帧跃科技完成千万美元级天使轮融资，将推出 AI 交互式视频平台 Leadde

AI 交互式视频公司帧跃科技近日完成千万美元级天使轮融资。本轮投资方包括创新工场、国谦资本、零一万物、璞跃中国及盈动资本等机构。据介绍，本轮融资后，帧跃科技将继续投入视频推理平台建设、应用层产品研发以及全球化团队搭建。公司首款面向海外市场的平台级产品 Leadde 预计将于 2026 年下半年发布，目标覆盖企业客户、专业创作者及个人用户。

帧跃科技成立于 2025 年 6 月，主要方向是 AI 交互式视频。与传统视频生成工具不同，交互式视频并不只解决“生成一段视频”的问题，而是希望让视频具备实时响应、持续交互、状态记忆和可控反馈能力。换句话说，视频不再只是内容载体，而有机会成为 AI 时代新的交互界面。

从视频生成走向视频推理

过去一年，AI 视频生成持续升温。市场上已经出现了大量面向内容创作、营销素材、短视频制作的生成工具。但在帧跃科技看来，真正的交互式视频仍处在非常早期的阶段。原因在于，交互式视频的技术复杂度远高于单次视频生成。它不仅要求模型能够生成高质量画面，还需要系统在多轮交互中理解用户意图，保持角色、场景、动作和状态的一致性，并在较低延迟下给出稳定反馈。因此，帧跃科技并没有将 Leadde 定义为单一的视频生成工具，而是将其定位为视频推理平台。其核心能力不只是内容生成，而是围绕实时交互、上下文理解、长期记忆、状态连续和可控决策进行系统化构建。

从应用场景看，Leadde 早期将优先面向全球专业用户和企业客户。这类用户对视频表达、交互体验和业务结果有更明确的需求，也更容易形成商业付费闭环。

创始团队兼具基础设施与多模态模型经验

帧跃科技的创始团队来自多模态大模型和实时交互媒体基础设施领域。

创始人兼 CEO 杨昌鹏为南洋理工大学与加州大学伯克利分校联合培养博士，曾任华为云媒体创新 Lab 首任主任，负责交互式媒体方向。在华为期间，他曾牵头建设实时交互媒体基础设施团队，相关工作覆盖生成式视频、实时渲染、物理引擎等底层技术方向，并曾参与获得 Franz Edelman 奖。

联合创始人兼 CTO 李明磊曾任华为云多模态方向首席科学家，参与并主导过华为早期盘古大模型训练工作，发表 40 余篇 CCF-A 类论文，拥有 50 余项专利，并曾多次获得最佳论文奖和国际赛事冠军，在多模态大模型、生成式模型训练和工程化落地方面有长期积累。

两位创始人的能力结构形成互补：杨昌鹏更偏向实时交互媒体基础设施、系统架构、实时渲染和物理引擎；李明磊则长期聚焦多模态大模型训练与大规模系统落地。对于交互式视频这一方向而言，单点模型能力很难支撑完整体验，底层系统、生成模型、实时渲染和工程化能力需要同时成立。

“三位一体”架构支撑不同视频生成路径

在技术路径上，帧跃科技提出了“三位一体”的架构思路。

具体来看，公司认为下一代视频生成系统需要同时具备三类能力：一是基于 DiT 等生成模型直接生成高质量视频内容；二是通过代码和程序化规则实现更强的逻辑控制和流程控制；三是结合三维空间、物理规则和实时渲染，提升动作、空间关系和物理表现的一致性。

Leadde 的核心思路，是将这三类能力放在统一架构下进行调度。面对不同任务时，系统会根据输入内容、场景约束和用户体验需求，在模型生成、代码生成、渲染与物理引擎之间动态选择。

例如，当任务更强调视觉表现力时，系统会更多调用视频生成模型；当任务更依赖交互逻辑、流程控制和稳定反馈时，系统会更多使用代码生成能力；当任务涉及空间关系、动作稳定性和物理一致性时，则会引入三维空间、实时渲染和物理引擎能力。

这种架构的目标，是在离线高质量生成和实时低延迟交互之间取得平衡，使 AI 视频从“一次性内容输出”进一步走向“连续可交互系统”。

AI 视频或成为下一代信息表达方式

从行业趋势看，AI 视频正在经历从内容生产工具向交互式应用平台的演进。在早期阶段，AI 视频更多服务于营销素材、短视频内容和创意表达；但随着多模态理解、视频生成、实时推理和渲染技术持续进步，视频有机会承载更多复杂交互场景，包括产品演示、企业培训、教育内容、虚拟角色、智能客服、品牌营销和数字化工作流等。

帧跃科技判断，未来视频不只是被观看的内容，也可能成为人与 AI、人与系统、人与信息之间的重要交互方式。按照团队的设想，过去 30 年，企业用文档和幻灯片传递信息；未来 30 年，一切将变成可交互的视频——帧跃要做这个时代的 Office。

随着本轮融资完成，帧跃科技将进一步推进底层平台迭代和产品全球化落地。公司首款平台级产品 Leadde 将于 2026 年下半年率先面向海外市场发布，并在专业用户和企业场景中验证产品价值。