投中网获悉，鲲为科技于近期完成4亿元新一轮融资。据工商信息显示，新增股东包括XVC、红杉中国，老股东夏尔巴、腾讯进一步加仓。鲲为科技是全球唯一一家用超声穿过颅骨，实现高分辨大脑成像的公司。
然而，比起融资数字，更令人关注的是这家公司的成长曲线，2025年底才商业化，当季就拿下数千万元订单，已然进入增长的陡峭区间。
这样的底气，源于一个看似冷门却极具颠覆性的技术方向：声学空间智能。脑科学被称为AI时代最后的前沿领域，至今人类仍缺少一个能无创、持续、高分辨地观察大脑的工具。
而鲲为科技切入的，正是这个悬置已久的难题：如何在非侵入的前提下，看清大脑。
新时代的科学企业家从不惮于突破限制与常识
2026年，华为在国际电路与系统研讨会上提出了颠覆“摩尔定律”的“韬（τ）定律”——当性能的提升无法再依赖几何缩微时，那就换一根坐标轴。
同样反常识的事情，在超声行业，早已发生。
鲲为科技创始人刘家家，是一个典型的“技术向”科学家创始人。他本硕就读于西安交通大学生物医学工程专业，毕业后一直从事超声技术研究。在日复一日的工作中，刘家家逐渐洞察到一个行业根本性问题：超声影像设备在过去二十多年里，基础图像性能提升长期缓慢，分辨率、穿透力均鲜有突破。
“这个行业不缺聪明人，尤其是国际品牌，他们拥有大量全球排名前50高校的博士。但为什么始终难以再进一步？因为碰到了理论上的瓶颈。”刘家家在交流中回忆道。
在刘家家看来，产业界不做理论研究，只能等学术界突破；学术界没有突破，产业就只能原地踏步。而鲲为的特殊之处在于，它几乎不发论文，但就是这样一家公司，做出了学术界长期求而不得的结果。
此前，在传统超声领域，行业的共识是：想要获得更高性能，就必须使用更高的频率。但频率越高，穿透力就越浅——这是一个物理规律的死结。
然而，刘家家却从第一性原理出发，提出了一个反常识的假设：穿透力受物理规律约束，只能走低频；那么分辨率，能否在低频下靠算法和算力解决？
2016年，AlphaGo面世，人工智能重新成为焦点。刘家家意识到，他想要的答案来了：空间感知能力本质上也是智能的一部分。 这就像人的视力不仅取决于眼睛，更取决于大脑；蝙蝠的声学空间感知能力，也不仅取决于声波传感器，更取决于其背后的智能。
“对于大语言模型而言，压缩即智能；但对于空间智能来说，分辨即智能。”刘家家总结道。这一洞察，成为了鲲为技术路线的理论基石。
彼时，颅脑超声并不是没人想到的场景，而是一个公认做不出来的场景——国际头部厂商在这个方向上投入了十年以上，都没有做成。而当鲲为团队解释自己的路径是低频换穿透、算法换分辨率时，质疑反而更重了，因为在学术界，没有任何一篇公开文献支撑这条路。
2020年，鲲为在理论上取得全新突破；2021年，原型系统诞生。虽然当时原型机需要4秒才能出一张图，图像也远谈不上清晰，但它至少证明了：从科学原理和技术层面，这条路是走得通的。
但从原型机到产品，鲲为整整走了三年时间。
其时，外部融资环境严峻，公司在此期间几乎没有新融资，只能依靠早期投资方夏尔巴投资在2021年初投入的1.5亿元作为支撑——那笔投资发生时，公司才不到10个人，也只有一个粗糙的原型机。
2024年，鲲为成功拿到了国内注册证；2025年，鲲为又获得欧盟注册证，美国FDA注册证也在推进中。同年第四季度，公司正式组建销售团队，开始商业化。到2025年底，研究驱动的狙击式风险投资机构XVC正式成为鲲为新进投资人。此后不久，红杉中国也出现在了公司的工商股东名册。
从穿颅读脑到脑科学Infra的“终极目标”
资本之所以持续加注，答案指向的是同一个事实：鲲为的产品，已经把“穿颅读脑”变成了现实。
外界今天认识的鲲为，是从一句话开始的：它是全球唯一一家用超声穿过颅骨、实现高分辨大脑成像的公司。
但“穿颅读脑”的价值如何被量化？
据了解，在中国一线城市，120呼入电话里约有三分之一是中风，其中七成脑梗、三成脑出血，溶栓或止血每提前一分钟都能够极大的降低致死率和致残率。北美曾有过用车载影像设备跟随救护车的对照研究，把干预时间提前了36分钟；而在中国，尤其是乡镇或农村，往返的时间更久，可被压缩的空间也更大——前提是这台机器上得了救护车。
刘家家为鲲为划出了三条曲线：第一曲线是超声影像设备，对应一个超百亿美元量级的成熟市场；第二曲线是诊疗一体，就是超声诊断+超声治疗；第三曲线最具想象空间——做脑科学的infra，把非侵入穿颅读写大脑的能力开放出来，成为脑科学的基础设施。
为何鲲为能做到？
脑科学研究真正需要的，不是一千个人各采一次，而是同一个人被反复、长时间地记录。磁共振虽然积累了海量历史数据，但采样频度难以支撑这种长期连续的采集；而超声天然有望做成可穿戴——几十年前的胎儿监护其实已经证明了这一点，只是那时的设备本质上是“超声听诊器”，只有音频、没有结构信息。
鲲为要做的，是把这层从音频推进到影像。这一步的意义在于：当穿颅读脑可以长期、连续、非侵入地进行，脑科学获取数据的方式本身就被改写了。
为此，鲲为从底层理论到材料、部件、整机、基础软件、应用软件，全栈自研了一整套围绕“声学空间智能”重构的计算成像体系。
这套体系与传统医学影像相比，最大的分野在于对“成像”和“空间感知”的理解。传统医学影像做的都只是成像——即把信号聚焦、叠加，渲染成图像；而鲲为做的是空间感知：先对空间建模，知道它的尺寸、位置和运动，再把它渲染成图像。
“这条路线的实现方式与大语言模型也截然相反：大语言模型追求巨大参数量，处理文本是低带宽信息；而空间感知进来的是海量声波数据，出来的是高帧率图像，进出都是极高带宽，必须用小模型。这，正是声学空间智能的核心。”刘家家进一步判断道，“超声将成为超越功能磁共振的下一代脑科学基础工具。以前任何工具做过的脑科学研究，我们都可以用新工具重新做一遍，一定能看到以前看不到的东西。”
在脑科学infra这条曲线上，鲲为给自己的定位是提供硬件设备和基础软件平台kOS，就像AI领域的英伟达提供显卡和CUDA。刘家家也将其类比为“科学造铲”。
当然，在谈及脑科学领域的AGI时，刘家家也有着清醒的长期主义。“脑科学的研究还处于非常初级的阶段，不能指望3-5年就搞得像心脏一样清楚，要用10年、20年的眼光去看它。”也正因如此，鲲为选择做Infra——提供基础的硬件与软件平台，赋能全球脑科学领域的前沿研究：从脑机接口公司、AI模型公司，到神经调控、神经药物开发，再到高校科研实验室……
过去几十年，中国超声产业一直在别人划定的坐标轴上追赶，现如今，鲲为提供的是另一种选择：性能的坐标系，是可以被重新画的。特别是当这种重画发生在一件观测工具上，意义就不再局限于一个产业。工具的换代，往往会重做一个学科。
“也许，5-10年后，大家会充分认识到这一点：前沿科技公司不能只有‘技’，还得必须有‘科’。科学是一切的源头，先有科学，再有技术，然后才有产品，最后是商业化。我们必须站在基础科学的最前沿，去探索学术界还没回答的问题。”刘家家说。这句话像是鲲为给自己定的节奏，也像是给愿意等待的投资人定的节奏。
