軟盟2025年9月28日訊：物聯(lián)網(wǎng)與AI芯片領(lǐng)域迎來了關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)——深圳市勤業(yè)物聯(lián)科技有限公司宣布完成超億元B輪融資。本輪融資由紅杉資本中國(guó)基金、高瓴創(chuàng)投領(lǐng)投，中芯聚源、臨芯投資等產(chǎn)業(yè)資本跟投，資金將集中投向存算一體AI芯片的研發(fā)與量產(chǎn)，目標(biāo)年內(nèi)實(shí)現(xiàn)千萬級(jí)芯片出貨量，推動(dòng)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市等場(chǎng)景的規(guī)?；涞?。

這一動(dòng)作背后，是AI芯片行業(yè)對(duì)“低功耗、高算力”技術(shù)的迫切需求。傳統(tǒng)馮諾伊曼架構(gòu)的AI芯片因“存儲(chǔ)墻”“能耗墻”問題，在邊緣設(shè)備場(chǎng)景中面臨算力與能效的雙重瓶頸。勤業(yè)物聯(lián)的存算一體技術(shù)，通過將計(jì)算單元嵌入存儲(chǔ)器內(nèi)部，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)原地計(jì)算，為破解這一難題提供了新路徑。

存算一體技術(shù)：突破AI芯片算力與能效瓶頸

傳統(tǒng)架構(gòu)的“三堵墻”困局

傳統(tǒng)AI芯片采用馮諾伊曼架構(gòu)，計(jì)算與存儲(chǔ)單元分離，數(shù)據(jù)需在CPU、內(nèi)存和存儲(chǔ)器間頻繁搬運(yùn)。這一模式導(dǎo)致三大核心問題：

1. 存儲(chǔ)墻：數(shù)據(jù)搬運(yùn)延遲占芯片總功耗的40%以上，限制算力提升；
2. 能耗墻：邊緣設(shè)備對(duì)功耗敏感，但大模型推理需求推動(dòng)算力指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)；
3. 編譯墻：存儲(chǔ)與計(jì)算異構(gòu)導(dǎo)致編程模型復(fù)雜，開發(fā)效率低下。

以中集集團(tuán)物流載具管理場(chǎng)景為例，傳統(tǒng)條碼標(biāo)簽在高頻流轉(zhuǎn)中易磨損脫落，人工盤點(diǎn)效率不足30%，載具丟失率高達(dá)10%。此類問題在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市等場(chǎng)景中普遍存在，需技術(shù)革新。

存算一體：從原理到架構(gòu)的創(chuàng)新

勤業(yè)物聯(lián)的存算一體AI芯片通過三大技術(shù)路徑突破瓶頸：

1. 內(nèi)存計(jì)算架構(gòu)：將計(jì)算單元嵌入存儲(chǔ)器內(nèi)部，消除數(shù)據(jù)搬運(yùn)需求，能效比較傳統(tǒng)架構(gòu)提升5-8倍；
2. Chiplet異構(gòu)集成：采用2.5D/3D堆疊技術(shù)，將大模型拆解為多個(gè)高密度存算單元，支持從微小算力（<1T）到千億參數(shù)級(jí)大模型的推理需求；
3. 新型ReRAM存儲(chǔ)技術(shù)：基于導(dǎo)通橋聯(lián)（CBRAM）的憶阻器單元面積極?。?F2），讀寫速度是NAND Flash的1000倍，功耗降低10倍以上，且在-40°C至125°C環(huán)境下穩(wěn)定運(yùn)行。

技術(shù)驗(yàn)證數(shù)據(jù)顯示，搭載存算一體芯片的邊緣設(shè)備功耗降低60%，推理延遲縮短至5ms以內(nèi)，滿足工業(yè)控制、自動(dòng)駕駛等實(shí)時(shí)性嚴(yán)苛場(chǎng)景的需求。

商業(yè)化加速：從技術(shù)驗(yàn)證到場(chǎng)景落地

千萬級(jí)出貨量目標(biāo)背后的產(chǎn)業(yè)邏輯

本輪融資資金將重點(diǎn)投向三大方向：

1. 量產(chǎn)線建設(shè)：在深圳寶安區(qū)建設(shè)自動(dòng)化封裝測(cè)試產(chǎn)線，采用Chiplet架構(gòu)提升良率，目標(biāo)將單芯片成本降低40%；
2. 生態(tài)合作：與中芯國(guó)際、長(zhǎng)江存儲(chǔ)共建ReRAM產(chǎn)線，實(shí)現(xiàn)新型存儲(chǔ)器規(guī)模化量產(chǎn)；
3. 場(chǎng)景拓展：聚焦工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、AIoT終端三大場(chǎng)景，形成標(biāo)準(zhǔn)化解決方案。

公司創(chuàng)始人羅榮輝透露：“通過Chiplet架構(gòu)，我們可將大模型訓(xùn)練與推理需求拆解為模塊化單元，客戶可根據(jù)場(chǎng)景靈活組合，降低部署門檻?！崩纾谥屑瘓F(tuán)的載具追蹤系統(tǒng)中，單件載具全生命周期管理使資產(chǎn)丟失率下降50%，盤點(diǎn)效率提升60%。

三大核心場(chǎng)景的商業(yè)化實(shí)踐

1. 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)：為制造業(yè)提供設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案，已在中集集團(tuán)、華為云等客戶中完成驗(yàn)證。測(cè)試數(shù)據(jù)顯示，故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)92%，設(shè)備停機(jī)時(shí)間減少35%；
2. 智慧城市：聯(lián)合華為云推出城市級(jí)物聯(lián)網(wǎng)感知平臺(tái)，支持交通流量實(shí)時(shí)分析、環(huán)境監(jiān)測(cè)等場(chǎng)景。單節(jié)點(diǎn)可處理10萬路設(shè)備數(shù)據(jù)，推理延遲低于10ms；
3. AIoT終端：與智能家居廠商合作開發(fā)低功耗語音交互芯片，待機(jī)功耗低于10mW，滿足電池供電設(shè)備長(zhǎng)期運(yùn)行需求。

產(chǎn)業(yè)生態(tài)：從技術(shù)突破到價(jià)值鏈重構(gòu)

資本市場(chǎng)的“技術(shù)路線”認(rèn)可

中芯國(guó)際A股目標(biāo)價(jià)上調(diào)至182.8元、A-H股溢價(jià)率達(dá)238%，反映資本市場(chǎng)對(duì)AI芯片國(guó)產(chǎn)化路徑的信心。高瓴創(chuàng)投合伙人李強(qiáng)指出：“勤業(yè)物聯(lián)的存算一體芯片解決了邊緣AI落地的最后一公里問題，其技術(shù)迭代速度與商業(yè)化能力在同類企業(yè)中位居前列?！?/p>

數(shù)據(jù)顯示，2025年中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模達(dá)1200億元，其中邊緣計(jì)算芯片占比超40%。勤業(yè)物聯(lián)的技術(shù)路徑與中芯國(guó)際的代工能力形成協(xié)同，有望在國(guó)產(chǎn)化替代進(jìn)程中占據(jù)先機(jī)。

產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同創(chuàng)新模式

勤業(yè)物聯(lián)的商業(yè)化進(jìn)程得益于“技術(shù)+場(chǎng)景”雙輪驅(qū)動(dòng)：

1. 上游協(xié)同：與中芯國(guó)際合作開發(fā)14nm/12nm制程工藝，優(yōu)化ReRAM與邏輯電路的集成；
2. 中游標(biāo)準(zhǔn)化：推出存算一體芯片開發(fā)套件（SDK），支持TensorFlow、PyTorch等主流框架；
3. 下游場(chǎng)景深耕：在工業(yè)、城市、家居等領(lǐng)域形成可復(fù)制的解決方案，服務(wù)客戶超500家。

例如，其RFID載具管理方案已在中集集團(tuán)20余個(gè)物流園區(qū)落地，單園區(qū)年節(jié)省盤點(diǎn)成本超200萬元。

未來展望：重構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算格局

三代芯片規(guī)劃的技術(shù)躍遷

勤業(yè)物聯(lián)計(jì)劃在未來三年內(nèi)推出三代存算一體芯片：

1. 第二代芯片（2026年）：支持1-3B級(jí)別輕量化大模型，已流片成功，能效比較第一代提升3倍；
2. 第三代芯片（2027年）：支持100B級(jí)別參數(shù)量大模型推理，成本降至現(xiàn)有方案的十分之一，相當(dāng)于支持5-10B級(jí)別模型的成本；
3. 車規(guī)級(jí)芯片（2026-2027年）：與某國(guó)際車企合作開發(fā)車載AI芯片，目標(biāo)2026年實(shí)現(xiàn)前裝量產(chǎn)，滿足自動(dòng)駕駛場(chǎng)景的實(shí)時(shí)性需求。

邊緣計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施化

隨著AI大模型向邊緣側(cè)滲透，市場(chǎng)對(duì)低功耗、高算力芯片的需求呈爆發(fā)式增長(zhǎng)。Gartner預(yù)測(cè)，到2027年，邊緣AI芯片將占據(jù)AI芯片市場(chǎng)的60%以上。勤業(yè)物聯(lián)的技術(shù)路徑與商業(yè)化能力，使其有望成為這一賽道的定義者之一。

羅榮輝表示：“我們的目標(biāo)不僅是提供芯片，更是構(gòu)建‘芯片+算法+場(chǎng)景’的生態(tài)體系。未來三年，存算一體芯片將成為物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備的基礎(chǔ)設(shè)施，推動(dòng)AI技術(shù)在更多領(lǐng)域的落地?！?/p>

結(jié)語：技術(shù)革命與產(chǎn)業(yè)變革的交匯點(diǎn)

勤業(yè)物聯(lián)的B輪融資，標(biāo)志著存算一體技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向規(guī)模化應(yīng)用的關(guān)鍵跨越。在AI與物聯(lián)網(wǎng)深度融合的背景下，其通過“技術(shù)突破+場(chǎng)景落地+生態(tài)構(gòu)建”的三重策略，不僅解決了傳統(tǒng)芯片的算力與能效瓶頸，更為國(guó)產(chǎn)化替代提供了可復(fù)制的路徑。

當(dāng)千萬級(jí)芯片出貨量成為現(xiàn)實(shí)，當(dāng)存算一體架構(gòu)成為邊緣計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)配置，勤業(yè)物聯(lián)或許正在書寫中國(guó)AI芯片產(chǎn)業(yè)的新篇章。這場(chǎng)由技術(shù)革命驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)變革，終將重塑全球半導(dǎo)體競(jìng)爭(zhēng)格局。