物理AI感知层成为关键环节 - 人工智能下一阶段的重要方向是由数字世界向物理世界延伸，感知能力成为连接AI与真实环境的关键环节 [1][2] - 传统大型测量仪器存在体积大、速度慢、成本高等问题，AI模型训练对高质量物理数据的需求快速增长，仪器数据产出能力与实际需求存在差距 [2] - 面向物理世界的新型感知技术需向小型化、低延时、低成本和多维实时感知方向发展，以支撑AI与现实环境深度交互 [2] 芯视界核心技术：量子点光谱传感芯片 - 芯视界以量子点光谱传感技术为核心，该技术于2015年在《Nature》主刊发表 [3] - 量子点是2023年诺贝尔化学奖涉及的重要技术成果，半导体晶体加工至纳米尺度后光电和物理化学性质呈现高度可调特征 [3] - 公司将不同量子点材料制成微米尺度光学单元，集成到最小仅1平方毫米的芯片上，实现传统大型光谱检测仪器的部分检测功能 [3] - 核心创新在于从原理层面利用光的粒子性解析光谱信息，突破传统光谱技术依靠光的波动性进行干涉分光的技术路径 [3] 技术产业化进展与落地应用 - 团队从十年前开始自主搭建全流程智能研发体系，以精准调控研发和生产流程 [4] - 水系统是量子点光谱传感技术率先落地的重要领域，水系统涉及物理、化学和生物等多重变化，运行环境复杂 [4] - 在国家“十五五”规划“六张网”建设中，水网与信息网、智能网、电力网等共同构成基础设施体系 [4] - 芯视界水系统感知体系已覆盖全国二十余个省市，与多家中央企业、国有企业合作 [4] - 应用涵盖医疗检测、地下管网监测、水文水利泥沙监测及城市供水全链条监测，服务于南水北调、长江大保护等重大工程 [4] 感算智一体化与场景延伸 - 芯视界正推进感知、算力与模型深度融合的“感算智一体化”体系建设，通过云、边、端协同满足功耗、成本和数据分层保护需求 [5] - 公司计划将政务端积累的技术能力向产业端和消费端延伸，拓展至大健康、农业、环境监测、自然灾害预警和疾病诊断等领域 [5] - 探索嗅觉、味觉等更多维度的感知能力，构建覆盖液体、气体和固体的物质感知网络 [5] - 在具身智能领域，量子感知技术有望为机器人提供理解物质世界的“味觉”和“嗅觉” [5] - 在商业航天领域，相关技术可用于构建自主可控的深空探测感知方案 [5] 物理AI感知基础设施属性 - 市场逐渐认识到，感知既是AI理解物理世界的重要前提，也是获取稀缺物理数据的入口 [7] - 芯视界以量子传感技术为基础，围绕AI理解真实世界的需求，持续完善芯片、算法、设备和数据平台布局 [7] - 公司是国家级专精特新重点“小巨人”企业，正推动技术研发、产业应用与资本支持形成良性循环 [7] - 芯视界不仅是一家技术公司，也具有数据平台和基础设施属性，通过感知设备规模化部署积累的物质数据，将成为训练物理AI和世界模型的重要资源 [7]