具身涌现获悉，近日，合肥中科类脑智能技术有限公司正式完成数亿元B+轮战略融资，本轮融资由中车资本领投，银杏谷资本、水木基金、启迪基金多家机构共同跟投。

继2025年拿下中国移动旗下产业基金亿元级战略投资之后，两大央企背景基金先后入局，市场把目光投向算电协同、Token优化这条相对小众的AI基础设施赛道。资本的连续加注，也侧面证明，AI基建的竞争重心，已经从比拼集群规模，转向能耗与产出效率的深层较量。

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实验室成果如何走向产业？

中科类脑脱胎于类脑智能技术及应用国家工程实验室，2017年在合肥正式成立，企业本身就是国家级实验室的产业化落地载体。

创始人兼CEO 刘海峰 是中科大博士，曾获本科生最高荣誉郭沫若奖学金，在微软亚洲研究院完成联合培养，博士阶段便投身科研成果转化，带领团队从实验室技术走向商业落地。

公司研发人员占比超过七成，团队早期同时深耕电力智能化与异构算力调度两大方向，既服务十余省市超百座变电站的智能运维，又搭建算力调度平台，积累下算力、电力两套体系的工程实战能力。

具身涌现认为，这也是中科类脑和多数AI基建企业最大的差异。市面上不少算力厂商要么只懂服务器集群，要么只做新能源业务，很难打通电力供给和算力调度中间的技术壁垒。

而这家企业过去数年在能源、算力两条赛道同时沉淀，才让“电‑算‑Token”全链路协同这件事具备落地基础。

本轮领投方中车资本自带新能源产业资源，跟投机构擅长硬科技底层创新，不同背景资本的组合，不只是资金注入，更会为Token工厂的建设带来能源、产业生态层面的资源协同。

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算电协同靠什么实现突围？

行业已经清晰看见现实痛点，算力规模持续扩张的背后，算力中心用电量快速攀升，电费已经成为智算中心成本中不可忽视的部分，单纯堆砌GPU硬件的模式正在遇到物理与成本的双重天花板。

中科类脑提出“度电智能”，核心不再比拼手里拥有多少P算力，而是衡量每一度电可以产出多少有效Token，以此作为AI基础设施新的价值标尺。

这套技术体系依托“1+3+N”产品方案，核心的算电协同调度大脑引入多智能体博弈、强化学习算法，实现电力、算力、Token产出三者的动态匹配调度，平台可以同时兼容英伟达以及各类国产化芯片集群，完成异构算力的统一纳管调度。

实测数据显示，这套全栈方案可以将集群Token吞吐量提升2‑3倍，异构算力综合利用率突破90%，企业自建及接入算力规模已经超过5000P。

在项目落地层面，团队已经参与新疆皖疆人工智能科技产业园等标杆项目，把算电协同的整套方案投放到真实产业场景，让算力负荷跟随绿电出力灵活调节，尝试解决绿电消纳和算力成本之间的矛盾。

本轮拿到的融资，也会全部围绕这套技术体系迭代与规模化落地展开。团队会持续打磨推理场景下的集群部署能力，持续优化调度大脑的动态决策能力，同时打磨从前期规划、建设到后期运营完整的项目闭环，沉淀可复制的Token工厂范式，向外输出场景化的Token服务能力。

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融资释放怎样的行业信号？

据具身涌现观察，这一轮融资的意义，早已不止一家创业公司拿到资金，它折射出国内AI基础设施正在发生一次底层逻辑切换。

过去行业习惯疯狂堆卡，追求集群规模的数字；而现在产业真实的矛盾变成“有电缺算力、有算力缺绿电”，算力硬件不再是最大短板，算力与电力之间的协同能力才是拉开差距的关键。

值得注意的是，Token工厂不是简单把算力租赁换个新概念，传统IDC卖服务器时长，而算电协同型Token工厂要处理新能源波动、异构芯片适配、全链路成本控制一连串复杂工程难题，这对企业跨行业整合能力提出极高门槛，仅仅依靠软件算法或者硬件设备单一优势很难跑通完整商业模式。

央企资本两次战略入场，也代表国家级产业资本开始看重这一类跨算力、能源的交叉创新，国产AI基建的自主创新，除了芯片硬件突围，软件调度、算电协同这类系统级创新同样是不可缺少的部分。

当然我们也需要客观看待赛道现状，算电协同Token工厂依然处在规模化扩张的早期，行业还没有形成统一标准，从试点项目走向大范围复制，团队还要面对不同区域电力政策、算力硬件生态复杂多样的现实考验。

但不可否认，当AI推理成本压力越来越重，“度电智能” 代表的效率优先思路，正在为国内AI基础设施开辟一条差异化路径。依托东数西算与双碳战略大背景，这套源自国内产业实践的方案，未来也有望给全球AI基建提供一套来自中国的解决思路。