近日，与光科技宣布完成亿元级A轮及A+轮融资，投资方包括舜宇光学科技、信熹资本、观新投资、中桥创投及京广协同等机构。本轮资金将主要用于计算光谱芯片的量产与技术迭代，同时加速物理AI视觉芯片的研发，为具身智能与智能工业领域提供底层硬件支撑。公司以计算光学与微纳光学技术为核心，计划构建面向下一代智能终端的光芯片平台，打通从光谱感知到多维物理视觉的技术链条。
AI技术正经历从数字世界向物理世界的深度渗透。当前，生成式AI已实现文本、图像、语音的自主创作，而智能体AI（Agentic AI）则进一步具备端到端任务执行能力，如理解需求、生成代码、调用工具并输出结果。更值得关注的是，物理AI（Physical AI）的崛起标志着AI开始直接作用于真实环境，需具备三维空间感知、动态环境理解、实时交互及实体驱动等能力。这一趋势推动科技巨头加速布局：meta通过偏振器件优化AR/VR眼动追踪，谷歌DeepMind发布强化机器人空间推理的Gemini Robotics模型，英伟达则推出Cosmos模型并与Omniverse系统融合，构建物理AI训练-验证-部署全链条底座。
物理AI的核心挑战在于数据获取的实时性与精准度。当AI从虚拟场景转向现实任务时，低功耗、高帧率、强鲁棒性的感知能力成为关键。例如，人形机器人需通过视觉芯片快速识别物体位置、距离、材质及运动趋势，以支持空间理解与决策。这一需求与世界模型（World Model）和空间智能（Spatial Intelligence）的底层逻辑高度契合——机器不仅需识别“是什么”，更要理解“在哪里”“如何变化”等时空关系。视觉芯片作为前端输入的核心组件，其价值正被重新定义：通过高效、低冗余的数据采集，为空间智能提供底层支撑。
与光科技选择从视觉维度切入物理AI领域，其研发的物理AI视觉芯片基于多模态传感技术，集成光谱、深度、触觉等感知维度，形成“感知-认知-决策-执行”闭环。公司同步推进光谱卷积神经网络（SCNN）架构研发，通过微纳光学结构实现光场调控，提升光谱调制能力与算法协同效率。这一技术路径已应用于消费电子领域：其计算光谱芯片通过芯片-算法-应用端到端优化，在色彩还原、分区色温判断等环节形成差异化优势，多款产品实现千万级出货，验证了工程化与量产能力。
在光谱技术演进中，结构色方案正取代传统材料色路线。材料色依赖化学染料滤光片，存在通道重叠度高、光谱调制性能有限等问题；而结构色通过光子晶体、超表面等微纳结构实现光干涉/衍射显色，具备更高的设计自由度与通道独立性。与光科技已完成结构色光谱调制方案的技术升级，通过软硬件协同优化解决了角度敏感性痛点，相关产品已具备量产条件。以微纳结构实现高性能光谱调控，不仅为手机影像等消费电子场景提供性能跃升空间，更成为光谱芯片技术迭代的核心方向。
公司创始团队在计算光学与微纳光学领域深耕二十余年，围绕光场调控、微纳结构设计等方向积累多项关键专利，形成从芯片设计到算法优化的系统性能力。当前，与光科技正沿两条技术主线推进：一方面升级计算光谱芯片，强化差异化方案与算法协同；另一方面落地物理AI视觉芯片，构建空间智能与世界模型的硬件入口。通过计算光学、微纳光学与智能算法的深度融合，公司致力于为产业智能化升级提供底层技术支撑，探索光与AI交叉领域的新应用场景。
