随着人工智能加速进入机器人、卫星、边缘终端等真实场景，AI 芯片正在从“高效推理”迈向“持续学习”。近日，智能体芯片企业星凡智能（XFEON）与西安交通大学自主系统与智能芯片实验室达成深度产学研合作，双方将围绕“片上自学习 AI 芯片”开展算法—硬件协同设计攻关，推动 AI 芯片从“能算”向“会学”演进。
片上自学习 AI 芯片，是指芯片在部署后不仅能够执行推理任务，还能够根据新数据、新环境和新任务进行本地学习与参数更新。对于具身智能机器人、在轨卫星、边缘智能终端等设备而言，这一能力有助于提升端侧设备的持续适应、自主优化和本地智能处理能力。
星凡智能是一家面向 AGI 的智能体芯片公司，专注智能体芯片及智能计算产品研发与产业应用。公司坚持以芯片架构、算法与软件栈协同优化为核心技术路线，面向 Token 算力工厂、太空计算、具身智能等场景，提供覆盖芯片、系统与场景的智能算力底座。
此次合作的校方执行团队为西安交通大学自主系统与智能芯片实验室。该团队在大模型轻量化、智能芯片架构与电路设计、软硬件协同设计等方向拥有长期积累。双方将重点围绕训练与推理一体化、归一化层部署、稀疏结构统一和片上参数更新等难题展开联合攻关。
据了解，双方目前已在片上学习训练框架和片上学习高效处理器等方向形成阶段性成果。相关成果将进一步支撑星凡智能在具身智能和太空计算等场景中的技术布局，为机器人本地智能、星上智能处理和边缘智能终端提供更高效的算力基础。
从产业趋势看，AI 芯片竞争正在从单纯追求算力指标，转向重视低功耗、低时延、场景适配和持续进化能力。星凡智能与西安交通大学自主系统与智能芯片实验室围绕片上自学习 AI 芯片展开合作，也反映出智能体芯片正成为下一代 AI 基础设施的重要方向。