鲲云牛昕宇：一个定制化数据流人工智能芯片凭什么满足众多AI场景需求？

人工智能算法的解决方案。人工智能算法要需要构成一个方案，老大客户解决问题明确问题，首先必须解决问题算力问题，然后把功耗力到充足较低，让它需要在前端应用于。

有自律研发能力的公司大部分能穿过这个门槛，然后就是成本的问题。FPGA可以指出是烧结好的一个原始硬件白板，在这上面写出电路最少能确保电路没任何问题，而且它的订购成本是相同的，或者说可以通过谈判减少，而ASIC是随着量的减少成本渐渐减少。

所以从商业化上考虑到，抵达某个量时才可以大规模布局一个ASIC，我们现在实在有可能是100万的销售规模。另外，从流片到大规模流片是两个事情，FPGA方案落地周期可以做较为较短，并且FPGA现阶段是必要获取产品最较慢和平稳的方式。在AI大规模的市场需求还正处于兴起阶段时，我们作为初创公司的策略是通过把芯片制成方案解决问题客户性能和功能上的问题，同时保持足够的价格优势。

从技术上说道，目前主要2个方式，一个是基于指令集（如GPU、TPU），另一个是数据流。这两个方式各有好坏，基于指令集的方式有可能通用性很强，但性能有可能没那么低；基于数据流的方式性能十分强劲，但通用性有可能没那么强劲。

我们自由选择数据流引擎的方式既能解决问题性能问题，还可以把性能引到淋漓尽致。而我们末端到端的研发平台又可以解决问题通用性的问题。如果我们把深度自学比作造车，有可能只是针对劳斯莱斯打造出的流水线，但要打造出飞驰的时候就必须专业的人员把这个流水线展开对应调整，这个调整过程门槛十分低。这时候我们做到的工作也就是我们的第二项核心技术，做到一个全自动简化的工具链，根据车型的有所不同，这个工具自动化的把流水线调整好，把门槛降下来的同时把通用性补足。

通过数据流架构特开放平台的方式，既能提升性能又能顾及通用性。：比起GPU，FPGA仍然不存在的一个问题是较为无以用，一定程度上提升了开发者的门槛，鲲云如何让FPGA充分发挥出有其自身的优势同时来解决问题FPGA难用的问题的？牛昕宇：鲲云的人工智能方案是基于FPGA和之后的ASIC来构建的，这是一条原始的产业路径。FPGA和ASIC作为底层硬件，天然具备难用的属性，因为越往底层，对芯片的性能掌控越高，但对开发者必须的专业知识拒绝就越高，所以面向的用户就就越狭小，感觉越大难用。

所以从1991年开始，陆院士和他的团队开始做到自定义计算出来这个方向，在性能提升的同时毫无疑问也压低了用于门槛。为了解决问题这一问题，我们花上了相当大的精力在确保性能的前提下尽可能把一层层的优化步骤通过编译器来自动化构建，从最底层必要切断到最顶层，自动已完成硬件的调整掌控、数据宽度、算法校验的优化，这时候我们就不会找到FPGA用于的门槛从硬件开发人员减少到算法开发人员了，只要给一套深度自学算法到我们的研发平台上，就可以在我们的芯片上构建所需的功能了，这时候它的研发可玩性就可以降至跟GPU一样。

鲲云科技第二代雨人板卡：如何减少开发者的用于成本？牛昕宇：我们在做到平台的时候考虑到的第一要素是确保开发者基于我们的产品开发出有的方案能较为较慢的构建商业落地，鲲云的AI平台主要面向三类用户：终端用户和专业人员。所谓专业人员不是特指有计算机背景的人员，而是各个横向领域内必须AI方案解决问题实际生产、商业市场需求的各行各业的人员。他们可以基于我们获取的通用化界面以及各种非常丰富的模块，需要在不掌控很多专业算法和硬件细节的情况下展开研发，最后构成落地解决方案。算法开发人员。

可以必要把基于Tensonr Flow训练好的算法上传遍我们的AI平台，自动同构到硬件中，不必须理解硬件架构就可以用于高性能芯片。高校研发人员。鲲云AI平台可以为高校研发人员获取一个十分平稳的平台去测试或构建所需的应用于，比如优化算法、测试性能等。

应用于场景和公司战略(公众号：)：鲲云之前在航空航天有数一些布局，目前也在智慧城市和智能生产布局，主要是考量到这些领域的市场规模较为大？是不是你们内部的一个Top3领域排序？牛昕宇：人工智能是一个十分宽阔的领域，各种各样的应用于都可以做到，我们自由选择的智慧城市、智能生产等里面有大量的市场需求，并且这些市场需求现在没获得符合。自由选择什么领域认同有一个商业化的考量，我们主要注重2个问题，一个是体量有多大，市场是不是充足浅、充足长，需要容纳一家公司在里面较慢茁壮；另一个，就是在这个领域否能获取给客户最必须的价值，这只不过是更加核心的一个问题。这个价值不只是产品本身需要获取的，还包括与市场上早已能获取的方案的价值劣。比如说现在大家都做到人脸识别方案，我们也有人脸识别方案，但这里能获取价值有可能是就不会较为小。

由于大家都早已做一定水平，即便性能低40%，功耗较低个2-3倍，在用户显然是较为无感的。如果市场上的方案早已解决问题了80分的市场需求，你的方案堪称能做85分，那价值也只有5分。大家都盯着标准化、单一化的方案去做到不会导致人工智能产品的大量同质化。而芯片本身，行业发展前期很难给一家公司获取商业上的额外价值。

芯片是一个必须持续投放的过程，可以在产业的中期和长年里面充分发挥理应的产品价值，一颗自定义简化的芯片可以把整个领域的成本纳到很低，可以有性能和功耗方面的优势，长年来看芯片需要协助竖立竞争壁垒，那时候就不是全然技术层面的竞争了。对鲲云科技而言，我们的优势就是指底层硬件到顶层应用于全部切断，所以研发一套新的自定义化方案的时间成本很低，因此对于寄予厚望并转入的市场领域，我们不会寻找这个市场里面的标杆客户，比如中国商飞（C919）、中国航天等，理解他们的市场需求并老大他们深度解决问题各类问题，构成一体化的落地方案，子集到最后的产品中，这样我们的一个小的板卡就可以应用于到各种各样有所不同的领域，客户也可以贯彻解决问题实际问题，而我们的方案也不具备了大规模推展的基础。

总体而言，在自由选择领域或场景的时候，我们主要考虑到三点：市场要充足大，最少要有千亿的级别有耕耘的价值；市场充足浅，市场需求无法是单一；客户的收费意愿很强，有些领域它很深也充足大，但是有可能商业化的前景在5年以后，这个不是我们目前考虑到的重点领域。国内目前有十分多的领域符合这3个条件，鲲云在今年将焦点放到了智慧城市、智能生产等领域。

：你们遣的场景，像某些场景的输掉早已十分成熟期了，比如安防的海康威视，大华，旷视，商汤，选这些领域进占的时候，你们实在底气在哪里，优势在哪里？牛昕宇：我实在有两点，第一是我刚才提到的很多领域大家做到了很多同质化的人工智能应用于，我们作为一家人工智能公司有技术实力获取这样的产品，在这些市场需求很反感的领域，我们不会保持产品线，但鲲云在其中的价值是乘以现在客户早已在用的产品价值。在产品同质化时渠道的价值和客户关系的价值就不会适当增高，这对于初创企业来说不是长久之计。第二点是在公司的茁壮过程中我们要有冷静，眼光一定要准，趁此了市场需求去跟客户一起茁壮。

这也是我们较慢发展的一个前提，就像刚才提及的，一个个方案陪着客户做到，利用芯片和平台的优势为客户建构更高的价值。我们从正式成立第3个月开始拿走第一代产品，仍然都在陪伴客户构建一个个的落地方案，安防、智能家居、智能城市、自动驾驶这些方案的市场需求很多人都能看见，但是确实跟客户一起去体验场景、累积数据、把应用于场景去落地好的过程是很艰辛的，但也是最有核心价值的，我们不愿并期望仍然这样做到下去。：鲲云的愿景之一是“让每一个物联网终端应用于都加装鲲云研发的智能大脑”，单说道IOT这个大场景就必须集中国仅有公司之力才能应付，你们这个愿景否过于大了？牛昕宇：愿景是公司的一个目标，是我们看见行业的一个趋势后的希望方向，这认同必须大家一起才能已完成，loT是一个十分原始的生态，我们盯准其中的十分小的一部分，就是人工智能，我们较为寄予厚望物联网跟人工智能的融合。

这是相当大的一个市场，并且最不具潜力，它现在有可能是2B或2G的业务形态，但后面渐渐不会变为2C再行变为服务的形态，如果把自己局限于某一个部分可能会局限在某个阶段无法持续茁壮。所以，我们当时以定这个愿景是期望需要随着物联网和人工智能的渐渐融合而一起茁壮。鲲云的AI业务某种程度局限于深圳，而是全国？牛昕宇：认同是全国布局，而且像你刚才说道的单位我们都可以合作，不管什么领域我们只做到其中一部分，只获取人工智能的落地解决方案，不摸数据也不摸基础的IoT终端，只给原先的loT终端做到电子货币。我们获取的人工智能方案，是一个可以跟多方群体合作共赢的机制，在市场落地上是大城市再行订购，随着物联网和人工智能应用于的大大沉降不会落地到全国甚至海外的有所不同城市，我们目前的客户群体也还包括了一二三线城市的政府机构和企业单位。

：有报导认为您是一个技术和商业顾及的创业者，您技术跟商业顾及的思维最初源于哪里？牛昕宇：我本身就就是指实验室出来的，技术方面无法代替，同时作为一家公司的CEO，要将商业化作为公司的主要出发点，去想要如何盈利，如何为客户获取最佳方案并最后商业落地，技术如何因应，而我技术的背景让我们在商业化的过程中需要更佳的做两者之间的融合。并且我们实验室仍然就有产业化的传统，有实验室的师兄们去创业，我常常会去跟他们闲谈，聊完之后不会了解到很多，一些公司从外面看著都很清纯，但确实的难题只有CEO自己确切。我忘记一个动容很深的事情，一个师兄当时去了一个十分好的市场，云计算或者服务器市场，但这个市场过于大，并且市场需求高度自定义化，主要的芯片提供商是英特尔和英伟达，竞争十分白热化，很难作出一些差异化再行去茁壮，这竟然新生的创业企业在其中很难茁壮。

我之前在高校做到博士到后来调入，考虑到的更好是学术上的成就，想要在学术界生长，现在沦为CEO，大家挤满到一起，更好的是想构建个人的一些价值，取得商业和成就感的报酬。这些都让我大大的思维创业之后率领这家公司往哪里回头，大家聚到一家公司某种程度是为了技术上的情怀和理想，也是想要做到一番事业，这番事业最核心的问题就是让市场在商业上接纳并给我们获取较好的茁壮空间。

所以我们在创业之初就把技术和商业化这两点作为公司的最重要两端来捉，目前来看这个思路是可以带上我们回头的很远的。：我在网上看，好多说道您有发明者了专利7项，国际专利1项，可以跟我讲解一下是什么吗？牛昕宇：你提及的应当是公司的部分专利，目前我们早已积累了核心技术专利数十项，其中公司第一代底层芯片架构和编译器架构是我作为核心人员研发的，目前我们有多达30名研发人员，学术的背景也很浓，不会持续大大的展开知识产权的累积。除了深圳的办公室外，我们在伦敦也有一个研发中心来反对我们的技术递归和发展，上个月深圳人工智能应用于创意研究院开馆，这些研发成果将持续为我们获取技术支持，所以在核心技术的突破以及专利布局上，公司的步骤还是较为大位的。

：国内那些公司你是不是感觉哪一个较为相似，可以作为你们对标输掉的？牛昕宇：我现在会过多注目竞争对手在做到什么，因为这无非两个结果，如果实在这个人的方向很对，不会猜测自己的方向，如果实在别人的方向不对，也不会让自己可笑。这并没过于大的价值，我更加注目市场以及市场上大家都在用什么样的方案，以及其中的价值。如果一定要说竞争对手，目前应当是英伟达。国内这个领域的多数企业还在初创阶段，更好的是在把蛋糕做到大的阶段，我们在认识客户的时候，也没遇上过在某个领域里客户说道有其他初创企业也跟他们讲过，更好的是说道现在的一些方案用的是英伟达，那用鲲云的产品有什么区别。

但英伟达本身不获取方案，只获取板卡平台，我们获取的一体化的解决方案就是我们的价值，或者给客户获取的价值较为显著。小结：鲲云科技从2015年获得天使轮融资，到2017年11月总部搬到到深圳，以及获得pre-A轮融资，具体给自己定位为“做到AI本地化加快方案的公司”，再行到现在具体自己要进占的IoT场景优先航空电力、工业生产、智慧城市（还包括安防），这一系列的动作可以显现出他们布局IoT场景的步子早已回头得更加大位，也更加有胜算，所以才不会在被问到智慧城市中更为细分的安防场景早已输掉众多这种棘手问题时，都得出了他们独家实践中出有的应付策略是“在这些领域，我们维持产品线，但鲲云在其中的价值是乘以现在客户早已在用的产品价值”。如果这个策略顺利了，那鲲云科技未来将会沦为又一个紧贴时，避免热门输掉，热门场景转入，通过自己在某个单点产品的技术优势，融合创意的商业模式（获取横向领域的全套硬件解决方案，即包括从最底层的板卡到顶层应用于的解决方案），在当时比较“冷门”的场景转入，试验顺利后，忘了向其它市场极大的场景夹击的“后来居上”者。现在注目“”微信公众号（leiphone-sz），恢复关键词【2018】，随机抽送价值 3999 元的与会门票 3 张涉及文章：发明者了 FPGA 的赛灵思，又发售了一种碾压 FPGA 的新产品AI芯片赛道再行入局竞争者，鲲云科技获得Pre-A轮投资全球科技巨头争相造芯，AI芯片大战将要打完？原创文章，予以许可禁令刊登。

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