自主研发产品引领AI创新,芯歌荣获2026 IC风云榜“年度AI优秀创新奖”

来源:爱集微 #芯歌# #IC风云榜#
2095

2025年12月20日,由半导体投资联盟和集成电路投资创新联盟主办、ICT知识产权发展联盟协办、爱集微承办的“2026半导体投资年会暨IC风云榜颁奖典礼”在上海前滩华尔道夫酒店隆重举行。

作为行业年度盛事,本届年会汇聚了半导体与人工智能领域的领军企业、顶尖投资机构和资深专家,共同揭晓并见证了行业重要奖项的诞生。其中,浙江芯歌智能科技有限公司(简称:芯歌)凭借其自主研发的万维行为识别系统(OmniBehav)荣获2026 IC风云榜“年度AI优秀创新奖”。

浙江芯歌智能科技有限公司是一家集芯片设计、3D视觉与AI视觉检测于一体的全栈式服务供应商。该公司以底层芯片与硬件的自主研发和迭代为坚实底座,深度融合AI算法,并依托持续的部署应用与数据积累进行优化,最终在应用层实现技术与真实工业场景的深度融合与规模化落地。

芯歌的万维行为识别系统代表了人工智能在工业视觉与行为理解领域的一项重大原始创新。该系统面向智能制造、安全生产、质量管理等核心工业场景,深度融合多维视觉、时空行为建模与轻量化边缘计算,实现了对复杂生产中人员操作行为、安全规范与工艺流程的实时、精准、可量化的识别、监测与分析。

万维行为识别系统核心技术突破在于自主研发的“统一时空特征建模框架”与“多模态融合感知算法”。该技术针对工业行为时序性强、空间关联复杂的特点,创新性地采用“全局双流特征提取架构”,并引入自适应动态感受野与视觉特征流动设计,从而统一建模行为的空间外观与时间演化特征,有效攻克了传统方法在快速动作、局部遮挡及视角变化下的识别难题,在精度、效率与适应性方面达到国际领先水平。更重要的是,系统构建于“芯片-算法-系统”全链路自主创新的坚实底座之上,通过从传感器芯片到应用软件的全栈自研,实现了算法与硬件的深度协同,成功突破了工业现场动态干扰强、样本少、泛化要求高的核心瓶颈。

在具体性能上,该系统展现出卓越的工程效能。其算法框架通过端到端的时空特征协同优化,在多个数据集上的识别精度与鲁棒性指标优于国际同类先进水平。基于全栈技术打造的轻量化边缘推理引擎,能将复杂模型部署于资源受限的设备,实现端到端延迟稳定低于50ms的超实时性能。同时,该系统通过拖拽式、对话式的零代码部署流程,极大简化了参数设置、行为逻辑编排等应用配置,使部署效率和应用广度得到数量级提升。相关创新已形成自主知识产权,包括“芯歌智能AIVision视觉算法平台V1.0”等软件著作权及“模块化检测装置”实用新型专利。

此外,万维行为识别系统的先进性与实用性已在全球顶尖制造企业的生产线上得到验证。例如,为松下提供的电路板组装行为识别、为丰田设计的头垫片组装手部行为分析,以及为比亚迪实施的电路导通检测流程合规性监控,均实现了对复杂作业行为的实时、精准解析与管控。

芯歌的业务已深入消费电子、家电、汽车、新能源等多个重点行业,为众多头部企业提供智能制造视觉检测解决方案与智能化升级服务。其AI检测设备及整体工站已实现批量交付,并应用于多家全球“灯塔工厂”,充分印证了卓越的产品实力与规模化的交付能力。公司总部设于浙江嘉兴,并在上海浦东、江苏苏州、广东深圳及四川成都设有分支机构,构建了覆盖华东、华南及西南地区的研发、销售与服务体系,持续为全国客户提供高效支持。

芯歌的实力与行业影响力持续获得政府及产业界的高度认可,已累计取得多项重要资质与荣誉,包括“创业在上海”优秀企业奖、连续获评上海市高新技术企业(2021、2023年)、入选上海市专精特新企业、荣获2024年上海市科技进步二等奖,并完成高新技术成果转化认定。尤为值得关注的是,芯歌积极推动行业标准化进程,主导或参与制定了《3D视觉传感器测量胶水点胶质量技术要求》及《3D视觉引导智能机器人焊接技术条件》两项行业标准,进一步确立了其在技术领域的引领地位。

芯歌目前拥有规模近百人的团队,其中研发人员占比达50%,这支高比例的研发力量为持续技术创新与产品迭代注入了核心动力。

IC风云榜聚焦新时代环境下中国集成电路产业最具经营智慧的风云企业,根据市场、学研、资方、品牌等多维度可靠数据,秉持客观真实、公正公开、范围广泛的原则,通过公开征集、自愿申报、专家评选等程序,严格遴选出行业年度优秀人物、机构、企业与品牌,以此树立行业标杆,展现行业格局,激发企业创新潜能,厚植产业创新沃土。IC风云榜以开放的国际视野和科学的评选维度,为半导体企业创新赋能,深受企业与市场的认可与青睐,已成为中国IC产业的风向标奖项。展望未来,IC风云榜还将继续发挥风向标作用,为中国半导体产业的高质量发展提供强有力的支持和推动。

责编: 爱集微
来源:爱集微 #芯歌# #IC风云榜#
THE END

*此内容为集微网原创,著作权归集微网所有,爱集微,爱原创

关闭
加载

PDF 加载中...