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「亿智电子」完成数亿元B轮融资,专注端侧通用算力AI SoC芯片研发

来源:36氪 发布时间: 2022-09-24 09:28:57 编辑:夕歌

导读:端侧人工智能芯片公司亿智电子完成了累计数亿元规模的B轮融资。其中超亿元的B2轮于本月完成交割,B2轮由温氏资本领投,三七互娱跟投,老股东北极光创投、达泰资本、珠海高新金投等连续多轮追投。

近日,36氪获悉,端侧人工智能芯片公司亿智电子完成了累计数亿元规模的B轮融资。其中超亿元的B2轮于本月完成交割,B2轮由温氏资本领投,三七互娱跟投,老股东北极光创投、达泰资本、珠海高新金投等连续多轮追投。本轮融资资金将主要用于加速推进亿智电子在端侧AI通用算力平台的建设,及在智慧安防、智能车载、智能硬件(AIoT)等智能化市场的布局。

亿智电子公司成立于2016年,是以AI机器视觉算法和SoC芯片设计为核心的系统方案供应商,专注于端侧通用算力AI SoC芯片的研发,致力用AI芯片为万亿终端设备智慧赋能。

亿智电子首款芯片于2019年量产,芯片量产一年后在百万台智能终端设备上量产使用。经过三年大规模量产推广及优化,亿智电子已经支持丰富的AI终端产品量产出货。2022年,亿智电子推出第三代AI SoC,实现覆盖主流算力区间0.5至1.5 TOPS算力的AI芯片布局。

亿智电子的AI芯片主要面向智慧安防、智能车载、智能硬件三大领域。

在安防领域,2021年,亿智电子推出了SV826/SV823系列芯片,面向前端AI IPC领域,亿智AI芯可结合多种第三方算法及合作伙伴应用,实现人车检测、人脸识别、车牌识别、电动车识别、宠物识别、哭声检测、手势识别、关键字识别等,可用于智能安防、智慧社区、智能家居、智慧办公等应用场景落地。2022年,亿智电子推出更加普惠型的SV822/SV820系列AI IPC芯片,加速IPC的智能化升级。

亿智AI芯片 SV826 / SV823 系列

在车载领域,面向“两客一危”等商用车,亿智的AI芯片已经广泛应用在智能视频部标机、AI货车记录仪等,可支持车道监测、前后向车辆监测、前向行人、自行车检测和车内监测(DMS)等智能化安全系统。

除行业类应用,在AIOT领域,亿智AI芯片支持人脸识别/跟随、手势识别、OCR等AI算法,可用于智能云台、扫译笔、人脸门锁、智能会议系统、USB 摄像头等智能终端。

在竞争优势上,亿智电子创始人兼CEO陈峰认为,一是公司的自研能力,二是交付能力。

公司从成立之初就选择走完整的自主创新的技术路线,除了CPU之外,其余IP均实现了自主研发,包括端侧人工智能芯片中的核心IP,包括NPU、ISP、高清显示、音视频编解码、高速数模混合等等IP。

在设备的智能化需求不断加强的当下,得益于高度的芯片IP自研化,亿智电子自主设计的AI SoC芯片可实现场景化的深度定制,使芯片PPA指标(Performance/Power/Area)达到最优平衡,满足智能终端兼顾低功耗和高性能的要求,加速端侧AI应用的落地。

而在量产交付上,陈峰表示,亿智电子团队曾有过两次创办公司的经验,了解客户的需求,知道最重要的能力是帮助客户量产的能力,要让芯片真正用到客户产品里。

对于芯片设计公司而言,仅有SoC是不够的,还需要方案、软件、客户、生态的支持。亿智电子坚持做芯片原厂的定位,不与下游方案商、整机客户抢市场。公司的精力主要用于对芯片的开发投入,和不断完善平台工具链,以帮助开发者实现AI应用的产品化落地。

细分到具体场景,在智慧安防及智能车载领域,亿智电子为客户提供芯片和算法(场景)能力;在AIoT领域,主要交付的则是芯片+工具链,支持行业产品AI升级。

据陈峰介绍,亿智电子客户数量超过300家,服务了多家头部一线客户。

在创始团队上,创始人兼CEO陈峰一直专注于图形图像与显示处理技术领域,曾是炬力集成(NASDAQ:ACTS)和全志科技(SZ:300458)的创始工程师。

创始管理团队属于中国最资深的一批SoC芯片设计专家,拥有超过20年的产业经验,其团队设计和销售的芯片曾累计超过10亿颗。目前,公司共有三百多名员工,其中,软件和算法团队占比三分之二。

投资人说

温氏资本(温润投资)管理合伙人白云帆博士:“亿智电子具备出色的研发管理能力,拥有完善成建制的芯片设计、系统设计、算法及软件的研发团队,技术积累深厚。同时,亿智电子是国内首批实现AI SoC芯片量产落地的企业之一,拥有明显的市场先发优势,相信公司有实力继续发挥在端侧视觉AI领域的技术优势和AI产品化能力,实现人工智能在更多应用场景的赋能。”

三七互娱投资副总裁刘雨:“随着人工智能技术不断成熟,在新兴智能终端品类不断增多的同时,传统设备的智能化升级需求也不断攀升。亿智AI芯片可以广泛应用于智能安防、智能车载、智能硬件等领域,拥有广阔的市场空间。同时,产权自主的IP积累,更有助于公司持续实现技术自主优化、快速交付、和有效的成本控制,从而加速人工智能的商业化落地。”