成立不到一年连融三轮，这个睡眠AI产品「火」了
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连冉 2026-09-05 11:15 北京 以下文章来源于：极客公园 极客公园 用极客视角，追踪你最不可错过的科技圈。欢迎同步关注极客公园视频号👇 床头或许会成为 AI4Bio 的一个新入口。 来源丨极客公园（ID： geekpark ） 作者丨 连冉 编辑丨 郑玄 封面｜ Fullive.ai 一家成立几个月、第一款产品即将量产的 AI 硬件公司，已经连续融了三轮：高瓴连续三轮加注，智元机器人等机构先后进入股东名单；到了今年 7 月，招商局创投又领投了它的新一轮融资。 这家公司叫 Fullive.ai，创始人郑昊本科就读于清华数学系，此后一路跨过生物统计、因果推断、AI、医学和硬科技投资；联合创始人韦骁龙来自北大计算机，此前曾在华为、荣耀负责消费电子产品。团队里还有参与过华为手环、WHOOP 等穿戴设备的硬件人员，以及来自百度、大疆等公司的算法和商业化老兵。 Fullive.ai 把第一款产品放在了床头。 它叫 Somni，是一款面向高压脑力人群的睡眠硬件。外形上，它不像传统健康硬件，更像一个安静的床头设备：没有屏幕、不需要佩戴，也不要求用户在睡前再学习一套交互。通过毫米波雷达、麦克风阵列和环境传感器，感知人在夜里的呼吸、心率、体动以及卧室环境，再用声音、光线、气味等神经系统调节方式帮助用户更快入睡、减少夜间醒来，并在早晨完成自然唤醒。 睡眠当然已经是一个拥挤的硬件市场。 手环、指环和床垫越来越擅长告诉人们昨晚睡得怎么样，助眠灯、耳机和眼罩也在尝试用声音、光线或触觉让人睡得更好。但这两件事之间，其实一直隔着一个很难解决的问题： 知道你没睡好之后，机器到底能做什么？更重要的是，它怎么知道自己做对了？ 这正是 Somni 想解决的问题。它其实是一套会在连续夜晚中学习用户响应的闭环系统。 如果前一晚的一套声音和灯光没有达到预期效果，Somni 会根据用户整晚的生理变化，重新调整下一晚的方案；反过来，如果某种干预有效，这次身体反馈也会成为之后调整的依据。 郑昊把每个夜晚都看作一次持续发生的「小型实验」：观察一个人处在什么状态，尝试一次干预，再看身体发生了什么变化。如此循环，设备才有可能慢慢摸清，对这个人来说，什么方法真的有用。 这也是 Fullive.ai 做 Somni 更深一层的原因。 在郑昊看来，今天大量健康硬件已经很擅长「监测人」，但如果 AI 想进一步参与人的健康管理，仅仅知道一个人的心率、呼吸和睡眠分期还不够。它还需要理解，当外部世界发生变化时，人的身体会怎样跟着变化。 从一台放在床头的睡眠设备开始，Fullive.ai 想让 AI 学习的，正是这种「响应」。这家年轻公司将其称为 Response Learning：如果 Somni 能够在真实生活中持续完成感知、干预和反馈，它积累下来的，就不再只有「人是什么状态」的数据，还有「什么东西改变了人，以及人是怎么被改变的」。 一盏床头设备，由此成为了 Fullive.ai 验证这条路线的第一个入口。 睡不好的一晚，床头能做什么？ 第一眼看到 Somni，可能会先把它当作一台床头睡眠灯。 它试图覆盖睡眠的全周期：入睡前帮你放松下来，睡眠中维持稳定的状态，清晨用更自然的方式唤醒。对用户来说，理想状态下只需把它放在床边，其他事情交给设备完成，不需要佩戴手环或头带，也不用主动打卡、频繁操作。 用户体验上 ，它和普通床头设备的使用感没什么差别；但在系统内部，每一晚的运行都形成了一套完整的闭环：感知状态、判断策略、执行干预、迭代优化。 Somni 使用毫米波雷达、麦克风阵列和环境传感器，持续捕捉呼吸、心率、体动、鼾声及卧室中的温湿度、光照等变化。多组信号融合之后，系统能持续判断用户的睡眠阶段和环境状态。 收集数据是第一步。接下来是判断该在什么时候做什么。传统睡眠监测设备的逻辑是「事后复盘」—— 第二天出一份报告，告诉你睡了多久、醒了几次、深睡比例多少。 Somni 往前走了一步：它要生成一套随时间动态调整的干预方案，比如几点调暗灯光、用什么节奏的声音辅助放松，夜间醒了又该怎么调整动作。 它通过声光味等因子，对夜间神经状态进行低打扰调节。这些方式的共同点是，不需要在用户睡觉时增加明显操作，也不必让人佩戴更多设备。对于工作强度高、容易紧张、同时又对外部刺激较敏感的人群，这种「尽量少打扰」的设计很重要。 最后一步是学习迭代。每一次干预都会对应一组后续反馈：呼吸有没有变平稳？入睡时间有没有缩短？夜里醒的次数少了吗？第二天主观感受有没有变好？系统会对比干预前后的变化，再调整下一晚的执行策略。 郑昊向极客公园把这个过程概括为一场持续发生的「小型实验」：前一晚采取的动作，和用户随后出现的生理变化，都会成为第二天优化方案的依据。 为什么选择床头，而不是做成腕带、头戴设备或智能床垫？这也是一种现实的取舍