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编译 | 万贵霞 编辑 | 李水青智东西12月8日消息，注于Mac OS和Windows系统AI助手研发的美国初创公司Simular刚刚完成了2150万美元（约1.5亿元人民币）A轮融资。
本轮融资由Felicis投，英伟达风险投资部门NVentures、现有种子轮投资者South Park Commons等机构跟投，叠加此前500万美元的种子轮融资昭通隔热条设备厂家家，其累计融资额已达2700万美元。
作为一家智能体初创公司，Simular的核心看点在于其差异化的技术路径与强大的团队背景。与多数聚焦浏览器控制的AI Agent不同，它直接瞄准PC本身，能够实现鼠标操控、点击等具象化操作，复现人类在数字世界中的各类行为。
目前，该公司已正式发布Mac OS版1.0产品，同时入选微软“Windows 365 for Agents”计划，正在推进Windows版智能助手的研发，未来市场潜力备受关注。
▲Simular官网页面
一、微软看中的五家Agent种子选手，与Manus、Fellou并列12月1日，Simular正式宣布推出适用于Mac OS的1.0版本，标志着其核心技术已具备落地能力。与此同时，该公司正与微软深度作昭通隔热条设备厂家家，推进Windows版智能助手的研发进程。
值得关注的是，Simular是微软11月中旬公布的“Windows 365 for Agents”计划的五家入选企业之一，其余四家分别为Manus AI、Fellou、Genspark和TinyFish，这意味着其Windows版产品将获得微软生态的支持与资源倾斜。对于Windows版本的市场表现，联创始人兼席执行官李昂虽未明确发布时间表，但信心十足地表示，其人气将不逊于Mac版甚至更胜一筹。
Q Q：183445502二、核心定位：跳出浏览器，直控PC全场景智能体AI（Agentic AI）指能够在小人工干预下自主完成复杂任务的系统，而Simular的突破之处在于打破了同类产品对浏览器的依赖。
这场资本牵手，看似是两家企业的偶然选择，实则是中国汽车产业转型到特定阶段的然结果，当传统车企的新能源转型速度跟不上市场迭代节奏，当新势力熬过生存危机却卡在规模扩张与资源整的瓶颈期，传统车企×新势力的组，成了双方突破困局的共同选项。但这场作究竟是1+1>2的双赢，还是会陷入优势难互补的僵局呢？今天就让我们来聊一聊这些话题！
2025年被北京现代定义为“资新能源起势与定势之年”。面对新势力在舆论场上的高歌猛进，资品牌一度被贴上“转型缓慢”“诚意不足”的标签。EO羿欧的登场，是北京现代打破这一刻板印象的“一枪”。是清晰而坚定的“智启2030计划”支撑。
海外公务车市场素以高标准、高门槛著称，长期被当地品牌及传统德系、日系车企垄断。然而，这一格局正在被比亚迪打破。
11月自主品牌的销量增长，呈现出鲜明的头部集中与结构分化特征，同时也暗藏着目标导向下的增长“水分”。比亚迪以480186辆的销量创下年内新高，尽管同比略有下降，但王朝海洋网423558辆的基础销量、方程豹37405辆的快速起量以及131935辆的出口成绩，彰显了其全产业链布局与多品牌矩阵的综实力。尤其是方程豹钛7单月销量突破2.4万辆，异型材设备仰望持续稳定交付，标志着比亚迪在中高端市场的突破已初见成，不再依赖单一价格带的规模优势。
“我们能实际操控屏幕上的鼠标并执行点击操作，因此它更擅长在数字世界中复现人类活动。”李昂举例称，比如将数据复制粘贴到电子表格这类典型的办公场景，其AI助手都能完成。
这种直接掌控PC的定位，让Simular的应用场景更为广泛。Simular的早期测试版客户包括一些行业内的先锋，例如汽车经销商借助simular实现车辆识别码自动检索，以及业主委员会利用它从PDF文件中提取同信息。而其面向Mac OS的开源项目，更是催生出涵盖内容创作、销售营销等多个域的自动化解决方案。
▲simular使用场景部分介绍
三、团队背景：谷歌DeepMind班底，深耕实用型AISimular的联创始人兼CEO李昂是持续学习域的科学家，曾任职于谷歌DeepMind，在那里他结识了联创始人、强化学习家杨嘉晨（Jiachen Yang）。
李昂透露，团队虽发表过大量学术论文，但研究方向并非纯粹的理论探索，而是聚焦于实际产品的优化升级，其团队曾参与谷歌Waymo自动驾驶等项目。这种兼具学术深度与产业经验的团队配置，为Simular攻克AI Agent落地过程中的技术难题提供了坚实基础。
▲李昂，Simular公司的席执行官兼联创始人
四、技术突破：自研“神经符号”方案，破解LLM幻觉痛点当前，AI Agent大规模落地的核心瓶颈之一是大型语言模型（LLM）的“幻觉问题”——在完成数千至数百万个离散步骤的复杂任务时，任何单一步骤的幻觉都可能导致整个任务失败，且步骤越多，幻觉概率越高。
为解决这一难题，Simular研发了家的“神经符号计算机使用”技术，并非完全依赖LLM。其核心逻辑是“探索+固化”：AI助手先自由迭代执行任务，人类用户在过程中进行修正，直至任务成功；随后锁定该任务的工作流程，将其转化为确定代码。
“一旦找到成功的轨迹，下次执行相同工作流时也将同样成功。”李昂解释道。
更重要的是，这些确定代码由终端用户掌控，而非大型语言模型。用户可通过检查、审计代码，清晰了解其运行机制，从而建立信任。这种兼顾创造与可靠的解决方案，为AI Agent在办公等核心场景的普及扫除了关键障碍。
▲simular下载界面
结语：PC端AI助手迎来新范式，Simular探索人机协同新可能在AI Agent赛道竞争日趋激烈的当下，Simular以“直控PC”的差异化定位、谷歌DeepMind背景的团队支撑，以及破解LLM幻觉的家技术，正探索出一条特的发展路径。
从Mac OS版的正式落地到Windows版的生态赋能，从种子轮到A轮的资本认可，这家初创公司正一步步将“让AI自主运行电脑”的愿景逐步变为现实。
来源：TechCrunch昭通隔热条设备厂家家
