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「中國芯」深鑒科技被美國賽靈思收購 AI晶元格局生變

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來源:投資潮

7月18日,世界上最大的可編程晶元(FPGA)廠商賽靈思宣布,收購中國AI晶元公司深鑒科技。未來深鑒科技將繼續在其北京辦公室運營,成為賽靈思大中華區的一部分。具體交易金額並未披露,但是有業界人士評估,收購金額可能在3億美元左右。

深鑒科技成立於2016年,四位創始人均為清華大學背景。2017年5月18日,獲得了數千萬美元的A輪融資,估值超過10億美元,投資方為賽靈思、方和資本、聯發科、高榕資本、金沙江創投、清華控股。

在人工智慧晶元領域,能夠適應深度學習需要的晶元類型有GPU、FPGA和ASIC等。其中,FPGA是一種可編程的「萬能晶元」,也就是說,可以通過軟體隨意定製內部邏輯的陣列,並且可以在用戶現場進行即時編程,以修改內部的硬體邏輯,從而實現任意的邏輯功能。FPGA能實現怎樣的能力,取決於它提供的門電路的規模,如果門電路的規模足夠大,FPGA就可以通過編程實現任意晶元的邏輯功能,因此稱作「萬能晶元」。可編程靈活性高、開發周期短、並行計算效率高。目前賽靈思是全球最大的FPGA廠商,已經滿足了全世界對FPGA產品一半以上的需求,深鑒科技也是一直基於賽靈思的技術平台來開發機器學習解決方案,硬體產品也都基於賽靈思的FPGA打造。

目前,限制FPGA發展的主要有三個因素:成本、功耗和編程設計。在FPGA發展中,軟體佔據60%的重要程度,編程設計需要考慮場景的多樣性、複雜性和效率等等,技術門檻非常高,因此賽靈思非常重視人才的吸納。深鑒科技成立以來專註於神經網路剪枝、深度壓縮技術及系統優化,能夠在保證基本不損失演算法精度的前提下,將網路模型的計算量和規模壓縮數倍到數十倍,在賽靈思FPGA器件上運行,可以實現突破性的性能和行業最佳能效。

賽靈思也非常認可深鑒科技的技術。2016年OpenPOWER峰會上,賽靈思介紹了他們認為具有代表性的深度學習處理器方法,其中技術的部分大多來自深鑒。FPGA 2017大會上,深鑒科技的《ESE: Efficient Speech Recognition Engine with Sparse LSTM on FPGA》被評為唯一的最佳論文。

2018年6月份,深鑒科技宣布已經完成了面向自動駕駛/高級輔助駕駛領域的技術整合及商業布局,並且已經實現了方案落地。深鑒科技自主研發了基於FPGA的車載深度學習處理器平台——ADAS輔助駕駛系統DPhiAuto,是一個面向高級輔助駕駛和自動駕駛的嵌入式AI計算平台,也是一套針對計算機視覺環境感知的軟硬體協同產品,可為高級輔助駕駛系統提供車輛檢測、行人檢測、車道線檢測、語義分割、交通標誌識別、可行駛區域檢測等深度學習演算法功能。目前DPhiAuto已經獲得了日本、歐洲、北美和國內一些知名車廠和一級供應商展開了合作,已有15家合作夥伴,並且與4家簽訂了合同。

智能化車載計算平台需要進行大量複雜的計算,同時需要將功耗控制在較低的範圍內。基於目前自動駕駛的進展現狀,以及深鑒科技主攻深度壓縮和深度學習處理器設計的技術方向,深鑒科技有這方面的優勢,因此希望能通過差異化的解決方案切入自動駕駛領域。DPhiAuto的特別之處在於,採用的是軟硬體協同優化的設計。去年10月,深鑒科技發布了一個深度學習SDK「DDNDK」,通過這個工具對演算法模型進行壓縮優化,降低任務工作量,配合自主設計的硬體加速結構,實現整體性能的提升。但是由於整個自動駕駛領域涉及到的軟硬體技術繁多,技術發展不平衡且不成熟,因此深鑒科技合作的車廠目前還僅限於L2到L3級別。

深鑒科技方面對於被賽靈思收購一事表示,均衡技術和商業變現兩端,是一部分原因。FPGA在汽車上有不少細分應用,另一方面賽靈思可以幫助深鑒科技對接車廠。

賽靈思的FPGA應用在通訊、工業、航空、國防等領域,隨著技術不斷成熟,FPGA還進一步覆蓋到5G、汽車、工業、醫療、消費電子、數據中心等領域。就汽車領域來說,FPGA由於靈活性強,適合用於處理越來越複雜的ADAS和自動駕駛。利用FPGA多線程和並行處理能力,能夠同時處理不同類型的資料,向駕駛員反饋,或者產生多種控制功能訊號。另外,FPGA擁有的幾項整合安全特性,包括高級加密加速器、安全比特流、AES、SHA等等,都使得FPGA能夠構建安全系統。當前汽車設計開始向平台概念轉變,FPGA的設計靈活性使其成為建立平台解決方案的理想選擇,也可以幫助縮短汽車設計周期。此外,賽靈思的FPGA也有助於處理來自各種感測器的複雜的感測資料。FPGA的可擴展性、適應性等等特性,都使其在汽車領域擁有廣泛的空間。2014年,賽靈思的晶元被14家車商採用,並且設計於29款車型中,長久為汽車市場出貨,到2018年,已經有29家車商111款車型中使用賽靈思的解決方案。

賽靈思收購深鑒科技,一方面看好其團隊和技術,對深鑒科技繼續加大投入,增強研發實力,另一方面為深鑒科技提供全球渠道,推動流片落地,使得技術順利融入應用場景,實現商業變現。被收購是兩方利好。但是另一方面,我們看到目前人工智慧創業的現狀,大多技術進展緩慢,還面臨著研發周期長、融資困難、無法落地和變現等一系列問題。巨頭通過自主研發、投資併購、吸納人才和團隊來整合市場,創業公司生存艱難。

人工智慧領域還非常不成熟,越來越多的行業需要AI技術來提升生產力,AI晶元也需要繼續快速迭代來負載產業升級。因此行業需要建立生態,整合淘汰掉一部分企業,形成標準,這是接下來要面臨的一個趨勢。但是行業成長階段,仍然需要大量的新鮮血液,新的行業也會有新的巨頭出現。隨著無人駕駛、安防、智慧城市、工業物聯網等多個領域的快速進展,對於AI晶元的需求也進一步提高,加速了該領域的競爭。有些初創團隊藉助大企業的資源和生態進行研發和落地,有些仍然獨立奮鬥的企業和團隊也有自己的打法,深耕細分領域,建立自己的技術門檻,依賴資本的同時艱難造血,但是需要做好長期消耗戰的準備。

國內人工智慧創業浪潮中領跑的三家AI晶元企業已經有一家納入巨頭的生態中,另外兩家,獲得英特爾投資併合作的地平線,以及國家隊投資的寒武紀未來將如何表現,更加值得關注。

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