清华校友团队再获8亿融资，瞄准具身智能算力新赛道
成立仅4年便完成8亿元融资，具身智能算力领域近日迎来一笔重磅投资，而智元机器人也参与其中——这家备受关注的企业就是辉羲智能。
辉羲智能究竟在做什么？我们常常觉得当下的机器人不够智能，核心问题其实出在“大脑”上，支撑它们运行的芯片存在短板。现在，辉羲智能的清华校友团队，计划为这些机器人换上更高效的“真脑子”。
此次融资背后，折射出具身智能新赛道的潜力。未来，汽车转向是否流畅、机器人抓取鸡蛋能否避免捏碎，都与这个赛道的发展深度息息相关。
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辉羲智能成立于2022年4月，由徐宁仪博士、章健勇博士、贺光辉教授等几位拥有清华背景的校友共同创立。
这家公司的团队有个鲜明特点：并非传统的“学院派”，而是由一群在行业一线积累了丰富实战经验的人组成。
团队成员中，有人在车规级芯片行业深耕十多年，参与研发的芯片累计出货量超10亿片，是真正经历过量产考验、踩过行业坑的资深人士；有人长期投身高阶智能驾驶领域，从技术研发到落地应用全程参与，相关技术已搭载于700多款量产车型；还有人专注于机器人算法研究。
这与学术派路线形成鲜明对比。以寒武纪为例，其团队更偏向学术背景。
创始人陈天石依托中科院的技术积累，于2016年开启了国产AI芯片的探索之路。
辉羲智能的创业，也与国产AI芯片替代需求有关。不少国际芯片进入国内市场后会出现“水土不服”：云端算力虽强，但应用到机器人、高阶智驾等端侧场景时，要么算力过剩造成浪费，要么实时性不足，导致机器人抓取卡顿、智驾决策延迟等问题频发。
用他们的话来说：“通用算力解决了AI算力‘有无’的问题，却无法满足具身智能场景‘好用’的需求。”
瞄准这一行业痛点，徐宁仪、章健勇等创始人制定了两个不随大流的目标：一是全情投入具身智能算力领域，不研发适配全场景的通用芯片，仅聚焦机器人、高阶智驾两大核心场景；二是研发汽车专用芯片，从计算架构、芯片设计到软件工具链全链条自主研发，直接挑战7nm车规级芯片。
要知道，车规级芯片对可靠性、稳定性的要求，比消费级芯片高出10倍以上。初创企业直接攻克这一难题，意味着需要持续的高额研发投入，企业也因此暂未实现盈利，只能依靠资本支持稳步推进。
辉羲智能没有走寒武纪“十年磨一剑”的慢节奏：2024年9月，首款7nm车规级芯片光至R1流片成功并点亮，10月正式发布，计划2025年实现量产交付。仅用4年时间，就完成了具身智能算力芯片从0到1的核心突破，不过目前同样尚未盈利。
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过去十年，是国产通用AI芯片发展的“黄金十年”。但这十年的核心，是为大模型和云端智能构建“大脑”——算力主要集中在服务器、数据中心和云端训练平台。
AI的智慧仿佛“藏在云里”。
寒武纪是那个时代的代表性企业。2016年成立后，率先推出国产云端AI芯片，2020年登陆科创板，成为“国产AI芯片第一股”。
然而，通用算力赛道极度烧钱且竞争激烈：研发周期长、资本消耗大，市场被国际巨头高度垄断。
寒武纪曾连续多年亏损，直到2025年赶上大模型训练与推理需求爆发，才实现规模化盈利——全年预计营收60-70亿元、净利润18.5-21.5亿元。
这正是“云端算力时代”的红利兑现。
如今，AI开始从云端走向物理世界。具身智能不再只是运行在服务器中的模型，而是能“行动”的系统：自动驾驶汽车、人形机器人、机器狗、工业机器人、无人机等都属于这一范畴。
当AI拥有“身体”，算力逻辑发生了彻底改变。它必须满足实时响应、低延迟、高安全、低功耗等要求。
这与云端通用训练芯片截然不同。如果说寒武纪是“通用算力时代”的参与者，那么辉羲智能则属于“具身智能算力时代”的探索者。
它聚焦的自动驾驶芯片，是目前最成熟、规模最大的具身智能形态。
这同样是一条重资产赛道：前期研发投入高、流片成本贵、车规认证周期长、量产爬坡慢。
尽管已推出量产芯片，但扩产、平台升级、应用场景拓展等都需要持续的资本投入。此次获得超8亿元融资，本质上是为“算力上车规模化”争取时间。
通用AI算力已进入高度集中阶段，而具身智能算力仍处于早期发展期。
云端算力的竞争格局已基本确定，端侧具身算力的战争才刚刚拉开序幕。
新旧玩家的差异对比
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这轮超8亿元的Pre-B融资，真正值得关注的并非金额，而是智元机器人的正式战略入股。
通俗来讲，这不是单纯的“财务投资”，而是明确的“战略站队”。
这意味着国内头部人形机器人公司，已将辉羲智能视为未来“身体算力大脑”的候选者之一，提前锁定了核心合作关系。
当机器人公司入股芯片企业，本质上是在推进一件事：将算力、算法与整机能力提前绑定。
那么辉羲智能的竞争对手们在忙些什么？答案很简单——让机器更聪明、反应更快、行动更灵活。
最直接的竞争领域是自动驾驶芯片研发。
国内头部企业如地平线（Horizon Robotics）和黑芝麻智能（Black Sesame），专注于车规级芯片及平台研发，将算力、感知与算法整合在一起。
它们的目标是让汽车“看得清、算得快、反应及时”，支持从高级辅助驾驶到自动泊车、城区自动驾驶等复杂场景。
换句话说，它们正在为汽车的“大脑”升级，让汽车能像智慧驾驶员一样行动。
第二类竞争是拓展汽车之外的“具身智能”场景。无人机、机器人、工业机械臂等设备，都需要高速算力和实时决策能力。
辉羲智能的竞争对手们，正尝试将自动驾驶芯片的能力延伸到这些场景，让机器不仅能思考，还能迅速行动。
总的来说，这场芯片与算力的竞赛，最终会体现在我们的日常生活中：未来的汽车将更智能、更安全，机器人抓取更精准、动作更灵活。
辉羲智能及其竞争对手们，正在默默推动这些“会动的大脑”成为现实，让智能不再只存在于云端，而是真正融入我们的生活。
本文来自微信公众号 “铅笔道”（ID：pencilnews），作者：不说谎的 不说谎的，36氪经授权发布。
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