作者 | 張子怡

編輯 | 彭孝秋

硬氪獲悉，寧波云錦微智能科技有限公司（以下簡稱“云錦微”）于近期完成天使輪+融資，融資金額達1000萬元。本輪投資機構為上海恒砥和寧波舜工，融資資金將用于迭代升級平臺、擴充設備產品、增加垂類行業場景的生態覆蓋。

云錦微成立于2021年6月，是一家專注于研發具身智能體操作系統的科技公司。公司致力為具身智能開發AI大腦，幫助企業將大模型技術應用到邊緣計算，實現系統和設備的低成本智能化改造。

g當前大模型已有從云端走向邊緣計算的趨勢，有望開啟萬億級市場。調研數據顯示，2024年全球具身智能設備市場規模超過250億美元，年復合增長率近20%，而中國在工業自動化、智慧城市等領域的智能化改造需求占比超35%。

云錦微察覺到到物理世界對多模態AI的迫切需求。傳統語言大模型僅能處理一維文本數據，而工業、零售、安防等場景需要融合視覺、傳感器、控制指令等多維數據的“具身智能”需求。其自主研發的云錦 OS 操作系統，能通過兩大核心技術，重構AI與物理世界的交互邏輯。

具體來看，云錦 OS 獨創的MaM（Model-Alloy-Model）模型合成模型，通過路由混合技術實現視覺、傳感器、控制指令等多個異構模型的納秒級協同調度。以智能巡檢場景為例，視覺模型負責識別設備缺陷，傳感器模型分析溫濕度數據，控制模型自動觸發報警指令，三者通過MaM實現高效協作，較單一模型方案效率提升數倍。

更重要的是，該架構解決了物理世界數據碎片化導致的訓練難題——90%以上的私有化多模態數據無需上傳云端，可直接在邊緣設備完成“數據采集-模型微調-指令執行”閉環，顯著降低數據安全成本。

針對國產算力的異構特性，云錦微研發的VT-Transformer極簡計算框架，以3萬行C++代碼實現傳統AI框架60萬行Python代碼的功能，將模型推理延遲降低至12ms，顯存占用減少85%。

上述技術的突破使百億參數多模態模型可運行于百元級邊緣硬件，大幅降低算力成本，為智能攝像頭、工業控制器等設備裝上價格更有優勢的“大模型大腦”。

當前，云錦 OS 通過“低成本智能化改造”模式，已成功切入能源、制造、零售等場景。截至2025年Q2，公司已服務超120家企業，實現數千萬元營收。客戶中不乏中國電子、貴陽軌交、上汽集團、上海隧道等大型科技工業企業。

云錦微創始人王文藝認為，公司將秉承“讓每個企業都用得起AI”的愿景，幫助企業用極低成本完成智能體所需的訓練和推理計算，推動AI技術的普惠發展。

團隊方面，王文藝為浙大本碩博背景，曾管理“CV 四小龍”依圖科技的硬件事業部，領過多個行業標桿級AI硬件項目落地；聯合創始人周昌博士耶出自浙大本碩博體系，曾任阿里達摩院城市大腦視覺大模型研發負責人，在多模態算法領域積累深厚。

團隊成員覆蓋了包括系統軟件、芯片設計、視覺AI等領域10年以上從業者，并與浙江大學上海高等研究院、浙江大學機器人研究院、浙江大學知識圖譜實驗室等科研單位建立“產學研一體化”合作模式，使云錦微在多模態大模型小型化、邊緣算力調度、具身設備孵化等核心領域更具備技術優勢。