1. 芯恩产业创新中心项目开工，从规模制造向创新创造迈出重要一步
2. 总投资30亿元，华天科技先进封测产业基地二期二阶段项目封顶
3. 芯速联获B++轮战略投资，由国调基金投资
4. 募资净额约6.154亿港元，欢创科技拟9月30日港交所上市
5.浅谈Hot Chips 2026：自研芯片成为主流
1. 芯恩产业创新中心项目开工，从规模制造向创新创造迈出重要一步
据青岛自贸片区消息，9月21日，芯恩产业创新中心项目开工活动在青岛自贸片区举行。芯恩产业创新中心项目是芯恩公司战略布局和长远发展的重点项目，是该公司面向客户及产业链开展创新合作交流的关键载体，标志着芯恩从“规模制造向创新创造”迈出重要一步。
芯恩公司总经理李修远致辞表示，作为山东省集成电路产业链与青岛市新一代信息技术产业链的“双料链主”企业，芯恩将以产业创新中心为核心载体，聚焦工艺深耕、产学融合与市场拓展等核心场景，构建“研、产、销、用”一体化的产业生态圈。产业创新中心将打造集“协同研发高地、产业交流桥梁、技术展示窗口”于一体的创新引擎，为产业链上下游搭建协同研发与交流合作平台，全方位展示集成电路前沿技术成果。
青岛中德生态园管委副主任张云清致辞表示，芯恩作为青岛集成电路产业的“第一批开拓者”，扎根自贸片区以来，积极融入片区产业发展体系，加快原始创新突破，填补了山东省大尺寸晶圆制造产业空白。产业创新中心项目建成后，将有力推动集成电路产业园巩固先进制造产能优势 ，为产业高质量发展注入新动能。希望芯恩公司以产业创新中心开工为新起点，加快项目建设、早日投产见效，进一步放大链主企业示范带动效应，推动更多上下游项目和高端人才向片区集聚。
青岛市集成电路产业园于2022年11月揭牌成立，是青岛市委市政府统一规划建设的首批新兴产业专业园区。青岛市集成电路产业园叠加了国家级新区、自贸试验区、国际经济合作区等多重政策，产业园聚焦打造中国重要的集成电路产业集聚高地为发展目标，重点发展集成电路制造、设备、封测和研发设计等全产业领域。截至目前，该产业园累计集聚产业链上下游项目63个，总投资约1987亿元，涵盖设计、制造、封测、材料、设备等全产业领域。
2. 总投资30亿元，华天科技先进封测产业基地二期二阶段项目封顶
据南京浦口开发区消息，9月21日，华天南京集成电路先进封测产业基地二期二阶段建设项目封顶。项目于2026年5月正式启动桩基工程，历时4个月实现封顶，预计2027年一季度投入使用。
（来源：浦口开发区）
该项目总投资30亿元，新建总建筑面积约8.33万平方米的厂房及配套建筑，购置减薄机、划片机、焊线机、植球机等设备2772台/套，新建1条存储类集成电路封测生产线。
华天科技（南京）有限公司成立于2018年9月，为国内封测前三、全球第六的行业领军企业，是国内存储芯片封测龙头与先进封装技术领跑者，产品覆盖5G通信、人工智能、大数据中心、高端智能手机、消费电子、智慧城市、智慧医疗、工业互联与汽车电子等全场景，客户覆盖国内外头部芯片设计与制造企业。
今年5月23日上午，华天南京集成电路先进封测产业基地二期二阶段建设项目在南京市浦口经济开发区正式开工。当时消息显示，项目围绕存储集成电路封装测试全工艺流程，建设高端存储芯片封装测试生产线，项目达产后预计可实现营业收入21.50亿元。
3. 芯速联获B++轮战略投资，由国调基金投资
9月22日，芯速联获得国调基金战略投资，本次融资资金将主要用于加快高速硅光芯片与硅光模块产业布局。
芯速联全称为芯速联光电科技（杭州）有限公司，成立于2019年8月，以光芯片技术自主研发创新为核心，聚焦光通信行业，主营业务覆盖光芯片设计、封装、测试以及相关光器件。
芯速联的主要产品覆盖基于40G/100G/400G+的阵列波导光栅波分复用芯片及光器件、硅光芯片及光器件、光模块等，目前800G/1.6T硅光芯片及模块已具备量产能力，产品可应用于5G通信、数据中心、消费电子、汽车物联网等行业领域。
4. 募资净额约6.154亿港元，欢创科技拟9月30日港交所上市
9月22日，港交所披露，深圳市欢创科技股份有限公司将于9月30日上市。 本次IPO全球发售的发售股份为11,588,800股H股，每股H股58.85港元，募集资金净额约615.4百万港元。
根据披露，募集资金净额中，约400.0百万港元（占所得款项净额的65.0%）将用于增强研发能力，以强化核心技术及传感器产品的研发；约153.8百万港元（占所得款项净额的25.0%）将用于提升制造能力；约61.5百万港元（占所得款项净额的10.0%）将用作营运资金及一般公司用途。
空间感知市场持续扩张 激光雷达赛道增长显著
空间感知为建图、导航及避障的核心技术基础，日益依赖AI驱动算法、专用芯片开发及多传感器融合。在此领域内，激光雷达凭其已提升的精度及环境适应能力脱颖而出成为主流技术；三角测距、dTOF及线激光扫描技术则共同满足不同产品层级及成本区间的差异化需求。
全球扫地机器人空间感知市场规模由2020年的人民币16亿元增长至2025年的人民币31亿元，复合年增长率为14.0%。受惠于复杂环境下对高精度毫米级感知的需求，预期全球扫地机器人空间感知市场将由2025年的人民币31亿元增长至2030年的人民币91亿元，复合年增长率为24.3%。同时，预期相应激光雷达分部将录得更快速增长，由2020年的人民币8亿元增长至2025年的人民币17亿元，复合年增长率为14.8%，并预期由2025年的人民币17亿元增长至2030年的人民币52亿元，复合年增长率为25.5%，反映市场格局稳健且具互补性，为软硬件整合供应商带来显著机遇。
累计出货超3,900万台 服务行业前五大公司
欢创科技致力于开发空间感知产品，并聚焦于扫地机器人。于往绩记录期间，公司主要向扫地机器人供应空间感知零部件，以供其整合至设备中，以此产生收入。公司构建了智能空间感知体系，为扫地机器人提供算法及硬件。自成立以来，累计出货量合共超过3,900万台。于2025年，激光雷达及线激光传感器总出货量分别超过1,000万台及500万台。这彰显公司在空间感知技术的市场地位，亦印证其产品存在强劲需求。在中国，扫地机器人空间感知仅占智能机器人空间感知市场的相对较小部分，于2025年按销售收入计占该市场约5.9%。
经过多年技术发展和产品迭代，欢创科技提供覆盖传统三角测距激光雷达、直接飞行时间激光雷达（「dTOF激光雷达」）、3D TOF激光雷达及线激光传感器等多元化产品矩阵，能够满足多个应用场景中的差异化需求。公司同时拥有自研亚毫米级空间数据处理芯片设计和核心空间感知算法能力。
核心算法与自研芯片支撑 拓展新兴领域
欢创科技的技术框架深植于核心空间感知算法，赋能扫地机器人准确感知周边环境，形成全面的空间理解能力。尽管空间感知面临来自光照条件、材料、纹理及物体特征变化的固有挑战，但公司的专有产品可以显著提升环境适应性、稳定性及抗干扰性。公司先进的算法及定制芯片支持毫米及亚毫米级精度。凭借自动图像信号处理及测距技术，公司在各种材料及光照条件下均实现了较高的稳定性及精度，从而提升性能。公司通过可复现现实世界场景的海量仿真环境，不断完善解决方案，同时其无线更新功能可根据客户反馈及不断变化的市场需求进行定期升级，助力以日益提升的精密性更好地理解及应对周边环境。
公司的技术能力、全面的空间感知解决方案矩阵和以客户为导向的产品开发制造体系，使其于扫地机器人行业建立强大的影响力。公司与扫地机器人领域的主要客户建立了关系，为扫地机器人行业内前五大公司提供服务，亦已连续多年获得该等公司的优秀供应商奖。举例而言，公司与客户A、B、F及H保持连续三至六年的持续合作，并继续与各该等客户合作。公司通过持续的技术迭代与严格的市场验证，成为扫地机器人空间感知技术市场的关键参与者。凭借其技术能力，公司亦在拓展割草机器人、泳池清洁机器人及人形机器人等新领域。
拥有172项已核准专利 持续扩充知识产权资产
欢创科技的成功及竞争优势部分取决于开发及保护核心技术及知识产权的能力。自成立以来，公司内部开发多项知识产权。截至最后可行日期，公司拥有172项已核准专利，其中包括58项发明专利及在美国、欧盟、日本、韩国等主要海外市场的16项已核准专利。此外，公司在全球有30项在申请专利。公司的知识产权组合策略性地涵盖了空间感知行业中的关键技术领域，其中包括112项精密光学系统专利、5项AI空间感知算法专利及5项AI空间数据处理芯片专利。
公司通过自主研发获取专利及核心技术。公司相信，知识产权组合对其巩固技术实力及维持重大准入壁垒至关重要。公司拟通过开发更先进的空间感知算法，持续扩充其知识产权资产。
5.浅谈Hot Chips 2026：自研芯片成为主流
如果要用一句话总结今年Hot Chips 2026，“自研芯片成为主流”大概是笔者认为最明显的趋势。现在比的已经不再是谁家GPU 更快，而是谁能根据自身需求研发AI相关芯片。
过去谈到数据中心计算，市场焦点大多集中在英特尔、AMD 与 NVIDIA 三家公司。CPU 看英特尔与 AMD，AI 加速器几乎就是NVIDIA的舞台。但从今年 Hot Chips 议程来看，形势已完全不同。
除了NVIDIA、AMD 与英特尔，Google、微软、Meta、OpenAI、Cerebras、SambaNova 等公司都带来了自己的AI芯片。Hot Chips甚至安排了整个 AI 会议，让Meta谈自研AI芯片、微软谈Maia 200、Google介绍第八代TPU。
最具代表性的应该是OpenAI公开首款自研 AI 推理芯片 Jalapeño。这颗芯片由 OpenAI 负责架构设计，博通协助芯片实现（silicon implementation）、网络（networking）与连接（connectivity），定位非常明确：专门针对大语言模型推理优化。
OpenAI公布的初步测试结果也相当积极。GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 与 Kimi K2.5 等模型，Jalapeño 宣称在峰值吞吐量（throughput）下，每瓦处理能力可达对比系统的 1.5~1.9 倍，端到端延迟降低 1.7~3.6 倍。
Google 则把“专用化”做得更彻底。第八代 TPU 不再只有单一版本，而是直接分成 TPU 8t 与 TPU 8i：前者专门训练，后者针对推理。AI模型走向混合专家模型（Mixture of Experts，MoE）、推理（reasoning）与大量代理并行后，训练与实时服务的硬件需求已越来越不同。
所以为什么大型云端与 AI 公司都突然想自己做芯片？当 AI 基础设施扩展到数十万甚至数百万颗加速器时，即使只有 10% 的能效、延迟或利用率改善，换算成数据中心电力与硬件成本，都可能是数十亿美元级别的差距。更何况 Google、微软、Meta 与 OpenAI 都掌握自己的模型与实际工作负载，理论上比通用 GPU 厂商更清楚“哪些晶体管真正值得投入”。因此，Hot Chips 2026真正透露的信号，或许不是又有多少颗 AI芯片问世，而是半导体产业的游戏规则正逐渐改变。
