有新晉圖靈獎得主加持，這家公司會是國內AI晶元業高水準「闖入者」？

朋友，LiDAR-on-a-chip聽說過嗎？

撰文 | 高靜宜

「這件事我們不做，也總會有人去做的。」

早上 5 點剛從美國飛回北京的譚章熹到了下午仍然精力充沛。

穿著簡單的 POLO 衫和黑色休閑褲，這位年輕的創業者娓娓介紹起了自己主打低功耗端計算 AI 晶元的創業公司 OURS 以及公司的全棧解決方案——不僅覆蓋 3D 感測器（全固態 LiDAR-on-a-chip），還包括專用 AI 晶元以及軟體演算法。

OURS 公司 CEO 及聯合創始人譚章熹

圖靈獎得主 David Patterson 加持下的 AI 晶元公司

譚章熹的介紹中摻雜著不少英文單詞，有時候為了便於大家理解，他還會特意停下來想想專業英文辭彙對應的中文解釋，這是許多留學生或是久居國外的人共有的特質。

他是加州大學伯克利分校計算機科學博士，其導師就是大名鼎鼎的 David Patterson，也是 OURS 的顧問之一。

David Patterson

就在前不久，David Patterson 還與前斯坦福大學校長 John Hennessy 一道，因開創性地提出計算機架構設計和評估的系統、量化方法獲得 2017 年圖靈獎，是計算機架構方面的絕對重量級人物。

作為體系結構領域的大師，David Patterson 與 John Hennessy 提出的系統、量化方法能夠構建更快、更低功耗的精簡指令集計算機（RISC）微處理器。

相比於傳統複雜指令組計算機，RISC 強調的是計算機結構的簡單性和高效性，易於使用、製造難度和研製開發周期都有所降低。

據統計，每年生產的超過 160 億微處理器中，有 99% 都是 RISC 處理器，智能手機、平板電腦以及各式嵌入式設備中都能看見 RISC 的身影。

長期以來，David Patterson 在伯克利大學帶領團隊進行著 RISC 的研究，身為 David Patterson 門生的譚章熹，其研究領域自然也圍繞於此。

如今，RISC 處理器已經從當初第一代發展至如今的第五代，而 OURS 的 AI 處理器就是全自主設計的基於開放的 RISC-V 指令架構。

RISC-V 也被稱為「微處理器中的 Linux」，其生態系統正處在快速成長階段，目前已經囊括了超過 100 家公司。例如，英偉達就在自己的 GPU 產品中採用了 RISC-V 核心。

在創立 OURS 之前，譚章熹曾在 Pure Storage 公司擔任 Founding Engineer，是 Pure 公司僱傭的第一個晶元設計工程師，同時也是 Pure FlashBlade 產品團隊創始成員和核心架構設計師。這款產品於 2017 年在 AI 硬體領域榮獲 AIconics 最佳創新獎，客戶包括 Tesla,，賓士 F1 賽車隊以及 Riot Games。

同時，譚章熹在快閃記憶體和硬體加速器領域擁有 20 多份專利，還是一款開源 SPARC CPU（RAMP Gold）的發明人。

「在 OURS，我是裡面的『R』，我的合伙人就是那個『O』。」譚章熹笑著介紹道。

OURS 即 Optical Universal RISC Systems。公司的另一位聯合創始人林森是加州大學伯克利分校電子工程博士，主攻硅光和混合信號設計專業。在校期間，林森研發出了世界上第一個直接用光互聯的微處理器晶元，在硅光技術上有著深厚的積累和底蘊。

「OURS 這個名字是 Patterson 起的，他喜歡起四個字母的名字，而且喜歡帶有字母『R』的。」譚章熹笑著說道。

OURS 公式：Perception=Sensing+Compute

2017 年 2 月，OURS 正式成立於美國矽谷，總部位於加州的聖克拉拉。

如果用一句話概括 OURS 的研發方向的話，那就是讓機器智能地感知這個三維世界。

為了實現這一目的，OURS 的技術要覆蓋針對垂直場景的 AI 及 3D 感測晶元，要利用開放式架構 RISC-V，這樣才能打造出完整的邊緣計算、3D 感測成像以及感測器融合解決方案。

譚章熹介紹，OURS 的獨特性主要體現在兩點。一是提供從設備、計算架構到軟體的全棧解決方案，二是在中國市場擁有自主的知識產權。

2017 年 5 月，OURS 完成了 8 項 LiDAR 專利申請。

同年 10 月，公司已經研製出了樣機，並多次成功流片，其中就包括基於硅光技術的光相位陣列（OPA）測試晶元。

流片，也就是像流水線一樣通過一系列工藝步驟製造晶元。「這個過程對任何一家公司來說都是很大的挑戰。」譚章熹說道。

今年 1 月，公司完成了第一代 FMCW 激光雷達和低功耗的 AI 處理器原型驗證，並將在第一季度讓客戶展開產品試用與實地測試。

在這裡，值得一提的是 OURS 的 3D 感知解決方案——FMCW 全固態激光系統。

FMCW 即調頻連續波，它和飛行時間（ToF）技術是兩種高精度雷達測距中使用的技術。與 Velodyne、Quanergy、Luminar 等主流激光雷達廠商使用的 ToF 技術相比，FMCW 技術具有測量精度高、範圍大、受外界影響小等優勢。

但與此同時，FMCW 激光雷的價格非常昂貴，這也導致它很難成為消費級產品。而且設計 FMCW 激光雷達的過程也會面臨光學引擎設計複雜、激光的非線性降低測量深度精度、測量距離會受激光器雜訊的限制等問題。

為此，OURS 嘗試基於硅光技術手段克服這些難題。目前，通用收購的激光雷達製造商 Strobe 以及 Blackmore 均採用了 FMCW 技術路徑。

但與那些激光雷達廠商不同，OURS 選取的是 LiDAR-on-a-chip 模式，相當於把感測器的感知能力和處理器的計算能力結合起來。這樣一來，不僅可以通過計算簡化感測器的的設計，還能直接利用光學信息提升性能指標。

而且譚章熹表示，如果這套技術方案進展順利，之後整個系統下來可以控制在 300 刀以內的。

這個價位對於自動駕駛領域的公司來說，無疑是非常具有吸引力的。

招兵買馬，進軍中國市場

「但我們並不是傳統意義上的半導體公司。」譚章熹強調道。

OURS 的解決方案的面向範圍從硅光及至軟體，收益來源並不局限於半導體，還可以來自軟體定義的感知平台等。OURS 瞄準的是那些具有較大體量和價值的應用領域。

短期內，物聯網、機器人、無人機以及工業上的應用是比較切合 OURS 技術落地的領域。長遠來看，自動駕駛會是 OURS 的一個未來願景。

「ISO26262（汽車的一個安全性國際標準）是一個坑，這不是一個創業公司短時間能 handle 住的。」譚章熹解釋道。

而在經歷了一年的技術積累與商業探索之後，OURS 決定正式進入中國市場。

「畢竟晶元已經超過石油，成為第一大進口商品。」

譚章熹介紹，部分中國公司並不希望去美國買晶元，而希望自己的解決方案能夠是唯一的，因此更傾向於找到領域內的公司展開合作，共同設計定製化的解決方案。

據悉，目前 OURS 已經與國內大型公司展開了深度合作。

2017 年 6 月，OURS 還完成了來自創新工場、北極光創投和元禾穀風創投的 A 輪融資。

為了拓展中國業務，擴建團隊自然也提上了 OURS 的日程。

眼下，OURS 團隊大約有十幾人，70% 的員工擁有博士學位，專業領域包括微處理器設計，RISC-V，硅光，非易失性存儲器系統等，其中一半以上畢業於伯克利。

「與其說我們現在招 employee，不如說更像是找 partner。」譚章熹說道，而這個招兵買馬的過程並非想像中容易。

在他看來，人工智慧的火熱帶動了大批人才流向了機器學習、深度學習等領域，而在晶元領域則出現了大概十年的人才斷檔。

他回憶，他的導師 David Patterson 開門課可能也就 20 個人左右，還有退的。但加州大學伯克利分校的另一位機器學習領域教授 Michael Jordan 的課則會有 200 多人去聽，還有坐在地上的。

其實也不難想像，在演算法出現突破之後，業內對算力的需求自然會不斷攀升。此消彼長之間，AI 晶元的崛起並非無跡可尋。

而在被問及 AI 晶元是否會成為泡沫時，譚章熹用巴菲特的名句「只有當潮水退去的時候，才知道是誰在裸泳」回答了這個問題。

那麼，究竟擁有強勢技術背景和創新產品模式的 OURS，能否攪動國內 AI 晶元領域的這池春水？抑或是在人們逐漸開始對激光雷達的性價比產生質疑的時候為其帶來新的生機？

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