作者 | 乔钰杰 编辑 | 袁斯来 硬氪获悉，深圳市星际光年科技有限公司（以下简称“星际光年”）近日完成新一轮融资，本轮由顺创产投领投，老股东云时资本持续加注，微星宁元跟投。 至此，公司在过去三个月内连续完成两轮融资，累计融资规模近亿元。本轮融资将主要用于通用灵巧操作平台在真实工业场景落地、产品持续完善、规模化产线升级及全球团队生态建设。 星际光年专注于灵巧手及通用操作平台的研发与商业化，核心团队来自清华大学、哈尔滨工业大学、香港大学、香港科技大学、美国西北大学等海内外顶尖高校，在机器人灵巧操作领域拥有深厚的技术积累与产业洞察。 技术路线上，星际光年坚持绳驱与直驱并行的双轨战略：一方面，以技术壁垒极高的全绳驱灵巧手（Pantheon系列）探索性能上限与终极应用场景；另一方面，通过技术降维，推出高性价比、模块化的直驱灵巧手（Gaia系列），推动具身操作技术普惠，加速生态构建。 绳驱方面，Pantheon系列采用全腱绳驱传动架构，仿生人手“肌腱—肌肉”协同机制，可实现多自由度高效联动控制。结合公司首创的即时自动张紧算法，在保持末端极致轻量化的同时，可兼具高自由度、高精度、高抗冲击与高负载的特性。 创始人位德浩在接受硬氪采访时介绍称， 针对行业普遍担心的绳驱蠕变、温漂问题，星际光年从结构和算法两方面入手，结构上，采用国内唯一的单侧拉绳技术，与特斯拉相同，保证绳索在长期使用情况下的张紧度一致问题。算法层面，配合难度更高的运控算法，解决了绳索一致性与稳定性问题。 （图源/企业） 直驱方面，基于全栈自研的微型关节模组，星际光年实现了直驱灵巧手“搭积木”般的极简模块化设计。 今年发布的Gaia Hand 20系列，全系标配20个自由度，并配备阶梯式触觉配置，可灵活适配从基础运动控制验证到多模态感知操作的差异化研发需求。 “我们把16到20个灵巧手的旋转模块做成了标准化的单一模块，意味着每只手只用一种模块，大大降低了定制化程度，从技术层面实现了降本”位德浩介绍称“关节级模块的另一个好处是，可以快速实现故障模块的更换维修，维护时间可压缩至分钟级”。 软件层面，星际光年同步构建了面向操作任务的“具身操作基座模型”。位德浩表示，终局来看，具身智能系统应形成分层结构：上层由视觉语言模型（VLM）等负责环境理解与任务规划，中间层由具备泛化能力的操作模型承接指令，下层则负责关节级控制执行。星际光年的基座模型正是连接“感知—决策—执行”的关键环节，通过融合视觉与触觉数据，并结合真实世界数据训练与Sim2Real技术，实现对复杂操作任务的预测与控制。 商业化路径上，星际光年采取“科研先行、产业聚焦”的策略。在科研侧，公司产品已进入多家国内外高校与研究机构，成为具身智能研究中的基础工具；在产业侧，公司则选择优先切入精密制造及高风险作业等高价值场景，通过与头部企业联合开发，验证“通用末端执行器+AI操作”的落地能力。 以下为访谈节选（部分内容经编辑）： 硬氪：为什么同时布局直驱和绳驱两条技术路线？ 位德浩： 我们专注做绳驱灵巧手，并为此做了全栈自研，从材料、电机、绳索到运动算法。但我们认识到，绳驱灵巧手要终局进入家庭、消费场景，可能还需两三年。在此之前，为了与市场连接、扩大具身生态、实现技术普惠，必须降低成本。我们的方法是：将16-20个灵巧手的旋转模块做成标准化的单一模块，降低定制化程度，提升单个模块出货量，从而降本。由此开发的Gaia直驱手，虽性能不及绳驱，但满足当下数据采集、算法验证及简单产品探索，且成本极低。绳驱是我们仰望星空的事，直驱是我们脚踏实地为市场、为生态做的贡献。 目前我们是全世界唯一一家做模块化灵巧手的公司。 （图源/企业） 硬氪：怎么理解星际光年自研的具身操作基座模型？ 位德浩： 控制灵巧手需要“脑子”。要抓取物体，必须依靠视觉加触觉，再通过专家数据或强化学习训练出一个模型——我们称之为基座模型。星际光年不做VLM等大模型，但我们认为，连接大模型与灵巧手之间，需要一个操作基座模型：承接大模型的规划指令，再发送到关节级控制指令。终局一定有三层：最上层是VLM做场景识别与任务规划；中间层是具备强泛化能力的操作基座模型，泛化性主要体现在具体任务的操作上。 硬氪：两代灵巧手为什么会有从开源到闭源的变化？ 位德浩： 无论开源闭源，本质都是希望更多人参与。开源手（Gaia 15）外壳全开源，可快速搭建简易版，但缺乏产品级稳定性。为了让更多人用到且价格低，同时完善产品，我们在闭源手（Gaia 20）上设计主控板、完善通信协议、上位机、仿真软件，提升通信频率和响应速度，实现更高性能且价格仍很低。Gaia 20虽然闭源，但全模块化， 成本是传统同等自由度灵巧手的1/3甚至更低 。事实证明，我们也做到了让更多人参与，开售仅2天，我们首批88套就全部售罄。此外，针对经费有限的科研学者和学生，我们推出“头号玩家计划”：无需付费，只要用我们的手在3-6个月内实现科研DEMO，手就免费赠送。
作者 | 乔钰杰 编辑 | 袁斯来 硬氪获悉，北京灵机天赐科技有限责任公司（下称“灵机天赐”）于过去一年内完成两轮数千万元人民币融资，天使轮由德联资本领投，小恐龙基金和瑞昇基金跟投，Pre-A轮由Implic Capital领投，两轮融资均由探奇资本担任公司独家财务顾问。 灵机天赐CEO杨冰长期从事儿童内容与智能硬件产品的定义及运营。接受硬氪采访时，杨冰表示，“AI时代，让孩子直接和一个虚拟人物聊天，这个产品定义其实很难成立。孩子无法快速和一个纯虚拟角色建立真实的物理连接。只有把世界观、人设和场景都构建出来，他们才会有交流的可能性。” 为了实现这种“可信的互动”，灵机天赐旗下品牌“Jollybubu”首创了“主机+玩偶”的智能体硬件交互系统。 每一个Jolly实体玩偶都对应独立的智能体（Agent），拥有各自的世界观、知识库和人格模型。当孩子将玩偶放置在主机底座上，即可激活对应角色的故事内容，并随时打断、提问，与玩偶进行角色化的互动对话。与此同时，主机bubu更像整个系统的中枢，持续沉淀孩子的提问、探索路径与互动偏好，进而实现个性化引导。 （图源/企业） 基于内置的世界观、知识库，每个实体玩偶都代表了一种思维方式和学科方向，杨冰介绍称“我们发现，当孩子提出一个问题，比如‘天为什么是蓝色’时，并不一定想要一个科学的答案，所以我们的玩偶也会根据自己的世界观和上下文做出各种不同的回答，可能是艺术的、可能是文学的、也可能是科学的。”当孩子使用不同的玩偶提问、互动，本身也是在不断拓展自己的认知路径和表达方式。 为实现这一效果，技术层面，每一个玩偶都是一个独立的智能体，由语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、角色音色系统与大模型能力共同支撑。由于一次互动中可能涉及多个角色的连续响应与协同，后台系统需要同时处理多智能体之间的低延迟联动，并保持不同角色稳定输出各自鲜明的人格特征。 “这是我们独立摸索和开发出来的一套系统。”杨冰解释，“既要在多个角色切换和互动的情况下，把整体延迟控制到接近单轮大模型对话的水平，又要让每个角色持续保持鲜明且稳定的个性，这个难度很高。” （图源/企业） 进一步的差异化在于，这套系统并非只是“陪聊”。 通过放置两个玩偶，孩子可以主动让它们基于不同世界观进行辩论，或者赋予技能让它们对战。 “AI时代，输出与输入同样重要。”杨冰表示，“我们更想做的是一个能够发现孩子天赋、帮助孩子成长的伙伴系统，而不只是一个聊天工具。获取信息并不是唯一重要的能力，表达、提问、辩论和共创同样关键。” 硬件之外，灵机天赐还开发了配套小程序。孩子的交互数据（如记忆、情绪、操作等）会转化为一只不断成长变化的虚拟宠物。小程序首页即是宠物的展示界面，动态的“脑图”会记录孩子近段时间在哪些话题上表现出敏感与兴趣，为家长提供一种理解孩子情绪的“温度计”，也为家长观察孩子阶段性兴趣变化提供了更直观的窗口。 商业模式上，灵机天赐选择以硬件销售为主，不以订阅付费作为核心门槛。相较于持续订阅，团队更看好通过新玩偶、新角色和新内容的持续扩展，建立复购机制。 长期来看，灵机天赐希望构建一个“共生的AI智能体生态”。公司不仅会提供原创IP和合作IP，更会开放共创机制，允许家长、孩子、KOC甚至B端版权方（如图书内容）通过其平台分发和训练自己的IP。“我们鼓励孩子成为共创者，” 杨冰称，“他们可以找到自己的IP和内容，通过3D打印与我们的系统结合进行训练。让玩偶不只是承载内容的硬件，而成为持续生长的角色入口。” 据了解，Jollybubu将于今年5月底正式发售。 以下为访谈节选： 硬氪：为什么一定要做实体玩偶？ 杨冰： 不同的IP代表孩子在不同关系里——与自己、与社会，与自然，与未来，与世界。我们把原本枯燥抽象的关系，具象化为实物的玩偶，孩子可以真实地把玩在手里。如果没有完整的内容设定、角色关系和实体化场景，孩子很难真正进入并持续使用这样的产品。很多产品只做了一项对话功能，很难被被孩子持续使用，这是主要原因。 硬氪：如何解决孩子在使用上“长期留存”的问题？ 杨冰： 首先，我们不是做一个聊天工具，而是做一个“伙伴工具”。孩子每买一个新玩偶，就拓展了一个知识领域——神话、探案、自然……每个玩偶都有稳定的人格设定、表达方式和价值取向。主机上的宠物更像整个系统的陪伴中枢，会随着孩子的互动逐步成长和演化。孩子会发现，他与这个系统是共同成长的，知识库不断扩大，宠物也会随着交互数据变化、长大。其次，我们鼓励孩子成为共创者，他们可以创造自己的IP内容，甚至通过3D打印与我们的系统结合进行训练。新的玩偶加入就意味着新玩法、新任务、新社交链条的开始，当孩子能成为这个故事世界的一部分，留存也就会自然发生。
作者 | 乔钰杰 编辑 | 袁斯来 硬氪获悉，国内全自研GPGPU创新企业「北京行云集成电路有限公司」（以下简称“行云”）宣布连续完成Pre-A及Pre-A+多轮融资，融资金额超4亿元人民币。五源资本、赛富投资基金、春华资本联合领投，以及北京、江苏等地方国资、佰维存储（688525）、金沙江联合带动知名GPU企业创始人家办、创维资本等产业资本跟投。云岫资本连续多轮服务并担任下一轮独家融资财务顾问。 北京行云集成电路有限公司成立于2023年8月，专注针对大模型的新一代推理芯片，致力于使用非3D DRAM架构打造超大显存规格、CUDA兼容的全自研GPGPU产品，推动AI大模型推理的普惠化。 行云创始人季宇博士，清华大学计算机系博士，“华为天才少年”计划的一员，曾在华为海思深度参与昇腾AI芯片的编译器与架构研发。CTO余洪敏博士，中科院半导体所博士，曾主导百度昆仑芯、海思昇腾等多款芯片的研发与量产，拥有十余款芯片成功流片经验。 当前，在大模型架构持续演进的背景下，算力系统的瓶颈正在发生结构性变化。 季宇在接受硬氪采访时表示，当前算法侧的演进正在重塑硬件设计逻辑。以MoE（Mixture of Experts）为代表的稀疏模型，在计算效率上更具优势，但需要预先加载更多专家参数，使得整体对内存容量的需求显著高于传统Transformer稠密模型。 大模型（千亿/万亿参数）的显存需求已从GB级跃升至TB级，这一过程中，系统成本结构也随之重构——按GB计价的显存成本，正逐步超过算力芯片本身，成为主导项。因此，“降本的关键已经不在算力，而在显存”季宇称。 基于这一判断，行云选择了一条与主流路径不同的技术路线： 放弃成本高昂的HBM（高带宽内存），转而采用LPDDR乃至NAND（SSD颗粒）等更低成本的存储介质作为显存介质。通过介质替换，使显存成本降低1到2个数量级。 但低成本介质也意味着单颗粒带宽较低。为弥补这一短板，行云在架构上采用多颗粒、多通道并行的设计，通过规模化堆叠将整体带宽提升至TB级别，以满足大模型推理对数据吞吐的需求。 季宇表示，随着稀疏化和MoE架构的发展，模型对带宽的绝对需求正在下降，系统设计不再需要一味追求极致带宽，而是可以通过软硬件协同，实现成本与效率之间的平衡。 这种思路也体现在行云的整体技术策略中。季宇强调，公司真正的稀缺性并不在单一芯片指标，而在于系统级的设计能力。通过诸如Prefill/Decode分离（PD分离）、KV Cache稀疏化等工程手段，行云能够更灵活地适配AI应用形态的快速变化，从早期的Chatbot到当前逐步兴起的Agent场景，降低因芯片研发周期较长所带来的技术滞后风险。 产品验证层面，行云此前推出的“褐蚁一体机”，已尝试用CPU与通用内存构建低成本推理方案，验证稀疏模型在非高端硬件上的可行性。目前，该方案已在DeepSeek的本地化部署场景中落地。 （图源/企业） 接下来，公司将把重心转向自研芯片的推进。季宇表示，公司今年的核心目标是完成芯片流片，并尽快推向市场，以芯片产品作为商业化的主要抓手。 当下，Open Claw的现象级传播也揭示了市场对消费级硬件承载高质量AI的巨大需求。 季宇表示，行云希望通过其芯片产品，将低成本、高质量的万亿级模型算力真正落地到如龙虾机等端侧设备，突破当前端侧仅能运行100B小模型的局限，为消费电子市场打开新的想象空间。 CTO余洪敏表示，行云的设计优先级已从追求单芯片极致性能，转变为从板级系统角度追求可扩展性与供应链稳定性。通过分布式设计和采用成熟工艺与低成本存储，在系统层面实现成本最优与性能体验一致，这是公司实现算力普惠的重要基础。 投资方观点 峰瑞资本副总裁李罡表示： 作为天使轮投资人，行云团队从23年创业开始，对AI芯片（特别是大模型环境下的AI芯片）有着极为前瞻的视角和思路。在近三年的模型和应用的快速变化中，我们看到行云针对下一代通用大模型的芯片方案和前瞻的设计思想，不断得到验证，始终领先时代半步。 五源资本表示： 行云是AI芯片领域少有的‘第一性原理’思考者，季宇博士24年就前瞻性地洞察到MoE稀疏架构下硬件瓶颈从算力向显存迁移的结构性转变——放弃HBM、以LPDDR乃至NAND重构显存成本，不是渐进优化，而是通过系统级的软硬件协同设计能力推动行业范式创新。2026年以来随着AI模型coding和agent能力持续增强，AI推理需求爆发，OpenClaw等Agent的现象级破圈，正在将推理算力需求从云端拉向多端，从程序员推向大众，高效低成本的推理能力成为行业刚需。伴随未来推理需求的指数级增长，行云的技术路径将成为推动算力普惠的重要基础设施。 赛富投资基金负责科技赛道的管理合伙人蒋驰华表示： 在AI大模型向万亿参数演进的过程中，降本的关键已经不在算力，而在显存和系统的架构，特别是在国产算力受限的前提下。季宇和行云团队展现出了罕见的系统级工程视野，他们跳出了盲目堆砌HBM的行业定式，通过LPDDR/NAND等介质替换与并行架构设计，将显存和系统成本打下来一到两个数量级，进而实现单Token成本极值，符合行业演进的方向。我们始终聚焦AI与具身智能领域的底层颠覆者。行云兼具前瞻的架构创新与扎实的落地能力，赛富很荣幸能在这一轮重仓支持。我们期待行云的新一代推理芯片彻底重构算力成本模型，真正实现大模型推理在云端与端侧的全面普惠。 春华资本表示： 在国产算力生态加速构建的大背景下。行云敏锐地将设计重心锚定在显存成本重构上，以LPDDR与NAND替代HBM、通过多通道并行架构弥补单颗粒带宽不足，本质上是在重新定义推理芯片的成本架构。季宇博士对AI芯片架构的演进方向有着超越行业惯性的深度思考，他对‘降本关键在显存而非算力’的判断，始终领先行业共识半步，且每一步都在被市场持续验证；余洪敏博士作为从海思昇腾到百度昆仑芯一路走来的芯片老兵，对芯片从设计到量产的每一个环节都有实战积累。这种‘敢想’与‘能做’的结合，让行云具备了从架构创新到产品交付的完整闭环能力。我们期待行云的首颗自研芯片顺利流片，开启AI推理算力的新一轮成本革命。 佰维存储科技股份有限公司副总经理王灿： 在大模型从通用AI向Agent形态演进的发展阶段，季宇博士展现了极具前瞻性的系统级洞察。他精准地识别出：大模型推理的结构性瓶颈已不再仅仅是算力本身，而是制约规模化落地的更低成本的存储。行云的核心逻辑非常清晰——通过介质替换与架构创新，以低成本的LPDDR乃至NAND介质挑战昂贵的HBM霸权，这不仅是物理介质的更迭，更是对大模型推理成本结构的底层重构。围绕这一核心路径，行云构建了极致的软硬件协同设计，通过PD分离、分布式扩展等手段，在系统层面实现了性能与成本的平衡。芯片行业，工程经验决定了从‘实验室架构’到‘商业化量产’的跨度。行云团队在昇腾、昆仑芯等顶尖项目上积淀的深厚流片与量产经验，是其确定性的来源。在AI Agent爆发的当下，我坚信行云能够真正击穿算力成本，让高质量的万亿级模型实现真正的算力普惠。
作者 | 乔钰杰 编辑 | 袁斯来 近期，深圳远见智存科技有限公司发布其HBM3/3e高带宽存储芯片产品，提供12GB与24GB两种容量规格，带宽达819GB/s，对标JEDEC国际标准体系。 远见智存HBM3/3e产品规格（图源/企业） HBM（High Bandwidth Memory，高带宽存储）被视为当前AI算力体系中的关键组件之一。在大模型规模持续扩大、训练与推理负载提升的背景下，算力芯片与内存带宽之间的瓶颈问题愈发突出，业内通常将其称为“内存墙”。 HBM通过多层DRAM裸片堆叠及TSV（硅通孔）互连，实现较传统DDR更高的带宽与单位面积容量，已成为AI加速器与高性能计算系统的主流配置之一。据YOLE预测，2026年全球HBM市场规模将突破460亿美元，2030年有望接近1000亿美元，年复合增长率约33%。 此前，全球HBM市场长期由SK海力士、三星、美光三家厂商主导，占据超过95%的市场份额。 近年来，中国HBM相关产业链技术实力显著提升，市场普遍认为的多项瓶颈正在逐步突破，在这一背景下，远见智存的产品推进可视为国内厂商在HBM领域的重要阶段性进展。 此次发布的HBM3/3e产品，采用1024bit数据总线设计，相较DDR5的64bit接口实现数量级提升。产品具备两大差异化优势：其一，通过优化核心电路电压域设计，整体功耗降低20%；其二，采用TSV冗余性布局和可修复性设计，芯片制造良率提升约8%，可实现同等产能下节省近十分之一的晶圆成本。 远见智存HBM3/3e产品优势（图源/企业） 团队方面，远见智存成立于2023年，专注于高带宽存储芯片（HBM），创始团队自2016年前后即开始参与上一代HBM技术研发，是最早一批进入该领域的工程团队之一 。目前公司在国内设有多个研发中心，团队成员包括来自美光、尔必达等存储厂商的工程师，具备一定国际化背景。 业务模式上，公司采用“芯片设计+晶圆代工+封装测试”的Fabless模式，整套供应链均由中国供应商配套完成。值得注意的是，当前，国内存储芯片设计公司仍以传统DRAM为主，高端HBM领域参与者相对有限。 在此背景下，远见智存的HBM产品设计已覆盖从DRAM Die到Base Die的完整链路，且完整持有相关逻辑与存储部分的知识产权，核心研发设计能力较为突出。 应用侧，公司当前HBM3/3e产品已可应用于AI全产业的训练与推理场景。随着AI算力需求外溢，HBM也开始向车载计算、边缘设备等场景探索。目前远见智存已着手进行面向汽车车载、移动穿戴、具身智能及无人设备等场景的定制化开发，未来，低功耗、高可靠性、小容量高带宽等多元化产品将逐步落地。 从技术演进看，HBM仍在快速迭代。公司披露的产品演进路线显示，2027年将推出定制版HBM及HBM+HBF融合架构，面向大模型推理提供TB级容量方案；2028年计划推出HBM4/4e，单颗带宽提升至2.5TB/s；2029年规划推出HBM5及存内计算产品，探索“计算靠近数据”的架构方向。 远见智存 产品规划路线图（图源/企业）
作者 | 乔钰杰 编辑 | 袁斯来 4月13日，娲宝科技正式推出新一代宠物智能项圈，并同步披露其技术架构及后续产品布局。 图源企业 近年来，宠物相关消费持续增长，行业正由基础饲养逐步向精细化健康管理延伸。在宠物智能硬件领域，现有产品多集中于定位、围栏及运动记录等功能，部分产品开始引入心率、体温等基础生理指标监测，但整体仍以单点数据为主，数据维度与应用场景相对有限，尚未形成完整的健康管理闭环。 在此背景下， 娲宝科技将产品定位为长期健康数据采集终端，尝试通过硬件、数据、宠粮与后续服务结合的方式，拓展应用场景。 此次发布的智能项圈，采用声、光、力多模态传感方案，结合骨传导、光谱与柔性传感技术，对宠物生理与行为数据进行采集。 从系统架构来看，产品由端侧设备、云端算力平台、多模态模型及专家系统组成：项圈负责数据采集，云端完成存储与计算，模型进行分析处理，最终输出健康相关建议。 在监测指标方面，产品覆盖心率、体温、呼吸频率、运动姿态等多项数据。与行业中以单点、间歇性数据为主的方案不同，其重点在于连续数据采集与趋势分析，通过模型将原始数据转化为活动变化、夜间行为等结构化指标，并结合数据库进行异常识别。 图源企业 与此同时，项圈还加入了宠物语言翻译功能，试图打通人宠交互壁垒，让项圈兼具健康与情感价值。 除硬件外，娲宝科技还提出将数据与宠物食品结合的思路。 根据规划，后续将基于监测数据开发分阶段、分功能的宠粮产品，并探索与宠物医院、保险机构的数据合作，以形成“监测—分析—干预”的应用闭环。