智東西（公眾號：zhidxcom）
文 | Lina
人工智能熱潮的興起已然是不爭的事實，就在你讀文章的此時此刻，為期三天的ICLR國際學習表征會議剛剛落下帷幕。這場由全球兩位深度學習巨頭舉辦的學術研討會在近年來聲名鵲起，一躍已經成為人工智能領域的重要會議之一，谷歌、百度、Facebook、英偉達等各大公司爭相加碼贊助。（6位大牛21場演講，一文看盡最牛深度學習大會ICLR！）
而在這(zhe)份贊助廠商名單上，一個(ge)中(zhong)國創(chuang)企尤(you)為引人(ren)注目(mu)——深鑒科技。這(zhe)是一家非常年(nian)(nian)輕(qing)的(de)(de)公司(si)，履(lv)歷卻(que)驚人(ren)地亮眼，公司(si)內部(bu)聚(ju)集(ji)了(le)無數(shu)清華、斯坦福的(de)(de)技術大牛，在各種學(xue)術研(yan)討會(hui)上拿(na)獎拿(na)到手軟。而且(qie)成(cheng)立剛滿(man)一年(nian)(nian)，不僅拿(na)到了(le)500萬(wan)美(mei)(mei)元的(de)(de)天使輪，還在今年(nian)(nian)年(nian)(nian)初敲(qiao)定了(le)數(shu)千(qian)萬(wan)美(mei)(mei)元的(de)(de)A輪融資，估(gu)值超(chao)過10億人(ren)民幣。
那么它(ta)是做什么的呢(ni)？既然(ran)贊助ICLR大(da)會(hui)，那么自然(ran)與深度學習有關。
深度(du)學習(xi)分(fen)為訓練（Training）和應(ying)用（Inference）兩(liang)部分(fen)，深鑒(jian)科技(ji)(ji)主要解決應(ying)用問(wen)題。簡(jian)單來說就是企業將(jiang)自己的(de)深度(du)學習(xi)算法(fa)模型訓練好之后，由深鑒(jian)科技(ji)(ji)將(jiang)其壓縮20-50倍并編譯，最終產品以板卡形式呈現。
深(shen)鑒(jian)科(ke)技基于(yu)的(de)是FPGA平臺：與擅長訓練的(de)GPU相(xiang)比，FPGA功耗更(geng)小、整體性價比更(geng)高，更(geng)適(shi)合用于(yu)應用。但是由于(yu)FPGA的(de)開發難度高、周期長，因此(ci)很多公司不愿使(shi)用。深(shen)鑒(jian)科(ke)技相(xiang)當于(yu)給(gei)用戶提供了一個(ge)黑盒(he)子，企業(ye)只需要(yao)提供輸入模型和數據(ju)，由深(shen)鑒(jian)科(ke)技提供應用層(ceng)的(de)FPGA解決方案。
智(zhi)東(dong)西從很早之(zhi)前就(jiu)開始關注深(shen)鑒(jian)科(ke)(ke)技(ji)了。今年2月，深(shen)鑒(jian)科(ke)(ke)技(ji)首席(xi)科(ke)(ke)學家(jia)韓松的“深(shen)度壓縮”論文(wen)獲(huo)得了FPGA芯片領域頂級會(hui)議(yi)FPGA 2017的最(zui)佳(jia)(jia)論文(wen)獎(jiang)；而更早之(zhi)前，在(zai)去年的ICLR國際學習表征會(hui)議(yi)上，最(zui)佳(jia)(jia)論文(wen)獎(jiang)也被深(shen)鑒(jian)科(ke)(ke)技(ji)斬(zhan)獲(huo)。同年的另(ling)一(yi)篇最(zui)佳(jia)(jia)論文(wen)獎(jiang)獲(huo)得者大家(jia)一(yi)定非常熟悉，那就(jiu)是AlphaGo開發者——谷歌(ge)DeepMind。
巧合的(de)是，深鑒科技(ji)與(yu)智(zhi)東西(xi)同在人工智(zhi)能創業勝地——五道(dao)口，而且公司離(li)得特別近，也算是緣分(fen)。今(jin)天，智(zhi)東西(xi)來(lai)到了公司內部，與(yu)創始人兼CEO姚頌仔細地聊(liao)(liao)了聊(liao)(liao)。
一、“姚老板”與他的師兄弟們（還有師父）
姚頌給人的第一感覺——很年輕，也很瘦。帶(dai)著眼鏡(jing)，穿著長袖的藍(lan)白(bai)細格子衫，人非常nice、很健(jian)談、也很好說話。
但。是。
請不要誤(wu)以為眼前只是(shi)某位面相(xiang)清秀的(de)普通理(li)(li)(li)工(gong)科(ke)男生，這(zhe)可是(shi)一(yi)個實(shi)打實(shi)的(de)學術大(da)牛。從小一(yi)路直升，高三直接保(bao)送進清華，進入電(dian)子系(xi)后大(da)一(yi)就進了實(shi)驗室（理(li)(li)(li)工(gong)科(ke)的(de)同學大(da)概可以理(li)(li)(li)解(jie)這(zhe)有多(duo)么厲害），本(ben)科(ke)階段不僅(jin)在斯(si)坦(tan)佛訪問、微軟亞(ya)洲研究院(yuan)實(shi)習、開發項目(mu)、發表論文(wen)、差(cha)不多(duo)就是(shi)把別人本(ben)碩(shuo)博(bo)的(de)事情一(yi)起做(zuo)完了……此外，姚(yao)(yao)頌還擔(dan)任過(guo)電(dian)子系(xi)科(ke)協(xie)主(zhu)席(xi)，主(zhu)辦(ban)過(guo)電(dian)設等(deng)一(yi)系(xi)列科(ke)創賽事——也正是(shi)因(yin)為主(zhu)席(xi)的(de)位置十(shi)分類似(si)公司的(de)CEO，因(yin)此姚(yao)(yao)頌在大(da)三時就有了個外號：“姚(yao)(yao)老板”。
而深鑒科技的另外幾位(wei)聯合創始(shi)人(ren)與合伙人(ren)則更是臥虎藏龍(long)。
(左到右(you)：單羿，汪玉，姚頌，韓松)
汪(wang)(wang)玉——也就(jiu)是(shi)姚頌口中提到的“汪(wang)(wang)老師”，姚頌在大(da)一時(shi)進的就(jiu)是(shi)汪(wang)(wang)老師實驗室——清華(hua)電子系(xi)98級(ji)畢業生，現任清華(hua)大(da)學(xue)電子工程系(xi)副教授、黨委副書記。從2006年開始研(yan)究FPGA，現在是(shi)ACM FPGA技(ji)術委員(yuan)會亞(ya)太(tai)地(di)區的唯(wei)一成員(yuan)。
CTO單羿，清華電(dian)子系博士，04級本科，曾在地(di)平線機器人(ren)擔(dan)任(ren)FPGA技術(shu)負(fu)責人(ren)、在百度(du)深度(du)學習研究院擔(dan)任(ren)高級工程師。
首席科學家韓(han)松(song)，清(qing)華(hua)電子系(xi)08級本科，斯坦(tan)佛博士(shi)在讀。韓(han)松(song)也(ye)就是(shi)我們上(shang)文提到的(de)最佳(jia)論(lun)文獎獲得者，其研發(fa)的(de)“深(shen)度壓縮（Deep Compression）”的(de)技術，它不僅可以(yi)將(jiang)神經網絡壓縮數十倍而不影(ying)響準確度，還可以(yi)使用“片上(shang)存儲(chu)”來存儲(chu)深(shen)度學習(xi)算法模(mo)型，減少(shao)內存讀取，大幅度減少(shao)功耗。
“我是(shi)里(li)面年紀最小的(de)一個，11級(ji)的(de)。”“姚老板”說(shuo)完這(zhe)話，低頭(tou)笑了笑。
現在深鑒科(ke)技整個團隊(dui)有70人，其中將(jiang)近一半都(dou)是(shi)清華出(chu)身，而(er)且放眼望(wang)去……..幾乎全部(bu)都(dou)是(shi)男生。這家在2016年3月3日正式成立(li)的公司(si)，在剛(gang)成立(li)一個月就拿到了(le)金沙江創投與高榕資(zi)本(ben)的500萬美元天(tian)使輪融資(zi)，今(jin)年年初更是(shi)敲定了(le)數千萬美元的A輪融資(zi)，投資(zi)方包括了(le)FPGA的開山鼻祖——賽(sai)靈思（Xilinx）。
二、從GPU到FPGA，風起云涌的深度學習
人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)的(de)火(huo)熱已然有目共睹(du)，從(cong)如(ru)雨后春筍般增長融(rong)資的(de)各(ge)類AI創(chuang)企、國(guo)內外無數巨頭高(gao)調進(jin)軍加碼、再到“人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)”被寫(xie)入(ru)我國(guo)政(zheng)府工(gong)(gong)作報(bao)告(gao)等諸多(duo)新聞中(zhong)皆可見一(yi)斑。其實(shi)人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)的(de)概念早(zao)已有之(zhi)，為什么近年(nian)如(ru)此(ci)火(huo)熱呢(ni)？
姚頌(song)認為(wei)，深度學(xue)習和(he)以往的人(ren)工智能不(bu)一樣，不(bu)僅已經(jing)能夠(gou)在某些領域超過了人(ren)類，而且原(yuan)來(lai)人(ren)臉識別(bie)、微(wei)表情、醫療(liao)、SLAM等都(dou)有專家(jia)，每個(ge)領域的專家(jia)不(bu)能復用(yong)，但現(xian)在深度學(xue)習的AI框架可(ke)以把所有領域都(dou)囊括(kuo)進去(qu)，對于硬件加速(su)很(hen)友好，應用(yong)范(fan)圍很(hen)廣。
然而(er)說(shuo)起(qi)深(shen)度(du)學(xue)(xue)習(xi)，大(da)家最聯想到的還是GPU——五六(liu)年(nian)前，跑機器(qi)學(xue)(xue)習(xi)算法主要用的還是CPU，CPU通用性好，硬件框架已(yi)經很(hen)成熟，非(fei)常友好。然而(er)，隨(sui)著機器(qi)學(xue)(xue)習(xi)及(ji)深(shen)度(du)學(xue)(xue)習(xi)的運算量越來越大(da)，CPU已(yi)經不能(neng)滿足人們的需求，人們進(jin)而(er)把眼光轉向了GPU。
GPU不僅有(you)更強(qiang)大(da)的(de)并行處理能力(li)，還有(you)更加(jia)強(qiang)大(da)的(de)控(kong)制數(shu)(shu)據(ju)流(liu)和儲(chu)存數(shu)(shu)據(ju)的(de)能力(li)，因(yin)此(ci)可以(yi)令神(shen)經網(wang)絡(luo)訓練的(de)速度提升10-20倍，從而能夠(gou)將原本要數(shu)(shu)周(zhou)甚至幾月的(de)訓練時間(jian)縮短至數(shu)(shu)天。深度學(xue)習分為(wei)訓練（Training）和應用（Inference）兩(liang)部分，尤其是在訓練階段，其所(suo)需的(de)數(shu)(shu)據(ju)計算(suan)之大(da)，遠(yuan)不是曾(ceng)經CPU時代的(de)人們敢于去(qu)想(xiang)象(xiang)的(de)。
這對專注于GPU生產的(de)英(ying)偉達來說(shuo)，確實是一(yi)個好消息，英(ying)偉達在(zai)去年(nian)的(de)股價飆升(sheng)也(ye)證明了這一(yi)點。然而(er)這消息對于全(quan)世界最大(da)的(de)CPU制造商(shang)英(ying)特(te)(te)爾(er)來說(shuo)，就沒(mei)那么友好了——不過，做不好我(wo)們可以(yi)買呀，2015年(nian)12月29日，踩著2015的(de)尾(wei)巴(ba)與2016的(de)前頭，英(ying)特(te)(te)爾(er)宣(xuan)布以(yi)167億美(mei)元(yuan)全(quan)資收購FPGA/CPLD公司阿(a)爾(er)特(te)(te)拉(la)(la)（Altera），至于阿(a)爾(er)特(te)(te)拉(la)(la)和前文提到的(de)塞(sai)靈思（Xilinx）的(de)關系嘛(ma)，大(da)概(gai)就像是肯德基和麥當勞。
咦？不是說好的GPU嗎？為什么聊起了FPGA？
FPGA（Field Programmable Gate Array）全(quan)稱(cheng)“可(ke)(ke)編程門陣列”，是(shi)作(zuo)為專(zhuan)用(yong)集成電(dian)(dian)路(lu)(lu)領域(yu)中的(de)一(yi)種半定(ding)制(zhi)電(dian)(dian)路(lu)(lu)而出現的(de)，既解決了全(quan)定(ding)制(zhi)電(dian)(dian)路(lu)(lu)的(de)不足，又克服了原有可(ke)(ke)編程邏輯器件門電(dian)(dian)路(lu)(lu)數有限的(de)缺點。
(賽靈思推出(chu)的UltraScale架構FPGA)
簡單(dan)來說(shuo)， FPGA的(de)“可編程(cheng)”指的(de)是(shi)可以用戶通(tong)過(guo)(guo)重新(xin)配置邏(luo)輯資(zi)源來不(bu)停(ting)嘗試，通(tong)過(guo)(guo)編輯不(bu)同(tong)的(de)配置文件把同(tong)一個FPGA進行不(bu)同(tong)屬(shu)性的(de)設置，直到(dao)獲得最佳方案，非常靈活(huo)。而深(shen)度學習(xi)作(zuo)為一門尚(shang)在(zai)發展中的(de)技術，FPGA的(de)這(zhe)種靈活(huo)、可編程(cheng)、允許試錯的(de)特性對它(ta)來說(shuo)是(shi)非常友(you)好(hao)的(de)，這(zhe)是(shi)第一點。
除了靈活性外，第(di)二點則(ze)是功(gong)(gong)耗(hao)(hao)(hao)。一塊GPU的(de)功(gong)(gong)耗(hao)(hao)(hao)動(dong)輒100W、200W，功(gong)(gong)耗(hao)(hao)(hao)巨大(da)。雖然英偉達也(ye)推出了面(mian)向嵌入端的(de)GPU設(she)備（比如Jetson TX2系列(lie)，其標(biao)準功(gong)(gong)耗(hao)(hao)(hao)為7.5W/15W），但(dan)對(dui)于(yu)無(wu)人機、安(an)防(fang)攝像頭這(zhe)種功(gong)(gong)耗(hao)(hao)(hao)敏感型的(de)硬(ying)件端來說則(ze)仍舊(jiu)會(hui)存在功(gong)(gong)耗(hao)(hao)(hao)過大(da)、發熱、過度影(ying)響電池(chi)續航等問題，而功(gong)(gong)耗(hao)(hao)(hao)能做(zuo)到(dao)3W、4W的(de)FPGA此處(chu)優(you)勢凸顯。
第三點則是延遲問題，雖然(ran)GPU的運行(xing)(xing)速度(du)比FPGA快，但(dan)是GPU的高(gao)性能(neng)(neng)來自(zi)于它的并(bing)行(xing)(xing)處理(li)能(neng)(neng)力(li)，訓練時(shi)(shi)效果很好，但(dan)在應用時(shi)(shi)一次(ci)性只能(neng)(neng)處理(li)一張(zhang)輸入圖像，優勢不能(neng)(neng)完全發揮(hui)，造(zao)成延時(shi)(shi)。
不(bu)過，GPU由于(yu)峰值(zhi)計(ji)算性能高、內(nei)存(cun)接(jie)(jie)口帶寬(kuan)高等(deng)優勢，依舊是目前深度學(xue)習(xi)訓練階(jie)段的最佳選擇。但在(zai)應(ying)用方面(mian)，FPGA的靈(ling)活、低功(gong)耗(hao)、而(er)且價格相對低廉等(deng)優勢開(kai)始(shi)凸顯。目前國內(nei)外不(bu)少(shao)大公(gong)司開(kai)始(shi)逐漸(jian)注(zhu)意(yi)到維護、采購、散熱、內(nei)部損耗(hao)成本等(deng)問題，開(kai)始(shi)逐漸(jian)將FPGA引入(ru)自己(ji)的系統內(nei)，比如去年亞(ya)馬(ma)遜(xun)和賽靈(ling)思合作，推出了基于(yu)FPGA的亞(ya)馬(ma)遜(xun)云(yun)服(fu)務、百度大腦使用了基于(yu)FPGA版的AI專(zhuan)有芯片、騰訊云(yun)也發布FPGA云(yun)服(fu)務器等(deng)等(deng)，市場接(jie)(jie)受度正在(zai)不(bu)斷提(ti)升。
三、產品落地：DPU與深度壓縮
雖(sui)然FPGA有種(zhong)種(zhong)好處，但是(shi)也存在一個大問題，那(nei)就是(shi)開(kai)(kai)發(fa)難(nan)度(du)。由于傳統FPGA開(kai)(kai)發(fa)需要(yao)(yao)使用硬件描述語言（Verilog或VHDL）而不是(shi)傳統的(de)(de)計算機語言（比如(ru)C語言），程序員需要(yao)(yao)在FPGA公司提供的(de)(de)編譯器基礎上(shang)進行(xing)二(er)次開(kai)(kai)發(fa)，造成了開(kai)(kai)發(fa)難(nan)度(du)大、開(kai)(kai)發(fa)周(zhou)期(qi)長（一般需要(yao)(yao)3-6個月）等問題，所以很多公司不愿意使用它。
深鑒相當于給這些(xie)不愿(yuan)意直接使用FPGA的廠(chang)(chang)商提供(gong)了一(yi)個(ge)帶接口(kou)的黑盒子(zi)，廠(chang)(chang)商把自己的算法模(mo)型訓練(lian)好之后，將(jiang)模(mo)型與數據(ju)通過接口(kou)傳(chuan)入(ru)，由深鑒科技進行壓縮和編譯，生(sheng)成的指令(ling)可(ke)以在FPGA上(shang)運行，廠(chang)(chang)商直接得到需要的輸(shu)出結果(guo)。
為此，深鑒科(ke)技(ji)提出了“DPU”這一概念，DPU（Deep Learning Processing Unit，深度學習處理單元），相當于把壓縮、編譯、執行的整個(ge)“黑盒子”過程具象化，最后的落地形態是一塊板卡。
（上：亞里士多(duo)德板，用于(yu)嵌入端。下：笛卡爾(er)版，用于(yu)大數據端）
其中壓(ya)縮(suo)(suo)的(de)(de)這一環節尤為值得一提，由(you)于跟(gen)GPU相(xiang)比，FPGA在(zai)帶(dai)(dai)寬(kuan)上存在(zai)一定劣(lie)勢。而(er)深(shen)(shen)鑒科技(ji)的(de)(de)聯合創始人(ren)兼首席科學(xue)家韓松(song)（對，就(jiu)是FPGA 2017、ICLR 2016等大會(hui)上拿(na)獎(jiang)拿(na)到(dao)手軟(ruan)那(nei)個韓松(song)）正在(zai)研究“深(shen)(shen)度(du)(du)壓(ya)縮(suo)(suo)”（Deep Compression）技(ji)術(shu)，他的(de)(de)獲(huo)獎(jiang)論文中解釋了如何利用深(shen)(shen)度(du)(du)壓(ya)縮(suo)(suo)將(jiang)神(shen)經(jing)網絡壓(ya)縮(suo)(suo)數十倍而(er)不(bu)影響準確度(du)(du)，從而(er)降低計算復雜度(du)(du)、存儲空間(jian)、以及(ji)帶(dai)(dai)寬(kuan)對其的(de)(de)限制。
姚頌(song)還告訴智(zhi)東西，每套DPU并不(bu)需要根據不(bu)同(tong)公(gong)(gong)司(si)(si)(si)而定制不(bu)同(tong)的板卡(ka)，只要是同(tong)類應用都可以復用。“比如公(gong)(gong)司(si)(si)(si)A想(xiang)要做車(che)牌(pai)（識(shi)別(bie)），公(gong)(gong)司(si)(si)(si)B想(xiang)要做人(ren)臉(lian)（識(shi)別(bie)），這些公(gong)(gong)司(si)(si)(si)只需要自(zi)己換不(bu)同(tong)的算法(fa)模型接入就行，DPU可以復用。”
（搭載有深鑒板卡的無人機）
目前(qian)，深鑒(jian)科技的(de)(de)合(he)作(zuo)伙伴(ban)主要集中在無(wu)人(ren)機(ji)(ji)、安防(fang)、數據中心這(zhe)三(san)個領域，代(dai)表企(qi)業分別是無(wu)人(ren)機(ji)(ji)廠商零(ling)度(du)(du)智(zhi)控(kong)、上市公司東(dong)方網(wang)力、以(yi)及搜狗。比如在零(ling)度(du)(du)智(zhi)控(kong)的(de)(de)無(wu)人(ren)機(ji)(ji)中載入(ru)板卡，為其提(ti)供人(ren)臉(lian)識(shi)別、跟隨、手勢照相等功能，功耗只(zhi)(zhi)有3W，不會對電力續航產生太大(da)(da)的(de)(de)影響。如安防(fang)攝像(xiang)頭等的(de)(de)其他嵌入(ru)式端(duan)也是3W的(de)(de)功耗，數據中心應用的(de)(de)功耗則只(zhi)(zhi)有30-40W。公司下(xia)一(yi)(yi)步的(de)(de)拓展目標包括產品(pin)(pin)的(de)(de)平(ping)臺化(hua)與標準化(hua)、推(tui)進(jin)與其他大(da)(da)互(hu)聯網(wang)公司合(he)作(zuo)等，進(jin)一(yi)(yi)步推(tui)進(jin)產品(pin)(pin)成熟化(hua)。
四、“神人”云集
這里(li)的(de)(de)“神(shen)人(ren)(ren)”值得(de)不是(shi)學術大神(shen)——當然(ran)(ran)，辦公室里(li)放眼望去，各類編程代(dai)碼(ma)高手云集，學術能(neng)力(li)自然(ran)(ran)不必說了——這里(li)的(de)(de)“神(shen)人(ren)(ren)”值的(de)(de)是(shi)那些(xie)特別有趣(qu)的(de)(de)人(ren)(ren)。
深鑒科技的(de)(de)整個(ge)公(gong)司氛(fen)圍有(you)點像硅(gui)谷，氣氛(fen)和(he)環境比(bi)較輕松，但(dan)工作節奏比(bi)硅(gui)谷緊湊多了——畢竟身處五道口。公(gong)司里(li)的(de)(de)學術大(da)神不少(shao)，體(ti)育(yu)大(da)神也特別多。不僅有(you)足(zu)球、籃球、羽毛(mao)球三(san)個(ge)球隊(dui)，其中還有(you)一(yi)個(ge)曾在國安青(qing)年(nian)俱樂(le)部的(de)(de)足(zu)球大(da)拿(na)，跟(gen)所有(you)人踢(ti)起來都不是一(yi)個(ge)量級的(de)(de)……
再比如另外一(yi)位(wei)研(yan)發(fa)總(zong)監，搞起研(yan)發(fa)來(lai)還是(shi)特別(bie)扛得住。之前在搞一(yi)個FPGA的項目時(shi)，剛好碰上他孩子(zi)剛出生。于(yu)是(shi)當時(shi)就看見他坐在客(ke)廳里(li)，一(yi)邊抱著娃，一(yi)邊寫代(dai)碼。
可以，這很Work Hard, Play Hard。
姚(yao)(yao)頌(song)本(ben)人自然(ran)是“神人”之一。按他的講(jiang)法，“我自己比(bi)較(jiao)躁動，比(bi)較(jiao)喜歡(huan)新方式(shi)。”除了(le)學術之外，社工、運動、音樂什么的，“都玩(wan)一點”。本(ben)科畢業后，姚(yao)(yao)頌(song)獲(huo)得了(le)美國(guo)卡內(nei)基梅隆大學（CMU）的博士offer，還伴有(you)每年高額的學術獎金，但姚(yao)(yao)頌(song)拒絕了(le)。一開始時父母當(dang)然(ran)不(bu)同意，最后還是汪玉老師親自出馬才說服了(le)姚(yao)(yao)爸(ba)姚(yao)(yao)媽。
不(bu)知道是(shi)(shi)不(bu)是(shi)(shi)口頭禪，在整個采訪過(guo)程中(zhong)，姚頌經常說的一(yi)句(ju)話是(shi)(shi)——“這是(shi)(shi)一(yi)件非常好玩的事(shi)情”，恍(huang)惚間(jian)(jian)給(gei)人一(yi)種錯覺，像是(shi)(shi)深度學習、FPGA、神(shen)經網絡等等知識理論(lun)其(qi)實一(yi)點都不(bu)復雜，運營一(yi)間(jian)(jian)幾十近百人、估(gu)值過(guo)10億的技(ji)術(shu)公司也似(si)乎(hu)輕而易舉(ju)。
結語：科學技術是第一生產力
當智東西問到(dao)“創業過程中最(zui)大(da)的(de)(de)(de)感(gan)觸是(shi)什么(me)？”時，姚頌說，最(zui)大(da)的(de)(de)(de)感(gan)觸是(shi)，“一項(xiang)理論從技術(shu)、到(dao)產品、到(dao)市場、最(zui)后(hou)(hou)收入，每一步都是(shi)非常重大(da)的(de)(de)(de)。”在一個商(shang)業產品中，純理論的(de)(de)(de)技術(shu)部(bu)分可(ke)能只占的(de)(de)(de)30%，后(hou)(hou)續的(de)(de)(de)產品研發(fa)、商(shang)業落地。因此(ci)對于學術(shu)能力(li)較強(qiang)的(de)(de)(de)團(tuan)隊(dui)而言，如何掌控學術(shu)與商(shang)業的(de)(de)(de)平和，為(wei)市場帶來有價值實戰產品，是(shi)需要認真(zhen)思考的(de)(de)(de)問題。
但(dan)話說回來，在(zai)人工智能領(ling)域，技術(shu)依舊是如(ru)今的(de)(de)(de)第一(yi)生(sheng)產力。云集了重(zhong)多技術(shu)大拿的(de)(de)(de)深(shen)(shen)鑒科技能夠在(zai)成立的(de)(de)(de)這(zhe)短(duan)短(duan)一(yi)年多里推(tui)出產品、與廠商達(da)成合(he)作(zuo)、并(bing)(bing)且順利拿到(dao)融資(zi)并(bing)(bing)獲得高(gao)估值(zhi)，成績單(dan)還是十分亮眼的(de)(de)(de)。隨著深(shen)(shen)度(du)學(xue)習的(de)(de)(de)發展，國內外的(de)(de)(de)各大企業也在(zai)逐漸(jian)擁抱FPGA，在(zai)這(zhe)樣的(de)(de)(de)浪潮下，深(shen)(shen)鑒科技專注于深(shen)(shen)度(du)學(xue)習應(ying)用落地，瞄準(zhun)FPGA的(de)(de)(de)開發難這(zhe)一(yi)痛點，前景(jing)值(zhi)得期待(dai)。
在此之(zhi)前，FPGA最(zui)大的(de)(de)(de)應(ying)用在通信領(ling)域，開始被用在深度學習還(huan)(huan)是(shi)近(jin)年的(de)(de)(de)事情。跟CPU、GPU這類已經經歷(li)過多年市場驗證的(de)(de)(de)產(chan)品不同，一(yi)(yi)方(fang)面(mian)FPGA還(huan)(huan)算是(shi)一(yi)(yi)個(ge)較(jiao)為(wei)小眾的(de)(de)(de)市場，哪(na)怕是(shi)巨頭賽靈(ling)思，其(qi)市值也只(zhi)在150億美(mei)元左右（截至發(fa)稿，英偉達(da)市值約570億美(mei)元），推(tui)進產(chan)業(ye)接受仍(reng)(reng)需要時間；另一(yi)(yi)方(fang)面(mian)FPGA仍(reng)(reng)舊(jiu)是(shi)一(yi)(yi)個(ge)對人力資源要求(qiu)較(jiao)高(gao)的(de)(de)(de)技術，在公司未(wei)來(lai)的(de)(de)(de)擴張過程中，如何(he)更(geng)好(hao)地招攬(lan)FPGA人才(cai)、人力成本是(shi)否會進一(yi)(yi)步增(zeng)加，也是(shi)可能面(mian)臨的(de)(de)(de)挑(tiao)戰之(zhi)一(yi)(yi)。
硬創先鋒
挖(wa)掘全(quan)球(qiu)最具潛力的(de)智能(neng)創業項(xiang)目
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