边缘智能加速硬件方案
面向FPGA/ASIC的稀疏结构适配，提升终端侧推理效率与稳定性。
全球领先的超高效稀疏AI
AI 的未来不在于模型更大，而在于更聪明、更稀疏。SparseMindAI 以类脑启发的稀疏模型，在不依赖蛮力扩张的前提下实现高性能。我们的使命是让 AI 更可持续、更普惠、更可解释——打造下一代高效智能。
关键指标
99%
模型稀疏率
10×
推理速度提升
97%
能耗降低
0-3%
性能提升
我们提供什么
从算法到部署的一体化方案，帮助企业快速把AI能力装进真实设备。
云边协同模型管理平台
支持大规模终端模型发布、灰度更新与版本管理，降低运维复杂度。
稀疏模型优化SDK
支持多架构模型优化与部署，帮助现有模型快速迁移到边缘设备。
为什么AI的未来是稀疏的
人脑约 860 亿神经元在约 20W 功耗下依然展现强智能，关键在于稀疏连接与结构组织，而不是全连接的致密网络。
天生稀疏，不是压缩
CHT 让网络从训练起点即以超稀疏结构生长，无需后剪枝；学习的不只是权重，也包括网络拓扑本身。
绿色AI，减少碳排放
参数更少意味着能耗更低，也带来更低碳排放。每一次推理都在减少环境负担，让 AI 发展不以生态为代价。
终端智能，隐私优先
AI 正从数据中心走向边缘设备。在功耗、内存、散热受限的真实环境中，稀疏模型比致密大模型更易高效落地。
重点应用场景
稀疏 AI 将重塑多行业智能系统，并解锁下一代终端应用能力。
家庭与城市安全
摄像头端本地识别，减少视频上云，提升响应速度与隐私安全。
智能穿戴与车载
在 AR 眼镜、耳机、智能手表与车载系统中实现低时延感知与更长续航。
工业与机器人控制
支持移动机器人与机械臂毫秒级本地决策，降低通信依赖。
模型可解释性与可信结果
超稀疏结构让决策路径更清晰、行为更易解释，有助于合规审计并提升边缘部署的可信度。
创始人介绍
Carlo Vittorio Cannistraci
清华大学教授，复杂网络与类脑算法国际知名学者，Cannistraci-Hebb Training（CHT）提出者之一。自2002年起推动"借鉴人脑稀疏连接重构AI计算结构"的研究方向，长期推动"生而稀疏"的AI训练范式。
代表成就
周亚辉讲席教授，清华大学脑与智能实验室首席研究员
清华大学脑与智能实验室复杂网络智能中心主任
中国科技部国家高层次人才奖获得者
Nature Scientific Reports十周年特选编辑（全球仅6人）
我们的故事
一切始于一个简单的问题：如果 AI 不仅能学习连接权重，还能学习网络拓扑，会怎样？
2002 年，Carlo V. Cannistraci 教授发现：人脑依靠超稀疏连接即可驱动强智能。这一洞见开启了“AI 是否也能生而稀疏”的新方向。SparseMindAI 将其从理论落地为工程现实：不做传统压缩，而是让网络从诞生起就以超稀疏结构生长，以更少算力和更低能耗实现更强智能。