一絲契機(jī)

姚頌，1992年出生，2011年被保送清華大學(xué)電子工程系讀本科，曾獲得中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)技術(shù)發(fā)明一等獎(jiǎng)、福布斯亞洲30Under30、麻省理工科技評(píng)論35位35歲以下科技創(chuàng)新青年等榮譽(yù)。在清華期間，曾任電子系科協(xié)主席，赴斯坦福大學(xué)電子系訪問研究，獲得蔣南翔獎(jiǎng)學(xué)金與國家獎(jiǎng)學(xué)金?，F(xiàn)擔(dān)任十三屆全國青聯(lián)委員、清華大學(xué)校友會(huì)電子系分會(huì)常務(wù)理事。

我熱愛科創(chuàng)，在清華時(shí)盡管學(xué)習(xí)已非常辛苦，仍然加入科協(xié)，不僅參與組織科技賽事，還親身參與競賽。我從大一就開始進(jìn)入實(shí)驗(yàn)室做科研工作，讓課堂學(xué)習(xí)的知識(shí)能夠在科研中不斷深化理解。在科協(xié)硬件部擔(dān)任部長時(shí)，我不僅舉辦了清華電子設(shè)計(jì)大賽，還從中鍛煉了拉贊助、多線程工作、協(xié)調(diào)溝通等多方面的能力。這些經(jīng)歷在創(chuàng)業(yè)中都派上了用場。在校生無論是否已有創(chuàng)業(yè)計(jì)劃，多去經(jīng)歷、多做準(zhǔn)備，永遠(yuǎn)不會(huì)白費(fèi)力。

創(chuàng)業(yè)需要個(gè)人拼搏，也需要天時(shí)地利人和。天時(shí)，就是公司創(chuàng)立的時(shí)機(jī)是否順應(yīng)了歷史的發(fā)展，這一點(diǎn)非常重要。公司成立太早，可能市場還沒有打開，就成了先驅(qū);公司成立晚了，成了追趕者，資源和產(chǎn)品進(jìn)度都落后于競爭對(duì)手，也會(huì)非常吃力。

我們深鑒科技的成立時(shí)間非常幸運(yùn)，幾乎完美地卡在了最佳的時(shí)點(diǎn)。2011年，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識(shí)別方面取得了不錯(cuò)的進(jìn)展;2012年，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別上，取得了相較于傳統(tǒng)算法明顯的優(yōu)勢。我們判斷，人工智能這一次真的有可能開始大規(guī)模應(yīng)用了，于是開始深度學(xué)習(xí)相關(guān)芯片設(shè)計(jì)的研究。

2015年，研究有了初步成果，我們發(fā)現(xiàn)行業(yè)興起的征兆已經(jīng)出現(xiàn)：國內(nèi)已有商湯科技、曠視科技等算法企業(yè)發(fā)展起來，使人工智能在人臉識(shí)別等領(lǐng)域進(jìn)入了應(yīng)用。我們預(yù)計(jì)在不遠(yuǎn)的未來，將會(huì)有大量人工智能的應(yīng)用落地，而運(yùn)行人工智能算法的芯片平臺(tái)，很有可能成為制約人工智能應(yīng)用落地的瓶頸。

當(dāng)時(shí)國內(nèi)只有我們團(tuán)隊(duì)與中科院計(jì)算所的一個(gè)團(tuán)隊(duì)深入開展了相關(guān)研究，有較為深厚的研究積累。我們突然感到，在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，可能就是人工智能芯片創(chuàng)業(yè)的最佳時(shí)期——早了，人工智能應(yīng)用還沒落地;晚了，別的團(tuán)隊(duì)也會(huì)看到趨勢，他們進(jìn)入到這個(gè)領(lǐng)域后，競爭將會(huì)更加激烈。時(shí)不我待，感受到了時(shí)代大潮中突然出現(xiàn)的這一絲契機(jī)，我果斷放棄了去美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)讀博士的機(jī)會(huì)，選擇了創(chuàng)業(yè)。最終，世界也獎(jiǎng)賞了我這個(gè)決定。

一個(gè)判斷

數(shù)十年來，傳統(tǒng)芯片的核心指標(biāo)被簡稱為PPA，即Power/功耗， Performance/性能，Area/芯片面積即成本。對(duì)于新的人工智能芯片，我們以什么為產(chǎn)品競爭力核心指標(biāo)呢？仍舊是PPA嗎？

經(jīng)過反復(fù)掂量，我們意識(shí)到，人工智能芯片和傳統(tǒng)芯片有非常大的不同。很多傳統(tǒng)芯片是功能確定、即插即用的。也就是說，當(dāng)需求確定時(shí)，在更低的功耗下，以最低的成本提供盡可能強(qiáng)的性能就非常重要。AI芯片則不同，它的功能是不確定的——AI芯片能夠完成什么任務(wù)，是由開發(fā)者在上面開發(fā)什么AI算法來決定的，即同一顆芯片，可能做人臉識(shí)別、做自動(dòng)駕駛，也可能做語音識(shí)別。

基于人工智能芯片與傳統(tǒng)芯片最核心要素不同這樣一個(gè)判斷，我們認(rèn)為，讓算法工程師能夠很簡單、容易地在芯片上運(yùn)行AI算法，比性能、成本、功耗更重要。于是我們投入了很大的研發(fā)力量，圍繞軟件開發(fā)環(huán)境，在全國范圍內(nèi)最早推出了自己的AI芯片編譯器，讓有一定專業(yè)基礎(chǔ)的初學(xué)者，在我們平臺(tái)上僅需一兩天學(xué)會(huì)開發(fā)算法。

我們的判斷再一次得到了驗(yàn)證：在安防、汽車等領(lǐng)域，客戶的AI研發(fā)能力不是很強(qiáng)。我們就把開發(fā)成本降到極低，讓客戶更容易測試和使用我們芯片。我們很快得到大筆訂單。

創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域有精益創(chuàng)業(yè)的概念：用快速迭代的方式不斷讓產(chǎn)品更加完善。芯片是否適合這個(gè)思路呢？通常很難。

芯片領(lǐng)域迭代一次，需要經(jīng)過數(shù)個(gè)環(huán)節(jié)，包括明確設(shè)計(jì)指標(biāo)、前端設(shè)計(jì)、后端設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證、生產(chǎn)流片、封裝測試等等。第一次生產(chǎn)芯片，總會(huì)發(fā)現(xiàn)各類問題，需要再次修改設(shè)計(jì)、完善仿真驗(yàn)證，再進(jìn)行二次生產(chǎn)，每一個(gè)環(huán)節(jié)都需要幾個(gè)月的時(shí)間，造成一顆芯片總開發(fā)時(shí)間往往達(dá)到兩年或以上時(shí)間。通常在這樣的周期下，芯片行業(yè)很難采取精益創(chuàng)業(yè)、快速迭代。但在人工智能算法不斷升級(jí)的時(shí)代，機(jī)遇稍縱即逝，迭代不能不去適應(yīng)和支持新型人工智能算法。有人問，如何解決快速迭代的創(chuàng)業(yè)思路，與芯片行業(yè)固有的漫長開發(fā)周期之間的沖突？

為了能夠迭代設(shè)計(jì)，找到客戶真實(shí)需求，我們沒有按一般的芯片公司研發(fā)邏輯，一開始就直接開展一顆芯片的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)，而是使用一種名叫FPGA的可編程芯片，快速模擬出我們設(shè)計(jì)的芯片，同樣能夠?qū)崿F(xiàn)相同的功能。雖然會(huì)損失好幾倍的性能，但達(dá)到了我們快速迭代的目的。我們還發(fā)現(xiàn)，真實(shí)客戶使用了非常多的學(xué)術(shù)領(lǐng)域從來沒接觸過的算法，有的算法就是傳統(tǒng)技術(shù)，也就是說，在一個(gè)真實(shí)完整的產(chǎn)品系統(tǒng)里，視頻編解碼、跟蹤等傳統(tǒng)技術(shù)占了大部分，而人工智能只是其中一小部分。

多虧了快速迭代，讓我們不斷完善設(shè)計(jì)，快速滿足了客戶需求，而在花了大半年時(shí)間摸清楚市場之后，我們才真正把芯片設(shè)計(jì)制作提上日程。

最佳市場

從創(chuàng)業(yè)公司角度，第一個(gè)落地的應(yīng)用非常關(guān)鍵。對(duì)于一個(gè)新的硬件產(chǎn)品，會(huì)有各種各樣的問題：總產(chǎn)量不足，成本相對(duì)較高，售價(jià)會(huì)相對(duì)較高;硬件有各類穩(wěn)定性的問題;人工智能算法雖然能做到很高精確度，但也還是會(huì)出錯(cuò)。我們怎樣去選擇第一個(gè)切入的市場？

2017年3月3日深鑒科技成立一周年慶祝

2017年深鑒科技產(chǎn)品發(fā)布會(huì)

從產(chǎn)品單價(jià)高、使用壽命相對(duì)短出發(fā)，我們很快想到了無人機(jī)市場——無人機(jī)單價(jià)數(shù)千元，對(duì)成本接受度較高;無人機(jī)最多飛行30分鐘左右就需要更換電池、重啟機(jī)器，對(duì)可靠性要求較低;人工智能做主人的識(shí)別、手勢控制、跟拍，即便識(shí)別錯(cuò)誤也不會(huì)造成太嚴(yán)重的后果。可以說，無人機(jī)非常適合全新的硬件產(chǎn)品切入。

在打入當(dāng)時(shí)行業(yè)第二大的無人機(jī)公司零度智控后，我們也逐漸開始意識(shí)到無人機(jī)市場存在一個(gè)致命問題：行業(yè)極其集中，在全球范圍內(nèi)，70%的無人機(jī)由大疆公司出產(chǎn)，而這個(gè)市場總計(jì)也不過每年數(shù)百萬架——如果不能切入到大疆的供應(yīng)鏈，我們在無人機(jī)行業(yè)將永遠(yuǎn)無法做大。和大疆公司多次接觸后，我們意識(shí)到很難切入到大疆的供應(yīng)鏈，便做了一個(gè)壓力頗大的重大決策：把產(chǎn)品方向切換到別的市場。

我們產(chǎn)品特點(diǎn)是功耗低、延遲短，再經(jīng)過無人機(jī)市場的打磨，產(chǎn)品總體可靠性好了很多，成本也低了很多。我們開始調(diào)研：需要AI和低功耗、低延遲設(shè)備，在哪些領(lǐng)域市場空間較大？經(jīng)過幾個(gè)月的深入調(diào)研，發(fā)現(xiàn)智慧城市與自動(dòng)駕駛市場需求很強(qiáng)。在智慧城市領(lǐng)域，我們希望在攝像頭端就實(shí)現(xiàn)AI功能，而風(fēng)吹日曬中的攝像頭功耗太高，容易過熱，低功耗變得十分關(guān)鍵。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，我們需要汽車反應(yīng)速度很快，對(duì)于突然闖入視野的人與車能快速識(shí)別、快速判斷，避免發(fā)生事故。進(jìn)入這兩個(gè)行業(yè)后，我們快速地做起了業(yè)務(wù)：在智慧城市領(lǐng)域，3個(gè)月簽下了3000萬元人民幣的訂單;在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，半年內(nèi)就進(jìn)入國際最大的幾個(gè)車廠的最終產(chǎn)品測試階段。

永不可能

AI人工智能應(yīng)用芯片產(chǎn)品

回頭看，不少人覺得我們很多決策都非常正確。但也常有人問，你們?yōu)槭裁匆獩Q策走上一條并購的道路，卻沒有獨(dú)立上市？不被并購的話，你們現(xiàn)在可能上科創(chuàng)板了，你們不后悔嗎？

客觀地說，當(dāng)時(shí)若沒賣掉公司，我們也許會(huì)在安防、自動(dòng)駕駛的業(yè)務(wù)上繼續(xù)發(fā)展，公司也已上市或即將上市，或許能有一個(gè)更高的財(cái)務(wù)回報(bào)——但我完全不后悔當(dāng)初的選擇，因?yàn)檎驹诋?dāng)時(shí)，這絕對(duì)是公司的最優(yōu)選擇。盡管我們業(yè)務(wù)增長很快，但芯片行業(yè)周期很長，成本很高，要在短期四五年內(nèi)做到盈利是非常困難的。作為一個(gè)年輕的創(chuàng)業(yè)者，作為一家年輕的創(chuàng)業(yè)公司，我們也越來越感到各方面的壓力。面對(duì)至少四五年不確定的路途和一個(gè)很不錯(cuò)的收購報(bào)價(jià)，我們覺得，后者已經(jīng)非常不錯(cuò)了。

深鑒科技核心團(tuán)隊(duì)與賽靈思CEO在敲定并購后的合影

2018年初在gtic全球科技創(chuàng)新峰會(huì)報(bào)告

收購協(xié)議簽約一年，也就是收購?fù)耆Y(jié)束大半年后，科創(chuàng)板橫空出世，以前所未有的效率推進(jìn)，這確實(shí)不是我們當(dāng)時(shí)可以預(yù)料的。這其實(shí)也是人生的另一方面——擁抱不確定性。我們可以通過邏輯，通過市場規(guī)律盡可能地增加成功率，但是我們永遠(yuǎn)不可能實(shí)現(xiàn)一個(gè)最優(yōu)解。

經(jīng)常有人問我，下一步準(zhǔn)備再做些什么？我其實(shí)還沒有確定。我唯一能確定的是，一定要多做積累，不打無準(zhǔn)備之仗——雖然還不知道之后要做什么，但是可以一直不斷增加自己知識(shí)與思考的深度和廣度，多去經(jīng)歷，為后面進(jìn)一步的創(chuàng)造做好準(zhǔn)備。無論做什么，都要通過邏輯分析，認(rèn)真思考商業(yè)模式、商業(yè)路徑、技術(shù)路線的優(yōu)與劣，在層層迷霧中去找尋一條可行之路。我們擁抱不確定性，我們更依靠邏輯和市場規(guī)律努力拼搏，也希望所有人的創(chuàng)業(yè)之路都能這樣，創(chuàng)造更大的社會(huì)價(jià)值！

責(zé)任編輯：王新偉