一家成立仅几个月、首款产品即将量产的 AI 硬件公司 Fullive.ai，在资本市场上备受瞩目，成立不到一年已连续完成三轮融资。其中不仅有高瓴资本连续三轮加注，智元机器人等机构也先后进入股东名单；今年 7 月，招商局创投更是领投了其新一轮融资。
这家备受追捧的公司由清华数学系校友郑昊带队，联合创始人韦骁龙来自北大计算机专业，团队核心成员涵盖了曾参与华为手环、WHOOP 等知名穿戴设备的硬件专家，以及来自百度、大疆等企业的算法和商业化骨干。
Fullive.ai 的第一款产品，将切入点放在了用户的床头。
一、睡不好的一晚，床头能做什么？
这款名为 Somni 的设备专为高压脑力人群设计。从外形上看，它摒弃了传统健康硬件的沉重感，更像是一个安静的床头摆件：没有屏幕、无需佩戴，也不要求用户睡前学习复杂的交互。
通过内置的毫米波雷达、麦克风阵列和环境传感器，Somni 能够在夜间无感感知用户的呼吸、心率、体动及卧室环境，并通过声音、光线、气味等神经系统调节方式，帮助用户更快入睡、减少夜间觉醒，并在清晨实现自然唤醒。
睡眠硬件市场早已是一片红海。手环、指环、床垫、助眠灯和耳机层出不穷，但行业一直面临一个痛点：当设备告诉你“昨晚没睡好”之后，它到底能做什么？更重要的是，它如何验证自己的干预是否有效？
Somni 试图打破这一僵局。它本质上是一套在连续夜晚中不断学习用户响应的闭环系统：
- 状态感知：多组传感器实时捕捉夜间生理与环境数据。
- 动态干预：通过声、光、味等低打扰因子调节神经状态。
- 反馈迭代：如果前一晚的方案未达预期，系统会根据整夜生理变化调整下一晚的策略，形成类似“小型实验”的持续优化循环。
选择床头而非腕带、头戴设备或智能床垫，是 Fullive.ai 基于场景可行性做出的克制取舍——既能近距离无感感知，又有足够空间容纳多维度的输出模块。
二、不止是硬件，更是要训练「懂人体反应」的响应模型
在床头设备的外壳之下，Fullive.ai 真正野心勃勃的，是一套全新的技术逻辑。
过去，AI 在生命科学领域的进展大多停留在“描述状态”（如蛋白质结构预测、医疗影像识别）。但健康管理的核心在于**“改变状态”**。
为此，Fullive.ai 定义了全新的数据逻辑：状态 -> 干预 -> 响应。由此训练出的**“响应模型”，不只学习人此刻处于什么状态，更要学习“什么东西改变了人，以及人是如何被改变的”**。
在系统架构上，Somni 采用了 “传感器 × 基础模型 × Bio-OS Harness” 的组合：
- 传感器负责采集信号；
- 基础模型结合生理先验和循证医学证据生成干预策略（生成式 AI 充当“规划师”）；
- Bio-OS Harness 调度所有模块安全运行，同时严格划定干预边界，确保安全与隐私。
目前，Somni 已完成小批次被试实验，正加速推进量产与更大规模的临床验证。
三、从一个夜间入口出发，Fullive.ai 的星辰大海
Fullive.ai 将自己定位为一家 “模型 × 本体” 的 AI4Bio 公司。
- 模型负责理解状态、推演变化、生成策略；
- 本体（如夜间的 Somni，以及规划中的日间产品 Cori）负责走进物理世界，完成感知、执行和反馈采集。
团队放弃了成本和复杂度更高的通用机器人形态，转而切入场景封闭、需求明确、具备连续观测时间的睡眠场景，正是为了用高出货规模支撑模型的快速收敛与迭代。
Fullive.ai 的长期目标是打造 Physiological World Model（生理世界模型）——一个能够学习人体状态如何随环境、行为、节律和干预动态演化的系统。
总结
成立不到一年即斩获多轮头部机构融资，Fullive.ai 凭借的不仅是一款形态克制的床头助眠硬件 Somni，更是其背后贯穿“感知—干预—反馈”的 Response Learning 技术路线。
如果这套闭环得以验证，床头将成为 AI 深入生命科学的一个全新入口。而 AI 对人体的理解，也将从冰冷的“此刻状态识别”，正式迈向充满可能性的“未来动态推演”。