AI芯片布局不甘落后，三星大额投资国内AI创企

2017-10-24 08:59:25 作者： 来源： 浏览次数：0 网友评论 0 条

中华PE:

近日，韩媒称三星于今年8月对中国一家名为深鉴科技的初创公司进行了投资，关于此次投资，我们无从得知更详细的合作细则，具体的投资金额和持股比例也不详。但是深鉴科技的官网可以看到，合作伙伴包括赛灵思、联发科、三星、搜狗、蚂蚁金服、亚马逊等大厂，其中赛灵思、联发科也是其投资方。

北京深鉴科技有限公司成立于2016年3月3日，后又于2016年8月成立了上海深鉴智能科技有限公司和北京深鉴智能科技有限公司两家子公司。专注于深度学习领域的技术研发，提供基于原创的神经网络深度压缩技术和DPU平台，为深度学习提供端到端的解决方案。团队成员都有亮眼的学术和技术背景。创始人姚颂是一位年轻的极客，90后清华学霸，在今年4月份登上了《福布斯》“30 under 30 Asia”Enterprise Technology领域的表彰榜单。联合创始人汪玉是清华大学电子工程系副教授，有10年硬件加速研究经验，是ACM FPGA技术委员会亚太地区唯一成员。联合创始人兼首席科学家韩松毕业于清华电子工程系，又是斯坦福大学电子工程系博士，专注于深度学习模型压缩与硬件加速研究。产品市场负责人刘竞秀蹭人诺基亚大中华区市场总监，硬件负责人谢东亮、软件负责人罗洪此前分别在百度、西门子任职，CTO也曾是百度IDL异构计算方向创始成员，前地平线FPDA的技术负责人。此外，其他成员具有华为、360、海康威视、英特尔等各大科技企业的工作背景。

伴随着AlphaGo的爆红，近两年从行业到大众，人们对人工智能的关注度日益提升，这些关注大多集中于科技巨头的进展，这些进展也进一步推进了人工智能的浪潮，创造了一个相对较好的市场环境和基础。这家年轻的创业公司伴随着这样的契机，成立一年多就积累了多个专利，包括RNN/LSTM算法加速系统、基于NEON技术的图形算法优化系统、智能视觉平台、基于Kaldi框架的高效LSTM前向计算软件、RNN/LSTM加速器库软件、LSTM稀疏神经网络硬件加速器控制软件、目标追踪系统、以及调整人工神经网络的方法和装置。

仅看这些专利名词我们很难理解深鉴科技究竟是从事什么样的技术研发。但是通过其合作案例可以基本了解。

2016年5月，深鉴科技曾获得金沙江创投和高榕资本的500万美元天使轮融资。

一些科技大厂都逐渐将目光放在AI芯片上，从亚马逊、英特尔、谷歌、苹果，再到小的初创公司，都从各方面进行了尝试。传统的CPU功耗太高，GPU适合神经网络训练，但推理效率较差，DSP性能较差，ASIC方案则需要长时间的流程，目前更加高效、灵活、低功耗的FPGA( 现场可编程门阵列)方案被看好，亚马逊、阿里、腾讯、华为等厂商都已经展开布局。2016年的OpenPOWER大会上， 赛灵思展示了其FPGA芯片方案，而当时赛灵思的方案中，技术部分大多来自深鉴科技。

今年年初，深鉴科技又拿到了数千万美元的A轮融资。

今年9月6日，华为举办了面向ICT产业的全球性年度旗舰大会，发布了FPGA加速云服务器(FACS)平台及FP1实例，深鉴科技的创始人姚颂进行了发言，深鉴科技在FACS上与华为达成了合作，通过其深度学习算法压缩技术和架构的设计能力，结合华为的FP1实例，为客户提供高效、易用、灵活的AI云加速服务，降低视觉和语音任务延迟。

深鉴科技还和零度智控达成了合作，在其无人机DOBBY上搭载了其技术，实现物体和行人的检测、实时跟踪拍摄、手势识别和人脸识别等功能。深鉴科技的合作是一个底层DPU架构+编译器+开发环境的模式，用户可以在深鉴提供的环境下开发自己的算法和运用，然后在其DPU平台上运行。

FPGA对于传统半导体行业来说确实是新的增长点，像三星这样的老牌半导体企业，虽然已经收购了一系列人工智能公司，涉及了多个领域，但是在移动AI芯片研发方面却已经慢于苹果和华为。此前韩媒报道三星正在开发多款专用的AI处理芯片，但研究方向在于实现离线数据处理，即不将数据全部传送到云端，而是依靠手机独立承担一部分，不过目前尚未有公开的进展。

此次三星重大投资的消息并没有在任何平台上显示，深鉴科技官网也只把三星列为合作企业，而没有放在投资者中，双方的合作体现在三星之后的产品上也是有可能的。不论是大量的收购AI企业，还是对英国Graphcore的投资，或是与深鉴科技的合作，人工智能发展到目前为止仍然缺乏行业标准，如今谈技术落地变现还为时尚早。科技巨头和初创公司合作最终的落点仍然在于互相利用资源，完成行业标准的推进和构建。