近日，边缘侧人工智能芯片提供商北京超星未来科技有限公司（简称“超星未来”）完成数亿元Pre-B轮融资，投资方包括中安资本、梁溪科创、龙鼎投资、天智投资、陕汽智能汽车基金和讯飞创投。本轮资金将用于新一代大模型推理芯片研发、扩大现有业务规模及深化产业合作。
在AI产业生态中，计算芯片被称为“卖水人”。按部署位置与功能划分，AI芯片可分为云端训练、云端推理、边缘训练、边缘推理四类。其中，边缘侧AI推理芯片因贴近应用场景，正成为大模型落地的关键支撑。随着轻量化“小模型”技术突破，边缘AI在终端设备的部署潜力被进一步释放，市场空间广阔。
2024年美国CES展上，AI-on-device场景集中呈现，涵盖AI手机、AI PC、智能汽车、可穿戴设备及具身智能等。高通白皮书指出，本地化AI需满足低成本、低功耗、低延迟、高性能、强隐私和个性化要求，这对芯片设计提出更高挑战，推动边缘侧专用推理芯片发展。
清华系团队领衔，聚焦高能效边缘计算
超星未来成立于2019年4月，由清华大学电子系主任汪玉教授与车辆学院首任院长杨殿阁教授联合发起，专注于为边缘智能场景提供以AI芯片为核心的软硬件协同解决方案，目标成为边缘侧AGI计算引领者。公司产品已应用于智能驾驶、智慧电力、智慧矿山等领域。
公司核心团队具备深厚的清华背景和技术积累。CEO梁爽为清华大学与帝国理工联合培养博士，师从魏少军教授及Wayne Luk院士，曾任职百度IDL、深鉴科技，参与国内首款AI芯片“听涛”的研发。CTO陈忠民毕业于清华大学电子系，拥有20余年芯片研发与量产经验，曾任AMD AI高级总监及Ryzen AI加速架构主管。
知名机构Coatue最新报告指出，AI落地进入S曲线第二阶段，Edge AI将成为竞争焦点。超星未来依托推理架构设计、SoC整合、算法部署优化等能力，在多个垂直领域持续深耕。
产品布局：芯片+工具链+模组
基于“平湖”和“高峡”两代AI推理引擎，超星未来推出边缘AI芯片“惊蛰R1”、智能计算开发套件“NE100”及边缘计算模组“NM10”。其中，“惊蛰R1”采用台积电12nm工艺，提供16TOPS INT8算力和30KDMIPS通用算力，支持多传感器接入与灵活连接，可降低整体方案30%-50%开发成本。
配套软件方面，公司推出AI部署工具链“鲁班”，涵盖剪枝、量化、编译器、运行时、Middleware和BSP等模块，全面支持主流算子，助力客户高效优化并部署AI算法，提升边缘应用性价比。
应用场景拓展至多行业
目前，超星未来的业务覆盖智能驾驶、智慧电力、能源、无人系统及具身智能等领域，已为汽车、电力、煤矿等行业提供基于自研芯片的AI参考方案，具有明显toB属性。
2022年前，公司主要聚焦智能驾驶，推出“NOVA-ADCU”行泊一体参考方案，覆盖高中低端车型。2023年中，与郑煤机子公司恒达智控达成战略合作，共同开发矿山井上井下AI分析设备与边缘管理平台。
超星未来COO朱煜奇表示：“本地化AI需技术与场景深度融合。汽车、电力、煤矿均为典型边缘AI场景，场景越丰富，机会越多。”
商业化进展与未来规划
财务方面，超星未来2023年营收已达数千万元规模。内部消息显示，公司已完成大模型端侧部署，性能较市面产品提升数倍。2024年计划将芯片与大模型结合，探索AI PC、具身智能等新场景，拓展大模型推理边界。
CEO梁爽表示：“我们致力于解决客户真正需要且具备商业价值的问题。目前商用车场景已实现落地，预计2024年乘用车也将落地。边缘AI潜力巨大，年中将陆续发布新成果并公布合作进展，团队有信心把握本轮AI机遇。”
来源：半导体行业联盟
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