瓦博科技三月连续完成三轮融资：非侵入式脑机接口的壁垒在于神经意图模型

但喧嚣之下，一个根本性问题始终悬而未决：当多数玩家仍在围绕“采集设备”这一单点迭代时，脑机接口真正的壁垒究竟在哪里？是更高通量的电极阵列，还是更低噪声的信号采集芯片？

2026年7月29日，非侵入式脑机接口企业瓦博科技宣布完成天使轮融资。这已是这家公司在三个月内完成的第三轮融资——此前，策源资本于3月注资种子轮，某北京资方于4月完成种子+轮。天使轮投资方阵容包括祥峰投资、洪泰基金、成都科创投集团旗下未来产业基金与惠丰达创投，募集资金将主要用于神经意图模型的研发。在多数脑机接口公司围绕医疗场景或脑机硬件展开竞争时，这家成立不足一年的成都公司给出了一个截然不同的答案：硬件只是入口，真正的护城河在于“神经意图的理解能力”。

一个始于《阿凡达》的极客式追寻，在清华产业与学术之间穿行十年

瓦博科技的诞生，不是实验室技术的简单转化，而是一场跨越十余年的个人追寻。创始人张星智的少年时代被电影《阿凡达》中的场景击中——下身瘫痪的前海军战士杰克·萨利躺在密封舱中，通过头戴设备用意念操控人造阿凡达。人类如何将目标、选择和动作意图映射到另一个身体，在物理世界中延伸自身能力？这个追问自此扎根。

从本科开始，张星智便围绕人机交互展开研究。但当时脑机接口尚停留在想象之中，他选择了一条迂回路径：先在产业界深度接触制造业、消费电子、供应链等关键环节，先后任职于SAP、第四范式、联想、腾讯等公司，随后带着产业中沉淀的问题反向进入清华大学攻读硕博学位。这种在产业与学术之间的反复穿行，始终围绕同一根主线——如何以更自然、低负担的方式，让机器真正理解并执行人类意图。

这一履历组合提供了瓦博科技区别于纯学术派创业者的基因：既懂底层技术原理，又具备硬科技公司从零到一的组织能力。当“十五五”规划将脑机接口纳入未来产业布局，柔性电极、低功耗芯片、端侧AI、空间计算终端等技术渐次成熟，张星智判断产业窗口正在打开，于2025年底成立瓦博科技。

几乎同期，同样坐落于成都、坚持非侵入式路线的瓦博科技与采用超声波脑机接口路线的格式塔科技，很快被外界并称为“成都脑机双子星”。但与格式塔科技押注超声波这一具体技术路线不同，瓦博科技选择将重心放在更底层的事情上——在张星智的定义中，瓦博科技的定位“更像是一家模型公司”。

神经意图模型的三个锚点：任务条件化、跨场景泛化与“知道何时不执行”的闭环

瓦博科技正在构建的核心产品是“人类神经意图模型”——一套面向真实任务的神经信号表征与解码体系。与市场上常见的“判断用户是否专注”这类浅层状态识别截然不同，该模型在明确的任务、环境和时间上下文中，融合EEG（脑电图）、EMG（肌电图）、行为、视觉、设备状态和执行结果，判断用户此刻的目标、动作倾向、确认、纠错、停止或接管意图，并将其转化为机器能够理解的标准化“意图向量”。

在公开描述中，张星智将这一模型的能力锚定在三个关键维度：任务条件化，即让模型明确用户在做什么、有哪些合法选项；跨用户、跨时间、跨设备的泛化能力，目标是摆脱传统脑机接口每次使用前需要漫长校准的刻板印象；以及闭环控制能力——这在张星智看来是区分“实验室演示”与“真实场景可用”的分水岭。张星智表示：“真正可靠的脑机交互，不仅要在用户明确发出指令时识别正确，还要在用户走神、眨眼、说话、活动或没有控制意图时保持沉默。”机器必须同时学会“什么时候执行”和“什么时候不执行”，神经信号才可能走出实验室。

目前，瓦博科技已经研发并发布了神经意图数据平台NIDP（Neural Intent Data Platform），该平台已打通“神经采集、数据处理、模型训练、端侧推理和物理控制”的完整链路，并完成与昇腾AI处理器的兼容性测试，获得昇腾技术认证。公司同步推出了灵犀、织梦者等终端产品，但在瓦博科技的叙事框架中，这些产品并非终点，而是获取真实场景数据的重要入口。

张星智对此的表述足够直白：“我们从来不是一家卖硬件的公司。设备会迭代、会过时，但神经意图模型的能力，会随着真实场景数据的积累持续指数级增强——这才是真正的长期壁垒。”目前，瓦博科技的模型已经能够在明确任务条件下回答三个核心问题：用户想完成什么、用户准备如何行动、行动结果是否符合原始意图。以周为单位的迭代速度——用张星智的话说，“无论是控制对象，还是控制丝滑程度、准确程度等，都在以周为单位更新迭代。投资人每次来都是全新体验”——构成了创始团队对自身进化能力的核心叙事。

但需要指出的是，截至目前，瓦博科技尚未披露任何独立第三方的模型性能评测数据、跨用户泛化实验的具体指标，或与学术界公开基准的对比结果。其宣称的“跨用户、跨时间、跨设备泛化能力”目前仍停留在公司自身的描述层面。在脑机接口领域，从特定受试者、受控实验室环境下的高精度识别，到“即插即用”的跨用户泛化，中间横亘着神经信号非平稳性、个体差异性等根本性挑战，这是整个行业尚未跨越的鸿沟。瓦博科技能否率先突破，需要在真实场景数据积累到一定量级后才能验证。

商业化的隐秘路径：终端产品是数据入口，意图向量才是可复用的资产

瓦博科技的商业模式在本次披露中并未得到明确阐述。但从其技术架构和公开叙事中，可以梳理出一条隐含的商业化逻辑：以灵犀、织梦者等终端产品触达用户，在用户真实使用场景中产生神经信号数据，数据推动神经意图模型持续迭代，模型能力提升进一步改善产品体验，最终形成“神经数据入口—意图模型—物理控制—数据回流”的闭环。

在这一体系中，瓦博科技试图构建的是一层跨设备复用的标准化“意图向量”——通过WABO Interface，将人类意图转化为机器人、XR设备、智能家居、太空飞船等物理终端可以调用的控制信号。这也解释了为什么投资人会从具身智能、商业航天等不同赛道同时关注这家公司：他们押注的并非某款脑机接口硬件产品，而是一层可能成为“碳基智能与硅基智能之间关键基础设施”的意图理解层。

这一叙事具备清晰的内在逻辑，但必须正视的是其中隐含的“两步验证”挑战。第一步，灵犀、织梦者等终端产品本身能否获得足够的用户规模和使用频次，以产生持续、高质量的真实场景数据？在非侵入式脑机接口产品尚未在消费级市场证明过自身留存率的现状下，这本身就是一个未经验证的假设。第二步，即使数据飞轮成功启动，神经意图模型能否真正形成跨设备、跨场景的通用泛化能力，而非局限于特定任务或特定用户群体，同样需要时间检验。与市面上依赖大语言模型的通用AI产品不同，神经信号的非平稳性意味着，每一次新场景的拓展都可能需要大量的适配性数据积累。

此外，值得注意的是，在太空脑机接口这一前沿方向上，瓦博科技已通过与天津大学脑机接口团队的战略合作进行了布局。天津大学团队是国内太空脑机交互的先行者，曾自研设备随天宫二号、神舟十一号升空，完成人类首次太空在轨脑机交互科学实验。太空失重环境下，传统手势、语音甚至实体操控界面均面临限制，脑机接口被认为是最自然也最重要的交互方式。但满足航天严苛标准——小型化、低功耗、抗辐照、高稳定性——且具备工程落地能力的商业化方案在全球范围内仍然稀缺。瓦博科技在这一细分场景的押注，为其增加了一个与具身智能、商业航天赛道投资逻辑高度契合的故事线，但也意味着公司需要在资源有限的初创阶段同时应对多条技术验证线路的压力。

三个月三轮的资本叙事：政策窗口叠加赛道FOMO情绪，尽调压缩至一周之内

瓦博科技的融资节奏堪称紧凑。2026年3月完成策源资本注资的种子轮，4月完成某北京资方注资的种子+轮，6月即完成天使轮。一个被多家信源交叉确认的细节是：种子轮融资之时，天使轮就已同步启动，有投资机构将投后和风控团队直接拉到瓦博科技现场，一周之内完成尽调和决策。天使轮落定后，已有多位投资人向公司抛出橄榄枝，希望锁定下一轮份额。

这种“抢份额”式的节奏，折射出的是2026年中国脑机接口赛道浓厚的FOMO情绪。政策面的明确信号——脑机接口被纳入“十五五”规划——叠加AI能力跃迁使神经意图大模型在技术上成为可能，使得资本从具身智能、人工智能、消费电子、商业航天等多条赛道同时涌入。如一位关注该方向的投资人所言：“几乎所有方向都能融到钱。”

天使轮领投方之一的祥峰投资，此前为人熟知的标签是宇树科技的早期投资人。祥峰投资近年来频繁在Physical AI领域布局，其押注瓦博科技的逻辑在于该公司“数据采集、信号处理、设备控制、模型训练和工程落地的系统化能力”——并非某个单点硬件参数。洪泰基金的出手则带有明显的场景协同色彩：该机构近年重点布局商业航天，而瓦博科技在太空脑机接口方向的前沿探索，为其提供了一条存在想象空间的交互技术路径。未来产业基金（成都科创投集团旗下）与惠丰达创投的加入，则为瓦博科技绑定了一定的区域产业资源。

但放在行业大背景下审视，这种密集融资节奏也伴随着值得警惕的信号。2026年前5个月超45亿元的融资总额，意味着大量资本在没有充分时间验证技术可行性与商业前景的前提下集中涌入。脑机接口赛道是否会重演AI大模型赛道初期“以融资额和估值替代技术验证”的局面，是一个需要持续观察的问题。瓦博科技尚未披露具体融资金额。

与同城对手形成路线分岔：非侵入式赛道内部已出现技术分化

在成都，瓦博科技与格式塔科技被并称为“脑机双子星”，但两者选择了截然不同的技术路径。格式塔科技押注超声波脑机接口路线，而瓦博科技聚焦于融合EEG与EMG的神经意图模型。这种同城竞争格局，为观察非侵入式脑机接口赛道的内部技术分化提供了一个微缩样本。

从技术原理看，超声波脑机接口的优势在于更高的空间分辨率，但受制于设备体积和实时性的权衡；EEG/EMG融合路线的优势在于采集设备相对轻便、成本可控，但信噪比和信号解析精度始终是核心瓶颈。瓦博科技试图通过构建任务条件化的意图模型来克服这一瓶颈——不是单纯提高信号采集精度，而是在明确任务约束下降低对原始信号质量的依赖。这一思路在理论上有其合理性：当机器知道用户“此刻只有三件事可做”时，解码准确率可以大幅提升。但其天花板同样明显——任务条件化意味着模型的通用性受限于预定义的任务空间。瓦博科技宣称的“跨场景泛化”能否在开放任务环境下实现，目前缺乏公开证据。

在产学研合作层面，瓦博科技已搭建了一个重量级的学术支撑体系：引入复旦大学资深教授团队作为核心科学支撑，以“脑智天地入驻企业”身份与复旦类脑智能科学与技术研究院展开全方位共创；与天津大学脑机接口团队建立深度战略合作。复旦大学和天津大学分别代表了中国脑机接口基础研究和工程应用的两个高地——天津大学研制“神工”系列脑机交互系统，完成人类首次太空脑机接口实验；复旦大学类脑研究院则在神经信号解码与类脑计算领域积累深厚。这为瓦博科技提供了学术界稀缺的神经工程与意图理解研究资源，但也意味着公司需要在学术研究逻辑与产品工程化需求之间找到平衡——这不是一个自动会发生的过程。

从更广的竞争格局看，张星智本人对行业终局的判断是“不会是单一技术路线赢家通吃”——侵入式、非侵入式、消费神经交互、核心器件、数据模型等方向在产业中都能找到自己的位置。这一定位使其避开了与侵入式路线的直接对标，也避开了与其他非侵入式硬件公司的正面交锋。但模棱两可的定位同时也是一把双刃剑：在投资人需要看到清晰商业化路径时，“基础设施”的故事需要更长的验证周期和更大的资本耐心。

成都与上海双总部背后的算盘：研发在上海，供应链在成都

天使轮融资落地的同时，瓦博科技披露了一项重要布局：已完成与上海市闵行区政府及“脑智天地”的落地对接，将以复旦大学孵化的脑机接口创新中心项目正式入驻，计划启动成都、上海双总部。根据公司公开的分工规划，上海总部聚焦高端研发、神经意图模型、闭环神经调控及产学研医协同；成都总部则聚焦硬件与产品研发、供应链、工程化交付和规模化场景应用。

“脑智天地”是上海市重点打造的全国首个脑机接口未来产业集聚区，国内头部脑机接口企业汇聚于此。入驻意味着瓦博科技能够在人才密度、学术协作和政策支持层面接入上海这一脑机接口产业高地。同时，保留成都作为总部之一，则是切中了成都地区在电子信息产业链和制造成本上的相对优势。这种“前沿研究在上海、产业工程在成都”的双城架构在纸面上各取所长，但在实际运营中对跨地域协同效率和组织管理构成不小挑战——尤其对于一家成立不足一年、仍在快速扩张的初创公司而言。

瓦博科技的注册总部目前位于成都。双总部策略能否在不稀释团队凝聚力的前提下落地，是公司从技术验证走向工程化交付阶段时需要面对的隐性风险。从公开信息看，公司核心团队平均年龄不到30岁，兼具“极客气质和全栈能力”，但面对跨地域管理这一初创企业常见的组织难题，年轻团队的应对经验仍有待观察。

张星智自己画出的边界：场景泛化、成本与量产是绕不开的三个待验证假设

在多个公开对话中，张星智对行业面临的结构性挑战并未回避。他将当前脑机接口行业仍需突破的关键瓶颈归纳为：场景泛化、跨用户跨被试、安全边界、数据标准、成本、量产以及商业化需求。

这一冷静的判断与资本市场的热烈追捧形成了一种有意味的张力。场景泛化问题直接针对瓦博科技自身的核心命题——神经意图模型能否从特定任务泛化到开放场景？跨用户、跨被试问题则是非侵入式脑机接口诞生以来尚未被系统解决的根本难题：每个人的脑电信号模式存在天然差异，当前大多数方案依赖每位用户每次使用前进行校准，这构成了消费级产品化的致命障碍。成本与量产问题则指向硬件侧——柔性电极、信号采集模组能否以消费级成本大规模生产，目前行业整体仍处于工程验证阶段。

张星智给出的预判是：“未来三年，脑机接口行业将迎来真正分化。最终留下来的，一定是少数能真正跑通数据、模型和场景闭环的公司。”

如果以这一标尺反观瓦博科技自身：数据闭环方面，公司尚未披露灵犀、织梦者等终端产品的用户规模、使用频次或真实场景数据积累量级；模型闭环方面，“跨用户泛化”与“跨场景泛化”的能力声明缺乏公开技术报告佐证；场景闭环方面，公司目前公开的合作以学术界为主，未披露具体商业客户或付费应用场景。瓦博科技目前展示的，更多是打通“神经采集到物理控制”的技术链路——这是一项扎实的工程能力，但距离张星智自己所定义的“跑通数据、模型和场景闭环”仍有相当的距离。

在融资条款、估值水平和投资人保护机制均未公开的背景下，外部观察者尚无法判断天使轮投资人是否获得了足以匹配这些待验证风险的条款保护。三个月内完成三轮融资这一节奏，使公司的后续发展格外引人关注。