依圖造“芯”_風聞

來源 | 銀杏財經（ID：threemornings）

作者 | 汪小樓

編輯 | 楊一枝

“我自己有一個理解，AI走到現在是一個沒有權威的時代。”

2017年，在中國綠公司的年會上依圖聯合創始人朱瓏演講時説了這麼一句話。他隨後解釋了為什麼這是一個沒有權威時代？

就算美國最好的人工智能實驗室要了解全球最先進的技術在發生着什麼，也瞭解得不那麼全面，因為現在人工智能發展的速度太快了，各地都在跳躍性的發展。

如今兩年時間過去了，很多意想不到的AI應用場景都相繼湧現，越來越多鮮活的例子把AI技術的魅力融入了生活。

2018年，繼“歌神”之外，張學友又獲得“罪惡剋星”的殊榮。截止到去年12月底，警方在張學友演唱會現場通過AI人臉識別成功抓獲60餘名逃犯。

警方能夠實現這些精準抓獲，背後的神助攻正是依圖科技研發的人臉識別系統。

隨着BAT三家大廠跑步入場後，市場競爭愈發激烈，新的技術革命給這條賽道上的所有玩家帶來巨大機會的同時，也帶來了前所未有的挑戰。

商業戰場上，叢林法則永遠有效，在這個沒有權威的時代，以依圖為代表的AI獨角獸們只有放足狂奔，也許才能笑到最後。

芯片之爭

儘管時下AI火熱，商業落地呈現出百花齊放的勢頭，但花開之前必須先要趟過荊棘。光是用於運行AI算法和數據歸納的芯片，就是一道所有人都必須要面對的“坎”。AI企業們未來都需要解決的一個問題是—獲取與AI技術相匹配的算力。

這也意味着，單單優化算法是不夠的，針對自家業務的專業化芯片的探索必須被提升日程。這種變化看似順應時代潮流，實際上也有被逼着往前走的成分，因為傳統硬件自身的侷限性使得它們不得不穩中求變。

面對日益複雜多樣化的網絡結構、人們對算法精準率的苛求，以及迎合自身產品的需要，各大廠商必須繞開或降低傳統硬件功耗大、成本高的屬性，以保證在未來形成足夠的核心競爭力。

相關資料顯示，我國每年光進口芯片花費了就超過2000億美元，遠遠超過進口石油的花費。不光是國家對芯片有很高的依賴程度，在未來芯片更關係着高科技企業生死存亡。

在國外，蘋果、谷歌、特斯拉和英偉達都相繼推出過AI專用芯片，正將其性能提升數十到數百倍。在國內，阿里、騰訊、華為、百度等這些科技巨頭也在持續發力。

2017年，谷歌將阿爾法狗硬件平台切換到CPU芯片上，完勝世界圍棋第一人李世石後，所有人都意識到一個算法即芯片的時代到來。

也是從那時開始，依圖看到了這一趨勢，立馬投入了芯片研發，將近兩年的時間過去了，算是交出了一份不錯的成績。

5月9日，依圖發佈的QuestCore 芯片是一個SoC的系統級芯片。據依圖官方介紹來看，該芯片確實值得圈點。

它不僅具可以獨立運行，更具有獨特的加速AI單元的能力。它包含了cpu等傳統所有一顆電腦所需的所有部件，更是將整體的設計與依圖自身的算法耦合起來，並且高度集成。相較而言，市場上更多的AI芯片或許只是內置了一個加速器而已。

其核心競爭力體現在具有極高的性價比，基於該芯片構建的服務器體積小、功耗低，算力強。按估算，其佔地面積可能只要原來的機房的1/5，三年間可以省下上億的電費。

如果將該芯片用在依圖擅長的醫療和安防領域上，具體體現在，比如説原來一個機房可能要五台機器、五個機櫃。現在只要一個機櫃。原來需要用五個機櫃，耗電可能是2萬瓦。現在改成一個機櫃之後，可能只需要用4000瓦。

一直以來，與美國芯片製造業相比較，中國一直存在着不小差距。去年4月的“中興事件”就暴露出國內科技產業“缺芯少魂”的事實。

趕上了好時代，這並不是依圖一家才有的幸運。

AI進入了一個算法即芯片的全新時代後，國內科技企業能夠有一個機會，可以用不同的框架，開發出各個細分領域的專用芯片。AI芯片設計，並沒有繼承國內傳統芯片產業孱弱的現狀，起碼沒有輸在起跑線上。

但是，科技發展的腳步瞬息萬變，稍有不慎就有可能被遠遠拋在身後，中國芯片產業還有待努力和提高。

依圖的SoC系統級芯片面世，可能是中國藉助AI時代，追趕世界芯片設計工藝的一個里程碑事件。不過，依圖能走到今天，着實不容易。

從0到1

2012年，一羣意氣風發的年青人抱着一大推技術藍圖，走進上海交大閔行校區拖鞋門對面一個非常破舊的小區民房裏，辦了一家名叫依圖的公司，他們在那裏一待就是三年。

依圖創立早期曾遭遇過很多尷尬，有很多學生去依圖看工作，決定要不要加入時，有一大部分人基本是上了電梯轉身就走，他們大多是被民房的環境嚇退：電梯燈光忽明忽暗讓他們覺得這個地方太危險，趁早離開為妙。

還有一部分人進入辦公場地後，會時不時隨口撂下一句：你們這個地方的窗簾太難看了……想離開的理由千萬種，委婉的説法總比直接説這家公司看起來沒有前途要體面。

紅衫決定投依圖的時候，談判過程不是在高檔的辦公室，也不是在優雅的咖啡廳，而是朱瓏陪紅衫負責人在交大校園裏直挺挺地走了六個小時。

腳走麻了，合作談成了。

在這個過程中，紅杉資本負責人問過朱瓏一句話：你這個技術，你説你最好，這個能判斷嗎？朱瓏回答説：怎麼判斷？判斷不了，你只有信我或不信我。

其實，依圖遇到的困難只不過是整個行業裏面的一個縮影。在當時，對於AI技術業內外一直存在兩種截然不同的看法，看好它的人會認為，AI在全球都是大趨勢，抓住它就等於抓住了機會。

不看好它的人會説，AI喊了這麼多年，每一次看似眾望所歸，感覺就要改變全人類了。可事實上，每一次它都有負眾望，這些AI公司是不是想打着AI的幌子圈一大波錢？

依圖聯合創始人林晨曦曾説：“AI是一個強技術驅動的時代，非常依靠技術創新和驅動。在互聯網時代，寡頭入局之後，小公司是沒有機會的，但是人工智能時代不同，從0到1大家是平等的。”

林晨曦只告訴了你，在AI時代眾生平等，卻沒有説從0走到1有多難。這是每家AI初創公司都必須面臨的大問題。

商湯科技當初沒實現商業落地時，也一直經歷着冰與火兩重天，經常會被投資人揪着問：你們究竟是在做研究院還是在做公司？

再美好的技術方案，不能成功實現商業落地都是一張廢紙。技術儲備和商業落地本就是兩個極端，那道鴻溝如果跨越過去了，就有了資格上戰場決定自己是成王還是成炮灰。但如果跨越不過去，還是等着大浪淘沙當笑柄吧。

2017年，海康發佈了一套深眸系列的攝像機，緊接着雲從也依樣畫葫蘆在11月發佈了一套。結果，其安防團隊在與海康的正面交鋒中，被打得找不着北。

類似的例子在行業裏面多不勝數，AI不是誰都能蹭的風口，而是勝敗更加鮮明的戰場。如今但凡還能站在台前談笑風生的AI公司，背後都經歷過無數的滄桑。

多元化考驗

毋庸置疑，依圖等AI獨角獸起家之時，靠的都是“術業有專攻”。

但AI技術商業落地的行業眾多，而且這些行業所涉及的細分領域，遠比任何其他單一行業都要複雜。如果完全專業化，無法滿足不同客户、不同行業日益增長的AI多樣化需求。而且這些單一細分領域所能產生的營收盤子不夠大，想要做大蛋糕就必須多元化。

也就是説，依圖雖然在實現零到一的過程中做到了實質性蜕變，將專業化也做到了極致，但接下來的AI多元化戰爭，也許才是它們面臨的最大考驗。

縱觀依圖科技的發展進程，你會發現其專業化突破的同時，多元化拓展也一直不遺餘力,算是走在了同行前面。

2013年最先將AI技術應用於安防；2015年最先將AI應用於金融“刷臉取款”開創無卡金融時代；2016年最先將AI與醫療結合並落地…….

從只有一大推技術藍圖的算法冠軍，到如今擁有計算機視覺、語音識別、自然語言處理、芯片等眾多核心輸出能力的“全棧式”AI生態鏈，其公司早已擺脱了外界眼中那個只會喊光豔口號的“夢想少年”形象。

其實，依圖的“全棧式”AI生態也好，還是商湯的“1+1+N”模式也罷，本質上都是殊途同歸。這種打法就是先集中優勢兵力攻克重點目標後，逐步演變成大規模“平台”式集團軍作戰。

集團軍作戰是BAT們的強項，它們進場後都是採取搭建AI平台，依託於自身大數據、雲計算等方面的優勢，為數個甚至更多個細分領域業務提供全方位技術支持。

近一兩年，不管是BAT，還是依圖等AI獨角獸，都渴望推出更多落地的產品搶佔先機。可以預判的是，它們兩大不同梯隊之間，在這片並不缺乏想象力、充滿無限可能的戰場，遲早必有一場大戰。

畢竟，誰也不想放過這麼打一個“香餑餑”。決定戰局勝負的砝碼看似偏向於BAT，不過AI獨角獸們仍然有很多機會。

誠然，平台式集團軍作戰，它需要擁有一個健康自然的生態鏈，BAT在這方面已經沉浸多年，AI獨角獸們看起來並不佔據多大優勢。

但實際上，如前文所説AI技術商業落地所涉及不同行業的細分領域，複雜性程度也決定了它具有不可複製、替代性，任何人想要入局都得從0開始。

互聯網時代，大數據一直是創業公司的瓶頸，它們始終無法逾越BAT這三座大山。AI算法雖然也離不開大數據作支撐，但AI公司在數據上對BAT的依賴程度，卻沒那麼迫切。

通常，所有人都會認為有大量用户場景的領域，既使小公司有技術也基本沒戲。但實際上並不能一概而論，譬如非常大眾化的人臉識別領域，BAT也沒有ATM機的數據，也得從最簡單地開始做起。

而越垂直、越分散，沒有大量用户場景的市場，AI公司的優勢肉眼可見，譬如醫療、安防領域是一個非常分割的市場，沒有哪家大公司能把數據吃透。

如今，行業裏流行着一句話：很少再見到創始人拿數據和算法講故事，取而代之的則是開始強調訂單、客户和商業化佈局。

BAT的戰鬥力一直是恐怖的，接下來依圖等公司需要做的就是依靠專業化築起的護城河，快速實現更多行業的商業化落地佈局，規模足夠大後方有一戰之力。

任何一次科技革命，都是反對壟斷的同時也會形成新的壟斷，成就一個甚至幾個超級巨無霸企業，這次應該也不會例外。

終

AI行業一直不缺乏“泡沫論”，時至今日依舊如此。

有太多的初創公司現在都將自己身上披上了一層AI戰衣，表現形式五花八門、花樣百出。以至於很難明確分清楚，哪些公司是擁有真正的硬核技術，哪些公司是把AI當作一個獲取融資的噱頭。

由於自身的不確定性帶來了資本的不確定性，在這條已經很擁擠的賽道上，AI創業公司如何才能更好地活下去，光靠一場學術論證和響亮的口號絕對是不夠的，還需要腳踏實地做事。

借用林晨曦一句話説：你的成就實際有太多的原因，包括我們講的傳承、堅持等等很多事情。沒有什麼事情能夠決定最後一定會成功，但是投機，當你做一件事情非常有功利心的時候一定會失敗。