来源：新浪科技

文 | 新浪科技 陈思竹

2026年1月底，北京白塔寺附近的一家咖啡馆里，熠序科技创始人李德辉萌发出一个想法：人类社会中有着各种规章制度来维持社会稳定，那么同样有着行动能力的AI智能体，又该如何管控？这是否会成为AI的新赛道？

他从人类社会的公序良俗、法律体系、征信系统一路推演下来，得出一个答案，即给每个智能体发身份证、打疫苗，“不守规矩的就踢出去。”仅仅一个月后，小龙虾OpenClaw在国内爆火，“养虾”成为热潮，AI安全问题也随之被推到聚光灯下。

而这个在白塔寺边喝咖啡冒出来的念头，后来迅速长成了一家AI治理公司——熠序科技，其以世界模型为工具，保障智能体健康，构建智能体运行秩序。

近期，这家成立仅5个月、团队30人的公司，宣布完成天使轮融资，估值15亿。

据了解，本轮融资引入了智能制造/能源矿产领域的产业投资人，资金将主要用于自研熠序世界模型（NOWM）迭代及具身智能、能源矿产、自动驾驶、智能制造等场景的商业化落地。

值得一提的是，近两个月，这家初创企业已经实现了商业化项目的落地。先是6月与联想集团、中国移动芯昇科技联合发布了首款AI可信一体机，再到7月与中国移动AI大模型授权治理服务的正式上线商用。

实际上，这已经是李德辉的第四次创业，对于中国移动战略部出身的他而言，此次创业最大的不同，在于之前有大平台背后支撑，而此次则是靠自己进行0-1的尝试。目前来看，这一赛道也正在爆发。据高盛预测，2026年下半年至2027年，AI治理占AI总预算的比例将从3%—5%提升至10%—15%。

近日，新浪科技对话李德辉，内容涉及融资细节、熠序世界模型与商业化模式以及对AI治理行业的判断。以下为部分核心观点节选：

• 对个体智能体要“打疫苗”，对群体协作智能体除了“打疫苗”，还需要“发身份证”。
• 世界模型的三项能力在于时、空、因果。
• 与传统网安的区别在于，一个是修围墙，出事了才值钱；一个是筑地基，没有它不能运行。
• 未来智能分发的核心枢纽之一会是运营商。

“投资人看中了技术落地的价值”

新浪科技：为什么这笔天使轮融资能吸引到的是智能制造/能源矿产领域的产业投资人？

李德辉：第一个方面是因为矿产的采掘、运营以及管理环境都是非常恶劣的，所以这个领域对于智能设备的应用是非常迫切，像自动驾驶，包括一些机器人。对于一些矿产领域的离线智能机器人，它一旦变成在线智能，会极大程度提高效率节省成本。同时，在线智能就需要装上智能体，行业的特殊性要求智能体必须健康有序，所以对AI智能体治理的需求就诞生了。

第二个方面，大家都知道天使轮投资实际上就是在“投人”，他认为我比其他人领先半年有了AI治理的认知，并已经进入这个领域组成了完整的团队，再加上我们也认识多年，他看中了这项技术落地后能够产生的价值，我也认为他能够给到我们非常高价值的场景和数据，所以最终很顺利达成了本轮融资。

新浪科技：目前是否在能源矿产领域有试点？未来产品会不会向这个方向进行？

李德辉：目前我们已经与多家能源矿产、机器人的头部企业建立对接、将推进具体应用场景的落地。

而在产品方面，其实我们做的东西相对通用，我们主要管智能体的身份、权限和意图这三个事情，只要我们拿到垂类行业的数据，对我们整体的模型训练有很大帮助。但是这并不需要根据这个行业去做大规模的定制化开发，一句话就是我们做的模型在各行各业跑通了之后都可以用。

这也是为什么用世界模型的原因：把空间建构好后，它是可以泛化的。

新浪科技：拿到这笔融资后，下一个阶段性目标是什么？

李德辉：很重要的事情是引进人才，规划年底公司能有80—90人。阶段性目标是希望我们“351工程”能落地，具体来说就是三层免疫系统技术落地、五类产品实现商业化、一个AI健康有序发展示范区能够启动。

融资的70%费用会用在研发，其中有四大核心模型的训练：训练身份信用与健康、长程风险监测与管控、病毒与疫苗自进化和数据链路保障。其中，长程风险监测与病毒疫苗自进化会投入比较大的精力，这两项也更难一点。

“打疫苗”与“发身份证”

新浪科技：如何理解为AI智能体“打疫苗”和“发身份证”？

李德辉：实际上这两种方法就是为了给AI智能体构建出一套信用体系。我们面向的对象分为两大类，第一大类是单智能体，第二大类是多智能体的群体协作。

经济学家大卫·李嘉图的理论，叫比较优势，人类社会的分工协作，包括国家之间的这种价值流动，分工协作就基于比较优势。在我看来，下一步智能体会进行群体协作，大家有比较优势，但有的可能比较擅长写邮件，有的可能比较擅长给我们规划旅行，有的可能比较擅长做数学题。我们所谓提到的数字员工其实就是一个群体协作过程。

打疫苗其实更多的是针对个体，给单个智能体打疫苗，让它“不生病”；发身份证则能把他在群体协作过程当中的行为记录下来，更好约束。

新浪科技：在这个过程中世界模型的能力是什么？

李德辉：总结成三个词其实就是时、空、因果。

时间是我们要去预测下一步风险会在什么时候发生。空间是我们要去预测哪个空间。智能体有自己的活动空间。它在认知、记忆、执行上都有不同层面。所以要研究它空间上什么时候会发生问题，这也用到了世界模型里对空间的理解。

第三个是因果，即病毒与疫苗的自进化。打完疫苗后会产生什么效果、病毒和疫苗之间如何通过飞轮自进化跑起来——这正是世界模型在发挥作用。

新浪科技：怎样去理解这个过程？

李德辉：可以把这个过程比作过河。我们现在在河的左边，这里缺乏秩序和健康，怎么样把每一个智能体摆渡到一个健康有序的对岸。这里面，世界模型其实就是摆渡船，也是我们的主要工具。船上的两个桨，一个打疫苗，一个就是发身份证，这是我们过河的“手段”。

新浪科技：这个过程和传统网安有什么差别？

李德辉：传统网安做的是“修围墙”，我们做的是“打地基”。前者等出了事才补，后者从一开始就不能缺。另一个不同是传统网安在客体上发力，而我们是在主体上发力。目前AI智能体最大的两个特征是分布式、群体智能，由此带来的风险是涌现级别的，这时候保护客体就失效了。

我们让AI智能体有正确的认知角色和执行能力，解决身份、权限和意图三大问题，这就像一个伴侣能一直跟在AI智能体身边来约束它的行为。

这种不同也促成了我们的商业模式，传统网安很难按照订阅来收费，但是我们需要持续的、不间断地监管，所以我们的商业模式可以做到实时的按月按年来订购收费，按API调用来收费。

新浪科技：那我们的壁垒在哪？

李德辉：今年6月底，我们的数据飞轮跑通了、转起来了。我们通过业务的先发部署就能够收到更多的数据，收到了更多的数据，可以按照我们世界模型里m层攻击面·n种时间维度的策略去合成越来越多的样本。

AI时代的核心要素是算法、算力和数据，算法可以通过技术手段来进行，算力花钱就能买得到，最珍贵的就是数据。我们通过产品的先发部署和渠道的生态卡位，能收到别人没有的数据，再通过飞轮来转，就比别人领先一代，也是我们的优势所在。

另外我们参与国家AI治理标准制定，和国家重点实验室合作，也和中国移动、联想集团建立合作，这就是标准壁垒和生态壁垒。

新浪科技：这些数据来源在哪？

李德辉：一方面是来自我们的AI一体机，另一方面是我们在做模型检测服务，授权治理服务，这里面也有一些数据。还有一部分是基于策略的合成，收集样本是一部分，合成的样本同样重要。收集和合成的数据比例大概是1：9。

“未来智能分发的核心枢纽之一会是运营商”

新浪科技：好像我们目前的项目和运营商绑定非常紧密？

李德辉：是的。我有一个判断，未来智能分发的核心枢纽或者重要枢纽之一会是运营商。为什么呢？因为你要做一个平台，就需要具备双边网络效应，运营商左边有大量的用户。右边有模型和智能服务。

对于模型企业也好，应用企业也好，它如果要独立地去分发这些智能服务的话，成本会比较高，它需要有资本，需要有流量。如果它把模型服务和AI应用服务去接入到运营商的体系里去，这件事对于他来说是一个非常便利有效的渠道。

可以说运营商在卖汽车，我在卖玻璃水，所以我选择和运营商进行合作，并不单单是因为我是从运营商出来的，我认为运营商是一个很好的智能分发平台。

新浪科技：目前产品都有哪些？

李德辉：硬件上有AI一体机，这相当于是入口。核心是订阅服务，有AI卫士订阅、AI健康服务订阅以及AI秩序服务订阅，订阅服务毛利率远高于硬件销售，能提供持续的订阅收入。

新浪科技：这些产品面对的用户是哪些？

李德辉：TO A（智能体生态），TO B，TO C，TO G都有，健康服务和秩序服务更多是TO B的，我们去跟一些集成商云厂商去合作，把我们的能力封装成API供调用，最后它是按照Token消耗的费用乘以一定的百分比给我们付费。

新浪科技：TO C市场也有涉猎？

李德辉：是的，这块刚刚起步。但TO C是我们的一个重点市场，国内互联网和网民对新技术的接受度还是非常高的，国内市场也很大，所以我们认为C端市场会很快爆发。