【ZiDongHua 之“创新自化成”标注关键词：星凡智能 物理AI 芯片 创客中国 四川   】
　　
　　聚焦高效能物理AI芯片创新，星凡智能在“创客中国”四川省决赛中脱颖而出
　　
　　9月16-17日，第十一届“创客中国”四川省中小企业创新创业大赛省决赛暨颁奖仪式在成都举行。星凡智能携“面向AGI的高能效端侧AI芯片”项目参赛，由星凡智能合伙人、副总裁高君效围绕技术路线、创新成果及产业化进展进行路演答辩，荣获企业组三等奖。
 
　　
　　数百项目层层遴选，
　　
　　星凡智能荣获企业组三等奖
　　
　　“创客中国”中小企业创新创业大赛是由工业和信息化部重点推动的全国性赛事，也是创新成果展示、产业资源对接和优质中小企业培育的重要平台。本届四川省赛由四川省经济和信息化厅主办，四川省教育厅、四川省市场监督管理局等多部门共同参与。
　　
　　经过前期征集和层层遴选，来自人工智能、航空航天、生物医药、高端制造等领域数百项目中的50个项目进入省决赛。决赛采用现场路演与答辩相结合的形式。赛事实行现场评分、当场亮分和全程公证，全面考察参赛项目的技术基础、产品价值与产业化潜力。
　　
　　与不同技术方向和产业赛道的优秀项目同台竞技，星凡智能参赛项目凭借在物理AI芯片、软硬件协同及物理AI场景应用方面的综合表现，荣获企业组三等奖的好成绩。
　　
　　从物理AI需求出发，反向驱动芯片
　　
　　随着人工智能进入机器人、太空计算和边缘设备，端侧计算同时受到功耗、体积、散热、存储和通信条件的限制。高性能设备难以直接部署，低功耗芯片在多模态处理和大参数模型运行方面仍有提升空间，不同模型、芯片与终端之间的适配成本也增加了技术落地的难度。
　　
　　针对这些现实约束，星凡智能没有将研发重点放在单纯提高峰值算力上，而是从模型在物理终端上的实际运行需求出发，探索算法、芯片架构和软件栈协同设计的技术路径。
　　
　　团队围绕低比特量化、混合精度计算、稀疏优化、显存优化和推理加速持续开展技术攻关。针对不同模型、不同网络层对计算精度要求不一的问题，团队根据实际精度敏感度配置INT2至INT8不同计算格式，在尽量保持模型效果的同时，减少计算量和存储开销；针对大量低贡献计算造成的资源浪费，通过稀疏优化提高单位算力利用效率；针对模型部署链路长、适配成本高的问题，同步推进推理引擎、算子优化和适配工具建设，让芯片、软件与应用能够协同验证。
　　
　　这一技术路线的核心，是从模型运行需求反向驱动芯片，让算法特性能够进入芯片架构设计，也让芯片能力可以被模型和应用更充分地调用。
　　
　　在研发过程中，星凡智能还与西安交通大学自主系统与智能芯片研究团队开展产学研合作，围绕低比特计算、稀疏计算、端侧推理和片上学习等方向进行联合研究，推动前沿算法、芯片架构与产业应用需求相互衔接。
　　
　　面向物理AGI打造高能效端侧AI芯片
　　
　　经过持续研发，星凡智能形成了星核S1物理AI芯片。该芯片采用定制多核架构和自研AI算法加速内核，硬件原生支持INT2-INT8混合精度计算。单芯粒INT8等效算力为105 TOPS，典型功耗约25W，能效比超过4 TOPS/W，并支持多路视频编解码，在高算力与低功耗之间形成平衡。
 
　　
　　目前，相关芯片方案已进一步应用于不同物理终端，以星核S1为底层核心，进一步形成面向机器人本体智能的星核R系列、面向卫星在轨智能的星核K系列，以及面向无人机、工业巡检和边缘设备的星核E系列。
　　
　　此次获得“创客中国”四川省赛企业组三等奖，是对星凡智能长期技术攻关与创新成果的一次阶段性检验，也进一步印证了高能效端侧AI芯片在具身智能、太空计算、边缘智能等领域的应用价值。
　　
　　未来，星凡智能将继续加快自主芯片的成果转化和产业应用，进一步推进芯片、数据、算力与算法四类底层能力协同，贯通数据生产、模型训练、智能形成、端侧部署与任务反馈，构建面向物理AI的持续进化闭环。