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由俄亥俄州立大学（OSU）研究员创立的AI研究实验室NeoCognition近期完成4000万美元种子轮融资，该团队专注于研发具备类人学习能力的AI智能体，目标是打造可在任意专业领域快速迭代、达到专家级能力水平的通用智能解决方案，本轮融资将主要用于核心技术研发与团队扩张。
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当前通用AI的落地普遍面临“垂直适配成本高”的痛点：现有大语言模型即使具备较强的通用对话能力，要在生物医药、精密制造等专业领域达到可用的专家级水平，仍需投喂海量领域标注数据、经过多轮针对性微调，且难以实现不同专业领域间的能力迁移，类人学习路径也因此成为AI圈公认的下一代核心技术方向之一。
NeoCognition的核心技术路径完全区别于现有大模型的预训练+微调模式，其研发的AI智能体可通过模拟人类的“联想-验证-内化”学习逻辑，仅需少量领域样本即可快速掌握专业知识框架，甚至能像人类研究员一样基于已有知识提出未知领域的假设性结论。目前团队已经在生物医药分子设计、工业故障排查两个场景完成了初步验证，智能体的学习效率比现有主流大模型高出27倍，专业任务准确率达到行业资深从业者水平。
本轮4000万美元种子轮融资将主要用于核心技术的进一步迭代、首批落地场景的商业化测试，以及15人左右的核心研发团队扩招。按照NeoCognition团队的规划，预计2027年即可推出首个可商用的跨领域类人学习AI智能体，覆盖科研、工业、企业服务三大核心场景。业内人士分析，若该技术路径跑通，将大幅降低AI在垂直领域的落地成本，甚至可能重构现有大模型产业的技术路线。
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