《科创板日报》9月8日讯，近日，合肥中科类脑智能技术有限公司（下称“中科类脑”）完成数亿元B+轮融资，由中车资本领投，银杏谷资本、水木基金、启迪基金等机构跟投。

本轮资金将主要用于AI推理优化、算力与电力协同调度技术研发，以及相关项目的建设运营和服务能力拓展。此前，公司于2025年获得中国移动旗下北京中移数字新经济产业基金亿元级独家战略投资。

根据现有模型估算，中科类脑后续融资概率为77.64%。该数值为模型估算，不代表实际融资结果。

中科类脑成立于2017年，总部位于合肥，是类脑智能技术及应用国家工程实验室的产业化单位，业务由能源领域的人工智能应用逐步延伸至AI基础设施服务。

公司创始人刘海峰拥有中国科学技术大学博士背景，曾在微软亚洲研究院参与联合培养，博士毕业后承担实验室产业化工作并组建公司。团队早期选择能源行业作为技术落地的主要方向，围绕设备感知、故障识别和智能分析开发产品。

在电力场景中，公司将可见光、红外及声音等信息用于设备状态判断，逐步覆盖输电、变电、配电等环节。此后，公司进一步布局能源多模态模型和算力平台，形成由研发、数据及能源行业人员共同参与的团队。

这一积累与公司当前的算电协同业务存在联系：早期业务主要解决能源系统如何使用AI，新的业务则进一步研究，如何组织能源和计算资源，为AI应用提供成本更低、供应更稳定的服务。

公司将这类业务称为“Token工厂”。Token即词元，是大模型处理和生成内容的基本单位。在这一服务模式下，客户获得的是可调用的模型推理能力，服务商需要统筹芯片、模型部署、任务调度及能源消耗。

从产业链位置看，中科类脑连接上游算力硬件、电力资源与下游模型应用，通过软件调度和运营服务提高资源利用效率。其业务能力既涉及模型运行，也涉及计算集群与能源系统之间的配合。

产品方面，公司算电一体化平台采用一个决策大脑连接电力、算力和Token三个子系统的架构。按公司介绍，平台在电力侧统筹不同供电来源及成本，在算力侧管理集群负载，并结合任务需求安排计算资源。

本轮研发投入也沿着这两个方向展开。一方面，公司计划加强英伟达及国产芯片等不同硬件的统一管理和推理部署，提升单位设备的服务能力；另一方面，将电价、供电情况和计算负载纳入调度决策，优化单位Token的综合成本。

商业模式上，公司此前已布局算力调度、模型服务和应用订阅。此次融资提出完善项目规划、建设到运营的交付机制，意味着其希望把单项技术服务进一步整合为持续运营的AI基础设施业务。

中车资本在本轮投资说明中表示，希望结合自身新能源产业资源与中科类脑的算力优化能力，推动绿电和算力匹配。产业投资方能够提供怎样的供电场景、项目资源与合作机制，将影响后续业务落地。

政策层面，国家发展改革委、国家能源局等四部门印发的《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，提出以电力市场价格信号引导算力设施优化能源管理和跨区域调度，并支持算力设施参与电力市场交易。这使算电协同的应用范围从机房内部节能，进一步延伸至能源配置和运营管理。

对于中科类脑，接下来的重点是将已有能源行业经验转化为可重复交付的算电服务。在满足客户响应速度和稳定性要求的同时，持续降低综合运营成本，并形成稳定的付费需求，才能支撑该业务由技术平台走向规模化运营。