独家｜美图入局 Visual Agent，Chance AI 完成数百万美元天使轮融资

美图正在布局下一代视觉 AI 入口。

Visual Agent 创业公司 Chance AI 宣布完成数百万美元天使轮融资，本轮由美图领投、NYX Ventures、阿里系投资机构等跟投。融资将主要用于模型能力迭代、北美学生群体渗透、以及社区与商业化探索。

Chance AI 成立于 2025 年 8 月，创始人兼 CEO 曾熙博士拥有认知科学、消费电子和 AI 产品的交叉背景，曾在 OnePlus、OPPO、字节跳动参与智能硬件产品、系统体验和 AI 产品从 0 到 1 的建设。

Chance AI 切入的是一个正在发生的 AI 交互跃迁：从输入框到摄像头，从文字提问到视觉理解。与过往的 chatbot 和视觉搜索工具相比，Chance AI 是第一个将「意义推理」作为核心能力的 Visual Agent。

「真实世界不是以 prompt 的方式发生的。」Chance AI 创始人兼 CEO 曾熙博士表示，「人类理解世界的第一步往往不是提问，而是看见。Chance AI 想做的，是让 AI 从用户看到的世界开始理解意图，并帮助用户完成判断、表达和行动。视觉是人类最直觉的交互。」

美图全球投资负责人表示：「我们相信，AI 消费应用的下一阶段，是更自然地进入用户的日常决策与表达过程。我们看到 Chance AI 让视觉 AI 从图像识别走向审美品味。这也是我们投资它的原因——他们把复杂的 AI 能力产品化，带进了全球年轻用户的审美生活中。」

FP 此前对 Chance AI 创始人的专访：

《拍照即交互、专为Z世代打造，Chance AI做了世界首款视觉Agent产品》

01 

从北美大学生切入，

跑出 Visual AI 生活方式场景

与市面上大多数 AI 效率工具不同，Chance AI 瞄准了 AI-native 用户生活方式场景，并精准切入一个高频、视觉导向、强表达的群体：北美年轻群体，尤其是女大学生。

这类人群是典型的 Visual Native（视觉原生代）。她们从 Instagram、TikTok、Pinterest 和自拍文化中成长起来，理解世界和表达自己的方式天然是视觉优先。对她们而言，真正自然的 AI 交互不是学习复杂 prompt，而是直接拍下眼前的世界。

Chance AI 在 TikTok 上的用户内容获得 500万+ 原生播放量，在北美年轻人中获得大量传播。

在这一人群中，Chance AI 形成的不是单点功能认知，而是一种更深的产品关系：当用户需要用视觉理解自己、做出审美判断，或把生活片段转化为表达时，Chance 会成为优先被想起的 AI 入口。这意味着，它正在从工具走向心智，从使用场景走向生活方式。

目前，Chance AI 的核心使用场景可以归纳为四类：视觉认知、自我判断、风格决策和内容表达。用户会用它去认知眼前的物品、空间与作品，也会用它分析肤色、穿搭、商品和设计，并进一步生成照片文案或社交内容。看似分散的行为背后，其实指向同一个底层需求——年轻用户希望借助 AI 更好地看懂世界、认识自己、判断风格，并把这种判断转化为审美表达。

数据验证：

• 累计用户约 20 万，其中约 40% 来自北美市场，产品覆盖 35 个以上国家；
• 曾两次登上 Product Hunt 当日产品榜第一；
• 30 天回访率达 49.2%；
• 在多模态推理权威基准 MMMU-Pro 上，Chance AI Visual Agent 以 86.07% 的成绩位居世界第一，表现优于所有主流大模型，甚至超越了人类基线（85.4%）；

曾熙表示：「Chance AI 不是拍一下就走的尝鲜产品，它是一个在用户遇到自拍、穿搭、购物、分享照片等真实生活场景时，会被再次想起的 Visual Agent。」

02 

不是简单的图片识别，

而是瞄准视觉意图分发 

Chance AI 的产品逻辑并非传统的「拍照—识别—返回结果」，而是 「看见—理解意图—调用 Agent—完成行动」。

传统视觉搜索更关注「这是什么」「哪里可以买」；Chance AI 更关注「这对我意味着什么」「适不适合我」「我下一步应该怎么做」。

Chance AI APP 界面：不是识图工具，而是将用户的视觉输入分发到不同场景化 Agent 的理解系统。

当用户上传一张图片，系统会：

• 判断场景类型（自拍、穿搭、商品、社交照片等）；
• 识别用户意图（想变美、想购物、想发内容、想获得建议）；
• 分发对应的 Agent 或 Skill（自拍→皮肤/妆容/色彩；穿搭→OOTD/风格/购物；商品→比价/适配；照片→caption/story）；

随着使用加深，Chance AI 还会形成用户的个人视觉记忆——用户适合什么颜色、通常买什么风格、衣橱里有哪些单品、希望呈现什么样的社交形象。

「Chance AI 不是只理解图片，而是理解用户为什么拍这张图、想解决什么问题，以及是否满意。」曾熙说。

技术上，Chance AI 不把核心能力定义为简单调用一个更强的 VLM，而是通过 Harness Engineering，把「看见—理解—判断—行动」的链路拆解为多个可调度层级，在真实场景中完成从视觉输入到行动结果的闭环。

03

从校园增长，

到 AI-native 生活方式社区

Chance AI 的早期增长并非依赖线上投放，而是选择从北美高校中的年轻女性用户开始渗透。

公司已在纽约大学、南加利福尼亚大学等校园完成增长测试，通过 Campus Ambassador、小型活动、社群传播和线下体验，把产品带进真实生活场景。

从校园中的早期用户，到逐渐形成的 AI-native 生活方式社区，Chance AI 正在被年轻人带入日常穿搭、审美判断与社交表达的真实场景中。

北美校园的增长策略为 Chance AI 带来了双重价值。在获客层面，Chance AI 以低成本获取高价值种子用户，让产品在真实的 Z 世代生活场景中完成冷启动；在需求发现层面，团队通过近距离观察用户行为，将来自一线的洞察反向驱动 Agent 持续迭代，形成「线下触达—真实使用—数据回传—Agent 迭代—自然传播」的增长闭环。

长期来看，Chance AI 希望从 Visual Agent 走向 AI-native 生活方式社区。用户拍照上传，Agent 理解视觉内容并生成分析、建议、购买推荐，用户之间可围绕风格、审美和生活方式进行互动。

曾熙认为：「未来的生活方式社区不再完全依赖用户从零开始写笔记，而会由 Agent 帮助用户从生活流中生成可分享内容；平台也不再只理解标签、点击和停留时长，而是理解每个用户的审美、状态和视觉意图。」

04 

融资后，

Chance AI 将朝着这三个方向推进 

本轮融资后，Chance AI 将加速三个方向的推进：模型能力迭代、北美学生群体渗透、以及社区与商业化探索。目标很明确，让用户养成「看到就拍」的习惯，让 Chance AI 从一个 App 进化成一个视觉化的入口级产品。融资将主要用于三个方向：

• 产品与技术研发：强化视觉理解链路、意图识别、Skill 分发、用户长期记忆、视频/Live 模式、多 Agent 调度、个性化推荐与内容生成；
• 北美校园增长：扩大北美核心高校的线下增长网络，建立更系统的 Campus Ambassador Program；
• 社区与商业化探索：围绕 Agent 生成内容、Skill 意图分发、用户分享、购物导流、订阅和社区内容分发进行探索；

关于 Chance AI

Chance AI 成立于2025年，是一家专注于视觉 AI 的创业公司，打造了世界首个 Visual Agent，致力于让 AI 的眼睛理解用户意图，帮助用户完成判断、表达和行动。公司从北美年轻女性生活方式场景切入，围绕皮肤状态、个人色彩、日常穿搭、购物决策、照片表达等高频视觉任务，构建面向下一代消费级 AI 的视觉入口。

创始人兼 CEO 曾熙博士拥有认知科学、当代艺术、消费科技和 AI 产品的交叉背景，曾在 OnePlus、OPPO、字节跳动参与消费产品、系统体验和 AI 产品从 0 到 1 的建设。

文章来自于"Founder Park"，作者 "Founder Park"。