时维感知完成数千万元天使轮融资

9月23日，张通社获悉，时维感知（杭州）科技有限公司（简称：时维感知）完成数千万元天使轮融资，投资方包括奇绩创坛、零以创投和鹏晨投资。本轮融资将用于神经形态感知与计算系统的研发推进及产业化验证。

时维感知成立于2025年5月，位于杭州市，是一家面向端侧智能场景、研发神经形态感知与计算系统的科技公司。公司以自研神经形态芯片和类脑神经网络模型为技术基础，探索构建覆盖“感知—决策—执行”的全链路仿生机器神经系统，为具身硬件及其他端侧智能设备提供兼具低功耗、低时延与环境适应能力的信息处理底座。

当前，大模型依赖海量矩阵运算与密集参数调用，强大的AI能力大多困于云端数据中心；当AI从数字世界走向物理世界，现实中的智能交互不仅要求模型“想得明白”，更要求系统能够实时感知、快速决策并及时响应。端侧设备受限于电池续航、散热空间与极小的硬件体积，既无法承受传统计算架构下高频采样与海量数据搬运带来的功耗负担，也难以仅靠高延迟的网络调用来满足毫秒级动作响应的刚需。时维感知认为，真正的端侧AI必须在芯片设计、传感器机制、算法网络与系统架构之间展开深度的底层协同重构。

技术路线上，时维感知从生物神经系统的高效信息处理机制中提取工程灵感。与传统架构不同，生物神经系统具备天然的“事件驱动”与“稀疏激活”特性，外界刺激发生变化时，神经元才会产生脉冲并传递信息。基于此，公司通过自研的神经形态底层架构，将信息的传递与处理转化为离散的异步神经脉冲，实现“无事件不计算”，将静态背景下的动态功耗降至近乎为零；同时，在芯片微架构上进行高度并行的分布式设计与存储路由优化，缓解传统算力芯片中频繁读写外部存储导致的“内存墙”高耗能问题。在此基础上，公司进一步将神经形态技术由单点芯片能力向系统级架构延伸，将仿生机制贯穿“感知—决策—执行”的完整闭环。

围绕神经形态计算从实验室走向可部署端侧系统的难题，时维感知从硬件、模型与系统三个层面协同布局：硬件层面研发神经形态感知芯片，实现感知信号的脉冲化编码；模型层面以自研脉冲神经网络架构为核心，使信息通过离散脉冲及其时间关系进行表达和计算；系统层面打通感知、决策与执行链路，降低不同模块之间的数据转换、传输与协同成本。目前，公司已完成首次流片，脉冲编码芯片ASC-01已顺利完成封装、点亮及测试全流程。

团队方面，时维感知核心团队成员来自剑桥大学、新加坡国立大学和浙江大学，研究方向覆盖AI传感、脉冲神经网络等前沿领域；骨干成员还包括来自海康威视、迈瑞医疗等企业的资深工程师，具备芯片设计、算法研发、软硬件适配及系统集成的产业实战经验（团队构成为公司口径，创始人张子尧为海归创业者。

随着具身智能机器人、可穿戴设备及各类泛自主智能端侧设备的增长，产业界对于低功耗端侧部署、低延迟实时决策和本地安全闭环控制的刚性需求将不断上升。完成天使轮融资后，公司下一阶段将持续突破神经形态计算的关键技术指标，并将这一新型计算范式转化为各行业稳定、可部署、可复制的底层智能基础设施，进一步打开端侧仿生智能的应用空间。