投资界获悉，广州光信科技有限公司（简称“光信科技”）于近日完成数千万 Pre-A 轮融资，由三美投资领投。本轮资金将主要用于多模态物理AI核心技术研发、产品平台化建设以及跨行业规模化落地。
光信科技成立于2019年，是国内首 个以多模态AI高光谱为核心，实现物理AI感知-认知-决策闭环的高新技术企业。公司围绕物质本征信息构建统一感知体系，打通了从底层感知、多模态融合、AI认知到智能决策的完整链路，为物理 AI铺设一条新赛道。
物理AI的感知缺口
过去几年，大模型推动人工智能（885728）进入全新的发展阶段。生成式AI让机器能够理解语言，视觉大模型让机器能够理解图像，而机器人、自动驾驶和具身智能的发展，则让AI开始真正进入物理世界。但在工业、农业、医疗、消费（883434）等真实场景中，物理AI系统普遍面临一个根本瓶颈：感知层主要依赖RGB视觉、激光雷达、深度相机等图像传感方式，只能获取物体的几何与纹理信息，无法触及物质的本征属性——一台机器人可以精准抓取物体，却不知道手里拿的是什么材质、品质是否达标、在过程中是否发生了内部变化。这些信息无法通过传统视觉获得，而需要获取物质的多维度微观物理特性，构建物理的多模态感知是决定着工业制造、农业生产、医疗健康、食品安全（885406）、消费电子（881124）等众多产业的核心决策。
换句话说，当AI开始理解现实世界时，它首先需要理解"物质"本身。这也是物理 AI迈向产业化过程中最重要的一块基础能力。
从"看见世界"到"理解物质"，光信科技正在定义物理AI新的感知层
光信科技认为，物理AI真正需要补齐的，并不是更大的模型，而是形成完整的感知-认知-决策能力。
公司提出以多模态高光谱物理 AI为核心的新一代感知体系，通过融合自研芯片级光谱模组、多模态光谱AI融合及标定算法、工业级超宽光谱光源及多模态光谱数据库的，让机器不仅能够"看见"物体，更能够理解物质本身所携带的本征信息。
相比传统机器视觉（886002）关注几何结构与外观特征，多模态高光谱能够直接获取材料组成、化学特征、品质状态等传统视觉无法获取的信息，并结合AI完成对物质属性的认知与推理，最终形成可执行的智能决策。
如果说视觉AI让机器拥有了"眼睛"，那么光信科技正在构建的，是让机器真正理解物质世界的"感知大脑"。
构建物理AI完整闭环，不仅仅是一台设备
真正决定物理 AI能否规模化的，并非某一个行业的成功，而是底层能力是否具有跨场景迁移能力。
目前，公司已经将同一套多模态物理 AI架构应用于烟草（885851）、食药、精密工业、文物保护等领域，并持续向消费电子（881124）、医疗、半导体（881121）等更广阔的场景延伸。光信更是在烟草（885851）领域率先完成多模态光谱物理AI长周期（883436）在线生产验证，开创了光谱AI在流程性制造场景中实时、连续、稳定运行的应用先例，获得多家行业客户订单认可。
支撑这一跨行业部署能力的，是光信科技覆盖硬件、算法、光源、数据库的全链路自研体系——硬件持续产生数据，数据不断优化模型，模型进一步提升感知能力，形成物理 AI持续进化的数据飞轮。
定义物理AI时代的新基础设施
三美投资合伙人汪熙舜表示：我们认为物理AI进入产业场景是不可逆的趋势，投资光信科技，我们看好的不仅是一家公司，更是一个正在形成的巨大浪潮。随着机器人和智能装备不断进入真实世界，AI对于物质感知能力的需求将持续增长。光信科技团队凭借对光学及物理底层的深刻理解，通过多模态物理 AI架构，在中药、烟草（885851）、医美等多个高难度场景验证了底层技术平台的可迁移性，有望以可量化、可迭代的智能化方案助力下游行业实现跨越式发展。
从成立之初专注于底层光谱技术，到今天构建完整的物理 AI 平台，光信科技的发展轨迹，也映射着人工智能（885728）从数字智能迈向物理智能的发展方向。
如果说生成式AI让机器第 一次理解了语言，那么物理AI真正改变的，将是机器理解真实世界的能力。当越来越多机器人开始进入工厂、农田、医院（884301）、实验室以及家庭，决定它们智能上限的，将不仅仅是算法和算力，更是能否真正理解物质世界。
而光信科技希望构建的，正是物理 AI时代的新一代基础设施。
