为旌科技赵敏俊：AI的下半场，端侧才是中国的主场

7月18日下午，上海张江科学会堂，一场由观察者网、WAIC CONNECT主办，半导体行业观察协办的“重构算力”产业链接会准时开场。作为WAIC 2026的同期活动，会议把话题聚焦在AI算力供需两端的结构性变化。不过，当大多数讨论还围绕着云端大模型打转时，为旌科技副总裁赵敏俊的分享，把视角拽向了另一个方向——当生成式AI从数字世界走向物理世界，端侧算力将如何承接这场产业跃迁？

AI的下半场，是物理AI的时代

“人工智能的上半场，是生成式大模型驱动的数字世界智能革命。”赵敏俊在专访中开门见山。过去几年，产业目光几乎都集中在云端算力集群，线上数字场景的智能化需求是主要覆盖对象。但如今，全球AI产业正在经历一次历史性的范式跃迁——AI全面突破数字世界的边界，深度融入智能汽车、工业设备、服务机器人等万千实体终端，一个以实体智能为核心的物理AI时代正在开启。

云端算力虽然具备强大的通用计算能力，但天然存在网络延迟、断网受限、功耗约束、隐私风险等瓶颈，很难适配物理场景的规模化落地需求。端侧AI芯片并非云端算力的简单补充，而是智能能力落地物理世界的核心承载底座。这一产业规律在智能安防、无人机、智慧家庭、智能汽车、具身机器人五大核心赛道上，已经得到了充分的市场验证。

赵敏俊由此把端侧AI芯片定义为一条万亿级的黄金赛道，也是AI产业下半场最核心的增量入口。在这条赛道上，中国的优势可谓“得天独厚”——产业端，中国拥有全球最完整的终端硬件产业链，智能安防、智能汽车、消费电子、机器人、无人机等领域的核心产能与供应链全部扎根国内，下游应用场景丰富多元、客户生态成熟完善，天然具备端侧AI规模化落地的肥沃土壤；政策端，人工智能作为新质生产力的核心引擎，已经形成从国家顶层规划到地方落地扶持的完整政策体系，全力推动AI技术向实体终端、向实体经济深度赋能。

“这不止是一个规模可观的商业市场，更是国产芯片实现换道超车、筑牢实体经济智能底座、掌控物理AI时代产业核心话语权的战略窗口期。”赵敏俊的判断掷地有声。为旌科技自成立以来始终聚焦端侧AI芯片赛道，正是扎根这样的产业与政策沃土，以“视觉+AI”的核心技术承接时代需求，为物理AI时代打造自主可控的国产化端侧算力底座。

一个底座，两条产品线

在为旌的产品图谱里，智慧视觉系列瞄准智能安防、消费视觉、智慧家庭、无人机等视觉类智能化场景，智能驾驶系列面向L2+辅助驾驶，看似是两条节奏、标准与客户逻辑都截然不同的赛道。但赵敏俊介绍，两条产品线共享同一套ISP、NPU和工具链的底层架构——这是为旌从创立第一天起就确立的“视觉+AI”一体化技术路线。

在这个技术框架中，自研ISP图像引擎相当于机器感知物理世界的“眼睛”，原生NPU AI计算引擎则是信息处理的“大脑”。两大核心技术沉淀为统一的异构SoC平台化底座，可以快速衍生出适配不同终端的场景化方案，支撑智慧视觉、智能驾驶、机器人等多赛道的产品拓展。

安防和车规是两种截然不同的市场——一个迭代快、场景杂，一个门槛高、要求严。为什么智慧视觉端上百万片的出货经验，会对车规产品的打磨具备实质性帮助？赵敏俊的回答可以概括为一句话：这套共享的底层架构，让智慧视觉赛道的百万级量产经验绝非简单的跨界平移，而是帮车规产品提前跨越了芯片量产的鸿沟。

他把这种价值拆解为三重逻辑。首先是核心IP的前置验证——智慧视觉赛道需求迭代快、场景复杂度高，百万级出货相当于让自研ISP的成像稳定性、NPU的算力利用率、能效表现与长期运行可靠性，在行业头部客户处经过了一轮真实物理场景的全量压力测试。

车规产品因此无需从零打磨核心技术，只需在成熟IP的基础上完成车规级功能安全、可靠性等专项强化，规避掉相当一部分技术研发风险。其次是工程能力的全链沉淀——车规级芯片对量产一致性、长期可靠性、供应链稳定性的要求远高于消费级，而智慧视觉百万片出货过程中，团队已经沉淀出一套覆盖先进制程良率管控、全链条供应链管理、全链路品控体系和头部客户需求响应的完整量产交付能力，可以直接复用到车规产品线，缩短从研发到上车的周期。最后是平台复用带来的PPA平衡——模块化、平台化的底层架构，让车规产品线避免了从零投入的资源内耗，多产品线共享的供应链规模效应又进一步摊薄了生产与采购成本，最终落到产品端，就是在满足车规级性能与安全要求的前提下，实现性能、功耗与成本的极致平衡。

这套“统一底座+阶梯拓展”的模式，形成了一个正向循环——成熟赛道夯实基础、新赛道快速落地、需求反向迭代底座，既保障了当下的商业基本盘，也为长期的多场景拓展筑牢了底层技术壁垒。

为什么把智驾芯片瞄准15万元以下

国内智驾芯片赛道并不缺玩家，多数厂商都在争高算力、争高端车型。为旌选择把智能驾驶系列的目标客户锁定在15万元以下车型的L2+市场，在很多人看来是一个反常规的选择。

赵敏俊并不认为这是差异化避让的被动选择，而是基于产业趋势和自身技术底座做出的精准战略卡位。

首要的依据是市场空间。作为一家芯片公司，每次立项都要考虑目标市场的体量——只有足够量级的市场才能摊薄边际成本。15万元以下车型是中国乘用车市场的销量基本盘，占据近半数市场份额，体量远大于高端小众市场。行业数据显示，国内乘用车销量主力就集中在10-15万家用车型区间，15万元以下车型整体的智驾装配增速远超20万元以上高端车型。智驾能力正从高端选配下沉至入门车型标配，“智驾普惠”已经成为车企同价位竞争的硬性刚需，背后是万亿级的规模化市场空间。

第二重依据回到了技术架构本身。基于统一的“视觉+AI”异构SoC平台，高端智慧视觉的架构与入门级车规芯片天然适配，经过验证的IP可以复用，工艺选型也可以沿用同一制程。这让为旌不必像同行那样从零搭建车规芯片架构、重复造轮子——海量复杂场景打磨出的成熟技术，只需完成车规级专项强化即可落地，天然契合平价车型对“成熟可靠、高性价比”的核心诉求。

对芯片公司来说，选定市场只是第一步，还要读懂主机厂的选型逻辑。赵敏俊对不同价位段车企芯片选型的判断，也反映了为旌对产品定义的思考：高端车型的核心诉求是算力标杆与功能上限，主打城区NOA、多激光雷达融合等旗舰型功能，作为品牌技术高地与溢价卖点，主机厂对硬件成本敏感度较低，愿意为冗余算力、前沿功能支付溢价，选型逻辑是“追性能上限、撑品牌高度”；而15万元以下主流车型则是用户价值导向、体验优先，核心诉求是“功能够用、方案成熟、成本可控、交付稳定”，目标是把成熟好用的智驾做成同价位车型的差异化标配，主机厂对整车BOM成本有刚性约束，拒绝无效算力冗余，更看重芯片的能效比、功能适配性、量产可靠性与综合性价比，选型逻辑是“保用户体验、控综合成本、稳量产节奏”。

赵敏俊把这一取向总结为一句更具号召力的话——“智驾不应该是少数高端车的专属奢侈品，而应该走进千家万户”。在他看来，这既是物理AI时代产业落地的必然趋势，也是国产端侧芯片企业的核心价值所在。为旌瞄准的，并不是“低端市场”，而是智驾普及的最大公约数市场。

从“麒麟”到端侧SoC，创业要过的三道坎

为旌的核心团队来自海思，多数骨干全程参与过高端手机SoC的全流程研发。麒麟系列是全球顶级的手机SoC，也是端侧芯片领域技术密度最高、系统复杂度最高的品类之一。这段共同的技术履历既是为旌的创业基因，也让团队对端侧芯片的技术本质与产业规律有着与许多同行不同的底层认知。回望五年的创业历程，赵敏俊认为端侧SoC创业必须迈过三道核心门槛。

第一道是复杂系统研发的组织能力。先进端侧SoC是典型的超复杂系统工程，研发周期长、技术链路长，绝非单点技术突破就能做成，需要多职能团队的无缝协同，极其考验“兵团作战”的体系化能力，还要具备完整的先进制程设计与系统架构搭建经验，这对创业团队天然是一道高门槛。

第二道是从实验室到规模化量产的工程化能力——芯片流片成功只是万&里长征的第一步，要通过行业头部客户的严苛验证，实现百万级规模的稳定交付，还要打通供应链管控、良率爬坡、全链路品控体系搭建等一系列工程化环节，许多芯片创业公司最终都没能跨越“实验室样品到商业化量产”这条鸿沟。

第三道是碎片化场景下的长期成长能力——物理AI的一个核心特点就是场景极度分散、不同终端需求差异极大，如果单一场景就定制一款芯片，研发投入会无限拉高，根本无法形成规模效应；只有构建可跨场景复用的平台化架构，才能兼顾研发效率与成本优势，支撑企业长期的多赛道拓展。

在赵敏俊看来，团队的技术积累与组织基因让为旌快速跨过了前两道坎——成立五年就能推出产品并拿下头部客户的量产订单，筑牢了公司发展的基本盘；而应对第三道坎，为旌选择的是“统一底座+阶梯拓展”的平台化路线，把跨场景复用当作长期壁垒来建。

从创业第一天起，为旌就选择了一条难而正确的道路——不陷入内卷式价格战，坚定走中高端路线，一开始就锚定行业头部客户。头部客户的导入门槛极高，对产品竞争力、质量稳定性、交付能力的要求近乎苛刻，但恰恰是这种高标准，倒逼团队快速打磨技术、完善体系。这种战略选择的价值，如今体现在具体的商业成果上：智慧视觉芯片成功进入行业头部客户供应链，实现百万级大规模量产，并在量产导入首年就拿到了大客户颁发的优秀供应商奖项；智能驾驶芯片则已经在头部主机厂车型上量产，并持续突破更多主机厂客户。下一步，为旌还将拓展到机器人领域，全面构建物理AI时代端侧芯片的坚实底座。

“我们不再是单一品类的芯片设计团队，而是真正迎合AI产业从云端走向物理终端的大趋势，搭建起具备长期壁垒的全域端侧算力平台。”赵敏俊表示，这也是他真正笃定“这条路走对了”的时刻。

结语

从“WAIC「重构算力」”活动现场的议程设计来看，训练推理转型、国产算力生态、HBM/CPO先进硬件、万卡集群调度、智算新基建全链路成本测算，几乎每一个议题都指向同一个命题：算力供需之间的结构性重构。而当云端算力的重构走到一定深度，端侧算力的重构同样是一个绕不开的环节。为旌科技代表的路径给出的判断很清晰：物理AI时代的胜负手，未必只在云端算力的峰值，也可能藏在千家万户的入门车型里、每一台安防摄像头里、每一台家用机器人里。这条从麒麟基因中长出的端侧算力路线，能否在国产芯片“换道超车”的窗口期跑出属于中国的端侧SoC龙头，将是产业界接下来数年最值得关注的看点之一。