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近日，在2026世界人工智能大会（WAIC），一家AI4Bio世界生理模型公司Fullive首次亮相，并展示了首款AI健康硬件产品Somni，探索“模型×本体”方向上的创新技术路径。

（Fullive在2026世界人工智能大会亮相）

AI4Bio是将从静态生命建模，进入真实世界中响应学习的过程。过去几年，FoundationModel已经在蛋白质结构、生命序列与生物表征等领域证明了生命系统可以被AI建模。但在更加宏观视角中的健康、恢复、睡眠、压力管理等场景中，关键问题同样不仅是识别人体当前状态，更是理解外部输入如何影响人体状态变化。

基于这一判断，世界生理模型公司Fullive提出了以ResponseData作为下一阶段BioAI的核心数据资产。希望通过AI健康硬件进入真实生活场景，持续记录State→Intervention→Response的数据结构，即人体状态、外部干预与干预后反馈之间的关系，从而推动模型从静态分析走向动态响应学习。

（Bio-OS系统理念图）

在技术架构上，Fullive采用Sensors×FoundationModel×Bio-OSHarness的路线：通过多模态传感器感知用户状态，通过FoundationModel动态推演并生成个体化策略，再由Bio-OSHarness调度多模态物理干预手段改善生理信号，并根据真实反馈持续优化。

（Fullive首款睡眠硬件产品SOMNI）

Somni是Fullive部署的第一个夜间BioEmbodiment节点。该产品面向高压脑力人群的睡眠恢复场景，搭载毫米波雷达、麦克风阵列与环境传感器，可在卧室空间中进行无感感知，并对用户神经系统进行多模态物理调节与干预。公司表示，夜间场景相对封闭、反馈连续、用户交互负担低，因此适合作为落地“模型×本体”路线的第一个切入点。

（2026世界人工智能大会上海世博展览馆）

Fullive创始人郑昊表示：“AI不应只停留在信息世界。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。”

据介绍，Fullive未来还将围绕夜间与日间场景拓展更多本体节点，逐步拓展ActionSpace与Context，形成更完整的人体状态反馈网络。公司长期目标是基于真实世界ResponseData，逐步搭建完整的人体状态响应网络，最终打造通用生理世界模型（PhysiologyWorldModel）

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