人工智能世界，在多少年前，是只能从科幻电影中看到的场景。而今这个荧幕上的梦正在照进现实，一步步从理论走向实际。这条路无疑是不好走、漫长的。

  回头看计算机发展史，就显而易见，新的计算模式大多数都会催生新的专用芯片。因此，能想象，未来的人工智能芯片领域有多大的市场。毕竟，在多少年以后，这样一个世界将是人工智能的世界。

  芯片，一直以来都是中国半导体行业乃至整个中国的“心腹大患”，“缺芯之痛”也一直受人诟病。从前，我们没好的芯片，很大程度上是我们的祖国半导体行业发展本身就比其他几个国家晚，错过了最佳的市场。而在这轮人工智能浪潮中，全世界都处于同一个起跑线上，都渴望从这未来的巨大市场中杀出重围，夺得“一亩三分地”。而这次，中国芯片更是前所未有的靠近世界前沿，不仅能和欧美初创公司比肩，甚至还渴望于英伟达、谷歌、英特尔等巨头口中夺食。

  前两期与非网《中国芯势力》栏目，走近了两家人工智能芯片厂商——地平线和寒武纪。今天，我们就来看看另外一个经常被人与这两家公司同时提起的人工智能处理器厂商——深鉴科技。

  姚老板和他的师父师兄们随便在各大搜索网站上搜索一下“深鉴科技”，就能够正常的看到此公司有多年轻，这个团队有多年轻。提到深鉴科技，必定绕不过一个“清华”，那就是姚颂和他的师父师兄们。

  姚颂可谓是我们口中的“学霸”，从小学一路直升，2011年高三保送至清华大学电子系。这或许并不是什么值得惊奇的事情，因为这样的学霸，估计还是不少。但，姚颂从大一就进入实验室，恐怕理工科同学更能理解到这有多牛逼，想想小编大一的时候天天谋划着下课去吃什么，差距呀！在本科阶段，姚颂不仅在斯坦佛访问；微软亚洲研究院实习；开发项目；发表论文。还担任电子系科协主席，主办过电设等一系列科创赛事。可能也是因科协主席这一个位置和公司CEO有很多类似的地方吧，因此姚颂人送外号：姚老板。

  师兄弟一起创业或许是比较寻常的，但师生一起创业，恐怕就是少数了。深鉴科技就是这么来的。姚颂的本科生导师汪玉，说起来可能还是姚颂走上人工智能之路的指引者。

  2012年底，汪玉看到了那场名为“ImageNet”的大赛，觉得非常有意思，便“召集”了他的学生——包括姚颂在内的3员猛将，展开对深度学习软件的研究。

  2015年毕业前夕，姚颂顺利拿到了卡耐基梅隆大学（CMU）攻读博士学位的邀请，但被姚颂拒绝了，“要知道CMU的博士一般是6年，这6年的时间可能让我错失很多事情。”

  也是2015年姚颂毕业之际，随着实验室算法做的慢慢的变好，合作的项目也在持续不断的增加的情况下，技术的商业落地情况却始终不能让姚颂满意，姚颂判断是时候成立一个企业来解决这一个问题了。

  有了这一次的成功，姚颂旧事重提，鼓励自己的老师迈出步伐，让世界看看到底什么才是“中国制造”。经过了反复斟酌，汪玉决定走出校门。

  2016年年初，姚颂拉着老师汪玉，以及远在美国斯坦福大学（当时PHD在读，后任教MIT）的韩松，“谋划”成立一个公司。就这样，这个想要“开拓AI应用边界”的深鉴科技终于落地，而这也成为了这个师生组合实现梦想的起跑线。作为创始团队中唯一一个全职人员，姚颂则成为CEO，开始了从学生到公司创始人的角色转变。

  深鉴科技的另外一位合伙人单羿，是2016年年底才加入这个“”的，他是汪玉带的第一位博士生。曾在地平线机器人担任FPGA技术负责人，在百度深度学习研究院担任高级工程师。

  图合伙人兼CTO单羿、联合创始人汪玉、联合创始人兼CEO姚颂，联合创始人韩松（左起）

  早期的深鉴科技，充满了学院气息，有很多兼职学生和实习生。就算汪玉自2007年开始就做硬件加速研发，积累了丰富的经验和技术。而深鉴团队也有了一定的组织架构、产品形态，但技术部门之间没形成很好的合力，产品进展较慢，跟不上市场需求。

  单羿加入深鉴后，担任CTO，调整小组成员架构，将学生替换成社招人员，提高研发标准，加速产品落地。

  优化后的团队，分为算法、软件、硬件和芯片四个方向。核心是做芯片系统，由芯片提供算力，硬件为芯片打磨硬件系统，同时用FPGA这种平台做先期客户的接触和反馈。软件把压缩工具、量化工具、编译器工具、部署工具穿到一起，形成一个产品系统。同时关注最新算法的演进趋势，为芯片架构设计提供指导。

  有着清华和斯坦福双重学术背景的深鉴科技，吸引到的多是此类学术背景的人才，以电子系和微电子专业居多，更偏向工程类人才。公司员工有一半以上都来自清华。

  在国内AI领域可谓是“呼风唤雨”，旷视科技团队多来自清华计算机系。地平线软件副总裁杨铭、算法副总裁黄畅也是来自清华电子系和计算机系。商汤科技副总裁杨帆亦是清华电子系出身。

  姚颂在某次采访的时候表示，全国清华有关专业毕业的硕博一年加起来也就百余人，有BAT、华为、商汤、旷视，以及我们在抢。所以每一个企业能够分到几个就已经很不容易。

  引进人才的好处也是明显的：2017年10月，深鉴一口气推出6款深度学习产品，产品落地、商业化速度明显加快。

  背后的故事——融资那点事儿对于任何一家勇于探索商业模式的公司，甚至已经有点名气的企业，融资都是一件很重要的事。毕竟，钱才能将你的ideas一一实现的最好最快途径。

  从做出决定要做创业的那天起，姚颂就开始写BP，见投资人。一天见一位，白天谈融资，晚上就加班加点修改BP。一连见了十来个投资人，但都对姚颂他们表示怀疑：纯学术的团队，一位太过年轻的CEO、一位大学老师、一位美国PHD，到底能不能干成这件事？

  讲了无数遍BP，被人质疑，拍的死去活来。但依然得咬紧牙关接着改，接着见，接着讲；再改，再见，再讲......

  若非超常的抗压能力，或许早已经放弃了吧，这也许就是姚颂年纪轻轻就能做CEO的原因。

  就这样直到2016年2月，姚颂到硅谷参加学术会议，遇到了金沙江创投在美国的合伙人林仁俊。两人聊了一下午，从AI和半导体行业几十年的发展，聊到后摩尔定律时代的芯片延续，最后得到一个结论，交叉点一定会出现人工智能芯片，当场谈定意向，第二周就签了合同。

  彼时的金沙江创投已经在AI领域盘旋多时，合伙人予彤认为，人工智能初期，解决算法能力问题，建立通用的基础设施非常重要。

  当时予彤也在看国外的项目，由于同样出身于清华大学电子系，予彤认识深鉴科技的汪玉以及韩松，金沙江创投比其它一线基金有更多的机会和维度去深度感知深鉴科技的基础技术、企业氛围等。予彤还表示，“中国有做这件事的团队，所以我们直接投了。”

  这场投资或许是异常冒险，但更多的还是姚颂反映出来的气质以及体现出来的东西让投资人觉得大有可为吧。

  技术、产品双管齐下深鉴科技成立之初，就定下了公司发展的两条线路：一条是以芯片技术为主的纯技术路线；另一条是基于技术的产品路线。

  作为公司的CEO，姚颂表示，搞技术研发的人，很容易钻到技术里面出不来，但是作为一个企业，若是单纯只钻研技术，不顾产品化，只会被市场淘汰。

  “抛弃”无人机，从安防“开口”起初，产品上深鉴尝试选择做无人机和智能机器人领域的解决方案提供商。

  2016年，他们与一家无人机公司合作，推出了一款只有巴掌大小的智能无人机，在满足尺寸、功耗、价格的条件下，通过Zynq FPGA平台实现实时的多人检测、姿态识别、追踪。

  芯片是一个高投入、边际成本很低的产品，它前期研发成本很高，后期批量生产所带来的成本非常低。硅片的硬件成本和原料成本，被姚颂戏称为“沙子钱”。芯片靠量产把研发成本摊薄，无人机市场显然满足不了量的要求。

  再者当时大疆已经在全球无人机市场占据70%～80%的市场占有率，而市场也不大，对于新创业者而言市场及其有限。

  人工智能呢？概念太热，却一直在为商业化苦苦挣扎。作为人工智能的技术底层芯片供应商，深鉴科技也在摸索类似的路径。

  2016年末，姚颂做了好几个月的调研，他认为公司应该尝试转型安防领域，并且在春节前后召开核心成员的闭门会议讨论最终决策。

  安防的水很深，总系统格局很复杂，是一个相对封闭的环境。海康威视、大华这种安防产品的行业巨头，掌握了大部分的资源，而一些小的安防设备公司，也在各自的地盘有着不错的营生。

  深鉴科技清楚自己“几斤几两”，并且擅长做跟AI相关的一整套方案。因此深鉴并不想从海康威视、大华口中夺食，而是转而做他们背后的AI方案提供商，从而节省他们的产品研制时间。

  众所周知，目前AI市场上，最吃香的莫过于英伟达。英伟达依靠GPU在数据中心、无人驾驶等领域“横冲直撞”。在安防领域，基于GPU的智能安防成本比较高，因为GPU的高性能、高功耗、高成本，要求GPU布局在服务端，一般也只有公安能承担这个成本。普通小区安防布置视频监控，不可能布置服务器在小区，也不会直接连接在公安，只连到保安室让人在电脑前盯着。

  而深鉴主打低功耗。可吗、满足小区视频监控的需求，做成一个功耗十几瓦到二十瓦的小盒子，能做八路视频识别，摄像头直接连接小盒子，数据再传到电脑上看。

  金溢科技，全国最大的ETC公司，主营公路收费、停车收费。传统ETC在地底下埋一个线圈，车通过的时候，上面的雷达探测到车辆，线圈会感应上面ETC的芯片卡，进行收费。

  它的痛点在于线圈昂贵、易损耗，只能进口，大范围的应用在停车场，成本会非常高。此外，若不是ETC的车，开到ETC通道，还要倒车出去换一个通道。

  在传统的线圈电磁感应之外，加一块视频作为辅助，在路边吊个杆挂一个小摄像头，识别车型和车牌号。在高速通行雷达上面加一个摄像头，远远就看到车辆牌照，若不是ETC的车辆，就请车辆走另外的车道。

  软件对于AI的芯片来说最重要，英特尔之所以成功与和微软深度绑定有关，AMD之所以市值才百亿美元，也与软件做得很差脱不开干系。

  深鉴科技开发了国内第一个敢拿出来给客户使用的神经网络开发软件DNNDK。

  地平线则是提供一个闭环的封闭系统，客户购买算法加上硬件的全套解决方案，算法加硬件都固定在一个“黑盒子”里。

  深鉴科技的芯片叫做DPU，这是深度学习处理器。AI分训练和应用两层，而深鉴选择做深度学习应用端，不做训练端。

  所谓DPU既深度学习处理器，其精髓就在于使用了深度压缩技术。这项技术不但可以将神经网络压缩数十倍而不影响精度，还能够正常的使用芯片存储深度学习算法模型，减少内存读取次数，大幅度的降低运行功耗。

  与此同时，基于优化协同性，深度压缩技术对于硬件本身也提出了新的要求。为此，深鉴科技推出了两种用于深度学习处理器的底层架构——亚里士多德架构和笛卡尔架构，以及面向DPU的深度神经网络开发工具包DNNDK。

  2017年10月，深鉴科技推出了六款AI产品，分别是人脸检测识别模组、人脸分析解决方案、视频结构化解决方案、ARISTOTLE架构平台，深度学习SDK DNNDK、双目深度视觉套件。而在人工智能芯片方面，公布了最新的芯片计划，由深鉴科技自主研发的芯片“听涛”、“观海”将于2018年第三季度面市，该芯片采用台积电28nm工艺，亚里士多德架构，峰值性能3.7TOPS/W。

  姚颂认为，全部的产品都可大致分为四个层次：能用、好用、让用户想用、让用户爱用。

  对AI芯片来说亦是如此：能用，就是这块芯片能够跑AI、能够对深度学习运算进行加速。

  想用，那就是用户用你的产品开发起来更简单、算法跑出来性能更好，选择别的产品时开发起来更麻烦。爱用，也就是用户粘性高，当很多使用你的芯片的人集成在一起，形成社区与软件生态，有很多开放的项目代码可以供人交流参考，这就不仅是能用或者好用了，而是让用户爱用。

  在这波人工智能创业浪潮中，大致上可以分为两个方向：以算法为主，做算法研究；以硬件为主，做AI芯片。

  核心技术据了解，深鉴科技最为核心的就是Deep Learning Processing Unit (DPU) 及神经网络压缩编译技术，甚至并被世界最大的FPGA芯片厂商赛灵思认为是世界深度学习硬件加速的典范。

  鉴科技在体系结构领域发表的顶会论文（不完全统计）：NIPS 2015：神经计算领域世界最顶级学术会议；FPGA 2016：FPGA领域世界最顶级学术会议；ICLR 2016 Best Paper：深度学习领域世界最顶级学术会议；ISCA 2016：计算机体系结构领域世界最顶级学术会议；Hot Chips 2016：半导体工业界最顶级会议。

  科学技术是第一生产力在AI领域，科学技术依然是第一生产力。深鉴科技成立不到三年，推出多款产品，与多家厂商达成合作，顺利拿到融资，成绩单依旧很亮眼。随着深度学习的发展，国内外的企业都瞄准了FPGA，深鉴科技却抢先一步，前景还是值得期待。

  毕竟，“缺芯”是中国半导体之痛，对数十年来一直落后的中国芯片产业来说，在AI时代，大家都处于同一个起跑线上，这是一次弯道超车的难得机遇，中国能否漂亮的完成“弯道超车”，很值得期待。

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