重庆
10月12日，上海AI初创企业模思智能宣布完成超10亿元Pre-A轮融资。本次融资由华控基金领投，国开科创、上海科创基金、新微资本、徐汇资本、追光硬科技创投、临港策源基金等机构参与投资；元禾控股、上海科创集团、星连资本等老股东持续加注，多维资本作为独家财务顾问长期为公司提供服务。
早在2026年3月，公司就完成数亿元天使轮融资，该轮由IDG资本领投，元禾控股、上海国投旗下上海科创及上海未来产业基金、奇绩创坛、智谱系基金星连资本以及某头部产业投资方联合投资。短短半年内，公司接连拿下两轮大额融资，资本市场持续看好其全模态交互路线。
募集的资金，公司将投入全模态实时交互技术研发，同时推进海外商业化落地。资金重点支撑两大方向：一是让AI具备感知真实环境、持续理解人与场景的能力；二是落地AIforAI体系，借助AI自主完成数据生产、筛选，降低人工标注压力，形成模型自迭代闭环。
这套技术路线并非短期构思，源自首席科学家邱锡鹏教授团队十余年的学术积累。早在2023年，团队推出国内首个类ChatGPT开源模型MOSS，验证大语言模型的基础能力。但团队没有陷入“持续做大基础模型”的内卷，转而思考更深层问题：模型学会语言之后，如何在真实场景里和人自然沟通？
此后团队持续迭代SpeechGPT、AnyGPT等模型，打通文本、语音、图像多模态能力。2024年底，依托复旦大学OpenMOSS团队成立的模思智能正式启动工程化落地，背靠上海创智学院的产学研资源，加速模型产品化。仅2026年上半年，公司就一口气开源二十余款模型，覆盖语音生成、音频识别、视觉理解等多个方向。
为实现实时交互目标，模思搭建了一套完整的端到端智能系统，MOSSLive是这套能力的核心载体。整套系统分为两层，前端模型负责实时视听感知、即时对话；后端能动性模型处理复杂推理与任务执行。这里的实时，核心不只是更快的响应速度，而是让AI跟上动态变化的场景，捕捉对话、环境的时序变化，理解用户当下真实意图。
随着模型迭代节奏越来越快，传统人工处理数据的模式已经难以支撑高速更新。AIforAI就是用来解决这个瓶颈：依靠不同模型协同，自动生成、评估、筛选场景数据。前端硬件场景采集真实连续交互数据，再交由AI处理，反哺模型训练，构建起“场景交互采集数据，数据反哺模型进化”的正向循环。
来源/摩斯IPO（MorseIPO）
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