近日,边缘侧AI芯片提供商超星未来科技有限公司(以下简称超星未来)宣布完成数亿元的pre-B轮融资。此轮融资由中安资本、梁溪科创、龙鼎投资、天智投资、陕汽智能汽车基金以及讯飞创投等多家机构参投。据悉,此次融资所得将主要用于新一代大模型推理芯片的研发、扩大现有营收业务规模以及深化产业合作。
在AI产业生态中,计算芯片被视为行业的“卖水人”。依据云端/边缘端、训练/推理两大分类标准,AI芯片可划分为四个类别,其中边缘侧AI推理芯片与实际应用场景联系最为密切。随着大模型步入应用落地的关键时期,推理芯片的重要性愈发突出。轻量化“小模型”的研究使边缘侧AI应用场景的潜力得到充分挖掘,从而创造出广阔的市场空间。
今年1月份举行的美国消费电子展(CES)上,众多AI-on-device场景崭露头角,如AI手机、AI PC、AI汽车、可穿戴AI设备、具身智能等。根据高通2023年发布的白皮书,AI本地化部署需满足低成本、低功耗、低延时、强性能、重隐私、个性化等多项要求,这对芯片设计提出了区别于云端GPU的特殊要求。
公开信息显示,超星未来成立于2019年4月,专注于边缘侧人工智能芯片的研发和生产,致力于为各类边缘智能场景提供以AI计算芯片为核心、软硬件协同的高效计算解决方案。目前,其产品已广泛应用于智能驾驶、智慧电力、智慧矿山等多个领域。
超星未来的创始团队具备浓厚的清华背景,核心成员在高性能数字芯片领域拥有丰富的研发及落地经验。其中,首席执行官梁爽毕业于清华大学、帝国理工学院,师从魏少军教授及Wayne Luk院士,曾在百度IDL、深鉴科技任职,全程参与国内首款AI芯片“听涛”的研发和落地工作。首席技术官陈忠民则拥有清华电子系本科、微电硕士学位,20多年的芯片技术研发、量产交付、团队管理经验,曾担任AMD AI高级总监、AMD Ryzen AI加速架构方案主管,主导过首颗国产高性能x86芯片架构的研发。
值得一提的是,超星未来由清华电子系主任汪玉教授、车辆学院首任院长杨殿阁教授共同发起创立。汪玉教授曾参与创建的深鉴科技,后被全球FPGA巨头赛灵思收购。
知名投资机构Coatue的最新报告指出,AI落地S曲线的第二阶段将聚焦于Edge AI战场。近年来,超星未来团队凭借其在推理架构设计、系统级计算架构设计、大型SoC芯片整合、算法嵌入式部署、网络模型压缩优化以及行业解决方案开发等方面的优势,围绕边缘侧人工智能应用展开了全方位的深度探索。
在产品方面,超星未来运用“平湖”及“高峡”两款AI推理引擎,推出了惊蛰R1边缘侧AI计算芯片、NE100智能计算开发套件以及NM10边缘计算模组。据悉,该款芯片采用台积电12纳米制程,具备16TOPS INT8算力和30KDMIPS通用算力,同时支持多种传感器接入和灵活连接,使应用方案开发成本降低30%-50%。
为配合硬件产品,超星未来还推出了AI部署开发工具链“鲁班”,包含剪枝工具、量化工具、编译器和运行时、Middleware、BSP等全套工具,广泛支持各类算子,助力用户高效优化和部署AI算法,开发出更具性价比的边缘侧AI应用。
在场景应用方面,超星未来业务涵盖智能驾驶、智慧电力、智慧能源、无人系统、具身智能等多个领域,并在汽车、电力、煤矿等行业提供了基于自研芯片的AI参考方案设计,展现出明显的toB特性。
据公开信息,超星未来早在2022年前便专注于智能驾驶领域,发布了“NOVA-ADCU”智能驾驶参考方案,覆盖高中低阶行泊一体。2023年中期,超星未来与郑煤机旗下子公司恒达智控达成战略合作,共同开拓矿山领域井上井下AI分析设备和边缘管理平台软件市场。
超星未来首席运营官朱煜奇表示:“本地化部署AI应用需兼顾技术与场景,边缘AI场景愈丰富,潜在机会亦愈多。超星未来始终致力于高能效计算载体的研发。汽车、电力、煤矿均属典型边缘侧人工智能场景。”
关于造血能力,据了解,超星未来2023年单年度营收已达数千万元规模。据内部消息透露,超星未来已实现大模型端侧部署,性能较市售产品提升数倍,2024年团队计划将芯片与大模型相结合,探索AI PC、具身智能等新场景,进一步拓宽大模型推理计算可能性。
超星未来首席执行官梁爽表示:“我们致力于发掘客户真正需求且具商业价值之事。目前公司已在商用车场景实现落地,预计2024年乘用车亦将落地。边缘侧人工智能潜力无限,年内我们将陆续发布新研发成果,并公布相关合作事宜。我们团队对把握此次AI机遇充满信心。”
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