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由云端GPU厂商向下做端侧产品，核心优势来自架构同源：把成熟通用GPU架构与全套软件工具链下沉至端侧，摆脱传统端侧硬件的工具链短板；打通“云端训练、端侧部署、云端复判”的业务闭环，保障云端、端侧模型精度对齐，避免端侧成为算力孤岛。 工博会现场，天数智芯同步展出彤央端侧系列算力产品。智铠系列承担云端、边缘推理任务；全新彤央系列以算力模组、算力终端形态落地，服务具身智能、物理AI、本地离线数据审核等多样化场景。例如彤央TY1200算力终端，可离线运行大模型，完成投资材料分析、合同审核等数据敏感业务；也可以作为具身智能设备的“外挂大脑”，为物理AI提供本地实时推理能力。 依托“通用GPU+自研软件栈”底座，天数智芯已经在众多行业形成落地案例：工业领域完成时序大模型训练微调与大模型推理部署，赋能工艺优化；金融行业支撑多模态大模型、蒙特卡洛模拟、金融估值计算；能源矿业实现物探全流程千卡级部署、智慧矿山视频智能分析；城市治理完成交通长尾事件识别、园区存量摄像头智能巡检；医疗场景对接医院业务系统，落地病历质控、医保审核、ICU辅助决策等。 04 超节点下半场：从拼卡数到拼使用价值 回看这一年的超节点

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核心控制域的技术资格； 同时拿下TISAX AL3汽车信息安全最高等级认证。 行业层面，全球RISC-V SoC出货量2025年约69亿颗、渗透率突破25%，预计2030年达162亿颗；弗若斯特沙利文预计，中国RISC-V主控芯片市场将从2025年的377亿元增至2030年的2194亿元。 从招股书中可以看出奕斯伟计算的增长逻辑：人机交互是稳定发展的基本盘，具身智能是放量曲线，边缘计算与智算中心AI芯片则是更远期的第三曲线。这条曲线的想象力在于：RISC-V开源开放、模块化、可扩展的架构属性，天然适配从终端、边缘到云端的算力光谱——在AI浪潮中，RISC-V正被视作x86与Arm之外的“计算架构第三极”，而这正是奕斯伟第三曲线的立足点。 第三曲线的产品与场景拼图，正在陆续落地： 这条曲线眼下的收入贡献仍然有限，却是估值叙事的关键一环：当算力需求从云端向边缘扩散、智算中心与具身智能成为新的产业主题，“RISC-V+AI”给了奕斯伟计算一个从消费电子芯片厂商跨入AI算力赛道的跳板；而上市之后更充裕的研发弹药，将决定这条曲线从“先手棋”走向“胜负手”的速度。 技术沉淀：三年研发投入约38亿元

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行业中位数，仍差数倍。9月10日DeepSeek宣布降价当天，智谱、MiniMax股价双双应声下挫。与此同时，智谱MARR已达16亿美元、API收入占比86.5%，MiniMax服务超200万企业客户。格局基本定型，后来者继续卷价格几乎没有胜算。 于是，大模型公司开始寻找新的叙事出口。印奇将“AI+物理终端”定义为通往AGI的核心路径，把模型装进手机、汽车、具身智能、IoT四大终端场景。每个场景都足够大，但阶跃仍走在一条相对艰难的道路上。 硬件是重投入、长周期、低毛利的生意，手机行业千万级出货量才能摊薄研发和供应链成本。阶跃没有自有零售渠道，没有C端品牌运营经验，STEPX Neo整机由ODM代工，阶跃仅负责系统与模型适配。 对比已经上市的智谱和MiniMax，阶跃尚未对外披露可对标的开发者规模；对比华为、小米深耕消费电子十余年，阶跃的硬件实操能力尚存短板。媒体透露，终端领域多位资深从业者曾试图劝阻阶跃自研手机，核心顾虑正是跨赛道研发、供应链、品控风险极高。 更深层问题在于，大模型行业的定价逻辑正在从模型能力转向落地和收入，资本市场也不再愿意为刷榜的大模型买单。 MiniMax上市后经

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之外，我看到字节更大的棋局 Tim 的演示里，最有分量的不是造世界，也不是任意门，而是最后两条：让机器人在虚拟世界里学会操作，包括自动驾驶；戴上VR眼镜，让医生这样的职业模拟学习。这两条，把世界模型从娱乐拉进了生产力。 草蛇灰线，字节在这条线上的布局，比外界看到的早。 早在2025年10月，字节Seed团队发布 Seed3D 1.0，在当时看来，世界模拟器对具身智能至关重要，能为机器人训练提供复杂场景模拟和高质量合成数据，生成的3D模型能无缝导入Isaac Sim等仿真引擎。 而且，英伟达已经把这条路趟出来了，Cosmos 3正在给Agile Robots、理想汽车等公司生成动作数据，让机器人和自动驾驶先在仿真世界里摔十万次再出门。字节没有公开对标英伟达，但Seed3D的定位说明它想清楚了：世界模型的价值不在生成好看的视频，在生成可交互、可训练的世界。 这也解释了Pico的位置。VR 行业降温后，Pico一度被认为边缘化，但字节没扔掉它。PICO Space Pro原计划9月发布，推迟到第四季度，理由是软件体验升级。当世界模型把渲染放到云端，头显就不用堆本地算力，硬件门槛被压下来，竞争

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变量与70多个机电单元，让一只手拿起勺子、解开纽扣，或者操作真实世界里的设备。 大脑、本体、数据与执行系统之间，任何一个环节没有形成有效交互，都很难落地。 这也是Sharpa与当前一批“大脑公司”最根本的分歧。李一帆并不认为，只做模型就能做出真正可用的机器人。如果只做大脑能够解决问题，Sharpa没有必要进入本体，更没有必要从灵巧手一路做到整机。 但在当下的具身智能市场，声称自己做“大脑”，显然更容易获得高估值。但李一帆却不愿意为了融资，给Sharpa贴上一个更受欢迎的标签。 作为一名经历过周期的连续创业者，李一帆对泡沫时刻保持警惕。在他看来，所有看起来轻易得到的东西，最后都要付出代价。 “出来混都是要还的。”他说。 以下为虎嗅和Sharpa联合创始人李一帆的独家精选对话： Sharpa其实不是一家灵巧手公司 虎嗅：外界会把Sharpa看成是一家灵巧手公司，但你似乎不认同？ 李一帆：这个核心原因确实是我们手做的最好。但这不太准确。按上一代具身创业说法，我们是一家做大脑的公司。 虎嗅：那么要怎样才能判断一家公司的“大脑”做得好不好？ 李一帆：先抛开各家的宣传口径，我们实际有没有看到足够好

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理、研究助理和实验室助理、药物研发，如今到处都有智能体。” IT之家从原报道获悉，黄仁勋看到合作伙伴 Humanoid 的机器人后认为，OpenClaw 是“首个真正可信的智能体运行框架”。他认为 OpenClaw 就像外骨骼的大语言模型，应用在机器人领域可能带来许多好处。 他说道：“OpenClaw 刚推出时，我就觉得它是非常出色的数字机器人系统。它有点像具身智能，本质是为 LLM 提供了实时运行框架。电机、关节、车轮和机械臂都只是工具，最终要由电脑运行的智能体操控。” “这种情况与互联网早期很相似。当时浏览器并未与计算机隔离，用户访问网站时，这些 Web 页面可能会下载应用程序，并获得对底层硬件的完全控制权，而且还会向用户的电脑推送它所说的「特殊软件包」。” “最显而易见的解决方法就是建立容器，也就是隔离层，本质上是在操作系统内部再运行一个 OS。因此我们开发了 OpenShell 系统。当你开发一个自主系统时，首先应该假设任何对象都不可信，仅授予最低权限。例如你让一个自主系统做煎蛋，就没必要给它电锯，它只需要一口煎锅。” 关于 AI 智能体失控的论调，黄仁勋比较乐观，他认为权限管

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片设计与算法、伺服控制与传感、电磁设计与材料四大技术方向，同时配套系统工程与集成、精密制造与工艺、质量验证与量产相关能力。 针对物理AI“数据底座”，禾赛则推出了Kosmo三维世界数据引擎。 “当前，物理AI缺的不是数据，而是真实世界数据，这已成为行业发展的最大瓶颈。”禾赛科技联合创始人、CTO向少卿表示。 14日，禾赛正式发布了Kosmo以及8K超高清AI空间相机Kosmo One与AI驱动的云平台Kosmo World，并与银河通用机器人、原力灵机签订了战略合作，还同步展示了与迪士尼旗下皮克斯工作室、高德等合作的案例。 向少卿介绍，“二维图片和视频缺少深度、位姿与真实空间关系；纯仿真数据难以完整还原材质、摩擦、形变等复杂物理规律；真机遥操作数据足够真实，却成本高、效率低、难以规模化——高质量、大规模、低成本，长期构成具身智能数据的‘不可能三角’。Kosmo要做的，正是让高质量、可规模化的真实世界三维数据，成为物理AI与内容创作的基础设施。”责任编辑：李跃群图片编辑：陈飞燕校对：张艳澎湃新闻报料：021-962866澎湃新闻，未经授权不得转载+1收藏我要举报 禾赛科技 李一帆查看更多

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数据。同时，配套的自研数据处理平台，可将人类数据转化为面向机器人学习的多模态训练数据。 SeePhys Hub 是团队沿着 EgoTouch、TouchAnything、TouchWorld 技术路线推出的首款工程化产品，将此前在触觉数据与模型上的研究积累，转化为一套融合视觉、双手触觉与全身运动信息的可穿戴采集系统。 采集方式由繁到简，关键交互信息仍需补齐 具身智能究竟需要多少数据？已有研究者提出一亿小时 Ego 数据的估计。 当然，扩大采集规模，为覆盖更多场景与操作提供了可能。但采集时长并不直接等于学习收益，数据质量、与机器人任务的匹配程度，以及训练方式，同样影响最终效果。 破晓希望验证的是：在视觉之外，同步记录全身运动与触觉，更完整地呈现身体如何协同、手与物体如何接触，能否提高每小时数据的学习价值，让百万小时量级的全模态数据支撑预期的泛化能力？ 日常生活中，许多任务都需要身体移动与双手操作持续配合。以铺床为例，人需要抓住被角、抬臂展开被子，再沿床边移动、拉平褶皱。身体位置决定双手能触及哪里，抓握位置与力度则影响布料如何展开。以视觉为主的 Ego 采集能记录眼前的操作，却难以完整捕捉

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21面向科研开发、工业验证与服务探索，支持具体任务中的动作设计、策略研究与适配验证。 科研开发：聚焦多指协同、物品姿态调整与接触受力，探索不同手指分工、动作组合与力度调节方式，通过真机实验比较操作策略的执行表现。 工业验证：围绕工具拿取、连接器插接等任务，在具体操作流程中验证抓握方式、接触位置与操作步骤的适配性，为后续应用开发积累实验依据。 服务探索：围绕不同包装和不同摆放姿态的物品，开展取放、递送与连续动作衔接研究，探索物品差异和姿态变化对操作策略的影响。 NOVA21的发布，进一步丰富了万拿机器人面向科研与开发的灵巧手产品布局，也体现了公司从核心部件研发到整手产品设计的技术协同能力。聚焦具身智能灵巧操作核心能力与产业化解决方案，万拿机器人将持续完善涵盖核心执行器、仿生灵巧手、操作算法与场景化解决方案的产品与技术体系，以真实需求牵引产品与算法迭代，在具体任务中验证性能、改进策略，不断提升灵巧操作能力。 面向未来，万拿机器人期待携手科研团队、机器人开发者与生态伙伴，围绕具体任务开展研究与验证，推动灵巧操作从研发验证走向更广泛的实际应用，让机器人在更多真实场景中大有可为。 雷峰网 雷峰网

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[[大疆系创业者已成为当前资本市场最受追捧的硬件创业群体，投资机构在深圳大疆总部附近蹲点抢投，背后是资本市场愿意为一家巨头的组织文化、人才梯队和创业方法论买单。 要点 1. 大疆已成硬件领域“黄埔军校” 自2017年起，大疆经历两波离职潮（2017-2020年因发展瓶颈与反腐，2025年因具身智能浪潮），仅去年就有17家大疆系创业公司获融资，宇树科技与拓竹的成功更强化了“大疆出品”在资本市场的号召力。 2. 大疆系创业者倾向抱团作战 这类创业者普遍组成覆盖软件、硬件、供应链的完整创始团队，例如拓竹的核心成员来自大疆消费级无人机、系统工程、云台等多个部门，这种组团模式降低了创业风险，也延续了大疆的工程师文化。 3. 产品路径为“技术极致→可用性→商业成功” 大疆系公司遵循大疆验证过的逻辑，即技术不成熟不做产品，将复杂场景简化为普通人易用的成熟硬件。拓竹以此将消费级3D打印拉到准工业级，迅速占据全球近30%市场份额。 4. 人才汰换是大疆管理哲学的一部分 大疆认为公司已有汪滔式的强人，难以容纳过多有独立野心的创业型人才，因此在业务收缩时主动输出人才，同时吸纳管理型、守成型员工补位，保证了公

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mputing Hyper Memory Cube）。 该基座通过多层3D DRAM与计算层垂直堆叠，依托TSV垂直互联构建高密度数据通路，结合原生FP4浮点数字存算一体提升算力密度，并以Chiplet高速互联支持多Stack扩展。 ▲3D-cHMC高宽带AI推理计算基座解析图（图源思敏威） 围绕3D-cHMC基座，思敏威正推进智能终端、端侧智能、算力网络、具身智能四条产品线布局。 智能终端方向，该公司基于历经6年、数十次流片验证的全数字SRAM存算一体技术，以计算IP或轻量化芯片形态适配可穿戴、智能音频及AIoT终端，相关技术已进入头部终端客户的定制开发阶段。 ▲智能终端方向产品布局（图源思敏威） 端侧智能方向，思敏威推进CPU主控与3D-HPU异构推理方案，面向AI PC、AI Box、AI NAS等本地大模型场景，宣称可在设备功耗与空间约束下实现每秒1000个token的推理性能。 ▲端侧智能方向产品布局（图源思敏威） 算力网络方向，该公司围绕Prefill-Decode分离、Attention-FFN分离，构建3D-HPU与XPU等其他AI计算单元协同的异构推理体系，面向企业私

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拓展AI计算服务器业务的重要实质性进展，头部客户的深度绑定及大额订单有利于公司盈利业务的重构，有助于长期带动公司相关业务收入增长及盈利水平的提升，并持续完善面向AI计算的产品与方案布局。 根据2026年中期报告，2026年上半年，黑芝麻智能营收为4.59亿元，同比增长81.3%，共实现芯片出货超过6亿颗，期内亏损为7.70亿元，研发费用为0.74亿元。 其中具身智能及解决方案收入达4718万元，成为该集团第二增长曲线。 该公司正在加快推进华山A2000辅助驾驶算力平台在东风、宇通、奇瑞等多家主流主机厂的定点量产工作，华山A2000芯片将于下半年进入量产阶段。 其舱驾一体芯片平台武当C1200系列预计在下半年有望迎来大批量装车交付。 具身智能方面，黑芝麻智能自研SesameX多维具身智能计算平台，覆盖48TOPS至近700TOPS算力需求。 黑芝麻智能还完成了对广东珠海端侧AI SoC芯片公司亿智电子的收购。亿智电子在2026年上半年营收为1.65亿元，较去年同期显著改善。 3亿元新销售合同的签署，对黑芝麻智能具有多重战略意义。 商业层面，新合作将有效拓宽公司收入场景与客户边界，优化业务

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前是切入工业市场的关键窗口期。传统工业方案AI能力薄弱，而Agentic AI、Physical AI 带来新场景、新工作流，对高算力平台产生新需求，同时相关技术尚处在早期。此芯平台算力强劲且接口丰富，客户选用后可以享受工业市场长周期长尾红利，利于初创企业切入工业赛道。因此，此芯科技将“工业智能”列为端边云AI产品方案的核心场景之一，与智能终端、边缘云协同、具身智能等方向并列布局。 此芯科技在展区内展出了工业OT控制、智能视觉、实时控制、质检、边缘计算等方面与产业链伙伴共建的成果，产业链协同效应持续显现。公司表示，将以AIOT工业边缘底座、质检与智能视觉的规模化复制为基盘，以具身智能为增长引擎，持续深化与产业链伙伴的共建，让低功耗、高能效的边缘智能算力成为新型工业化落地的重要底座。 瑞芯微围绕工业AI、机器人、工业视觉及工业控制四大方向设置七大展区，联合生态伙伴展出整套方案实物，现场有工业AI巡检、生产缺陷检测、SOP产线合规检测、灵巧手及RK1828 VLA端侧机器人动作策略大模型等多套实景演示。 瑞芯微AI生态负责人杨凯表示，工业装备服役周期长，但大模型与机器视觉算法迭代快，近乎按

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调试机器人、写代码、做二次开发，或者放在家里当作科技摆件、拍摄短视频素材。在玩家社群，大家交流的话题，大多集中在动作编程、步态调参、模型部署，很少讨论如何让机器人承担家庭劳动。 这就形成了一个有趣的市场现实：产品价格已经下探到部分消费者可承受区间，产品形态是人类期待的人形，但是产品能力，和普通人心中的家用帮手完全错位。用户买到的，是一台可以行走、表演、对话的具身智能硬件；行业宣传里描绘的家庭劳动者，至今仍然停留在概念与演示视频。 卖的不是工具，是未来 既然现在的产品远谈不上实用，厂商为什么急着推向市场？ 答案是“占位”。 当前几乎所有消费级人形机器人的商业化逻辑，都不是卖工具，而是抢用户、抢数据、抢生态位。“谁先抢到用户和数据，谁就赢下一轮”——这是行业里的共识。数据飞轮的逻辑很清晰：越多的用户使用，产生越多的真实场景数据，模型迭代越快，产品越成熟，然后吸引更多用户。 图片来源：普华永道 东方财富证券预测，2026年国内表演机器人租赁市场规模将突破百亿元。租赁市场反而成了当下最清晰的商业闭环。而普华永道在《2026年智能机器人产业发展白皮书》中给出了一个更冷静的判断：人形机器人的核心价

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【编者按】作为半导体行业的年度标杆盛会，第八届IC风云榜立足产业技术迭代与国产替代的关键窗口期。本届榜单全新升级，设置70项重磅大奖，覆盖AI、具身智能、智能汽车等八大核心领域，并新增优化多项特色奖项。评委会由百余家半导体投资联盟单位及500+行业CEO组成，获奖名单将在2027半导体投资年会盛典揭晓，全力挖掘产业标杆、树立行业创新典范。 【候选企业】英伟芯（上海）科技有限公司（简称“英伟芯”） 【候选奖项】年度科创青锋领袖奖 【候选人】英伟芯创始人 聂辉 随着AI智算中心算力需求爆发式增长，高速光互连技术正成为突破数据传输瓶颈的关键支撑。在这一前沿领域，英伟芯作为一家面向新一代AI智算中心、专注高速光互连领域的全球化光电集成高科技企业，正以深厚的技术积累和前瞻性产业布局，为行业提供从芯片到光引擎的全栈产品和解决方案。 英伟芯核心依托硅光、先进封装与光电融合异质异构集成技术优势，可为客户提供硅光芯片、NPO/CPO端到端光引擎，以及下一代波分复用微环调制OIO配套光源与光引擎全栈产品和解决方案，其核心产品NPO/CPO光引擎项目稳步推进，预计2027年第一季度推出样品；同时已提前开展微

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标：到2028年达到每万人600台，并推动8000台人形机器人落地工厂。 工博会开幕式亮出这份时间表，是明确的信号。工博会素有 “工业发展风向标” 之称，在这个场合把制造业自动化水平设定为带年份的硬任务，本身就是一种表态：制造业智能化不再只是方向性口号，而是拥有可量化、可交账的考核锚点。 国家层面节奏与之呼应：工信部、国务院国资委今年6月联合启动人形机器人与具身智能实景实训专项行动，目标到2026年底带动形成万台级规模落地能力。上海是地方层面设定2028年8000台人形机器人进厂的指标，一国家一地方，共同指向具身智能从展台演示走向真实产线规模化落地。 有了时间表，一批工厂将在明确节点前推进产线改造，上下游设备、系统集成、运维服务市场也会随之激活。但指标落地的核心考验，在于如何避免 “重装机、轻运行”：机器人密度统计的是装机台数，衡量的是 “装了多少”，却无法体现设备全年有效开机时长，也看不到背后配套的运维人力。 用好自动化这把衡量标尺，除了看开机率，我们还要警惕单一数字带来的认知偏差。各国制造业的产业结构、用工形态各不相同，简单横向对比机器人密度数字，很容易忽略背后工厂真实的生产场景。

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国产磁隔隔离芯片提速，线易微电子完成A轮融资并落地无锡 2026年，高压化、AI算力与具身智能三股产业浪潮交汇，隔离芯片的角色发生质变，从电路板上的配套器件，跃升为决定系统安全与性能的架构级组件。 在此背景下，国内首家突破高可靠磁隔芯片的高端模拟芯片公司深圳线易微电子科技有限公司（以下简称“线易微电子”）宣布完成数千万元A轮融资，本轮融资由锡洲国际投资；与此同时，其华东总部落地无锡滨湖，剑指长三角客户集群与供应链协同。这笔融资的落定，不仅是对线易微技术路线的资本背书，更折射出国产隔离芯片在高压刚需时代中的战略价值正在被重新定价。 战略投资落定，嵌入长三角集成电路生态 磁隔技术是欧美半导体公司在高压、高频、强干扰应用场景下的首选隔离路线。德国英飞凌与荷兰恩智浦的磁隔产品，长期广泛应用于汽车发动机、工业变频和伺服等场景；意法半导体近期开发的STGAP磁隔技术，则被应用于新一代特斯拉的SiC驱动。磁隔技术在高压直流供电、固态变压器、人形机器人等新兴方向上的需求正变得愈发强烈。 而作为国内首家完成磁隔芯片系列化布局和规模化出货的公司，线易微电子已实现以磁隔技术为核心，覆盖隔离信号、隔离接口、隔

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免与三巨头正面交锋 在手机旗舰SoC市场，国内企业在先进制程（2nm/3nm）获取和全球生态合作方面短期内难以追赶Apple/高通/联发科。但在垂直场景具备独特优势：地平线在智驾芯片（市占47.7%）、瑞芯微在机器人/IoT、全志在AI眼镜、寒武纪在边缘推理服务器均已建立护城河。建议继续深耕垂直场景，将"场景理解深度"转化为"芯片架构优化深度"，在智能汽车、具身智能、AI眼镜、工业IoT等赛道建立不可替代性。同时探索跨场景平台化（如地平线从智驾向具身智能延伸）。 建议五：以成熟制程 + 先进封装应对先进制程限制 先进制程限制是国内芯片企业面临的核心挑战。但Apple的WMCM封装、联发科的UCIe-Advanced IP（芯粒互联）和NVIDIA的GB10 Superchip（与联发科联合设计）均证明先进封装可以在一定程度上弥补制程差距。建议：(1) 加大Chiplet/先进封装投入，通过多芯粒集成提升总算力；(2) 利用国内成熟制程（14nm/7nm）+ 大面积封装实现等效性能；(3) 探索RISC-V + 自研NPU的差异化架构路线，降低对ARM生态的依赖；(4) 与国内封装厂（长

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AI推理在边缘侧完成。端侧推理芯片CAGR达24.5%，预计2029至2030年超越云端。全球端侧AI市场规模将从2025年3219亿元跃升至2029年1.2万亿元。 边侧端侧市场并存ARM、RISC-V、自研NPU、CGRA、存算一体、LPU硬数据流、Chiplet、光计算等多种架构。端边侧AI正从单一视觉感知向"感知-计算-推理-决策-执行"全闭环演进，具身智能成为产业新范式。 群狼战术：对抗英伟达的产业逻辑 面对英伟达92%全球市场占有率，中国AI芯片产业以"群狼战术"在多个赛道同时布局数十家企业，以场景多样性对抗英伟达的单点技术优势。 四个梯队：第一梯队（云端GPU已上市）7家正面进攻；第二梯队（未上市独角兽）昆仑芯、平头哥、华为昇腾、东方算芯等6家补充火力；第三梯队（边侧端侧已上市）十余家守住基本盘；第四梯队（边侧端侧未上市）十余家探索架构突破。 四大逻辑：场景多样性消解单点优势——每个细分场景可能诞生一个"小英伟达"；架构多元化分散技术风险——华为CANN、燧原驭算、东方算芯软件定义、曦智光计算并行；资本接力保障弹药——国家AI基金、腾讯、百度、阿里等大厂投资接力；供应链自

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析师大会以“2026-2030 导航半导体新纪元——重塑产业驱动力，从零和博弈走向协同创新”为主题，研判未来五年产业转型路径与增长新动能；第十届国际先进光刻技术研讨会（IWAPS）聚焦光刻前沿技术，助力先进工艺持续突破。除此之外，硅光制造、先进材料、先进封装、MicroLED CPO、宽禁带半导体、FDSOI 工艺、端侧 AI、RISC-V 架构、汽车芯片、具身智能等赛道专题论坛密集举办，为企业战略布局、技术升级、市场拓展提供权威参考。 全产业链企业集中亮相，硬核技术成果实景展示 近千家参展企业完整覆盖芯片设计、晶圆制造、先进封测、半导体设备、材料及核心零部件，集中展现国产半导体产业的技术积累与生态活力。 在制造与先进封测板块，华虹集团、积塔半导体、晶合集成、新芯股份、增芯科技、通富微电、华天科技、芯植微、佰维存储、时代民芯、锐立平芯、新核芯、安吉海万欣等企业集中亮相，直观展示Chiplet异质集成、高密度先进封装、特色工艺制造等技术的商业化落地成。 在上游核心支撑板块，盛美上海、拓荆科技、华海清科、微崇半导体、华煜半导体、精测电子、北京中电科、中科飞测、隆友德、华卓精科、迈为技术、东

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