时维感知（杭州）科技有限公司（以下简称 " 时维感知 "）成立于 2025 年 5 月，是一家面向端侧智能场景，研发神经形态感知与计算系统的科技公司。投资界（ID：pedaily2012）9 月 23 日消息，时维感知已完成数千万元天使轮融资，投资方包括奇绩创坛、零以创投和鹏晨投资，一苇资本担任独 家财务顾问。
时维感知以自研神经形态芯片和类脑神经网络模型为技术基础，探索构建覆盖 " 感知—决策—执行 " 的全链路仿生机器神经系统，为具身硬件及其他端侧智能设备提供兼具低功耗、低时延与环境适应能力的信息处理底座。
时维感知团队认为，真正的端侧 AI，是必须在芯片设计、传感器机制、算法网络与系统架构之间展开深度的底层协同重构。端侧智能的下半场战役，已彻底告别参数堆叠或单颗芯片算力峰值的粗放式内卷，转而追求计算范式与系统架构的底层跃迁。其核心逻辑在于：在极 致受限的物理条件下，将每一瓦特功耗的价值榨取到极 致，输出最 大化的 " 有效智能 "。
时维感知从生物神经系统的高效信息处理机制中提取工程灵感，推动端侧算力底座的底层范式革新，打造了全链路仿生机器神经系统。与传统架构不同，生物神经系统具备天然的 " 事件驱动 " 与 " 稀疏激活 " 特性，外界刺激发生变化时，神经元才会产生脉冲并传递信息。信息的表达和计算具有事件驱动、稀疏激活和时空协同等特征，能够以较低能耗完成对动态环境的持续感知与快速响应。
基于此，时维感知通过自研的神经形态底层架构，将这一仿生机制深度引入端侧智能系统。在核心的计算层面，时维感知将信息的传递与处理转化为离散的异步神经脉冲。这意味着，计算单元仅在接收到有效脉冲事件时才会被激活（即 " 无事件不计算 "），从而将静态背景下的动态功耗降至近乎于零。
时维感知还在芯片微架构上进行了高度并行的分布式设计与存储路由优化，极大缓解了传统算力芯片中因频繁读写外部存储而导致的 " 内存墙 " 高耗能问题。这种从连续数值计算向异步脉冲计算的跃迁，让端侧设备无需依赖暴力的算力堆叠，便能以极低的功耗处理复杂的时空动态信息。
在完成感知与计算底层架构重构的基础上，时维感知进一步将神经形态技术由单点芯片能力向系统级架构延伸，着眼于整机系统的全局协同，将仿生的神经形态机制贯穿至 " 感知—决策—执行 " 的完整闭环。这种架构层面的全链路重塑，从物理根源上削减了跨模块间的数据传输冗余，并显著缩短了端侧智能设备在复杂环境下的端到端响应周期。
神经形态计算方面，时维感知从硬件、模型与系统三个层面进行协同布局。
在硬件层面，公司围绕事件驱动和稀疏计算机制，研发神经形态感知芯片，实现感知信号的脉冲化编码，为类脑信息处理提供物理基础；在模型层面，公司以自研脉冲神经网络架构为核心，使信息能够通过离散脉冲及其时间关系进行表达和计算；在系统层面，公司进一步打通感知、决策与执行链路，以降低不同模块之间的数据转换、传输与协同成本。
目前，时维感知已完成首次流片，其脉冲编码芯片 ASC-01 已顺利完成封装、点亮及测试全流程。
团队成员方面，时维感知的核心团队成员来自剑桥大学、新加坡国立大学和浙江大学，研究方向覆盖 AI 传感、脉冲神经网络等前沿领域。公司骨干成员还包括来自海康威视、迈瑞医疗等企业的资深工程师，具备芯片设计、算法研发、软硬件适配及系统集成的产业实战经验，为公司从底层芯片研发走向系统级产品落地提供了工程化支撑。
文章来源：投资界
原文地址：https://news.pedaily.cn/202609/569566.shtml
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