在人工智能与物联网深度融合的今天，空间智能作为连接物理世界与数字世界的关键技术，正开启人机共生的新范式。随着前沿技术的不断突破，市场对高性能、低功耗『芯片』的需求日益增长，这不仅驱动着传统设备的升级，更为空间智能等新兴应用开辟了广阔天地。
在此背景下，空间智能『芯片』在『机器人』️、XR设备、无人机等前沿领域展现出巨大潜力，其核心挑战在于如何通过单一『芯片』架构，高效实现“感知+认知”的融合，突破传统方案的性能与功耗瓶颈。通过底层技术突破创新来满足复杂多变的市场需求，已成为业界竞逐的焦点。
合肥芯明智能科技有限公司（以下简称：芯明）作为空间智能『芯片』赛道的佼佼者，凭借单『芯片』集成实时3D立体视觉感知、端侧AI与SLAM硬件引擎技术的创新方案，引发业界广泛关注。近日，芯明副总裁周凡博士接受了数字经济观察独家专访，深入解读了空间智能『芯片』的技术突破、应用落地及行业发展趋势。
合肥芯明智能科技有限公司副总裁/周凡博士
数字经济观察：能否请周总简单介绍一下芯明？
周凡：芯明创立于2025年，是一家专注于空间智能『芯片』及相关产品设计与解决方案研发的高科技企业。我们的核心产品是自研的NU系列空间智能『芯片』，这也是目前全球唯一单『芯片』集成『芯片』化实时3D立体视觉感知、端侧AI和SLAM（实时定位建图）的系统级『芯片』。
芯明致力于成为空间智能时代的引领者和生态构建者。在发展过程中，我们始终坚持以客户需求为导向。目前，芯明的『芯片』、产品及解决方案已在全球范围内广泛应用，涵盖包括人形『机器人』️在内的泛『机器人』️、XR、消费电子、物流无人机、3D扫描等多个前沿领域，并被各细分领域的龙头企业产品所采用。目前，芯明致力于着眼需求，与各细分领域龙头客户合作，通过赋能客户，共同推动行业发展。
数字经济观察：空间智能『芯片』对很多观众来说可能是个相对新颖的概念，能否请您通俗地解释一下，芯明空间智能『芯片』与传统的视觉处理『芯片』或传感器相比，核心的创新点和技术优势在哪里？其核心解决了哪些‘感知+认知’的难题？
周凡：空间智能或空间计算对大家来说可能是较为新颖的概念，但早在2003年，斯坦福就提出了相关概念。通俗来说，空间智能『芯片』主要是为了解决人和机器的互动问题，帮助机器理解真实的物理世界，并在真实物理世界中执行实际操作。芯明的『芯片』、技术、算法、产品及解决方案，就是围绕着这一目标去聚焦和展开。
与传统视觉处理『芯片』或传感器相比，芯明空间智能『芯片』的核心创新和优势在于单『芯片』高度集成三大模块：实时3D立体视觉感知、端侧AI算力及SLAM硬件。这解决了传统方案仅能“感知”的局限。
传统视觉处理『芯片』更多用于3D感知或机器视觉。但这只是空间智能的一小部分，要实现真正的人机互动和机器理解真实环境，仅靠单一视觉『芯片』是远远不够的。因此，芯明从实际应用需求出发，不仅提供3D感知，还集成了用于支撑机器理解、决策并执行操作的端侧AI算力，以及自主移动理解现实环境的SLAM（实时定位建图）技术。三者集成于单一『芯片』，才能更好支持空间智能领域的应用。
芯明以客户需求为导向，将这三大关键技术需求折算成『芯片』的堆叠，以『芯片』为核心，加上外围算法、硬件、光学及其他系统级解决方案，构成一个有机整体，从而在泛『机器人』️、高端MR头显、消费电子、无人机、3D扫描等不同细分领域，帮助人与机器实现互动。
数字经济观察：您认为构建空间智能『芯片』的核心技术壁垒是什么？芯明在这方面的护城河是如何建立的？
周凡：我们刚才谈到，空间智能『芯片』是指整合了3D实时感知、端侧AI与SLAM技术的『芯片』，这三个元素必不可少。然而，全球范围内能同时在『芯片』架构、3D感知、端侧AI和SLAM技术上具备优势的解决方案或『芯片』设计公司并不多见。
从『芯片』设计角度来看，必须基于真实客户需求和空间智能应用场景，将这些具体需求深度融入『芯片』设计之中。因此，『芯片』架构设计、3D感知以及SLAM的『芯片』化，都具有较高的技术壁垒。
除此之外，空间智能是一个多学科交叉融合的领域。要成功支撑空间智能『芯片』的设计与架构，不仅涉及『芯片』本身，还需整合光学设计、AI算法及系统架构设计等多方面专业知识。只有对整体有深刻的理解以及深厚的技术积累，才有可能打造出优秀的空间智能『芯片』架构与相关产品设计。
如许多行业的发展规律所示，当关键的技术积累达到一定程度后，才能实现厚积薄发，最终推出具有市场竞争力的产品。正是基于深厚的多学科技术积累与对市场产品的深刻理解，芯明才具备了独立设计空间智能『芯片』的能力。放眼全球，目前可能仅有苹果、英特尔等少数科技巨头拥有这种实力。
目前，芯明在空间智能领域已在全球范围内建立了广泛的专利布局，通过知识产权积累、行业应用经验以及多学科技术的深度融合，我们已构建了自己的技术护城河，确保在空间智能『芯片』市场的竞争力。
数字经济观察：目前，芯明的空间智能技术已经使用在了哪些具有潜力的应用场景？能否分享一些具体的、已经或即将落地的合作伙伴或客户项目案例？在这些案例中，芯明的『芯片』如何赋能客户产品实现差异化的空间智能能力并创造价值？
周凡：芯明的空间智能『芯片』及相应的解决方案作为底层技术，已广泛应用于多个行业。目前的主要落地场景包括：
1.『机器人』️与泛『机器人』️领域：该领域的客户一般倾向于直接使用集成了光学器件的三维立体视觉模组。因此，我们主要以基于芯明空间智能『芯片』的标品或定制化三维立体视觉模组的形式进行支持和赋能。
2.人形『机器人』️：目前，芯明已与国内主要的头部人形『机器人』️企业建立了广泛合作。通过我们的空间智能『芯片』及相关技术，为人形『机器人』️打造符合其特定需求的三维感知系统。
3.XR领域：我们与全球大多数头部的MR企业均有合作关系。客户采用芯明的空间智能『芯片』和相关解决方案来打造中高端的MR或XR头显。目前MR头显领域中，较为著名的是苹果的vision pro，它采用了自家设计的R1空间智能『芯片』，但其他希望制造类似高端MR头显的企业则需要寻找替代方案。芯明的NU系列空间智能『芯片』则完全实现了与R1相似的功能。在2023年底，基于芯明『芯片』的MR头显产品已有国外头部客户实现量产落地。
4.物流无人机：由于无人机需要较强的空间感知能力进行自主避障，因此芯明的空间智能『芯片』也应用于此领域。
5.3D扫描：3D扫描技术是连接虚拟与现实世界的桥梁，我们的空间智能技术在其中有着极大的应用价值。例如手持式3D扫描仪以及用于数字人的扫描设备。目前，我们已有众多与3D扫描相关的产品和落地案例。
芯明的『芯片』赋能客户产品实现差异化并创造价值的核心，在于其设计完全从空间智能的实际应用需求和场景痛点出发。以应用广泛的SLAM技术为例：传统方法需将视频流数据传回主控『芯片』做SLAM的算法处理，导致主控『芯片』算力消耗较大。而芯明的空间智能『芯片』内置SLAM硬件模块，可以在硬件层面完成特征点提取、多视频流融合、信息裁剪等工作，显著减少了传输到主控的数据量，节约近一半的算力，实时性和实验性也得到提高。
数字经济观察：在您看来，未来1-3年内，驱动芯明业务增长的最大引擎会是什么？是某个新兴应用的爆发，还是现有应用市场的深度渗透？
周凡：驱动芯明业务增长的最大引擎无疑将来自于市场需求。任何技术或产品的爆发，其根本动力皆源于此。未来1-3年，随着空间智能领域在众多行业的深入应用，相关行业对技术和产品的需求，将成为芯明业务增长的最大驱动力。
具体是新兴应用的爆发还是现有应用市场的深度渗透，这二者实际是相辅相成的。芯明专注于空间智能『芯片』及解决方案，为客户提供的是底层技术支持。一方面，需继续深耕现有技术和落地方案，帮助客户深化应用场景，进一步赋能现有的行业和应用领域；另一方面，由于我们从事相对底层的技术，整个行业不断涌现出的新兴应用和发展机遇也为芯明带来了新的增长点。作为底层技术提供者，我们将积极迎合市场发展趋势，支持这些新兴应用的发展。
总体而言，从市场需求和产品角度看，新兴应用的爆发与现有市场的深度渗透相互促进，共同支撑芯明未来的业务增长。
结语
芯明不仅构建了自己的技术护城河，也彰显了中国科技企业在全球『半导体』前沿领域的创新实力。面对未来的机遇与挑战，芯明将持续以创新的技术及解决方案，构建起一个开放共赢的空间智能生态系统，推动人机交互范式的革新，共同迎接人机共生新时代的到来。
