Fullive.ai亮相2026世界人工智能大会

最近在2026世界人工智能大会上，有一家AI4Bio生理模型公司引起了不小的关注。Fullive.ai，带着它的首款AI健康硬件产品Somni正式亮相，开始探索一条“模型×本体”的新技术路径。说白了，就是让AI从纯粹的虚拟世界，开始真正接触和干预物理世界。

（Fullive.ai在2026世界人工智能大会亮相）

AI4Bio这个概念，核心在于一个关键的转变：从静态的生命建模，进入真实世界中响应学习。过去几年，Foundation Model在蛋白质结构、生命序列和生物表征上的表现已经证明，生命系统是能够被AI建模的。但换到更宏观的健康、睡眠、压力管理这些场景里，问题就复杂多了。关键不仅在于识别出你当下的身体状态，更要理解——外部环境的刺激，到底是怎么影响你身体状态变化的。

这么理解可能更直观：过去我们的AI主要还是用来分析静态的蛋白质结构或生物序列，现在要把它放进真实世界里，让它自己观察、学习、反馈。

基于这个判断，Fullive.ai提出了一个核心观点：Response Data（响应数据）应该成为下一阶段BioAI的核心资产。怎么获取这些数据？靠AI健康硬件进入真实生活场景，持续记录一个完整的“状态→干预→反馈”链条。也就是人体状态、外部干预手段，以及干预后身体的变化，这三者之间的关系。只有这样，模型才能从静态分析走向动态响应学习。

（Bio-OS系统理念图）

落实到技术架构上，他们的路线图很清晰：Sensors×Foundation Model×Bio-OS Harness。简单来说，就是让多模态传感器去感知用户状态，Foundation Model负责动态推演并生成个体化的干预策略，最后再由Bio-OS Harness这个“调度中枢”去指挥一系列物理干预手段，改善生理信号，并根据真实反馈结果持续优化。这是一个完整的闭环。

（Fullive.ai首款睡眠硬件产品SOMNI）

而Somni，就是这个闭环落地的第一个关键节点。它瞄准的是高压脑力人群的睡眠恢复场景。产品本身搭载了毫米波雷达、麦克风阵列和环境传感器，能在卧室里实现无感感知，然后通过多模态物理调节对你的神经系统进行干预。为什么选择夜间场景？理由很充分：夜间环境相对封闭，反馈数据连续，用户交互负担也最低，自然就成了“模型×本体”路线的最佳切入点。

（2026世界人工智能大会上海世博展览馆）

创始人郑昊的表述很直接：“AI不应该只停留在信息世界里。真正重要的AI系统，会进入真实世界，理解人的状态，执行物理动作，并从反馈中持续学习。我们希望从Somni开始，逐步构建面向人体状态响应的Bio-OS。” 话说回来，这才是一个AI系统该有的样子，不是吗？

团队透露，接下来会围绕夜间和日间场景拓展更多本体节点，逐步扩大Action Space和Context，最终形成一个更完整的人体状态反馈网络。长期目标很明确：基于真实世界的Response Data，最终打造出通⽤的生理世界模型（Physiology World Model）。