2026年3月24日，国度数据局初次在官方语境中确立“词元”为Token的尺度译名，并披露国内日均Token挪用量已突破140万亿 。但这仍只是“文本时期主导”的规模 。
在语音、视频与实时交互驱动的多模态场景中，随着自主挪用工具并交付了局的Agent大量部署，Token的天生与亏损方式在产生范式性变动——
从离散文本走向陆续感知，从低频批量输入走向高频流式输入，其出产方式、组织结构与亏损效能，将直接决定下一代AI系统的能力上限与成本结构 。
早在2021年，复旦大学邱锡鹏教授较早明确选取“词元」剽一译法，推动其在中文语境下的尺度化 。他指出，“词元”既预防被单一理解为天然说话中的“词”，又保留了其作为说话处置根基单元的性质内涵 。
而随着大模型从文本走向多模态、从模型能力走向Agent系统，“词元”所对应的，也不再只是一个术语问题，而是下一代智能系统的底层组织方式 。
近日，模思智能（MOSI）也官宣实现数亿元的天使轮融资，由IDG资能力投，元禾控股、上海国投旗下上�？拼醇吧虾＝床祷稹⑵婕ù刺场⒅瞧紫祷�-星连本钱及某头部产业投资方结合投资 。
这笔融资背后，投资方显然看沉的并不只是单点产品能力，而是其对下一代技术蹊径的提前布局，而多维本钱也将担任新一轮独家财政照拂，携手模思智能共同索求通用智能时期的下一步 。
早在2023年“百模大战”期间，邱锡鹏便意识到，市场上固然模型多多，但底层技术蹊径高度趋同 。绝大无数资源持续涌向文本大模型赛路，基础钻研的多样性却在萎缩 。
在这样的布景下，模思智能并未沿着主流的纯文本路线持续加码，而是选择了一条更少人走的路路：从语音切入，走向全模态，在统一的Token结构中表白和推算分歧模态的信息 。
相比纯文本，音频的信息密度更高，天然蕴含语调、节拍、感情等文本难以齐全承载的信号；同时，音频也更容易与环境、作为和高低文形成陆续输入流，更靠近真实世界中的人机交互方式 。
当Token不再只是文本中的离散符号，而成为陆续感知信息的离散化表白后，模型要解决的问题也产生了变动：从“理解一句话”转向“理解一个情境” 。
随着以OpenClaw等为代表的基础设施逐步成熟，行业竞争也在从单一的“模型能力”比拼，转向对交互入口与环境理解能力的抢夺 。语音、高低文与情境建模能力，在成为新的技术分水岭 。
若是说邱锡鹏代表的是这一路线的学术源头，那么模思智能则是这一方向的产业化载体；而上海创智学院提供的，则是支持技术急剧转化的组织与资源平台 。
2023年2月，国内首个类ChatGPT对话式大模型MOSS颁布，打响了中国“百模大战”的第一枪 。但在模思智能团队看来，真正沉要的并不是打一场模型颁布战，而是提前押注下一阶段的技术结构 。
同年8月颁布的SpeechTokenizer，则进一步将这一路线工程化，成为融合语义Token与声学Token的音坡冯散化编码器，为后续语音理解与天生、甚至更广义的多模态统一建模打下了底座 。
2025年7月，MOSS-TTSD颁布，作为国内首个基于百万幼时音频训练的开源中英双语对话语音模型，在播客、影视配音等长内容场景中展示出较强竞争力 。
同年11月，结合上海创智学院等机构颁布的下一代能动性模型系统NEX，在氛围编程、工具使用、后端开发等多项基准测试中进入全球第一梯队水平，将离散化架构的优势进一步延长至Agent与出产力场景 。
MOSS-Transcribe-Diarize在复杂多措辞人场景中实现当先阐发；MOVA作为国内首个高机能音视频天生开源模型之一，开源后迅快获得行业关注；MOSS-Audio-Tokenizer在一样比特率下进一步刷新音频沉建机能；基于该Tokenizer训练的MOSS-TTS系列模型，则重要面向现实出产场景，在音色克隆类似度等指标上阐发凸起 。
这一系列成就背后，并不是若干彼此孤立的技术突破，而是统一个底层命题被不休验证后的天然延展：多模态信息能够通过统一的离散化方式映射到统一Token序列结构中，进而实现统一推算 。
离散化带来的，不只是更高的压缩效能，更沉要的是赋予分歧模态以可组合性与可推算性——而这正是全模态智能与Agent系统真正落地的底层架构前提 。
首席科学家邱锡鹏，复旦大学教授，国度卓越青年科学基金获得者、上海创智学院全职导师，并荣获2024年CCF-ACM AI Award（昔时全球唯一获奖人） 。
他持久深耕天然说话处置与大模型方向，在端到端语音大模型与全模态基座模型等前沿领域持续维持技术当先，是国内大模型领域兼具学术高杜纂产业影响力的领武士物，屡次入选全球前2%顶尖科学家榜单 。
CEO李世民出自邱锡鹏门下硕博连读系统，以一作身份颁发多篇CCF-A类论文，并深度参加科技部“新一代人为智能2030”沉点研发项目，在拟人化人机交互方向实现多项关键技术突破 。
作为上海市主导设立的新型研发机构，创智学院为公司提供了覆盖算力、人才与产业资源的系统化支持，使其具备远高于通例学术创业项主张起点与迭代快率 。
2025年7月，在创智学院“首发八大AI成就”颁布会上，邱锡鹏团队结合模思智能颁布的MOSS-Audio被评价为“突破语音交互恐怖谷效应，为情境智能奠定基础” 。
同年9月，在一周年成就颁布会上，团队提出的规�；鞒檀竽Ｐ涂哨故涂蚣茉俅稳胙∑叽蟠葱鲁删�，标志取中国在有关方向实现从跟跑到领跑的跃迁 。CEO李世民暗示：
公司目前已形成近百人的全栈技术系统，博士占比靠近50%，主题成员重要来自复旦大学NLP系统（CS Ranking全球前列），并持续吸引来自多所顶尖高校的钻研人才 。
随着公司逐步走向产业化落地，团队引入多位具备阿里、字节、梦想汽车等布景的关键成员，补齐工程化与贸易化能力，为从1到N的规�；┱诺於ɑ� 。
贸易化层面，模思智能多模态大模型盛开平台已进入全面公测阶段，提供一站式API服务，以高不变性与高性价比支持企业级挪用需要 。
目前，公司已在消费电子、智能汽车、具身智能与AI陪划一多个场景中与头部客户发展合作，初步验证了技术落地能力与贸易转化潜力 。
模思智能更强调从基座模型到垂直利用的一体化能力构建，其贸易增长飞轮将萦绕“词元（Token）的出产、分发与利用」毓开，从MaaS能力输出延长至2B、2B2C与2C多层级场景，逐步形成技术与贸易双轮驱动的公司 。
这背后意味着，单纯依赖参数堆叠与算力表推的阶段在逐步从前，将来模型能力的差距，可能越来越取决于架构创新、系统组织方式以及顶尖人才密度 。
对模思智能而言，这种结构体现为：统一的Token表白、面向情境的持续理解能力，以及可能挪用工具、交付了局、与用户成立持久关系的Agent系统 。
当“词元”进入官方说话，真正值得关注的，或许已不只是一个术语被定名，而是谁可能率先界说：词元将若何被出产、组织与使用 。
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