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人形机器人、服务机器人、工业机器人正从实验室走向千家万户，但一个卡脖子问题始终悬在行业头顶：机器人的“大脑”长期被海外芯片垄断。
2026年5月，一则融资消息打破平静：北大孵化的维泛智能完成数亿元种子轮融资，成为国内首家聚焦原生机器人“大小脑”融合芯片的企业，引发资本与产业圈集体关注。
这不是又一家跟风的芯片公司，而是瞄准具身智能最核心、最空白、最刚需的底层算力赛道。当机器人需要同时看懂世界、思考决策、精准运动，谁能造出真正适配的“大脑”，谁就握住下一代智能硬件的命脉。
融资背后：一场被卡住脖子的机器人大脑革命
过去几年，具身智能迎来爆发式增长，人形机器人、四足机器人、服务机器人迭代速度惊人。但光鲜的外壳之下，核心算力高度依赖进口。
当前机器人端侧AI计算，几乎被英伟达Jetson系列通吃。这套方案算力强、生态成熟，但问题同样刺眼：价格高、本地化支持弱、量产部署成本居高不下，中小机器人厂商根本扛不住规模化成本。
另一边，国产芯片要么侧重视觉、要么侧重控制，没有一款真正面向机器人全场景的“大脑芯片”，无法同时扛住多模态感知、AI推理、实时运动控制三重高强度计算。
机器人芯片的死结在于：算力、能效、成本三者不可兼得。
-
追求算力，功耗与成本飙升； -
追求低功耗，算力跟不上大模型； -
追求低成本，性能又撑不起商业化。
就在这样的产业缺口下，维泛智能登场。
这家2025年5月成立、由北大类脑芯片实验室PAICORE Lab直接孵化的公司，一出场就拿到中关村资本、启航投资联合领投，上海未来产业基金、石溪资本、佰维存储等多方加持的数亿元种子轮，足见资本对这条赛道的迫切期待。
融资不是终点，而是破局起点。这笔钱将投向研发团队、指令集架构、产品落地，目标很明确：2027年Q2芯片流片量产，造出全国产化、高性能、低功耗的机器人专用大脑。
掌舵人是谁：20年半导体老兵，带团队啃最硬的骨头
一家硬科技公司的底色，往往由创始人决定。
维泛智能联合创始人、CEO 殷积磊，是典型的北大系 + 产业老兵组合：北大毕业，拥有超过20年半导体全链条经验，履历覆盖芯片设计、制造、运营全环节。
他曾担任知存科技COO兼研发副总裁，主导存算一体芯片落地；更早之前在IBM、GlobalFoundries担任芯片研发总监，也在MTK、VIA等头部厂商深度参与芯片研发，对先进工艺、架构设计、商业化落地有完整实战经验。
目前维泛智能团队规模已达100人，核心成员来自IBM、华为、腾讯等大厂，覆盖芯片架构、算法、软件、封装测试全流程。这支既有学术底蕴、又有产业落地能力的团队，选择从类脑融合架构切入，避开同质化内卷，直击机器人芯片的本质痛点。
BiGPU 架构：如何用“大小脑融合”破解算力 — 能效死结？
维泛智能的核心竞争力，不是堆算力、拼参数，而是重新定义机器人芯片的架构逻辑。
团队没有走纯GPU、纯NPU或纯类脑的单一路线，而是自研BiGPU类脑启发式GPU架构，走GPU+BPU双模同构融合路线，相当于给机器人装上“大脑 + 小脑”一体化中枢。
为什么要 “大小脑融合”？
- 因为，大脑（GPU）负责高算力、稠密计算，扛住多模态感知、大模型推理、环境理解，保证机器人“智商在线”。而小脑（BPU 类脑核）则负责事件驱动、稀疏计算、低延迟控制，保证运动稳定、响应快、功耗低，让机器人“身手敏捷”。
两者不是简单拼接，而是深度同构、统一指令集、统一工具链，基于RISC-V开源架构实现无缝协同。
更关键的突破在计算层：神经网络中超80% 计算量来自矩阵乘累加（GEMM），传统AI芯片靠暴力计算，功耗与带宽压力巨大。维泛通过编码转换，把传统 ANN（人工神经网络）转化为SNN（脉冲神经网络的累加计算，在保留功能精度的前提下，大幅降低数据量、带宽需求与功耗。
这套方案带来三个产业级价值：
- 首先是低功耗，事件驱动计算，不用时刻满负荷跑，续航与散热压力骤减；其次是高能效，算力用在刀刃上，同等功耗下算力密度显著提升；再次，更加容易落地，统一软件工具链，兼容主流AI框架，降低机器人厂商接入成本。
简单说：别人做的是“给机器人用的芯片”，维泛做的是机器人原生的大脑芯片。
产业冲击波：国产机器人大脑，将如何重构全球格局？
维泛智能这笔融资，不只是一家公司的里程碑，更是中国具身智能产业链走向自主可控的关键一步。从根本上来看，这笔融资背后的操作具备四大优势：
1. 打破海外垄断，把成本打下来
长期以来，高端机器人芯片被海外厂商把持，采购成本、交付周期、技术支持都受制于人。维泛的国产化方案一旦量产，有望把端侧核心算力成本大幅下拉，推动人形机器人、服务机器人从“高价样机”走向“平民量产”。
2. 补齐具身智能最后一块短板
具身智能的竞争，本质是本体 - 算法 - 算力三位一体的竞争。过去中国机器人在本体与算法上快速追赶，唯独核心芯片依赖外部。维泛补上这块短板后，将形成全栈国产闭环，支撑大规模商业化落地。
3. 引领新一代芯片技术路线
传统AI芯片堆核、堆算力的路线已逼近瓶颈，而类脑 + 通用融合是下一代计算的重要方向。维泛的BiGPU架构，不仅服务机器人，更可为边缘计算、物联网、智能终端提供全新范式，在全球技术竞争中占据先手。
4. 政策与产业共振
国家“十四五”机器人产业规划明确提出突破机器人专用芯片，多地将具身智能与类脑芯片列为重点方向。维泛的技术路线与国家战略高度契合，有望成为政策支持与市场驱动的双重标杆。
长期来看，当机器人进入工厂、家庭、商超、物流等海量场景，专用大脑芯片将成为刚需中的刚需。谁先量产、谁先建生态、谁先落地场景，谁就主导下一代智能硬件的底层标准。
写在最后：中国硬科技，正在从跟跑到并跑、领跑
从实验室技术到产业落地，从单点突破到全链条自主，中国芯片与机器人产业正在完成关键一跃。
维泛智能的出现，告诉行业：我们不只造机器人的身体，更要造机器人的灵魂与大脑。
2027年Q2，这款原生机器人大脑芯片将迎来流片量产。那一天，或许就是中国具身智能彻底摆脱卡脖子、走向全球舞台的起点。
未来的机器人，不仅要有灵活的四肢、聪明的算法，更要有一颗100%国产、高效低耗、专为机器人而生的智慧大脑。
这一天，已经不远。
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图片来源：网络
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