编译 | ZeR0
编辑 | 漠影
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（以下简称“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。本轮资金将用于开发新一代大模型推理芯片、扩大现有营收业务的规模、并进一步拓展产业合作。
在AI产业生态中，计算芯片作为重要载体，被誉为行业的“卖水人”。根据云端/边缘端、训练/推理两个维度，AI芯片可以分为四大类别，其中的边缘侧AI推理芯片与场景需求结合最为紧密。随着大模型发展到应用落地的关键期，推理芯片的重要性日益凸显。轻量化“小模型”的研究使得边缘侧AI应用场景的潜能得以释放，带来巨大的市场空间。
在今年1月举办的美国消费电子展（CES）上，大量的AI-on-device场景得以涌现，包括AI手机、AI PC、AI汽车、可穿戴AI设备、具身智能等应用。根据高通2023年发布的白皮书显示，AI本地化部署必须满足低成本、低功耗、低延时、强性能、重隐私、个性化的要求，也因此对芯片提出了不同于云端GPU的设计要求。
公开资料显示，超星未来成立于2019年4月，是一家边缘侧人工智能芯片提供商，面向各类边缘智能场景提供以AI计算芯片为核心、软硬件协同的高能效计算方案，致力于成为边缘侧 AGI 计算的引领者。目前产品已推广到智能驾驶、智慧电力、智慧矿山等重要客户中。
公司创始团队具有较为鲜明的清华基因，核心成员在高性能数字芯片领域具有完整的研发及落地经验。其中，CEO梁爽是清华大学、帝国理工联合培养的博士，师从魏少军教授及Wayne Luk院士，是业内最早一批从事AI加速处理器的研发人员，曾任职于百度IDL、深鉴科技，全程参与国内最早AI芯片“听涛”开发落地。CTO陈忠民是清华电子系本科、微电硕士，有20余年芯片技术研发、量产交付、团队管理经验，是原AMD AI高级总监、AMD Ryzen AI 加速架构方案主管，首颗国产高性能x86芯片架构主管。
据了解，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成立。汪玉参与创办的深鉴科技曾迅速成长为国内头部AI芯片公司，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。过去几年中，超星未来团队基于自身的推理架构设计能力、系统级计算架构设计能力、大型SoC芯片整合能力、算法嵌入式部署能力、网络模型压缩优化能力、行业解决方案开发能力，围绕边缘侧人工智能应用进行了多方向的深耕。
具体到产品层面，超星未来基于“平湖”和“高峡”两代AI推理引擎，开发了边缘侧AI计算芯片“惊蛰R1”、智能计算开发套件“NE100”和边缘计算模组“NM10”。根据描述，惊蛰R1采用台积电12nm工艺，提供16TOPS的INT8算力和30KDMIPS通用算力，提供丰富的多传感器接入能力和灵活的连接性，可降低整体应用方案30%-50%的开发成本。
配合硬件产品，超星未来还提供AI部署开发工具链“鲁班”，提供包括剪枝工具、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，帮助用户高效优化和部署AI算法，开发出更具有性价比的边缘侧AI应用。
场景层面，官网显示超星未来的业务覆盖智能驾驶、智慧电力、智慧能源、无人系统、具身智能等应用，并在汽车、电力、煤矿等行业给出了基于自研芯片的AI参考方案设计，带有明显的toB属性。
公开资料表明，2022年以前，超星未来的业务主要瞄向智能驾驶领域，并发布有“NOVA-ADCU”智能驾驶参考方案，覆盖高中低阶行泊一体。2023年中，超星未来宣布与郑煤机旗下子公司恒达智控签署战略合作，在矿山领域围绕井上井下AI分析设备和边缘管理平台软件，共同拓展行业市场。
对此超星未来COO朱煜奇解释道：“本地化部署AI应用需要技术和场景并重，Edge AI场景越丰富，可容纳的机会就越多。超星未来一直坚持在做高能效计算的载体。汽车是典型的边缘侧人工智能场景，电力、煤矿也是。”
造血能力方面，据了解，超星未来2023年单年度营收已达数千万元规模。据内部渠道了解，超星未来已实现大模型端侧部署，性能较市面已有产品达到数倍提升，2024年团队计划将芯片与大模型结合，寻找AI PC、具身智能等场景，进一步拓展大模型推理计算的可能。
超星未来CEO梁爽表示：“我们要找到客户真正需要的，具有商业价值的事情。眼下公司已经在商用车场景实现了落地，预计2024年乘用车也会落地。边缘侧人工智能的想象空间是巨大的，到年中我们会陆续发布新的研发成果，并公布有关合作。我们团队有充分的信心把握住这一轮AI机遇。”
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