攻克超声穿颅读脑，鲲为科技获4亿元新融资

一家深圳硬科技公司，正在让实时「看清」人类大脑成为现实。

鲲为科技近期完成 4 亿元新一轮融资，新增投资方包括 XVC、红杉中国，老股东夏尔巴投资、腾讯进一步加仓。

在鲲为位于深圳的研发中心，创始人刘家家展示了一组对比测试：一边是价值数百万元的海外旗舰彩超设备，另一边是鲲为自主研发的机器。当探头置于受试者颅骨侧面，海外设备的声波在穿透至大脑中线后便衰减进暗影，仅能拼出模糊轮廓；而鲲为的屏幕上，穿透颅骨后的脑组织结构清晰毕现，中脑核团、侧脑室乃至微细血管中的血流动态均被毫秒级实时捕捉。

这展现出了显著的技术代差。传统超声长期陷入穿透力与分辨率不可兼得的工程困境，面对坚硬的颅骨几乎是雾里看花。为此，鲲为选择了一条反常识路径：放弃通过提升频率换取清晰度的行业惯性，转向低频路线。

鲲为的核心突破，在于将算力与深度学习算法引入物理声场，在低频段下兼顾了颅骨穿透力与高分辨率实时成像。这种将超声从传统物理成像升维为「声学空间智能」的技术跨越，打开了超声在临床医学、脑科学及通用人工智能（AGI）领域的全新空间。

在急救场景中，鲲为的便携设备几分钟内即可精准判别脑梗或脑出血，为中风患者争取黄金救治期；在脑机接口的前沿探索中，它则提供了一种非侵入且能够实时获取全脑功能数据的基础设施。

目前，鲲为已实现数千万元订单。但刘家家的目标不仅是做一家颅脑超声设备商，而是成为赋能脑科学领域的 Infra（基础设施）平台：提供硬件设备与基础软件平台 kOS，如同 AI 领域的 NVIDIA 提供 GPU 与 CUDA。全球不同技术路线的脑机接口实验室，以及 NeuroAI 模型公司，都是其目标客户。

复刻蝙蝠的「声学空间智能」

鲲为的技术原点，始于对固有经验的质疑。从芯片主频竞赛到通信频段演进，科技产业长期遵循通过提升频率榨取性能上限的工程范式。刘家家认为，这只是经验总结，并非绝对物理极限。

2016 年 AlphaGo 的突破给团队带来了启发：自然界中，蝙蝠发射的声波频率不高，却能依靠大脑神经网络精准捕获飞虫轨迹。传统超声受限于缺乏智能，鲲为因此决定从「物理高频成像」转向「声学空间智能」。

鲲为将深度神经网络引入超声回波信号处理，利用算力与自研 AI 模型重建三维空间结构，实现了高精度的三维声学空间感知。2021 年，团队成功跑通首台原型机，验证了低频高分辨率的技术可行性。

在底层架构上，鲲为开发了一套专为高带宽物理信号设计的深度学习模型。不同于处理低带宽文本的大语言模型，空间物理感知的特点是极高带宽与极低延迟：超声波每秒产生的原始回波数据流高达 10GB，输出需达到每秒数千帧的渲染吞吐。这要求算法架构必须在精简参数下完成超高吞吐计算。

为此，鲲为走通了全栈自研路线：从底层压电材料、核心探头、整机工程，到基础软件平台 kOS 及应用层，实现全链路纵向贯通。

瞄准脑科学与 AGI 底层基建

全球医疗超声市场规模超过 100 亿美元，长期被海外巨头垄断。鲲为凭借穿颅成像能力填补了行业空白，切入临床主战场。

而在临床之外，鲲为更大的目标是成为脑科学时代的底层设施。当前脑机接口与神经调控快速发展，如何非侵入、实时、毫秒级读取深层大脑状态，是全行业的瓶颈。鲲为通过开放 kOS API，为脑机接口公司和 NeuroAI 实验室提供直接调用接口，用于实时获取高维脑部数据。

目前，鲲为 200 多人的团队中研发人员占比过半，数十人专注于前沿声学空间智能的基础研究。在大模型能快速重构通用工程路径的时代，鲲为选择将壁垒推向更上游的基础科学，探索下一代人脑感知的全新工具。