丘脑智能，一家专注于多模态长时记忆的国内公司，近期完成了由深圳一线基金及产业资本参与的数千万元种子轮融资。此次融资将主要用于技术研发和人才团队的扩充。公司致力于推动人工智能从通用走向个性化，并最终实现主动智能。

主动智能的核心在于AI能够深入理解用户，并在恰当的时机和方式下主动与用户进行互动。实现这一目标的关键在于“记忆”（Memory）能力的突破。

丘脑智能成立于2025年11月，创始人兼CEO张源拥有北京大学电子与经济双学科背景，并具备自动驾驶公司COO、创投行业及具身智能领域的工作经验。团队成员平均年龄约26岁，核心成员来自阿里达摩院、腾讯、商汤、香港中文大学（深圳）、北京大学、西交利物浦大学、卡尔斯鲁厄理工学院（KIT）及复旦大学等知名机构。

在“记忆”这一新兴领域，行业共识于2025年底在学术界初步形成。张源认为，“记忆层”将作为独立的基础设施长期存在，原因在于不同基础模型在基因和训练语料上的差异，导致用户在模型间切换时会产生“记忆孤岛”。随着AI向个性化发展，需要一个持续学习并记住用户的中间层，因此以用户为中心的第三方记忆层将独立于基础模型而存在，这正是丘脑智能所看到的机会。

当前，“记忆”领域面临着成本高昂（因将海量上下文全量输入）、上下文断裂（跨会话、跨任务衔接困难）以及模态缺失（多限于纯文本，无法处理视觉、音频等）等痛点。此外，Transformer架构的时序错乱问题也导致大模型难以理解时间，影响Agent协作及任务执行。张源强调，AI要融入物理世界，其记忆架构必须原生支持多模态，而非先将信息转化为文本。

为此，丘脑智能于今年6月推出了名为“MemAura”的记忆基座，提供ADK（智能体开发包）和API（应用程序编程接口）服务。MemAura支持长记忆积累与快速调用，采用高效上下文机制，并能显著降低推理成本。其性能表现优异，输入侧Token消耗降低40%-49%，记忆检索延迟低于400毫秒，端到端首次回答可在1秒内完成，综合准确率达80%以上。

MemAura的记忆处理流程与传统方法不同。传统系统通常进行信息抽取、压缩、摘要后存入原始信息库，再通过特定架构或图谱检索。而MemAura采用仿生记忆机制：首先识别事件并保留关键信息，过滤噪声；然后对过滤后的信息进行编码；最后对信息进行分区，区分隐私与非隐私记忆。此外，MemAura还运用冷热存储策略，确保高频数据快速检索，低频数据节约成本。

张源表示，在多模态长记忆这一万亿级赛道上，丘脑智能目前面临的直接竞争尚不激烈，仅有少数几家初创公司涉足。丘脑智能的主要客户包括陪伴硬件（如机器人）以及垂类Agent场景（如AI客服、数字员工），通过记忆API协助基础模型提升交互效果。为满足不同场景的需求，丘脑智能将记忆能力封装成不同的ADK供客户选择。其商业模式基于API调用量和场景授权，客户可按需选择不同层级的记忆能力。目前客户主要集中在纯文本或文本加语音场景，未来将拓展至更丰富的模态和具身场景。

丘脑智能的技术路线已迭代两次，并正在探索第三次。第一代是STKG时空知识图谱，在LoCoMo和LongMemEval测试中达到SOTA。但为满足客户对延迟和Token支出的关注，公司转向仿生记忆架构MemAura。MemAura在数据处理上实现了量级领先，将延迟控制在400毫秒以内。下一代迭代将通过E2P技术及Transformer架构微调，实现Token节省和近似持续学习。

2026年5月，丘脑智能联合英伟达、香港科技大学、香港中文大学发布了全球首个多模态长记忆Benchmark——MEMLENS，并已开源。该Benchmark证明了基础模型厂商和记忆公司应各有分工：基础模型侧重视觉感知、图文对齐和底层推理；记忆公司则专注于跨模态信息检索、证据组织和状态更新。

张源认为，个性化的终点是主动智能，未来的Agent应由状态驱动而非任务驱动，并能基于用户历史记忆进行规划和自我驱动。主动智能将出现在具备记忆能力的公司中。未来的记忆应沉淀用户和任务偏好，区分长期状态与短期波动，以支撑主动智能。她不认为上下文窗口等同于真正的记忆，RAG（检索增强生成）本质上是外挂的向量数据库。硅谷的Mem0、MemGPT等项目仍采用向量原生或GraphRAG方式，存在缺乏信息关联性建模、无法追踪动态变化等局限。

她指出，长上下文和记忆Agent并非互斥，而是可以工程化权衡。基础模型应专注于延长上下文、优化KV cache及底层推理能力，而记忆公司则应专注于跨模态信息检索，为用户提供更好服务。

张源强调，记忆的核心在于“决策”，而非简单的存储。Memory的价值在于判断何时写入、写入何种信息、召回何种记忆，以及在何时主动发起召回。这释放了AI的潜力上限，并支撑起主动智能，最终服务于人。

她预测，随着AI走向物理世界，具身智能前期将出现巨大的Memory需求，因为物理世界的交互入口是多模态的，且交互时间越长、任务链条越复杂、模态越丰富，记忆的作用就越关键。

最后，张源认为AI需要与物理世界建立一个以“时间”为锚点的映射关系，因为时间具有唯一性，记忆无法脱离时间独立存在。