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36氪首发 | 北大项目孵化,国内首家原生机器人“大脑芯片”企业获数亿元融资
TL;DR · 一句话结论
维泛智能完成数亿元种子轮融资,孵化自北大,专注于具身智能大小脑融合芯片,自研类脑启发式GPU架构(BiGPU),预计2027年Q2投产,旨在替代英伟达Jetson系列。
主要内容
- 01维泛智能成立于2025年5月,孵化自北京大学类脑芯片实验室。
- 02完成数亿元种子轮融资,由中关村资本等联合领投。
- 03自研类脑启发式GPU架构(BiGPU),融合ANN与SNN计算。
- 04芯片预计2027年第二季度投产。
- 05当前机器人芯片市场高度依赖英伟达Jetson。
- 06团队来自IBM、华为、腾讯等,创始人殷积磊有20年半导体经验。
背景
具身智能快速发展,机器人需要专用芯片承载多模态感知、AI推理和运动控制。目前市场被英伟达Jetson系列主导,但价格高、本地化支持有限。国产尚无成熟产品。维泛智能采用类脑计算路线,通过类脑启发式GPU架构降低功耗并保持通用性。
为什么值得关注
该芯片若成功量产,可为国内机器人开发者提供国产化替代方案,降低成本和供应链依赖。其类脑+GPU融合架构可能带来能效比提升,尤其适合端侧部署。对AI工具用户而言,可能影响未来机器人开发平台和算法生态。
🇨🇳
对中国用户与市场
国内用户有望获得更低成本、本地化支持更好的机器人算力方案,减少对英伟达的依赖。但芯片尚未量产,生态成熟度未知,兼容主流框架能力待验证。
继续关注
⚠尚未确定的部分
- ·芯片尚未投产(预计2027年Q2),存在技术风险和延期可能。
- ·类脑计算与主流深度学习框架的兼容性及性能需实际验证。
- ·市场竞争激烈,英伟达等巨头可能推出类似低价产品或迭代。
- ·融资后团队扩张和管理挑战可能影响研发进度。
→可采取的行动
- ·关注维泛智能后续指令集架构发布和开发者工具链开放情况。
- ·评估团队在类脑计算方面的技术积累与专利布局。
- ·对比现有英伟达Jetson方案,关注能效和成本优势的实际数据。
- ·如有试用机会,可参与早期合作测试。
摘记
我们其实是在用下一代技术解决当下问题,同时为未来算法演进提前预留计算平台。
最���的优势,是能够共享同一套指令集和软件工具链,并进一步实现主流生态兼容。
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