2026年9月16日，清华系自进化基础大模型公司超衍智能（Apex Intelligence） 宣布完成天使轮及天使+轮融资，累计融资金额近4亿元人民币。此时距公司成立仅3个月。

天使轮由IDG资本、星连资本、晶泰科技联合领投，德迅资本、无限基金、初心资本、云岫资本跟投；天使+轮则由中关村科学城基金、深创投、上海未来产业基金联合领投，覆盖了北京、深圳、上海三地国资平台。

27岁，清华AI学院最年轻助理教授

超衍智能创始人兼CEO陈勇超，本硕就读于中国科学技术大学，曾获郭沫若奖学金（中科大本科生最高荣誉），后于哈佛大学与麻省理工学院联合培养项目获得博士学位。求学期间，他先后在Google DeepMind、Microsoft Research和MIT-IBM Watson AI Lab从事研究工作。

2026年1月，博士即将毕业的陈勇超面对DeepMind的工作邀约和多家海外AI初创公司的联创邀请，选择回国创业，同时入职清华大学人工智能学院助理教授。8月，27岁的他成为该院最年轻的助理教授。

什么是RSI？让AI自己改进自己

超衍智能聚焦的赛道名为Recursive Self-Improvement（递归自我改进，简称RSI）。早在1965年，英国数学家I.J. Good就提出过“智能爆炸”的设想：如果一台足够聪明的机器能够设计出比自己更聪明的机器，智能提升就可能进入不断加速的循环。

陈勇超的判断是：“由人类教出来的模型，天花板就是人类自己。” 超衍智能要做的，是训练一种能够自主研究、持续学习，并在真实任务中自我进化的下一代基座模型。

其技术闭环的设计是：模型完成一次真实研究任务后，留下完整的研究轨迹——包括问题提出、假设生成、工具调用、代码修改、实验结果、失败路径和方案调整。这些经验经过筛选和验证后转化为新的训练数据，再用于训练模型。能力提高后的模型继续挑战更难的问题，再产生下一轮经验。

与行业内其他路径不同，超衍智能并非在现成通用大模型上叠加智能体层，而是从基础模型层面构建“发现原生”能力，将自我进化做进模型底层。公司内部将这一逻辑概括为 “Research is the engine of RSI”——研究是递归自我改进的引擎。

首个产品：AI自主产出34篇论文，2篇超越99%人类研究员

超衍智能已推出首个自进化产品Apex Research。2026年5月，团队让该系统自主产出了34篇机器学习论文，提交至ACL Rolling Review接受双盲评审。最终有8篇平均分超过3.0，其中2篇达到3.67分，超过约99%的人类投稿。陈勇超评价：“很多想法都挺让人眼前一亮的，有些论文几乎达到了博士生水平，这在我们的意料之外，但也在情理之中，因为这个时刻迟早都会到来。”

在数学领域，团队已完整证明了优超猜想，并在优化理论、几何拓扑等方向取得多项突破。

团队还联合清华大学、麻省理工学院、哈佛大学、卡内基梅隆大学、中国科学技术大学、微软研究院等机构推出了ASI-Bench。这是首个同时评估AI系统通用智能、创新能力与自主科研执行能力的基准，公开版本包含60个项目级任务，覆盖11个科学领域，并通过B1到B4四档设置逐步减少人类提供的方法信息。

资本下注的逻辑：不是“又一个AI公司”，而是范式迁移

从投资方背景看，天使+轮的三家领投方分别代表北京中关村、深圳和上海三大科创高地。天使轮中的晶泰科技是港交所上市的AI制药公司，其参与带有明确的产业协同意味——晶泰科技在自动化实验平台和AI制药领域的积累，可能成为超衍智能自进化模型的重要验证场景。

中关村科学城基金表示，递归自我改进（RSI）是通往下一代AI范式的关键路径，超衍智能是国内最早系统性布局这一方向的团队之一。

热赛道上的冷思考

超衍智能所处的RSI赛道正迅速升温。近一年来，OpenAI创始成员Andrej Karpathy、前Meta FAIR研究总监田渊栋、前DeepMind首席科学家Jeff Dean等顶尖研究者相继押注这一方向。

但技术的不确定性同样存在。截至目前，全球范围内尚无团队在RSI方向拿出被广泛验证的突破性成果，技术路线远未收敛。超衍智能首版递归训练迭代何时跑通，模型能否在少人干预下持续产出可验证的新结果，仍需时间检验。

27岁的陈勇超赌的不是一款产品的成功，而是一个范式的迁移：从人类教AI，到AI教自己。正如他在接受采访时所说：“Coding平权之后，下一波会是Research的平权。”

文章来源：水木TsinghuaCent。