近日，君創Family企業合肥中科類腦智能技術有限公司（以下簡稱“中科類腦”）宣布完成億元級 B 輪融資。此輪融資由中國移動旗下的北京中移數字新經濟產業基金獨家戰略投資，也是該基金在 AI 模型領域的又一重要布局。
此前，中科類腦已在 A 輪融資中獲得如合肥產投等地方國資支持。此番國家隊資本強勢注入，不僅標志著中科類腦正式躋身 AI 國家隊行列，更意味著其自主可控的技術體系進一步獲得產業界的廣泛認可。
從頂天到立地，七年錨定能源賽道
中科類腦成立于 2017 年，是中國科學技術大學賦權項目之一，也是類腦智能技術及應用國家工程實驗室（以下簡稱類腦實驗室）迄今唯一產業化單位，肩負“頂天立地”的成果轉化使命與愿景。類腦智能技術通過模擬人腦神經機制實現認知突破，是國家下一代 AI 布局的核心方向。然而，如何將類腦實驗室技術轉化為產業應用？
知名管理咨詢機構埃森哲曾指出：未來的能源世界是一個由數以十億計的可再生能源發電、儲能、智能用電設備構成的碎片化能源系統，它們在數字世界重構與融合根本離不開 AI 技術。
初創期的中科類腦雖開發出類腦云 OS 底座，卻在業務聚焦上經歷陣痛。2019 年，公司戰略轉向能源賽道，迎來關鍵轉折。
作為國民經濟的基礎性產業，能源世界正在發生重大變革。供給側(發電側)，隨著分布式光伏、風電等可再生能源的廣泛普及，其裝機容量和發電量正在迅速增長；用電側（負荷），隨著新能源汽車的普及，自動駕駛、V2G（車輛到電網）等技術也在不斷進步，推動交通行業電氣化水平日益提升；輸配電側，電網作為承載電能轉換利用和輸送的大動脈，面臨迫切的智能升級需求。
尤其是 2021 年 —— 十四五規劃開局之年，做好碳達峰、碳中和工作 （亦即雙碳）被列為重點任務之一，使得能源數字化有了更強的政策驅動性。中國能源研究會能源互聯網專委會等發布的《數字能源發展白皮書 2023 》預測，到 2029 年中國數字能源產業市場規模將達 6384.43 億元。中研普華數據顯示，預計到 2029 年，中國數字能源市場規模將達到 881 億美元。實驗室的“頂天”技術可以大展拳腳。
例如，作為電網核心目標之一，電力運作體系的安全、可靠、經濟及高效運行是關鍵。而在人力有限情況下，為實現設備巡視、集中監控、無人機飛巡等生產方式和作業模式逐步向數字化、智能化發展，需深度介入 AI 及物聯網等技術，構建健康診斷科學化、運行維護智能化、檢修搶修精益化新運檢模式，保障電網安全運行，提高運檢質量、效率和效益。
隨著風能和太陽能等間歇性可再生能源發電占比不斷增加，對精確發電量預測的需求水漲船高，與此同時，如何優化電力設備配置，提高電網調度運行效率也成為電網的必然選擇。這些不穩定能源如何消納以及保障能源的穩定提供，都需 AI 的核心技術——新能源的智能預測和區域調度決策技術。
一米寬、千米深
唯有全棧，方能深耕
謀定而后動。中科類腦建構起全棧式技術路徑——從底層算力支撐、核心算法研發到上層場景應用，有效推動了前沿技術與真實業務場景的深度融合。目前，其產品和解決方案已覆蓋發、輸、變、配、用、安監等核心場景，并推出算電融合服務，憑借高精度、低成本、自主可控等優勢獲得市場高度認可，AI 項目復購率超 75% ，客戶覆蓋五大發電集團等 80% 的行業頭部企業。
能源電力行業對安全性、魯棒性（Robustness）要求極高，通用大模型（如 ChatGPT、DeepSeek ）雖為通才，卻因幻覺問題不可控、缺乏行業知識，難以滿足全工況條件下的基線要求。為此，中科類腦基于電力場景知識，結合人類反饋機制，打造了能源多模態大模型。
能源電力行業的特殊性決定了單純提供算法模型難以真正深入。同時，能源行業涉及國家關鍵基礎設施，全面的國產自主可控已成定局。中科類腦圍繞能源場景，結合全國產化算力打造了與能源業務系統協同的數據采集、傳輸、分析到輔助決策的閉環系統，確保能源多模態大模型高質量迭代。同時，構建了全國產化的異構算力調度和大模型研發平臺，確保大模型的高效。
中科類腦自 2017 年起深耕異構算力系統研發，其自研平臺具備高效調度、算力加速等能力。在多款國產芯片上，訓練效能可達國際同級芯片的 80% ，滿足自主可控需求；在大模型多機推理實測算力加速約 30% 。
此外，針對當下行業算力資源分布不均、調配不合理、存儲架構不兼容等共性難題，中科類腦突破異構算力適配、調度、存儲統一納管等關鍵技術，可實現不同計算中心算力、網絡、存儲等資源的互聯互通，可智能調配跨地域、跨架構、跨歸屬的算力資源。
夯筑壁壘，眾人拾柴火焰高
在能源 AI 這個高門檻賽道，中科類腦用七年時間完成了一場從技術攻堅到商業變現的深度突圍。電力行業的特殊性構筑了天然壁壘——系統復雜性、安全嚴苛性，這些看似阻礙的因素，恰恰成為中科類腦構建護城河的最佳材料。
在能源電力領域，能源多模態大模型預訓練數據量已成規模，構建起強大的基礎認知能力。同時，通過將大量電力的專家經驗轉化為模型的基礎能力，資深工程師數十年的實踐經驗被轉化為 AI 可理解的決策邏輯。更重要的是，三十類機理模型庫的建立，確保了 AI 預測既符合物理規律又具備可解釋性。
工程化能力是國產化落地的關鍵一躍。據了解，中科類腦通過建設淮海人工智能中心、合肥多元異構算力調度平臺以及寧波東方理工智算中心等智算集群，沉淀出算力調度優化、算子融合加速、國產化 AI 芯片適配等核心工程能力。此外，公司同步推進的皖疆綠色算力科技產業園正加速布局低碳基礎設施，為東數西算戰略提供跨區域算力協同與綠色轉型支撐。
服務創新是中科類腦的另一大特色。公司組建了一支由研發人員、數據專家以及能源市場專家構成的復合型團隊，這些行業翻譯官有效彌合了技術與業務之間的鴻溝。企業創新采用開發-驗證-迭代的動態閉環體系，實現算法研發全鏈條的并行協同。經實證，這些創新不僅帶來 10 倍審核效率飛躍，算法迭代周期也縮短了 60% ，成功推動 AI 技術完成從實驗室到實用化的價值躍遷。
此外，團隊還提供特定細分場景的設備診斷攻關服務。例如，通過多模態數據融合數據分析能力，結合運行工況與機理，實現變壓器的綜合診斷和狀態評價，有效降低維護成本，并使變壓器保持長周期穩定運行。
“在能源電力這個復雜的巨系統面前，單打獨斗難以推動行業智能化發展。為此，中科類腦采取了開放合作的戰略，我們需要更多的合作伙伴、更多的前沿技術共同投入到這個行業當中，一起推動行業的變革。”中科類腦董事長、90 后國家萬人領軍劉海峰曾說。
公司一方面與類腦實驗室持續聯動，通過技術資產成果轉化等機制，將實驗室在計算機視覺、多媒體內容處理、視頻編解碼等領域的前沿研究成果轉化為產業應用，既保障了技術源頭活水，又加速了科研成果轉化。
另一方面，公司通過 BitaHub 社區開放算力資源與 AI 開發環境，支撐科研機構與企業的智能化轉型，已實現能源電力能力向建材、水利、政務等行業的橫向復制。
三層變現結構，邁向更廣闊行業
目前，中科類腦的核心技術已在多個領域取得顯著成效：為十余省市的 100 余座變電站提供智能化運維服務；助力安徽配網無人機診斷效率有效提升；在新能源領域打造了多個標桿項目，其中某央企智慧風電場站項目榮獲四星級評定。
在商業模式上，公司構建了算力調度-模型服務-應用訂閱的三層價值體系，正在實現從項目制向產品化的轉型：標準化 AI 套件收入占比從過去的 20% 提升至 55% ，年度經常性收入數億元，標桿客戶年付費增長達 300% 。更值得一提的是，公司人效比達到行業平均水平的兩倍。這些成績充分驗證了其專業化發展路徑的商業價值。
人工智能賦能能源行業轉型升級，是一條充滿挑戰卻前景廣闊的道路。正如劉海峰所言：我們做好了至少 8-10 年的長期投入準備，扎根能源智能化領域，為國家的能源轉型貢獻科技力量。
這種長期主義的堅持，也得到圖靈獎得主約瑟夫·斯發基斯（ Joseph Sifakis ）近期觀點的支持。前不久，在中關村論壇上，這位杰出計算機科學家指出，中國應制定獨特的 AI 愿景。中國的 AI 具有強大的工業特征，可憑借雄厚的工業基礎，打造智能電網、智能工廠、自動駕駛交通系統、智慧城市等智能產品和服務。
如今，中科類腦正將能源領域淬煉出的 AI 能力，不斷向更廣闊的工業制造場景延伸。技術“頂天”與產業“立地”之間，創新火花在這里持續迸發，推動行業巨輪遠航。
