公司概况 - 松延动力（Noetix Robotics）成立于2023年9月15日，专注于通用人工智能本体、机器人仿生及具身操作系统研发[7] - 公司现有员工50余人，研发团队占比超85%，核心成员来自清华大学、浙江大学等知名院校[9] - 已完成5轮累计约2亿元融资，北京机器人产业发展投资基金为第一大外部股东（持股9.2479%）[10][12] 产品与技术 - 核心产品N2人形机器人售价3.99万元起，重30kg，具备18个自由度，可实现3.5m/s奔跑、连续后空翻等高爆发运动[4][6] - 产品矩阵覆盖双足行走、仿生交互、上肢操作等领域，包括Dora陪护机器人、N系列科研机器人、仿生人脸设备Hobbs等[13] - 核心技术为多自由度硬件本体、深度强化学习及多模态交互大模型，与虚拟动点合作建立"具身智能机器人联合实验室"[15][16] 商业化进展 - 已获数千万元订单，主要来自科研教育领域，计划2025年交付近千台[16] - 当前人形机器人订单超600台，仿生人脸订单数百台，预计量产交付后将实现现金流转正[18] - 与天宁经开区合作建设汽车零部件产业园量产基地，预计6月投产[18] 行业定位 - 通过半程马拉松赛事出圈，成为2025年第三家引发市场关注的人形机器人企业[2] - 采取ToG/ToB优先策略，从科研教育场景切入，逐步向家庭场景延伸[20] - 创始人提出3.99万元定价仍具盈利空间，强调成本控制与运动性能差异化优势[18] 团队背景 - 创始团队均为90后，包括清华大学博士姜哲源、伦敦大学硕士张世璞等顶尖人才[11] - 联合创始人胡晨旭在AI模型训练领域有深厚积累，算法副总裁崔文昊曾任职达闼科技[11] - 公司为北京未来星科创业投资中心首个直投项目，获金沙江创投等多家机构投资[12]

先进的逻辑技术 - 台积电推出全球最先进的2纳米CMOS逻辑平台N2，采用GAA纳米片晶体管，芯片密度增加1.15倍，速度提升15%，功耗降低30% [4] - 英特尔展示栅极长度6纳米、接触式多晶硅间距45纳米的RibbonFET CMOS晶体管，电子迁移率在硅厚度低于3纳米前不会下降 [6][7] - 台积电展示48纳米栅极间距全功能单片CFET反相器，n型和p型器件均具有74-76mV/V的良好亚阈值斜率 [11][13] - 北京大学团队构建100纳米栅长A-CNT MOSFET，饱和通态电流2.45mA/μm，峰值跨导3.7mS/μm，非本征截止频率302GHz [17][19] 存储器技术 - Kioxia团队开发新型4F2 DRAM，采用GAA IGZO垂直沟道晶体管，导通电流超过15μA/单元，关断电流1aA/单元 [27][29] - IMEC研究发现使用贫铟薄膜和限制工作波形占空比可缓解IGZO TFT阈值电压不稳定性 [33][35] - 台湾大学团队构建具有β-W电极的MFM电容器，与HZO表现出2.9%晶格失配度，实现无疲劳耐久性 [38][40] 内存计算 - 清华大学团队开发首款基于金属氧化物CFET的3D集成芯片，与2D CIM电路相比面积、延迟和能耗分别降低55.1%、24.8%和44.9% [41][43] - 3D FeNAND阵列将模拟CIM密度提高4,000倍，计算效率比2D阵列高1,000倍，MAC运算准确率达87.8% [45][47] 高频和功率器件 - 英特尔在300毫米GaN-on-TRSOI衬底上制造GaN MOSHEMT射频晶体管，截止频率fT=190GHz，fMAX=532GHz [47][49] - 弗吉尼亚理工大学团队构建横向Ga2O3 JFET，击穿电压超过10kV，导通电阻703mΩ·cm2，可在250℃下工作 [51][54] 传感与成像 - 首尔国立大学团队开发集成气体、气压和温度传感的智能多模设备，气体检测准确率97.8% [57][59] - 索尼实现单个芯片同时获取RGB图像和测距信息，采用1.0μm拜耳像素和4.0μm测距像素 [60][61] - 台湾清华大学团队构建双换能间隙CMOS-MEMS CMUT阵列，超声发射效率16.7kPa/V/mm²，接收灵敏度57mV/kPa [65][66] 多元化主题 - 三星通过计算机建模从3,888种硫族化物组合中筛选出18种候选材料用于SOM应用 [70][72] - DeepSim公司开发AI加速的多尺度原子到电路热模拟流程，可在10分钟内完成RISC-V内核纳米级温度预测 [72][73]

先进的逻辑技术 - 纳米片晶体管和3D互补场效应晶体管(CFET)是延续摩尔定律的关键技术，纳米片架构比FinFET具有更好的静电控制、更高驱动电流和可变宽度，CFET通过堆叠n-FET和p-FET使晶体管密度翻倍[3] - 台积电发布2纳米CMOS逻辑平台(N2)，采用GAA纳米片晶体管，芯片密度比3纳米平台(N3)增加1.15倍，速度提升15%同时功耗降低30%，计划2025年下半年量产[3][4] - 英特尔展示栅极长度6纳米、接触式多晶硅间距45纳米的RibbonFET晶体管，电子迁移率在硅厚度低于3纳米前不会下降，研究表明3纳米是RibbonFET的实际缩放极限[8][9] - 台积电构建业界首个48纳米栅极间距的全功能CFET反相器，采用背面接触技术，n型和p型器件均具有74-76mV/V的亚阈值斜率，为未来逻辑技术微缩铺平道路[14][15] 新兴逻辑器件材料 - 北京大学团队采用高密度定向碳纳米管阵列构建100纳米栅长MOSFET，创下2.45mA/μm饱和通态电流和302GHz截止频率的纪录，性能超过硅平面FET[23][25] - 使用钌源漏接触的WSe2 PMOS器件实现156mV/dec亚阈值斜率和132μA/μm漏极电流，展示二维材料在下一代电子器件中的潜力[31][33] 存储器技术突破 - Kioxia团队开发新型4F2 DRAM，采用GAA IGZO垂直沟道晶体管，导通电流超过15μA/单元，关断电流低至1aA/单元，成功构建275Mbit阵列展示高密度潜力[33][35] - IMEC研究发现IGZO TFT阈值电压不稳定性可通过贫铟薄膜和限制工作波形占空比缓解，为未来DRAM可靠性提升提供解决方案[39][41] - 台湾大学团队开发具有β-W电极的金属-铁电-金属电容器，与HZO材料配合实现无疲劳耐久性，为高性能存储器开辟道路[44][45] 内存计算创新 - 清华大学团队开发首款基于金属氧化物CFET的3D集成芯片，包含Si-CMOS逻辑层、RRAM层和OS-CFET层，与2D方案相比面积减少55.1%，延迟降低24.8%，能耗下降44.9%[48][50] - 3D FeNAND阵列将模拟内存计算密度提升4000倍，计算效率比2D阵列高1000倍，在边缘计算应用中实现87.8%准确率的乘法累加运算[50][52] 高频与功率器件 - 英特尔在300毫米GaN-on-TRSOI衬底上制造高性能GaN MOSHEMT晶体管，实现190GHz截止频率和532GHz最大振荡频率，推动6G通信发展[54][56] - 弗吉尼亚理工大学团队开发横向Ga2O3结栅场效应晶体管，击穿电压超过10kV，导通电阻低至703mΩ·cm2，首次展示250℃工作和3kV可靠性数据[58][59] 传感与成像技术 - 首尔国立大学开发集成气体、气压和温度传感的智能多模设备，利用内存计算实现97.8%气体检测准确率[65][67] - 索尼实现单芯片集成RGB像素和近红外测距像素，采用1.0μm拜耳像素和4.0μm测距像素，无视差获取高分辨率图像和深度信息[68][69] - 台湾清华大学团队开发双换能间隙CMOS-MEMS CMUT阵列，实现16.7kPa/V/mm²超声发射效率和57mV/kPa接收灵敏度[73][74] 研发方法创新 - 三星通过计算机建模从3888种硫族化物组合中筛选18种候选材料，加速仅选择器存储器技术开发[78][79] - DeepSim公司开发AI加速的多尺度热模拟流程，可在10分钟内完成从原子到电路级别的温度预测，解决2D/3D IC热管理挑战[81][82]