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.ai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.ai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，Foundation Model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.ai提出了以Response Data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.ai采用Sensors×Foundation Model×Bio-OS Harness的路线：通过多模态传感器感知用户状态，通过Foundation Model动态推演并生成个体化策略，再由Bio-OS Harness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.ai首款睡眠硬件产品SOMNI)
Somni是Fullive.ai部署的第一个夜间Bio Embodiment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.ai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.ai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Action Space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Response Data，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(Physiology World Model)。
