「飞英思特」自研环境取能无源传感芯片 降低传感设备维护成本

“传统感测装置由于供电及功耗问题，难以满足智能物联网的数据信息采集需求，从而限制了有用信息的提炼分析。这是我认为物联网技术落地在最近两年受到一些影响的重要原因。”5月13日，飞英思特科技有限公司（以下简称「飞英思特」）CEO邹珂向36氪四川说道。

图源：飞英思特 

2025年全球物联设备数量预计将突破220亿。随着5G的到来，物联网市场价值更是有望达到万亿美元。“但目前智能物联网依然存在一些问题，如数据信息采集，传统的感测装置的人力成本与部署规模的矛盾逐渐凸显，数以百亿计的新增感测设备由于布线或更换电池而产生高昂的附加成本，这严重限制着物联网节点的高密度部署和多样化场景应用。”邹珂表示。

看到市场的痛点之后，邹珂及其核心团队于2019年创立「飞英思特」，落户成都市成华区龙潭工业园。作为一家新兴的智能制造创业公司，公司自主研发基于环境取能的无源传感芯片，超低功耗边缘智能模组和机器学习框架，为物联网、工业4.0时代的大数据产业提供高性能、低成本的整体解决方案。

“我们公司提出了无源无线智能物联网生态这一概念，主要包含两部分产品：RevoOn™ 无源无线设备层与RevoMinds™ 智能化数据中心。”邹珂说道，“与传统技术相比，这套产品的最大优势在于采用环境取能，不需要电源更换或者维护。同时没有布线要求，也可以实现快速、大面积、高密度的部署，用极短的时间和极低的成本去完成一整套系统的数字化、智能化改造。”

具体而言，在无源无线设备层，「飞英思特」采用环境微能采集技术，通过收集微动、温差、微光、射频信号等环境中一直存在的能量，为各类超低功耗传感器或图像语音系统供电，解决低功耗设备的电源问题。

而在智能化数据中心，「飞英思特」采用端云结合架构——将高精度的推理模型部署在云端，并在端部做了创新的功耗优化，将深度学习模型极限量化，使得边缘端具备低功耗但同样高效的推理能力。此架构大幅降低数据传输存储成本，提升数据处理效率。

目前「飞英思特」正构建出一套集硬件、软件、算法于一体的整体解决方案，产品应用模式可以在多种行业里面进行复制。“我们开发的RevoMinds™无源智慧建筑管理系统，RevoMinds™自供电多层应急感知系统以及RevoMinds™自供电环境大数据监测平台已处于产品中试阶段，计划在今明两年陆续投放市场。在国内，这种采用复合型环境微能采集技术打造的AI o T系统尚属首家。”邹珂表示，基于这样的优势，「飞英思特」已获得种子轮和天使轮两轮融资。

盈利模式上，「飞英思特」主要的商业模式是为垂直领域客户提供整套无源传感监控及数据分析整体解决方案。同时在物联网的完整产业链中，「飞英思特」也可以作为上游企业为下游企业提供能量转化模组和芯片，实现客户的无源或低功耗产品升级。

团队规模上，「飞英思特」CEO邹珂博士毕业于北京大学凝聚态物理与材料物理学专业， 随后在美国加州大学UCSF长期从事研究工作，具有丰富的产品开发经验，与Google-Calico、Elenets等公司在生物芯片开发，材料研究上面有着深入的合作。公司核心研发成员主要来自美国加州大学伯克利分校、旧金山分校的科学家与工程师。