清華60后，51歲創(chuàng)業(yè)，干出168億超級IPO

作者 | 硯蒙塵

封面圖丨愛芯元智官網(wǎng)

繼瀾起科技之后，港股又迎來一家芯片公司。

2月10日，愛芯元智登陸港股，成為首家港股邊緣計算AI芯片企業(yè)，上市首日市值約168億港元。截至發(fā)稿時，市值為149億港元。

邊緣計算AI芯片，就是本地設(shè)備的“大腦”，讓設(shè)備不用上云，也能用AI。

說個最常見的場景，攝像頭、汽車，不可能實時跟云連接，安了邊緣計算AI芯片，攝像頭、汽車也能“思考”。

愛芯元智從2019年創(chuàng)立到上市，它只用了6年多，騰訊、美團(tuán)、聯(lián)想之星等產(chǎn)業(yè)巨頭都投過。

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給設(shè)備裝上眼和腦

愛芯元智創(chuàng)始人仇肖莘是寧波慈溪人，今年58歲，1985年考入清華大學(xué)自動化系，在清華讀完本科及研究生。

1991年赴美國南加州大學(xué)攻讀博學(xué)位。仇肖莘曾擔(dān)任美國AT&TLabs–Research首席科學(xué)家、博通副總裁、紫光展銳CTO。

2019年，上一代AI進(jìn)入應(yīng)用瓶頸期，仇肖莘判斷：AI將在應(yīng)用端爆發(fā)，便和團(tuán)隊選擇了端側(cè)與邊緣側(cè) AI 芯片作為切入點。仇肖莘辭去紫光展銳CTO職務(wù)，在寧波創(chuàng)辦愛芯元智。

仇肖莘的搭檔、愛芯元智CEO孫微風(fēng)，本科畢業(yè)于西安理工大學(xué)半導(dǎo)體物理與器件專業(yè)，在電子科技大學(xué)獲得半導(dǎo)體器件與微電子碩士學(xué)位。孫微風(fēng)于2024年4月加入愛芯元智，曾長期任職于華為海思半導(dǎo)體，今年也已58歲。

愛芯元智的核心團(tuán)隊成員來自海思、紫光展銳、展訊、博通等頭部芯片企業(yè)。

2022年至2024年，愛芯元智的營收分別為0.50億元、2.30億元和4.73億元，復(fù)合年增長率為206.8%；2025年前三季度，愛芯元智的營收同比增至2.69億元。

據(jù)灼識咨詢報告，按2024年出貨量計算，愛芯元智已成為全球第一大中高端視覺端側(cè)AI推理芯片提供商，且位列中國邊緣AI推理芯片市場前三。

早在2020年5月，愛芯元智推出第一代芯片AX630A，業(yè)內(nèi)首創(chuàng)AI-ISP技術(shù)。ISP即圖像信號處理器，決定設(shè)備能看到什么。

傳統(tǒng)ISP比較“費人”，因為機器很難理解看到的東西，需要依賴大量人力，比如對圖像中的物品進(jìn)行標(biāo)注，機器下次看到就認(rèn)識了。

AI-ISP，就是用AI代替一系列如此“費人”的工作，讓設(shè)備“長眼睛”，而且在比較暗的環(huán)境里、強逆光環(huán)境，仍能看清。

愛芯元智的產(chǎn)品，可以形象理解為攝像頭、雷達(dá)、傳感器等邊緣設(shè)備的眼與腦。

愛芯通元混合精度NPU（NPU為提升AI推理性能的新型專用架構(gòu)）就是“腦”，能在同等功耗下實現(xiàn)更高算力，讓大模型能裝在邊緣設(shè)備上，不用依賴云端。

愛芯元智還提供了一系列開發(fā)工具，比如Pulsar2工具鏈和成熟穩(wěn)定的SDK（軟件開發(fā)工具包），降低客戶的應(yīng)用門檻，實現(xiàn)AI模型大規(guī)模部署。

大規(guī)模部署，意味著AI能進(jìn)入更多邊緣設(shè)備，擁抱更多場景。

截至2025年9月，它累計交付了超1.65億顆SoC芯片（系統(tǒng)級芯片），覆蓋視覺終端計算、智能汽車和邊緣AI推理等多個領(lǐng)域。

愛芯元智用產(chǎn)品力和出貨量回答了兩個問題：一是AI企業(yè)如何切入現(xiàn)在的“AI場景化”浪潮，二是端到端對邊緣AI需求有多迫切。

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一場針對決策延遲的革命

邊緣AI，在產(chǎn)業(yè)上為什么越來重要？

傳統(tǒng)AI，大多依賴云端服務(wù)器計算。邊緣AI，就是把計算和決策過程，放到各種設(shè)備、邊緣節(jié)點上。邊緣設(shè)備往往直接承載著機器與人、機器與環(huán)境的交互，要求反饋及時。

AI如果在云上，有一點相當(dāng)致命：邊緣設(shè)備對決策的延遲，接近于零容忍。

原因很簡單，比如自動駕駛，自動剎車慢一點，就足以釀成事故；過隧道沒信號，也會影響運行。

再比如制造業(yè)檢測，邊緣AI能實時分析缺陷，大幅提升檢出率。如汽車行業(yè)，在機械臂末端裝邊緣AI節(jié)點，焊接缺陷檢出率可從85%大幅提高至99.5%。

對于工業(yè)檢測而言，檢出率85%和99%天差地別，幾乎等同于“不可信賴”和“可信賴”的區(qū)別。

在2012年前，傳統(tǒng)AI基本都在云上運行。

2017年前后，谷歌、蘋果等科技巨頭推出專用AI芯片，讓邊緣設(shè)備也能本地部署AI。

2019年，一個叫TinyML的技術(shù)社區(qū)興起，推動低功耗邊緣 AI 應(yīng)用，解決邊緣AI能耗高的問題，畢竟邊緣設(shè)備的功率和體積有限。

2020-2021年，輕量模型 + 壓縮技術(shù)成熟，端到端方案落地，邊緣 AI 進(jìn)入規(guī)模化商用。

邊緣AI的發(fā)展歷程，無論是提升算力、減小體積、降低功耗、部署模型，都圍繞一個目標(biāo)：讓AI去中心化，不再依賴“識別-上傳-處理-反饋-執(zhí)行”這條云上AI的路徑，提高效率，用在更多場景當(dāng)中。

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客戶不能只靠車企

邊緣AI的下游受眾，覆蓋多個主流行業(yè)，如智能汽車行業(yè)、制造業(yè)、醫(yī)藥零售行業(yè)、消費電子行業(yè)等。

以自動駕駛為例。智行者董事長張德兆曾表示，自動駕駛發(fā)展十年，幾乎兩三年就會迭代一輪算法，研發(fā)成本巨大，作為業(yè)內(nèi)人士，無比希望“端到端”成為終極解決方案。

這種智駕技術(shù)反復(fù)推倒重來的局面，有望被邊緣AI終結(jié)。車載邊緣AI出現(xiàn)，基本意味著智駕主要靠端到端，通俗來說就是車子感知、車子決策、車子自己輔助駕駛。

愛芯元智的智能汽車SoC（系統(tǒng)級芯片），截至2025年9月累計出貨超51萬顆，截至2025年底已接近100萬顆，和吉利、零跑、福特等車企有合作。

但車載邊緣AI這個賽道已經(jīng)逐漸擁擠，如車規(guī)級邊緣AI芯片智駕解決方案企業(yè)地平線，就與比亞迪、理想等車企深度合作，產(chǎn)品征程系列累計交付超1000萬套，出貨量第一；類似定位的黑芝麻智能也已牽手領(lǐng)克、東風(fēng)等車企，旗下面向智駕的華山系列芯片也已出貨超80萬顆。

別的端到端領(lǐng)域?qū)吘堿I需求同樣巨大：愛芯元智在視覺終端計算SoC累計出貨量超過1.57億顆。

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AI場景從邊端來

愛芯元智上市，并成為邊緣AI第一股，無疑也是AI領(lǐng)域的一個重要信號——場景從邊端來。

AI的價值主場，正從云端轉(zhuǎn)向邊端、終端。

邊緣AI用四大優(yōu)點，徹底改變了AI端到端的落地邏輯：

第一，更高效。

不用傳輸大量數(shù)據(jù)到云端，本地就能完成計算、決策。比如智慧交通的擁堵預(yù)測、工業(yè)質(zhì)檢的缺陷識別，響應(yīng)速度大幅提升。

第二，更安全。

敏感數(shù)據(jù)不用上傳云端，在本地就能處理。避免了數(shù)據(jù)傳輸過程中的泄露風(fēng)險，比如醫(yī)藥零售的處方數(shù)據(jù)、工業(yè)的核心生產(chǎn)數(shù)據(jù)。

第三，更普及。

邊緣AI芯片的低功耗、小型化，能適配更多小型設(shè)備。比如智能手表、小型機器人，催生海量的AI應(yīng)用場景。

第四，更便宜。

減少了云端服務(wù)器的壓力，也節(jié)省了數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸挸杀尽挸杀静皇切?shù)，一個工廠的1080P 攝像頭，24小時把視頻傳到云端做AI處理，一年流量費能買一部iPhone。

這四大優(yōu)點，對于下游企業(yè)，也是四個用端到端AI“無法拒絕的理由”——沒有人拒絕既滿足合規(guī)，又能降本增效的AI方案。

曾經(jīng)一度制約AI商業(yè)化的場景，隨著邊緣AI的大幅應(yīng)用，逐漸解鎖——自動駕駛、工業(yè)檢測、零售、消費電子等已經(jīng)存在實際需求和商業(yè)模式的場景，都可以用邊緣AI重做，而且市場需求巨大。云端AI解決不了的問題，端到端可以，邊緣AI可以。

本文不構(gòu)成任何投資建議。