Looki完成数亿元A1轮融资，加速迈向物理世界AI推荐引擎

Founder Park 独家获悉，Looki（光智时空）近期完成数亿元A1轮融资，持续领跑个人智能可穿戴赛道。本轮融资由元生资本领投，老股东BAI资本、钟鼎资本、阿尔法公社继续追加投资。

过去，用户习惯于主动打开App、输入问题、获取信息；如今，人工智能正尝试理解用户所处的场景与实时状态，在恰当的时间主动推送服务。简单来说，下一阶段竞争的关键已从“AI能回答什么”转向“AI是否知道你现在需要什么”。这意味着，AI必须在用户授权与选择的范围内，感知现实环境，并结合长期记忆与个人偏好，预判后续需求。从某种意义上讲，Personal AI正在演变为一套面向物理世界的AI推荐引擎。

沿着这一路径，Looki希望借助软硬件一体化与全栈自研，让AI从“被调用的工具”进化为“理解生活、陪伴个人、融入场景”的智能基础设施。一方面，Looki通过PIE主动式AI引擎，使服务从“等待用户寻找”变为“在最佳时机主动出现”；另一方面，团队也在打通硬件、系统、模型与产品体验之间的全栈闭环，为个人智能的持续进化提供底层支撑。

未来，Looki不会局限于单一硬件形态，而是围绕个人智能构建感知输入与智能输出协同的硬件矩阵，打造“以人为中心”的个人智能入口。本轮融资将主要用于多模态模型研发、产品矩阵建设以及核心团队扩充。

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不仅读懂你的世界，更能预判你的下一步

围绕AI能力，Looki产品也在不断升级。以近期上线的“Journal”功能为例，以往用户需手动上传素材，系统才在次日生成内容并推送；而在新版中，用户可以近乎实时地生成漫画日记，即时呈现当天的经历与故事。该功能上线后，迅速在小红书、微博以及海外Discord社区收获大量用户反馈，成为高频分享内容。这体现了Looki在个人智能领域的第一步：更及时地理解并组织用户正在经历的生活。而更深层的变革，则来自PIE主动式AI引擎。

近期，Looki的PIE主动式AI引擎完成了从1.0到2.0的迭代。1.0版本主要解决环境感知与推送时机判断，让AI能理解用户所处场景，并在合适时机提供服务；2.0版本则进一步打通场景理解与个人记忆系统，通过Action Prediction Model，对用户接下来可能需要的信息、内容与行动进行个性化预测。

这意味着，PIE的主动能力已从“何时提供服务”延伸到“提供什么服务”。过去是人主动寻找服务，现在PIE尝试基于情境理解，让服务主动找到用户。它不仅能读懂用户当下环境，还会结合长期记忆与个人偏好，预判用户在真实生活中的下一步需求。由此，Looki PIE进一步向物理世界的AI推荐引擎演进：它所推荐的不仅是互联网上的信息，而是与用户当前场景、状态和行动相关的个性化服务。

据孙洋介绍，Looki还计划在近期推出Dashboard功能。与Oura这类主要依赖生物传感器监测身体指标的智能硬件不同，在用户主动开启相关功能后，Looki的Dashboard将基于视觉、声音等多模态信息，从社交互动、每日精力状态、饮食习惯等维度，为用户提供个性化回顾与参考。

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硬件销售只是起点，跑通全栈才能构筑核心壁垒

虽然聚焦个人智能领域，Looki团队却带有鲜明的自动驾驶基因。两位创始人均毕业于卡耐基梅隆大学：CEO孙洋曾任美团智能硬件负责人、Momenta高级研发总监，也是Google Assistant创始成员之一；CTO刘博聪曾任美团自动驾驶算法负责人、Pony.ai创始成员。团队核心成员多来自清华大学、卡耐基梅隆大学、浙江大学等院校，并拥有阿里、商汤及头部自动驾驶公司的多模态模型研发与复杂系统工程经验，擅长将前沿算法转化为可规模化交付、持续迭代的产品能力。

在Looki看来，Personal AI并非单一硬件、模型或应用能够独立完成的产品。它需要同时解决硬件定义、系统工程、多模态模型、交互体验以及规模化交付等一系列问题。任何一层能力的缺失，都可能影响最终体验。因此，Looki选择从硬件到软件、从模型到应用进行全栈布局，尽量将关键能力掌握在自己手中。

在这套体系里，产品不是终点，而是整个技术体系持续演进的起点。硬件进入真实使用场景后，团队可围绕用户体验不断优化系统与模型；模型能力提升，又能进一步拓展硬件的使用方式和产品边界。硬件、系统、模型与体验相互咬合，形成一套持续迭代的闭环。

这条路比组合现成软硬件方案更慢，也更考验团队在算法、工程和产品之间的协同能力，但由此形成的壁垒也更深。过去一年，Looki已经完成了从产品定义、技术研发到量产交付和全球化销售的初步验证。

2025年8月，Looki推出全球首款可穿戴多模态AI硬件Looki L1国际版。产品发布后迅速在海内外社交平台引发关注，首批数千台备货很快售罄。同年12月，Looki L1国内版本正式上线。从销量来看，L1全生命周期出货量预计将达约10万台，销售额连续多个季度实现环比翻倍增长。

今年4月，Looki与清华大学人工智能学院开启科研合作，围绕新一代可穿戴计算模型展开联合探索，进一步夯实其在个人智能方向上的模型研发基础。

横向来看，能够同时覆盖硬件量产、全球化交付、系统工程、多模态模型自研与产品体验迭代的团队并不多见，这正是Looki希望建立的核心壁垒。个人智能领域的竞争已不再局限于硬件参数或单次模型能力，而是能否将各层技术真正整合为稳定、自然且持续进化的用户体验。

谁能率先跑通“硬件—系统—模型—体验”的全栈闭环，谁就更有可能在个人智能赛道建立长期优势。这才是真正的核心壁垒。

从Looki L1的功能演进路径不难看出，它的每一步迭代都在缩短AI与真实生活之间的距离。当设备足够了解你的日常节奏、社交模式和生活偏好，它提供的将不再是面向所有人的通用答案，而是真正属于个人的智能服务。

说到底，这或许才是Personal AI最终应有的模样：不是等待主动唤醒的聊天机器人，也不只是更聪明的搜索引擎，而是一层融入真实生活、由用户自主掌控的智能底座。它能够理解你的场景与状态，在恰当的时候，为你提供真正属于个人的服务。

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