能耗砍掉九成，南大这块芯片，让机器人看得不再费劲_电池问答

创始人

2026-08-21 19:17:22

0次

出品 | 搜狐财经—天机制造局

文案、剪辑 | 张子豪

或许所有人都搞错了AI机器人耗电的真相！

8月19日，南京大学缪峰、梁世军团队联合新加坡国立大学，在《自然·传感》发布全新智能视觉芯片—“光语芯”，直指AI机器人一个长期被忽视的耗电黑洞：机器人的“眼睛”。

很多人以为机器人费电全是算力太强导致。事实却是，摄像头采集数百万像素原始画面，传输、缓存、解码、预处理，整套视觉数据流会消耗大量功耗。跑轻量化AI模型时，视觉链路功耗甚至超过模型推理本身。

可当下整个AI赛道，都在扎堆堆算力、优化机器人肢体性能，视觉感知的功耗短板一直无人重视。

传统AI视觉流程繁琐耗电，拍照、传图、切块、翻译词元、输入大模型，五六道中转工序层层耗电。

而光语芯直接砍掉所有冗余环节，光线射入芯片的瞬间，就能完成物理词元转换，无需外传原始图像，直接输出大模型可读懂的语义信息，实现感光即编码。

实测数据极具竞争力：光语芯识别准确率达87.3%，基本追平传统软件算法水平，在精度无损耗的前提下，将核心词元化环节能耗降至传统方案的十分之一。

这项技术对人形机器人意义重大。目前量产机器人均需搭载笨重的外置算力盒，功耗高、续航差。依托光语芯的端内编码能力，机器人可大幅精简外置算力模块，实现机身减重、功耗骤降、续航翻倍。

不过该技术目前仍是实验室原型，尚未超越传统方案，材料工艺、量产可靠性仍有诸多难关待突破。

但在全行业卷算力与肢体的当下，南大团队深耕底层视觉感知的差异化赛道，有望成为拉开下一代机器人技术代差的关键。这步破局之棋，你怎么看？

机器人视觉外置技术传统军团队模型芯片数据流能耗功耗天机制造局光语芯南大