上交+清华团队做端侧AI:连续两轮融资过亿、服务苹果比亚迪宁德丨36氪首发
创始人
2026-02-03 11:11:14
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作者丨欧雪

编辑丨袁斯来

硬氪获悉,端侧AI领军应用企业上海辛米尔科技有限公司(以下简称“辛米尔”)近日宣布连续完成亿元A轮及A+轮融资。国泰君安创新投资、国经资本、同鑫资本参与投资;毅仁资本担任独家财务顾问。

融资资金将主要用于下一代感算一体芯片架构研发;加速全球化商业落地,将国内高端制造领域已验证的方案系统化推向欧美、日韩及东南亚市场;扩充高端产能并引进关键人才,以支撑未来两年强劲增长的订单预期。

辛米尔成立于2019年,总部位于上海。公司核心产品为基于“感算一体”技术底座的平台化、全栈式产品矩阵,涵盖芯片层(感算一体AI SoC芯片与IP设计)、模块层(面向视频、音频、控制、传感的系列化智能模组)和系统层(针对标杆场景的软硬一体解决方案)。

公司核心团队兼具学术背景与产业经验,具备从技术研发到商业落地的完整能力。

公司创始人兼CEO杨明伦博士就读于上海交通大学,曾任全球最大机器人公司FANUC研发主管、多家机器人创业公司早期成员和联创,拥有超十年的工业机器人应用研发与规模化落地经验。

其创始人兼CTO程远为上海交通大学副教授,曾任清华大学助理研究员/博士后,多篇著作发表在Nature系列学术顶刊,国际首次实现百万TOPS通用感算一体芯片架构,在端侧智能、高效计算、光电芯片等研究领域影响广泛。其他核心团队亦来自上交/清华,拥有15年以上高端制造运营管理经验。

在技术层面,辛米尔实现了对传统冯·诺依曼架构的突破,开创并实践了"感算一体"这一全新端侧计算范式。其技术核心是将感知与计算在同一芯片中深度融合,基于大规模可重构架构进行联合设计优化,从而从源头消除了感知、存储与计算单元之间的数据传输瓶颈。

这一技术在处理视频、音频等复杂多模态流式连续数据时,在响应速度、能效与实时性上展现出指数级提升潜力,并已成功应用于SoC芯片设计,为端侧AI设备提供了真正意义上的“硬件原生智能”。

目前,产品已广泛应用于智能制造、具身智能机器人、汽车、新能源、智慧城市及精密仪器监测等领域。

感算一体芯片产品(图源/企业)

随着AI进入追求“高能效专用智能”的下半场,端侧AI正成为技术落地的关键。未来AI须下沉至具体场景,与传感器、执行器深度融合,为海量物理设备嵌入实时智能。

这一转向标志着产业从大模型“上半场”,迈向与物理世界深度协同、追求系统效率的“下半场”。市场正从消费互联网加速扩展至产业物联网,覆盖智能制造、具身智能机器人、新能源等高价值领域,目前正处于爆发增长初期。

目前,辛米尔的业绩一直处于高速增长阶段,营收已连续多年翻倍增长,毛利率则长期保持在高位。其中,公司海外业务是未来几年公司持续拓展的重点,年增速超过400%,预计今年相关收入占比将提升至40%以上。

硬氪了解到,辛米尔已服务超过300家客户,涵盖几乎所有汽车整车及零部件品牌、全球最大手机品牌及其核心代工企业、全球最大的锂电池企业、全球前两大商用飞机及航发品牌等国内外巨头。

站点级工业Agent标杆解决方案(图源/企业)

对于端侧AI应用领域当前行业面临的核心痛点,创始人程远认为,行业正从追求“大模型”通用能力转向追求“高能效”专用智能。核心痛点在于客户面临的“效率三角”挑战:既要求极致的实时性与可靠性(如工业场景的毫秒级响应),又要求极低的功耗与部署成本,同时还需处理复杂的多模态序列数据(如视频流、时序信号)。

现有基于通用计算和云端的方案难以兼顾这些矛盾需求,而这也正是“感算一体”架构能够创造颠覆性价值的突破口。

“未来将走向“智能体化”与软硬件协同设计。AI设备不再只是传感器,而是能独立完成感知、决策、行动全流程的自主系统。”程远称。

程远表示,大量即时反应任务(如避障、急停)将由感算一体模组在本地瞬时完成,形成类似“本能”的响应。中央云端则专注长期规划与学习。这意味着,硬件将成为智能体“本能”的载体,并向“感算控一体化”的标准化模块演进,从而极大降低复杂AI系统的开发门槛与能耗,加速智能终端的普及。

辛米尔构建的,正是支撑这一未来的核心——“感算一体系统”。

对于公司发展规划,程远表示,短期公司将继续深耕工业Agent系统级部署,将其打造为全球智能制造的通用端侧算力基座。

中期将依托“感算一体”技术平台,全力拓展“具身智能”与“精密传感”两大黄金赛道,前者聚焦机器人的核心感知与决策模块,后者面向科学仪器、基础设施监测等场景,推动公司从“智能制造大脑”向“万物智能”演进。

长期目标来看,公司会通过持续融合神经拟态计算、光电计算等前沿技术,将智能计算综合能效提升数个数量级,让AI能力如水电一样融入物理世界的每个角落。

感算一体系统产品(图源/企业)

投资方观点:

国泰君安创新投资高级投资经理刘烨洲表示:当前大模型和AI agent应用追求做“加法”,用更多的数据训练模型,整个过程都是高冗余度的,带来的是高成本。我相信下一个阶段,AI使用计算效率、能耗、速度将成为关注重点。辛米尔的端侧AI基础建设就是一个典型案例,通过感算一体架构设计,在端侧完成高效计算,实现真正的算力重构。其落地策略是做“减法”:切入对实时性、成本与隐私要求严苛的工业场景,通过边缘部署实现“减延迟、减算法、减成本”,有望成为未来万物智能时代的关键算力基础设施,推动AI真正走向无处不在的实时化与高能效时代。

国经资本投资副总裁钱源舜表示:要真正实现AI在具体场景的落地应用,依赖的不再是泛化的通用能力,而是能精准解决行业实际问题的深度专家。当前,大模型开源生态的繁荣显著削弱了算法本身的壁垒,AI应用企业的竞争核心已转向:1)获取高价值的封闭场景数据,2)在有限的边缘算力下高效完成复杂任务。辛米尔凭借其独特的感算一体计算架构,实现了“以小算力驱动大运算”的端侧Agentic AI,率先切入头部工业客户的生产环节,从而积累了大量稀缺的现场实操数据。这不仅推动了其数据飞轮的转动,更切实解决了产线中的一系列核心痛点,形成了从技术、数据到商业价值的完整闭环。

同鑫资本投资总监钟雨力表示:AI迈向端侧与现场智能,核心竞争力已从模型规模转向计算架构。辛米尔在感算一体与Agentic算力上的创新,从源头提升能效与实时性,重构端侧智能计算范式。同时,公司通过深入工业核心场景部署端侧Agent,持续积累高价值、不可复制的现场数据,形成坚实的数据与技术壁垒。我们看好辛米尔凭借“架构创新+数据门槛”,在端侧AI基础设施领域保持长期领先。

原子创投董事总经理赵旸表示:辛米尔科技从创业伊始就展现出在端侧AI与感算一体架构上的深厚技术底蕴与长期主义视野,这也是原子从天使轮起连续多轮持续加持的重要原因。公司以算法-硬件光电一体化协同设计为核心,持续突破端侧算力的能效与实时性瓶颈,将前沿技术转化为规模化落地的商业产品,快速构建起覆盖多行业、多场景的应用生态。短短4年内完成从技术验证到全球化商业落地,并顺利连续完成A轮及A+轮融资,充分印证了其产品力与执行力。我们相信,辛米尔科技有望快速成为端侧AI时代重要基础设施级别的企业,持续引领“中国智造”做大做强。

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