鲲为科技完成 4 亿元新融资，用低频超声穿颅实时读脑，要做脑科学领域的英伟达
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速览
- 鲲为科技获 4 亿元融资，XVC、红杉中国入局，腾讯、夏尔巴加仓。
- 核心技术：放弃高频，用低频加 AI 算法穿透颅骨，实现实时高分辨率脑成像。
- 实测显示其设备成像清晰度显著优于海外顶级彩超设备。
- 每秒处理 10GB 超声回波数据，算法架构追求极小参数量与高吞吐。
- 已获数千万订单，商业化处于起飞拐点。
- 目标定位为脑科学 AGI 的基础设施，提供硬件和 kOS 操作系统。
- 对标英伟达的显卡+CUDA 模式，面向脑机接口 Lab 和 NeuroAI 公司。
- 创始人认为大模型时代工程壁垒失效，真正壁垒需向基础科学延伸。
深圳公司鲲为科技近期完成 4 亿元新一轮融资，新增股东包括 XVC、红杉中国，老股东夏尔巴、腾讯进一步加仓。鲲为的核心技术路线是放弃传统超声通过提高频率换取分辨率的思路，转向低频，并将深度神经网络引入超声回波信号处理，在穿透颅骨的同时实现高分辨率实时三维成像。创始人刘家家称，实测中鲲为设备能清晰捕捉中脑核团、侧脑室及微细血管的血流动态，而海外顶级旗舰彩超设备在穿透颅骨后仅能呈现模糊轮廓。鲲为已实现数千万订单，目标不止于颅脑超声设备，而是提供硬件设备和基础软件平台 kOS，成为脑科学与 AGI 领域的底层基础设施，类似英伟达提供显卡和 CUDA。
关键事实
- 鲲为科技完成 4 亿元新一轮融资，新增股东 XVC、红杉中国，老股东夏尔巴、腾讯加仓。
- 鲲为放弃高频路线，转向低频，将深度神经网络引入超声回波信号处理，实现穿透颅骨的高分辨率实时三维成像。
- 实测对比中，鲲为设备能清晰捕捉中脑核团、侧脑室及微细血管血流动态，海外顶级旗舰彩超设备仅能拼凑模糊轮廓。
- 超声波每秒产生原始回波数据流高达 10GB，输出需达到每秒数千帧渲染吞吐，要求算法在极小参数量下高效计算。
- 鲲为已实现数千万订单，团队 200 多人，研发人员占比过半，其中数十人专注前沿声学空间智能基础研究。
- 鲲为计划提供硬件设备和基础软件平台 kOS，通过开放 kOS API 赋能脑机接口 Lab 和 NeuroAI 模型公司。
本站视角
鲲为科技的技术路线如果得到更广泛的独立验证，对国内脑机接口和脑科学研究者是一个实质性利好。目前非侵入式脑信号采集主要依赖 EEG 和 fMRI，前者时间分辨率高但空间分辨率差，后者空间分辨率好但时间分辨率低且设备庞大昂贵。鲲为声称用低频超声加 AI 算法同时实现穿透颅骨、高分辨率、毫秒级实时三维成像，若属实，等于提供了一个介于两者之间的新工具，可能改变脑机接口 Lab 和 NeuroAI 团队的数据采集方式。对做脑科学大模型的公司来说，高维实时脑数据的获取成本可能大幅下降。从商业角度看，鲲为选择做基础设施而非具体应用，对标英伟达显卡加 CUDA 的模式，这个定位有想象力，但风险也明显：医疗设备需要严格的临床审批和医院渠道，而 kOS 生态的建立需要大量开发者采用，两者节奏不同。鲲为目前只有数千万订单，距离支撑一个平台生态还有很长距离。需要观察的是：4 亿元融资的具体估值和条款未披露，实测对比仅来自公司自己的展示，缺乏第三方独立验证；低频加 AI 重建的成像结果在临床诊断中的准确性和一致性，还需要更多公开的临床数据来证明。创始人关于大模型时代工程壁垒失效、壁垒需向基础科学延伸的判断，逻辑上有一定道理，但基础科学投入周期长、不确定性高，对一家商业化初期的公司来说，如何平衡短期营收和长期研究，是实际挑战。
背景与影响
超声成像长期面临穿透力与分辨率难以兼得的工程困境，颅骨因其高密度特性尤其难以穿透，传统高频超声在穿透颅骨后信号衰减严重，无法清晰成像。鲲为科技成立于 2021 年前后，创始人刘家家 2008 年毕业于西安交通大学生物医学工程专业，他观察到科技产业长期依赖提升频率来突破性能，但认为这并非物理极限，受蝙蝠低频声波感知能力启发，决定转向低频加智能算法的路线。2016 年 AlphaGo 的出现让他意识到智能算法可能是打破瓶颈的关键。2021 年，不到 10 人的团队跑通第一台原型机，验证了低频高分辨率可行性，并获得夏尔巴投资。此后鲲为坚持全栈自研，从压电材料、探头、整机到 kOS 软件平台。当前全球脑机接口和神经调控赛道火热，但非侵入、实时、高分辨率读取深层大脑状态仍是瓶颈，鲲为试图以超声穿颅技术填补这一空白。
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