编辑｜石亚琼
36氪获悉，高端装备AI边缘打算硬件公司「小眼探索」宣告完成千万级公民币Pre-A轮融资，由启迪之星创投领投，水木清华校友基金参投。该轮资金将重点用于边缘打算平台的系列化研发，以及数据集和算法库的升级，从而覆盖更多运用处景。
小眼探索成立于2018年，紧张基于异构打算硬件、深度神经网络加速、多模态领悟等技能，为航空航天、卫星遥感、导航定位等高端领域供应“最强大脑”，产品包括智能打算平台和系统级方案。
小眼探索之以是选择航空航天高端领域赛道，一方面，与核心团队背景息息相关。公司核心团队在航天系统中积累了多年行业履历，对行业的发展趋势、用户需求和产品痛点理解精准。
个中，公司创始人、CEO刘相伟为清华大学精仪系硕士，师从类脑打算专家裴京教授，在航天二院有着十余年光电及雷达系统研发履历；联合创始人、CTO李卓荦为清华大学自动化系硕士，在航天二院拥有嵌入式AI系统近十年研发履历，两人曾共同参与卖力“天舟一号”货运飞船光电载荷项目、“红旗X号”导航与掌握系统项目。
另一方面，航空航天等高端科技领域，未来十年将进入黄金发展期。航空航天领域体量弘大，有着独特的生态体系和发展周期，从装备系统到产品、再到模组和芯片运用均由大院大所研发和落地，比较许多民用场景发展较为封闭。
但随着我国培植天下科技强国的步伐加快，芯片国产化和装备智能化的需求愈发强烈，航空航天等高端领域在国家政策的支持下会变得更加生动和开放，将会有更多的创新AI技能和产品导入。
例如，无人机搭载的传感器越来越多，对多传感器领悟感知和掌握的需求越来越大，那么机载边缘打算硬件和AI算法库的导入就有了良好机遇；未来卫星遥感图像的时空分辨率会越来越高，传统依赖星地数据传输后进行地面处理的技能方案，由于时效性和带宽已无法知足行业需求，对星载边缘打算硬件和星上AI算法库也是很大的商业机遇。
同时，与安防等民用领域的技能比较，航空航天领域对硬件和算法有更苛刻的条件。硬件架构的可靠性至关主要，对付芯片和关键器件的选型，要充分考虑其算力资源、电磁兼容性、高低温条件、过载环境、空间粒子辐射、粒子翻转等成分，研发初期要做大量的工程验证。
基于团队自研的数字化设计和仿真工具，小眼探索可快速为用户供应可量产的符合行业标准的硬件产品，加之团队在项目中积累的数据集和算法库，对高动态、小目标进行识别和掌握跟踪有着较强的竞争上风，并大大优化了算力、帧率和功耗。
在刘相伟看来，航空航天领域芯片和硬件模组的供应链需求的变革，在未来十年有着巨大的创新和家当化机会，因此，小眼探索定位从芯片落地运用切入供应模组级产品，逐步向系统级产品做升级。
目前，小眼探索已形成两套边缘打算硬件，一款是边缘打算硬件模组“闪腾100”，采取“FPGA+国产SoC”的方案，可同时吸收2路1080P的高清图像，推理帧率达15fps，跟踪掌握帧率达50fps，并搭载自研传感器相机，感知和掌握端到端时延小于100ms。目前，该产品紧张运用在小型无人机巡检和无人吊舱场景，实现边缘端智能监测和目标跟踪，已在批量发卖。
另一款是团队正在研发的边缘打算硬件模组“闪腾200”，同样采取“FPGA+国产SoC”的架构，支持8bit运算和16bit浮点运算，通过软硬件协同加速，能效比可达到16Tflops/15W。作为专为具有高时空分辨率特性的卫星遥感图像而设计的星载AI打算平台，“闪腾200”具有地理信息编码、在轨实时推理、图像压缩等功能，该产品目标是2023年底搭载卫星进行在轨测试。
从产品层面看，小眼探索的产品开拓对上游芯片供应链的依赖较大。针对近年行业缺芯潮的影响，刘相伟谈到，由于高端领域对产品可靠性哀求极高，在产品开拓过程中，并不会将核心算法运用都集成在一颗芯片中，常日会同时采取“FPGA+SoC”的架构。
该架构的好处是，一方面从硬件架构上保留冗余，若个中一类芯片缺货或断供，另一类芯片也能实现所有功能，以此降落缺芯的风险；另一方面，FPGA具有可编程的上风，SoC芯片具有AI推理和编解码的上风，这种架构也能提升硬件的通用性。
刘相伟见告36氪，只管现在航空航天领域仍有不少系统和产品利用入口芯片，但目前海内供应真个芯片产品产量正逐步提升，已形成国产替代的可能性和趋势，估量未来3-5五年的大量产品和系统将以国产芯片为主。但要完备实现国产化，则需10年以上的韶光进行改换。
现阶段，小眼探索已拥有10余项核心发明专利、集成电路布图2篇，支持复旦微等国产FPGA，同时公司今年和清华类脑打算中央、灵汐科技达成互助意向，未来将采取清华类脑芯片对航空航天等高科技领域进行家当化赋能。
除此之外，针对平台更换过程中的算法迁移本钱高的问题，小眼探索也有着自身的办理方案和技能壁垒。
刘相伟提到，传统技能方案的“FPGA+DSP”架构在高端装备领域的边缘打算平台已运用了50余年，若将国产AI芯片更换进去，难点在于如何更好地将原有芯片功能完全覆盖，实现功能的无缝对接。
首先是要打通国产SoC的接口和协议，由于国产SoC的接口协议均对标国外芯片的接口协议，与DSP和FPGA的协议并不兼容，无法直接进行更换。因此，研发职员需在FPGA中做高速并行的数据流转和协议转换，将传感器数据与国产SoC连接起来，实现协议和软硬件接口的兼容、无缝对接。
其次，研究职员会将他们在做事器上演习好的模型移植到芯片中，由于芯片本身的资源和架构限定，难以承载通用的模型和太大的参数，因此他们要对模型从“演习、模型转化、芯片上推理”三个方面进行模型简化，例如裁剪神经网络层、将浮点转换成定点运算等，以此降落模型对芯片运算资源的花费。
此外，航空航天等高科技领域对数据安全的高哀求和高保密性，哀求数据只能在本地进行演习，研究职员还须要花大量的人力和韶光本钱投入到本地的数据标注和演习事情中。因此，在小眼探索团队中，80%以上均为研发职员。
现阶段，小眼探索拥有两种商业模式，一因此发卖纯硬件为主，包括打算平台模组和系统产品；二是若有新场景和新数据涌现，公司会重新对算法和模型进行优化升级，再进行做事收费，整体交付时长约为一周。
截至目前，小眼探索的产品已落地无人机、卫星等载体，涉及SAR成像运用、无人机巡检运用等，客户覆盖航天科技集团、航天科工集团、北方夜视集团、中航工业、国家电网公司等。
营收方面，今年公司营收估量超过1000万公民币，打算平台累计出货超600套。接下来，公司操持每年完成一轮融资，估量明年5月将完成5000万A轮融资，逐步到2025年完成打算平台和系统级产品的规模化培植，包括产线、厂房等，估量年产能约达5000套，营收规模5亿。
