摘要
作者 | 乔钰杰 编辑 | 袁斯来 硬氪获悉，北京维泛智能科技有限公司（以下简称“维泛智能”）近日完成数亿元种子轮融资，由中关村资本及旗下启航投资联合领投，上海未来产业基金、石溪资本、佰维存储、燕创集团、海益投资、探元创投共同投资。 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（PAICORE Lab），专注于具身智能“大小脑”融合芯片研发，致力于打造全国产化机器人核心计算方案。 联合创始人殷积磊毕业于北京大学，拥有超过20年半导体行业经验，曾任知存科技COO兼研发副总裁，以及IBM、GlobalFoundries芯片研发总监，并曾在MTK、VIA等企业从事芯片研发工作。团队核心成员均来自IBM、华为、腾讯等行业头部企业。 随着具身智能快速发展，机器人“大脑”算法持续演进，对通用芯片平台提出了更高要求。机器人“大脑”芯片不仅需要承载多模态感知与AI推理，还需要兼顾运动控制等核心计算任务，是机器人完成交互、决策与执行的“中枢神经”。 目前，具身智能“大脑”芯片市场高度依赖英伟达Jetson系列，但存在着价格高昂、本地化支持有限，商业化部署门槛较高问题。 另一方面，国产芯片目前尚无成熟产品能够真正满足机器人端侧“大脑”需求。 针对机器人芯片在“算力—能效—成本”之间的平衡难题，维泛智能充分利用团队前期在类脑芯片深耕多年的技术积累，自主研发了类脑启发式GPU架构（Brain-Inpsired GPU，BiGPU)，融合类脑计算与通用GPU计算能力，为具身智能SOTA大模型原生设计。通过引入类脑计算机制降低功耗，同时保留GPU对多种算法框架的通用适配能力，从而兼顾低功耗、高能效与算法灵活性。 （图源/企业） 殷积磊介绍称，神经网络中超过80%的计算量集中于矩阵乘累加（GEMM）操作。为了在保证算力效果的前提下降低数据量与带宽需求，维泛智能通过编码转换，将传统神经网络计算（ANN）转化为脉冲神经网络（SNN）形式的累加计算，在保留功能的同时显著降低功耗与带宽压力。 此前，维泛智能已申请支持ANN与SNN网络结构统一软硬件方法及相关装置专利，实现SNN与ANN指令格式及地址编址的统一。