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紅熊AI完成Pre-A輪融資，以AI客服切入企服，推進記憶科學商業化落地

人工智能ai創投圈客服A輪融資

紅熊AI完成Pre-A輪融資，以AI客服切入企服，推進記憶科學商業化落地

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近日 ， 紅熊AI（上海算模算樣科技有限公司）宣布完成Pre-A輪融資 ， 由格睿豐投資領投 ， 華禹創投董事長、公司天使輪投資人陳泳潮個人跟投 ， 投后估值為5億元 ， TSN資本擔任財務顧問 。 募集資金將主要用于記憶科學產品的商業化、AI智能體平臺研發和市場拓展 。
紅熊AI成立于2024年 ， 總部位于上海與杭州 。 公司以AI客服作為業務切入點 ， 搭建智能化客戶互動與營銷服務平臺 ， 目標是布局AI教育、AI營銷等領域 ， 并將產品推廣到海外 。 紅熊AI的核心技術為多模態大模型開發中臺與記憶科學 。 紅熊AI CEO兼首席科學家溫德亮曾任阿里巴巴、盤石、復星等互聯網和產業集團副總裁、CTO、CIO ， 具備10年以上互聯網數智化領域開發及數字化轉型交付經驗 ， 近年來專注于大模型技術研究與開發 。 團隊核心成員具備人工智能、大模型、企業級應用等領域的研發和管理經驗 。
紅熊AI CEO溫德亮認為 ， 記憶科學是推動AI智能體商業化落地的核心 。 他表示 ， 企業級AI客服與營銷場景的復雜性 ， 要求平臺不僅具備強大的語義理解能力 ， 更要實現對用戶歷史行為和多輪對話的持續記憶 。 傳統大模型在實際應用中常常受限于上下文窗口 ， 容易遺忘關鍵業務信息 ， 導致服務斷層和知識孤島 。 紅熊AI通過自主研發的多模態大模型和記憶科學技術 ， 能夠動態整合企業私有知識、行業數據和歷史工單 ， 打通APP、小程序、電話、社交媒體等多端渠道 ， 實現對話連續性和個性化服務的顯著提升 。
紅熊產品技術研發體系
紅熊AI采用“模型即服務”（MaaS）、私有化部署、SaaS訂閱等多元商業模式 ， 服務運營商、文旅酒店、電商、銀行保險等多行業客戶 。 既支持全Agent服務托管 ， 也支持人+Agent融合 ， 轉人工后 ， 人工可再次將會話托管至機器人 ， 實現人機協同 。 溫德亮說如果將全AI托管模式比喻為新能源車 ， 人工服務就是燃油車 ， 而紅熊AI的人機協同模式則是油電混動型車 ， 既能降低人工成本 ， 也能防止在轉人工后AI無法介入會話導致專業度下降或咨詢信息不全面等問題 。
紅熊商業化場景
在業務層面 ， 紅熊AI平臺覆蓋AI客服、智能營銷、工單管理等多場景 ， 支持全渠道接入、Agent主動獲客、業務自動化閉環 。 溫德亮以與某運營商的合作為例 ， 給出數據：紅熊AI在該客戶的服務過程中 ， 自助解決率高達98.4% ， 回答準確率99% ， 模型幻覺率低于1% ， 業務回復完整性達100% ， 降本率高達40% 。 紅熊AI通過與四大運營商及百余家企業達成商業合作 ， 完成了行業驗證和商業營收 。 企業2025年至今已簽約合同金額近6000萬元 ， 2025年業績目標為1.3億元 ， 營業利潤率預計超過13% ， 未來 ， 紅熊AI將加快海外市場布局 。
根據36氪過往報道 ， AI在客服、催收、問卷調查等領域已經實現了快速布局 ， 國內AI客服市場已經有網易云商（七魚）、天潤融通、容聯七陌、沃豐科技、智齒科技等智能客戶服務廠商 。 據悉 ， 螞蟻金服也在積極布局AI客服領域 ， 近期成立了“數字螞力”為商家提供AI客服的服務 。 目前AI to B領域除了AI客服 ， 各家企業在多種角度展開積極布局 ， SaaS早已成為過去 ， AI to B才是下一個企服領域新戰場 。
投資人觀點
格睿豐投資認為 ， 作為首次入局的投資人 ， 更注重從差異化價值維度評估標的企業 。 紅熊AI的核心競爭力在于 ， 其在企業級AI服務賽道中構建了“技術深耕+場景閉環”的獨特發展路徑——不追逐通用大模型的流量紅利 ， 而是聚焦垂直行業的真實痛點 ， 通過“多模態大模型+記憶科學”的技術組合 ， 將抽象的技術能力轉化為客戶可直接復用的流程化解決方案 。
【紅熊AI完成Pre-A輪融資，以AI客服切入企服，推進記憶科學商業化落地】陳泳潮則認為 ， 作為長期陪伴紅熊發展的投資人 ， 本輪選擇持續加注 ， 核心邏輯在于其業務已實現從技術驗證階段向規?；虡I落地的實質性跨越 。 其構建的“私有化部署+SaaS平臺+訂閱服務”產品矩陣 ， 既通過定制化服務筑牢了當下的業務基本盤 ， 又以標準化訂閱模式打開了規?；鲩L的天花板 。 這種“深耕行業痛點+靈活適配需求”的發展路徑 ， 成功將技術價值轉化為客戶認可的商業價值 。

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