Clipto.AI 与 Hollyland 猛玛达成战略合作： 共同探索 AI Memory Layer 与智能硬件的融合

机器人前瞻（公众号：robot_pro）
作者 许丽思
编辑 漠影

2026 年8月5日， Clipto.AI 与 Hollyland 猛玛今日宣布建立战略合作关系。双方将围绕 AI Memory Layer（AI 记忆层）与智能硬件的融合开展产品探索与生态合作，第一阶段聚焦创作者与专业音视频场景，在用户授权、隐私可控的前提下，共同探索 AI 硬件从记录工具，演进为能够理解、搜索和调用个人记忆的智能入口。

Clipto.AI 成立于 2023 年，总部位于美国加州帕洛阿尔托，专注于端侧多模态 AI、AI Memory Layer 及智能应用技术。公司正在构建 AI Memory Layer，致力于让 AI 系统在用户授权和隐私可控的前提下持续理解、搜索并调用个人内容，为下一代 AI 硬件、AI Agent 及更多智能终端提供长期记忆能力。公司产品已进入全球多个国家和地区，服务大量个人用户与专业创作者，并获得红杉、高瓴、EnvisionX Capital、Palm Drive Capital 等机构投资。

Hollyland 猛玛所属深圳市昊一源科技有限公司，成立于2013年，核心产品覆盖无线麦克风、无线图传、无线通话系统和直播相机，长期服务于内容创作者、影视制作团队及企业用户。品牌致力于通过持续的技术创新，将专业级音视频解决方案轻量化、易用化，降低高品质创作的门槛。其产品以稳定的传输性能、可靠的工业设计和便捷的操控体验著称，帮助用户在复杂拍摄环境下实现高效协作与流畅表达。

随着端侧 AI 能力不断成熟，越来越多AI推理开始发生在设备本地，长期记忆正逐渐成为下一代 AI 系统的重要基础能力。此次合作也是 Clipto.AI 推进 AI Memory Layer 生态的重要一步，Hollyland 猛玛将成为 Clipto.AI 在智能硬件方向的重要战略合作伙伴，共同探索 AI Memory Layer 在专业硬件中的应用。

Hollyland 猛玛长期服务于创作者及专业音视频用户，在专业内容采集领域拥有深厚积累；Clipto.AI 则专注于端侧多模态 AI 与 AI Memory Layer 技术。双方共同关注内容从采集、理解到复用的完整流程，希望探索连接高质量内容采集与长期记忆能力的新一代产品体验。

双方认为，未来越来越多 AI 系统都将拥有自己的 AI Memory Layer。通用模型提供基础智能，而长期记忆决定 AI 能否真正理解用户、延续上下文，并参与真实工作流。没有长期记忆，再强大的 AI，也只能在每一次交互中重新认识用户。

第一阶段，双方将重点围绕创作者与专业音视频场景开展探索，研究如何将高质量采集的音视频内容持续沉淀为可搜索、可理解、可调用的长期记忆。例如，帮助视频创作者快速理解历史素材、人物关系和创作偏好；采访、直播和影视制作团队自动沉淀关键片段、对话和场景线索；企业与专业工作者在权限控制下保留会议、项目和协作上下文，提高知识复用效率和工作的连续性。

Clipto.AI 创始人兼 CEO 康洪文表示：

“今天的大模型已经越来越聪明，但真正决定 AI 是否有价值的，是它能否持续理解每一位用户。AI 最大的缺失，不只是智力，更是记忆。没有长期记忆，再聪明的 AI，也很难真正理解用户。我们相信，未来越来越多 AI 系统都会拥有自己的 AI Memory Layer，而 Clipto.AI 希望成为这一层能力的基础设施。”

Hollyland 猛玛联合创始人表示：

“猛玛做了十几年硬件，长期服务创作者、影视制作团队和企业用户，我们最清楚一件事——再好的设备，如果每次开机都是’陌生人’，那它永远只是一件工具。Clipto.AI 在端侧 AI 和记忆层上的积累，让我们看到了改变这一点的可能。我们期待与 Clipto.AI 一起，探索音视频硬件如何从采集工具进一步走向能够沉淀内容、理解场景、辅助创作的智能终端。”

根据合作规划，双方将围绕三个层面开展探索与合作：

• AI Hardware：共同探索 AI Memory Layer 与智能硬件的融合形态及应用场景，研究硬件如何从记录发生了什么，进一步走向理解、沉淀并调用用户经历过什么。
• AI Platform：探索将AI 的 AI Memory Layer、端侧多模态模型、搜索与召回能力通过 SDK 和 API 等方式连接硬件生态，并持续验证本地优先、用户授权与隐私可控的产品体验。
• AI Ecosystem：以此次合作为起点，围绕创作者、影视制作、直播、采访记录及企业通讯等专业场景，与更多硬件、软件及开发者伙伴共同探索 AI Memory Layer 的产品体验、交互方式及行业标准。

双方认为，未来 AI 的竞争将逐步从模型能力延伸至长期记忆能力，AI 硬件也将从参数、功能和模型接入，转向是否真正理解用户、延续工作流，并能够在保护隐私的前提下持续激活用户自己的知识。