IEEE Fellow； 首席科學家張祥雨是深度學習領域基石論文 ResNet 的四位作者之一 ， 對業界貢獻不言而喻； CTO 朱亦博曾任 Google Cloud GPU 產品技術負責人 ， 直接支持 Anthropic ， 更早之前在字節負責 AI Infra 建設 ， 是國內少數有萬卡集群從零構建實戰經驗的工程師 。這支團隊用兩年的時間殺出了「百模大戰」 ， 躋身中國大模型第一梯隊 。 今天的階躍 ， 是國內少數幾家仍在堅持預訓練、探索基座模型更高智能上限的初創公司 ， 且擁有類型最全的模型矩陣 。
但技術領先不等于商業成功 。 當大模型競爭更加白熱化的下半場 ， 模型性能已經無法成為市場偏愛的唯一理由 。 如何讓大模型進入真實應用場景、產生商業價值 ， 成為新的分水嶺 。
一家公司想要穿越周期 ， 需要懂得如何穿越周期的人 。 印奇正是階躍需要的那塊拼圖 。
10 多年前「深度神經網絡」還是熱詞 ， 研究者們首次意識到自己的研究和能力對于業界的巨大效用 。 2011 年 ， 印奇和幾位清華姚班同學共同創辦曠視科技 。
在中國 AI 創業者中 ， 印奇是少有的「兩棲物種」 。 與月暗、智譜等純粹的學術派創始人 ， 以及梁文鋒等量化背景創始人不同 ， 印奇最大的標簽是「落地經驗/能力」 。 曠視 IoT 業務服務國內超 100 座城市 ， 業務拓展至全球十多個國家地區 ， AIoT 平臺終端接入規模達到億級 。
印奇
印奇的名字近幾年不常被 AI 圈人士提起 ， 但確實沒多少人比他更懂 AI 下一個周期的核心敘事：
大模型不止于學術論文和榜單排名 ， 它必須進入物理世界 ， 形成閉環 。
這也解釋了階躍 all in 拓展模型邊界之外的另一條主線：推動大模型進入手機、汽車等消費終端 。 數據顯示 ， 階躍已與中國六成頭部智能手機品牌深度合作 ， 模型裝機量突破 4200 萬臺 ， 覆蓋 OPPO、榮耀、中興等品牌 ， 日均服務 2000 萬人次 。
在汽車領域 ， 階躍與千里科技、吉利達成深度合作 ， 將端到端語音模型集成到 AgentOS 智能座艙中 。 吉利銀河 M9 上市 3 個月銷量接近 4 萬輛；按照階躍的規劃 ， 其車載模型今年的裝車量目標在百萬輛級別 。
印奇在階躍草創階段就深度參與公司的戰略規劃 ， 陪跑至今 。 如今印奇的正式加入 ， 意味著他本人長期布局的「AI+終端」戰略 ， 通過階躍得以加速 ， 進入全面執行階段 。
其本人旗下業務的組合 ， 難免令人聯想到 Elon Musk 的 xAI 和特斯拉/Optimus 組合：一個提供靈魂 ， 一個構成身體 。

聚焦多模態：進入物理世界的唯一門票為什么「AI+終端」必須押注多模態？
從純技術維度來看 ， 多模態能力是大模型進入物理世界的「感官系統」 。 如果大模型是一個智能體 ， 文本只是符號邏輯 ， 多模態才真正構成眼睛、耳朵和嘴巴 。 只有具備多模態能力 ， AI 才能真正感知并融入人類的真實生活 。
進一步看 ， 實現這種感知能力有兩條路徑：一條是行業主流的「外掛」模式 ， 即先進行視覺編碼 ， 再交給語言模型理解 。 這種方式雖然簡單 ， 但就像給盲人配個解說員 ， 信息在轉化中必然發生損耗、延遲 。
而階躍堅持的是「原生多模態」路線 ， 直接從圖文交錯語料出發 ， 進行端到端訓練 。 這種模式不受拼接架構的局限 ， 實現了更原生、自然的多模態理解和生成 ， 讓 AI 能夠模仿人類的方式 ， 去理解物理世界的因果邏輯 。
除了視覺之外 ， 這種「原生性」在階躍的音頻模型上同樣有所體現 。 比如 ， 最新的 Step-Audio-R1.1 通過 MGRD（模態錨定推理蒸餾）技術 ， 讓模型生成純粹基于升學特征的推理鏈 ， 解決了音頻模型「思考越多錯越多」的問題 ， 生成效果在權威榜單 Artificial Analysis 上取得全球第一的成績 。
目前階躍已經將第二代音頻大模型裝車 ， 當你在車內說「我有點冷」 ， 傳統智能座艙將語音轉文字 ， 識別關鍵詞 ， 再執行預設指令；而新一代座艙能結合語調、情感、環境噪音等信息 ， 推測用戶的真實需求 ， 而非簡單的關鍵詞匹配——比如 ， 當你開著車門說冷 ， 可能只需要關上車門就好 。 這種對原生多模態的堅持 ， 并非跟風 。 早在 2023 年成立之初 ， 階躍就確定了語言大模型與多模態大模型同步研發的并行戰略 。 這條道路沒有捷徑的 ， 而階躍的選擇也為今天「AI+終端」的爆發埋下了伏筆 。
從理解世界到主動交互原生多模態是為了讓大模型「理解世界」 ， 而走向物理世界的下一步需要大模型學會「與世界交互」 。
于是階躍在 VLA（視覺-語言-動作）架構上深耕至今 。 其意義在于 ， 讓 AI 能看、能聽 ， 更能像人一樣 ， 在數字或物理環境中具備決策與執行能力 。
為了實現這一理念 ， 階躍推出了業內首款可真正部署的開源 GUI 系列模型 Step-GUI 。 其中 ， 40 億參數量的端側版本 Step-GUI-Edge 展現出極強的「以小搏大」能力 ， 在主流基準測試中甚至能夠超越 8 倍于其參數規模的模型 。 這意味著即便在消費級終端的算力受限情況下 ， 大模型也能從容處身其中 ， 變身為具備讀屏和代操作能力的智能 agent 。 這也意味著所有手機廠商都能基于這套能力 ， 開發類似于豆包手機助手的功能 。
這種從感知到動作的進化 ， 已在大規模商業落地中得到了認證 。 在手機終端上 ， 階躍被認為是最懂 AI 手機的大模型廠商 。 據 APPSO 了解 ， 目前階躍已于已于國內 60% 頭部手機品牌達成深度合作 ， 覆蓋 OPPO、榮耀、中興等品牌旗艦機型 。
今天 ， 市售手機的 AI 功能早已超出了去年「對話框」的范疇 ， 開始深入到系統層面 ， 比如 OPPO 的「一鍵問屏」、榮耀的「拍照問」、中興的「長輩 AI 助手」等功能——大模型不僅能看懂屏幕、生成內容 ， 還能跨應用完成復雜任務 。
IDC 數據顯示 ， 2026 年中國市場 AI 手機滲透率將突破 50% ， 每兩臺中就有一臺具備系統級的原生 AI 能力 。
對于「大模型競賽進入下一階段」的業界共識 ， 印奇和階躍押注了一條更難但更具確定性的路：AI 必須嵌入物理世界的骨架才能長久生存 。
在硅谷的平行世界中 ， 馬斯克整合 xAI 和特斯拉/Optimus ， 構建從前沿模型到物理終端的完整閉環 。 這條路需要重資產、重經營 ， 也需要大多數模型公司不具備的產業資源 。 但在穿越過周期的人看來 ， 這會是通往 AGI 的正解 。
階躍不必擁有所有的工廠 ， 但必須深度在場 。
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