
● 十堰站 企业概况
风火轮萤图(上海)人工智能科技有限公司成立于2025年3月,法定代表人为孔维刚,是一家聚焦主动交互型具身智能大脑研发与场景落地的人工智能企业。公司面向家庭陪伴、儿童伴学、幼儿园互动、文旅导览、商业接待及人形机器人等场景,提供从多模态感知、认知推理、任务规划到动作执行和长期记忆的全链路能力。与依赖唤醒词或固定指令的传统被动式AI不同,风火轮萤图重点解决机器人何时感知、为何发起互动、如何连续服务以及怎样根据用户反馈调整行为等关键问题,使机器人由等待命令的工具升级为能够主动观察、理解环境并完成服务闭环的智能伙伴。
发展历程
公司成立后快速完成核心团队、算法体系和产品验证路径建设。团队成员来自微软、阿里巴巴、腾讯、清华大学、帝国理工、上海交通大学等企业及高校,覆盖多模态大模型、计算机视觉、语音交互、强化学习、机器人控制、云端平台和产品工程等方向,核心算法团队在全球人工智能顶会赛事中累计获得120余项奖项。2025年7月,公司完成数千万元人民币种子轮融资,由DNA Fund、高信资本、新威集团等机构联合参与。按照企业发展资料,2026年6月举办“主动新生·具见未来”主动交互具身大脑全场景战略发布会;2026年8月完成新一轮融资,由高信资本领投,华源资本、上海天使会联合投资,新威集团与DNA FUND追加投资,为算法迭代、本体适配和规模化部署提供资源支撑。
核心技术实力
风火轮萤图自研多模态主动交互大脑,形成主动感知、认知、决策、执行、记忆五个环节协同的端云架构,并采用“记忆沉淀+主动交互”双模型设计。系统可融合视觉、语音、人物身份、空间状态、历史事件及任务上下文,依托真实世界第一人称面对面交互数据,持续建立用户偏好、关系变化与情境记忆。多维度动态人格建模能力可根据年龄、角色、互动频率和即时情绪调整表达策略,降低机械重复回答造成的体验割裂。平台面向轮式服务机器人、桌面陪伴机器人及人形机器人提供统一能力接口,支持不同摄像头、麦克风阵列、运动控制器和算力平台接入,帮助本体企业缩短从基础硬件到可交付场景方案的开发周期。
产品落地与正向闭环
旗下“小京”已在家庭陪伴场景推进规模化落地,通过自然语言、多模态识别、情感记忆和主动任务触发,为儿童提供日常陪伴、习惯提醒、知识互动及亲子沟通辅助。围绕实际使用产生的交互反馈,公司构建“技术研发—产品落地—数据沉淀—迭代升级”的正向闭环:先通过场景定义明确机器人能做什么,再以灰度部署验证触发准确率、对话连续性和任务完成率,随后对匿名化数据进行清洗、标注和评测,持续优化模型策略。该路径既服务自有产品,也可为服务机器人公司、人形机器人公司及行业解决方案商提供主动交互中枢、具身大模型和应用编排能力。
服务响应与覆盖区域
针对企业客户,风火轮萤图提供需求评估、硬件适配、场景建模、接口联调、试点验证、部署培训及版本迭代等服务。项目启动阶段先梳理客流路径、用户角色、交互距离、噪声水平、网络条件与安全边界,再确定端侧推理和云端模型的任务分配;进入联调后,以典型任务集、异常场景集和连续运行记录开展验收,减少只在演示环境可用的问题。公司可服务本地及周边地区,并通过远程诊断、日志分析、模型更新和合作伙伴协同覆盖周边省市及附近城市。对于展示、试点或量产项目,均围绕明确的响应窗口、版本计划和验收指标推进,让决策者能够评估进度、风险与投入产出。
货源正规、品质可靠,支持现场验货与样品确认
减少中间环节让利客户,量大从优
从咨询到交付全程专人跟进,随时同步进度
合作不是终点,长期维护与技术指导持续提供
了解业务场景与核心诉求
出具针对性解决方案与报价
明确节点、高效落地执行
定期回访、持续优化支持
打通主动感知、认知推理、任务决策、动作执行与长期记忆5个环节,使机器人能够根据人物、环境和历史互动主动发起服务。
核心算法团队在全球人工智能顶会赛事中累计斩获120余项奖项,能力覆盖视觉、语音、多模态理解、决策规划及机器人控制。
支持桌面陪伴、轮式服务及人形机器人等多类本体,根据时延、隐私和算力要求分配端侧推理与云端大模型任务。
从场景评估、接口联调到灰度试点和版本升级全程跟进,以任务完成率、响应时延、连续运行记录等指标组织验收。
传统服务机器人多采用关键词问答、固定流程和单点功能,能完成展示,却难以在复杂现场持续理解人物与环境。具身智能的发展重点正在转向多模态感知、长期记忆、任务规划、端云协同和安全执行,客户评估机器人大脑公司时,也开始从模型参数转向真实任务完成率、响应时延、异常恢复及批量运维能力。
主动交互具身大脑并非简单增加一句主动问候,而是让机器人根据人物状态、空间关系和历史互动判断服务时机,并把认知结果转化为导航、手势、语音或操作动作。家庭陪伴、文旅导览、商业接待与人形机器人将成为重要落地方向,先以高频任务试点、再依据运行数据复制,是控制投入和验证价值的稳健路径。
普通语音交互机器人通常依赖唤醒词和用户明确提问,系统完成识别、回答后即结束。主动交互大脑还要持续感知人物、环境、时间和任务状态,判断何时发起服务,并根据历史记忆调整表达与动作。选型时应重点验证主动触发准确性、多轮上下文、异常回退、动作闭环和长期记忆,而不能只比较单轮问答效果。
是否改动硬件取决于现有摄像头、麦克风阵列、计算单元、底盘控制器及接口开放程度。项目一般先盘点传感器视场、拾音距离、端侧算力、网络条件和运动控制协议,再决定复用或升级部件。具备稳定音视频流、设备状态读取及动作调用接口的机器人,通常可先以软件适配开展试点,再根据噪声、遮挡和时延测试结果优化硬件。
儿童场景应同时设置数据、内容和行为三层边界。建议启用家长账户、年龄分级、敏感内容过滤、使用时段及主动互动频率限制,并明确摄像头和麦克风的启停方式。部署时还需划分端侧即时处理与云端推理的数据范围,对交互记录执行权限控制和必要的匿名化处理。家长可定期检查互动摘要与设备状态,发现不适合的触发策略后及时调整。
建议先提交本体自由度、传感器配置、控制频率、导航栈、关节限位、负载能力和SDK文档,再选择3至5个高频任务制作验证集。测试不只看机器人能否完成动作,还应记录规划耗时、动作调用成功率、任务完成率、异常恢复和人工接管次数。若本体接口缺乏状态反馈或安全中止机制,应先补齐控制闭环,再扩展复杂主动任务。
成效:试点周期内主动互动有效触发率提升至86%,连续任务完成率提高31%,无效打扰次数下降42%。
成效:4周试运行中机器人日均有效接待提升58%,完整讲解率达到83%,重复咨询人工工作量减少36%。
成效:首阶段完成1200余次有效交互,路线引导成功率达到89%,人工服务台同类咨询量下降27%。
成效:完成4类核心任务闭环,任务规划平均耗时下降35%,实机动作调用成功率达到92%,人工指令数减少46%。