星凡智能XFEON凭自研端侧物理AI芯片上榜甲子光年“半导体与集成电路最具投资价值公司”
2026年8月20日，“激流——2026甲子引力X科技产业投资大会”在北京举行。大会同期揭晓“2025—2026年度中国科技产业投资榜”，星凡智能（XFEON）入选“2025—2026年度半导体与集成电路最具投资价值公司”。
当AI由数字应用扩展至真实设备，芯片不再只需要“算得快”，还要在有限功耗、存储与散热条件下持续运行，并让模型真正转化为可执行的现场能力。端侧AI由此进入一场围绕系统效率、软硬协同和产品化速度的竞争。在这一趋势中，星凡智能（XFEON）成为一个值得观察的企业样本。
星凡智能（XFEON）2021年成立于成都。致力于打造物理AGI的核心引擎，聚焦具身智能全栈底层能力构建，围绕数据、芯片、算力三大核心要素，打造从底层技术到场景商业化的完整闭环，推动AI从数字世界走向物理世界。其 业务以数据、芯片、算力三大核心要素为主线：在芯片侧研发端侧物理AI芯片及配套软件平台；在数据侧布局具身数据采集、治理、仿真与训练数据供给；在算力与产品侧，则面向机器人、无人系统、太空计算、边缘智能和行业AI等场景形成产品矩阵。这种同时覆盖芯片、软件、数据和场景产品的能力结构，使星凡智能区别于单一芯片设计企业，也是其进入产业与资本视野的重要原因。
过去，TOPS常被视为衡量AI芯片的核心指标。但在机器人、无人系统与边缘设备中，峰值算力并不等同于真实体验。内存占用、数据移动、模型精度、传感接口、响应时延和功耗控制，都会影响芯片能否在设备端长期、稳定地工作。这意味着，端侧芯片的价值判断正在从“参数有多高”，转向“单位资源能够完成多少有效任务”。对物理AI而言，芯片真正的门槛不是单点算力，而是在真实设备约束下实现持续、稳定和高效的推理。
回头再看这家企业在端侧芯片上的能力，星凡智能推出的星核S1端侧物理 AI 芯片，选择从真实设备的资源约束切入。根据企业公开信息，该芯片通过硬件原生混合精度计算、低比特推理、稀疏化优化以及算法—芯片协同设计，对不同计算环节进行更细致的资源分配，重点提升单位功耗与单位存储条件下的有效计算能力。这一技术思路的重点并非单纯放大芯片的峰值算力，而是让模型、算法、芯片和软件共同调校。对需要实时行动的设备而言，将关键计算前移至端侧，可以减少对网络链路的依赖，使推理与决策更接近执行现场，并提高响应及时性、运行稳定性和数据可控性。
配合其自研的XBoost端侧加速平台，星凡智能进一步从算子优化、量化和稀疏压缩等环节释放芯片能力，缩短模型从“可以运行”到“稳定、高效、可部署”的距离。从投资视角看，软硬协同有助于提高技术复用效率。当模型持续迭代、应用场景快速变化时，具备适配和优化能力的芯片企业，更有机会降低客户导入门槛，并加快技术向产品的转化。
对于物理AI企业而言，芯片解决的是设备端的计算效率问题，数据决定模型能够获得怎样的能力，算力产品则承担技术进入实际场景的载体。星凡智能同时布局这三类能力，使其具备从底层技术延伸至真实设备的产品化纵深，也形成了区别于单一芯片公司的稀缺能力组合。不过，能力覆盖范围扩大，也会对研发资源配置、软件生态、供应链管理和规模交付提出更高要求，真正决定其长期投资价值的，仍是上述能力能否持续转化为可复制、可量产、可规模部署的产品，期待其未来的表现。