点击关注
已关注公众号
具身涌现6月23日讯，近日，光感知芯片企业与光科技完成亿元级A轮、A+轮两轮融资。本轮融资由舜宇光学科技主导投资，信熹资本、观新投资、中桥创投、京广协同等原有股东持续追加资金。
企业计划把这笔资金投入现有计算光谱芯片的量产扩产与技术迭代，同时集中资源研发物理AI视觉芯片。这套硬件产品可以为空间智能、世界模型补齐底层感知能力，也为国内快速发展的具身智能赛道，提供一套自主可控的多维光学感知解决方案。
清华团队创业，这家芯片公司凭什么获得产业资本持续押注？
与光科技的技术根基源自清华大学微纳光子学实验室。企业创始人黄翊东教授深耕微纳光电子领域二十余年，团队没有照搬海外成熟光学传感器方案，选择自主研发微纳结构光谱感知技术。崔开宇长聘副教授作为核心研发负责人，长期深耕光子晶体相关研究，团队积累的科研成果已成功刊发在《自然・通讯》国际顶刊。
多数硬科技企业会依靠融资支撑前期研发，与光科技走出了完全相反的发展路径。公司先完成手机影像场景的商业化落地，拿到头部手机厂商定点订单，实现千万级芯片出货后，才收获大额产业融资，市场落地能力成为打动资本的核心筹码。
本次投资方的组合具备清晰的产业协同价值，舜宇光学能为企业打通光学元器件、终端制造渠道，多家老牌投资机构持续加码，也证明市场认可企业同时布局消费电子、具身智能两条赛道的长期成长潜力。团队始终坚持一个核心判断，物理AI行业长期竞争的核心并不在云端大模型算力，而是机器前端采集真实物理信息的感知硬件。
结构色+SCNN自研架构，核心技术具备哪些可量化竞争优势？
企业自研光谱卷积神经网络SCNN是整套硬件的底层核心。研发团队在CMOS图像传感器上集成大规模微纳调制结构，直接将光学层作为神经网络第一层卷积单元，搭建光电混合感算一体架构。这套设计可以在传感器端完成基础特征计算，不用额外消耗后端设备算力，从源头降低边缘智能硬件的功耗负担。
行业光谱芯片已经走完三代技术迭代路线，各项性能数据能直观拉开技术差距。第一代单点色温传感器仅能检测环境色温，无法完成成像工作；第二代材料色多光谱芯片依靠化学染料滤光片实现成像，光谱调制性能仅为传统RGB图像传感器的1.3倍；与光科技推出的第三代结构色方案，光谱调制性能提升至5.0倍，画面自动白平衡校正精度实现质的飞跃。
材料色方案依靠化学颜料吸收反射光线，长期使用容易受紫外线、氧化影响褪色，光谱通道之间数据重叠问题难以解决。结构色依托微纳结构对光线干涉、衍射完成光谱调控，色彩饱和度更高、长期光照下不会褪色，硬件可编程空间更大。研发团队也已经攻克结构色随观测角度变色的工程难题，相关产品如今完全具备大规模量产条件。
商业化层面，计算光谱芯片已经批量供给头部手机品牌，实现10kk级出货量，企业打通芯片研发、配套算法、终端落地完整业务闭环。正在研发的物理AI视觉芯片可以同步采集光谱、深度、偏振、亮度多维度光学信息，直接输出物体材质、空间距离、运动轨迹等关键数据，适配人形机器人抓取、自动驾驶环境预判、工业高精度质检等各类实体交互场景。
从手机到物理AI，单条芯片技术路线能否打通两大产业赛道？
全球头部科技企业都在加速布局物理AI赛道，谷歌推出面向机器人的视觉大模型Gemini Robotics，英伟达打造Cosmos物理仿真底座，Meta持续研发AR设备高精度偏振感知方案。但海外企业大多聚焦模型与系统搭建，缺少自主可控的底层光谱感知芯片。
与光科技打造了一套差异化发展路径，企业先用手机影像市场完成芯片量产工艺、成本控制、良率优化的全流程验证，再将成熟技术延伸至具身智能、高端工业设备领域。手机庞大的消费市场可以分摊微纳芯片高额研发、流片成本，持续压低机器人、工业设备端硬件采购成本，这套消费端反哺高端制造的商业模式，是只做机器人感知硬件的同行无法复制的独特优势。
物理AI落地最大的行业痛点，是机器难以精准分辨现实物体材质、空间距离、动态变化趋势。传统RGB摄像头只能输出二维色彩数据，会造成世界模型训练样本效率偏低，实体设备交互失误率居高不下。物理AI视觉芯片可以输出原生多维物理数据，减轻大模型实时推理的算力压力，支撑硬件完成低功耗、高帧率环境感知，填补当下行业关键硬件空白。
跳出算力竞赛视角，物理AI真正的竞争核心藏在前端感知层
当下行业舆论普遍将物理AI的竞争焦点锁定在大模型算力、人形机器人执行器等环节，市场很少关注前端感知硬件带来的底层话语权，本次亿元融资恰好释放出明确的产业变革信号。
AI行业经历感知、生成、智能体三轮发展浪潮，前三代技术全部依托数字虚拟信息完成运算，物理AI是第一次要求硬件直接对接真实物理世界。传统二维图像传感器能提供的信息维度十分单一，很难支撑长期复杂的实体交互任务，多维光谱感知芯片会逐步成为下一代智能终端的标配硬件。
传统图像传感器赛道被海外厂商长期占据，行业专利壁垒难以突破，但结构色多光谱成像、感算一体物理AI视觉芯片属于全新赛道，国内外企业站在同一产业化起跑线上。与光科技从微纳光学、光电计算底层架构自主研发，绕开成熟赛道的专利封锁，搭建起完全自主可控的机器感知硬件体系，国产光芯片迎来难得的换道超车窗口期。
物理 AI 各类落地场景对软硬件一体化能力提出全新要求，过去芯片研发、算法开发、大模型训练分属不同企业的行业模式不再适用。感知芯片必须搭配专属光谱恢复、空间建模配套算法，完整的软硬一体化方案才能稳定落地各类实体场景，只做单一硬件或者单一算法的企业，很难形成长期稳定的行业竞争力。
未来人形机器人、自动驾驶设备大范围普及后，每一台实体智能设备都需要高精度多维视觉感知硬件。光谱芯片不再只是提升手机影像画质的附加配件，而是支撑物理AI时代运转的底层视觉载体。本次亿元级融资落地，标志着国产微纳光感知技术正式走出消费电子试点阶段，全面进入物理AI规模化产业化落地周期。
往期推荐
融资10亿!上海国资重仓AMD前员工
吴夏青是谁？为什么离职英伟达创业？
点赞鼓励一下
图片来源：网络
本文不作为投资建议