次世代行動感知機器人
技術介紹:
1. Cloud-to-Chip AI Deployment｜雲端到晶片的 AI 部署透過專屬 SDK，將雲端 AI 平台直接連接至 eYs3D Edge AI SoC，在統一的開發流程中完成模型轉換、最佳化、部署與裝置管理。大幅簡化傳統 AI 模型從開發環境移植至實際 Edge 裝置的複雜流程，加速 AI 應用落地。
2. Open-Model AI Compression & Optimization｜開放模型 AI 壓縮與最佳化
整合式 AI 模型壓縮與最佳化工具鏈，讓開發者能針對不同 Edge Computing 的硬體限制，自由選擇並最佳化各類 Open Model。透過量化（Quantization）、模型壓縮、運算圖最佳化（Graph Optimization）及硬體感知最佳化（Hardware-Aware Optimization），依據不同的算力、記憶體、功耗與效能需求，將模型最佳化後部署至 Edge。
3. Chip-Level Deployment & Hardware-Software Co-Optimization｜晶片層部署與軟硬體協同最佳化
不同於主要在 Application Layer 進行 AI 整合的方式，我們將 AI Deployment Stack 深度整合至晶片 Runtime、Driver 與 Middleware 層，讓 AI 模型與底層硬體能更直接地協同運作。透過更緊密的軟硬體整合，減少不必要的軟體層開銷與資料搬移，實現更低延遲、更高硬體利用率，以及更穩定、可預期的 Edge AI 效能。
產業應用性:
本技術可廣泛應用於智慧機器人、智慧製造、智慧巡檢、零售、交通、醫療照護與各類 Physical AI 終端設備。透過 Cloud-to-Chip 的統一部署架構，企業可在雲端完成 AI 模型的管理、轉換與最佳化，並透過專屬 SDK 直接部署至 Edge AI 晶片，大幅降低模型移植與系統整合的技術門檻。同時，Open-Model AI Compression 工具可依不同產業設備的算力、記憶體、功耗與成本限制，自由選擇並最佳化開放式 AI 模型，使既有 AI 技術更容易導入低功耗 Edge 裝置。搭配 Chip-Level Hardware-Software Co-Optimization，AI 能力可深入 Runtime、Driver 與 Middleware 層，降低軟體 overhead 與資料搬移，提升即時性與硬體使用效率。因此，同一套平台可因應不同硬體與應用場景快速客製化，協助產業達成 Lower Compute、Lower Cost、Faster Integration 與 Faster Time-to-Market，加速 AI 從模型開發真正進入量產設備與實際場域。
鈺立微電子股份有限公司
鈺立微電子（eYs3D Microelectronics）是一家以 IC 設計為核心，專注於 Physical AI、機器人與空間感知技術 的科技公司。我們具備從 自主晶片與核心 IP、3D 視覺與感測、Edge AI、AI 軟體到機器人次系統 的完整研發能力，將半導體技術延伸至真實世界的智慧應用。
我們致力於成為 Physical AI 的 LEGO，透過模組化、可擴展的 XINK 平台，提供 XINK Core 運算與推論、XINK Sense 空間感知、XINK Base 機器人平台，以及 XINK Connect 軟體與 Edge-to-Cloud 連接。從 Silicon、Software 到 System，讓機器真正具備 Sense、Think、Connect、Act 的能力，加速下一代機器人、智慧自動化與 Physical AI 產品的開發與落地。
我們致力於成為 Physical AI 的 LEGO，透過模組化、可擴展的 XINK 平台，提供 XINK Core 運算與推論、XINK Sense 空間感知、XINK Base 機器人平台，以及 XINK Connect 軟體與 Edge-to-Cloud 連接。從 Silicon、Software 到 System，讓機器真正具備 Sense、Think、Connect、Act 的能力，加速下一代機器人、智慧自動化與 Physical AI 產品的開發與落地。
