依图造芯，知难而进

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依图造芯，知难而进

2019 年 5 月 10 日 黑智

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黑智专注AI落地，探讨AI商业价值

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（点击图片参加2019人工智能产业独角兽评选）

文 | 李夜

依图造芯，知难而进。

依图科技造自己的AI芯片，不是一件简单的事情。用依图科技联合创始人兼CEO朱珑的话来说，AI芯片其难有三：没有典型场景应用没有意义，没有超越英伟达的芯片没有意义，没有世界级的算法没有意义。

三难，分别指向三个问题：用在哪，为谁而用；芯片怎么做，怎么做得好；AI时代，芯片如何结合人工智能的路径。

在演讲中，朱珑以球举例向现场观众“诉苦”今天做AI芯片有多难？跟恒大全华班踢赢皇马差不多。“更惨烈的一件事情是，做一款AI芯片是没有意义的，要连续做几款有竞争芯片，这家公司、这个团队才能存活得下来。

这好比恒大得持续跟皇马有得踢，第二年，踢完球就散架了，没有意义。你不只是要踢得过，你要踢得赏心悦目，要有质量。不是高工资就有可能性。不是投资更大就有更高可能性。”

这个例子背后也有一个无法回避的尴尬——中国AI芯片人才少得就像大熊猫一样。清华大学的报告《人工智能芯片研究报告》显示，人工智能芯片领域的学者主要分布在北美洲、其次是欧洲。详见下图。人才稀缺如此，其难度可想而知。

但依图科技还是决定做自研芯片。朱珑庆幸依图科技生在上海，上海拥有完整的芯片产业链及人才，并遇到了熠知电子科技这样的搭档，才得于5月9日召开发布会，发布自研云端视觉推理AI芯片questcore™，以及基于该芯片构建的软硬件一体化系列产品和行业解决方案。

依图求索

依图发布的AI芯片questcore™名为“求索”。

“求索”出自《楚辞·离骚》：“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。”这句话是中国人的常用语，追求真理的人，多用它形容自己的决心与坚韧。

依图的“求索”长什么样？

在发布会现场的插电演示中，依图科技首席创新官吕昊手持一台体积与15 英寸苹果 MacBook Pro笔记本相当的依图原子服务器，成功带动200路摄像头同时完成实时智能视频分析任务。

官方介绍称，依图questcore™基于拥有自主知识产权的芯片架构，针对依图世界领先算法做了专门优化，能够充分发挥依图在机器视觉领域的专业积累和行业知识，适用于人脸识别、视频结构化分析、行人再识别等多种图像和视频实时智能分析任务。

在实际的云端应用场景，依图 questcore™ 最高能提供每秒15 TOPS的视觉推理性能，最大功耗仅20W（比一个普通的电灯泡还小）。在同等功耗下，依图questcore™产品的视觉推理性能是市面现有主流同类产品的2~5倍。

依图原子服务器基于questcore™ 打造，一台服务器提供的算力与 8 张英伟达P4卡服务器相当，而体积仅为后者的一半，功耗不到20%。在进行视频解析时，1台依图原子服务器（搭载4核 questcore™芯片，除此之外无需其他配置），与8卡英伟达T4服务器（含双核英特尔 x86 CPU）对比，单路视频解析功耗仅为后者的 20%，与8卡英伟达P4 服务器（同样含双核英特尔 x86 CPU）相比，功耗约为后者的10%。

和寒武纪相比，吕昊认为寒武纪发布的芯片，以深度加速器为主，并不是集成度比较高的系统级芯片。在发布会现场，依图科技方并没有对比寒武纪的产品。

求索芯片解决三难的路径是——算法即芯片，“过去，是摩尔定律，是脱离，广义计算脱离AI算法，脱离算法智能为谁而算的目的。今天，跟最伟大公司竞争，我们只能找对问题，用对的算法，并且为这两件事情定制芯片，这才有可能做出性价比比别人高的芯片。”具体来说，求索设计理念有四点：第一点，高密度。“我们不是追求高算力，因为英伟达有100T、200T的芯片”，他认为芯片市场上不讲芯片大小、密度多少、功耗多少，是“偏颇”的。

第二点，世界级AI算法，AI芯片之所以称之为智慧，离不开“最顶级的算法”。“最顶级的算法才能体现最大的算力。”

第三点，单芯片50路视频解析。视觉理解的算力是非常重要的算力。朱珑用大脑解释，“大脑当中有30%的神经元是传递信号的。我们能量更多用在看上，今天，我看你，识别你，识别他，用的能量比解一道数学题用的能量还多。”

第四，服务器芯片。“大家可能听到很多芯片是端侧的芯片或者是其他芯片，这个难度至少差100倍，我们不做大家都能做的，是服务器的芯片。目前为止还没有云端的这种统一的视觉推理芯片。”

在4条“红线”之下，设计内容贵在平衡，也即CPU计算、AI计算、内存和数据通信平衡。如何设计与平衡，依图科技在台上以及会后的专访中没有给出细节。依图科技没有透露的还有AI芯片团队的人数、投入成本、具体售价等。2017年开始做，历时两年，是他能够透露的最大极限。

“做芯片的投入非常大，门槛非常高，有非常多的投入，研发周期也非常长，肯定要非常清楚地考虑到你做完这个芯片能卖多少钱，对不对？我们还是比较精明的商人，一定是考虑清楚这个问题的。”

目前，可以确定的是，得益于上海中国集成电路桥头堡的地位，依图科技在组建团队的时候，“能够非常顺利招到一个经验非常丰富的团队。几乎是芯片全链路的人员。如果没有人在某个环节，只能外包，但这么精细的事情被外包，你想超过英伟达，想超过英特尔，几乎不可能，英特尔10年也没超过英伟达，一个环节的缺失是非常可怕的。”还可以确认的是是台积电在南京的工厂帮助依图科技生产芯片。

还可以肯定的是，依图科技与熠知电子科技是“非常垂直整合的”，不是熠知干熠知的事情，依图干依图的事情，“那跟传统芯片软件商没有区别了？”

“你看以前的芯片厂商，像英特尔，经历了非常辛苦的历程，他做了一个芯片，但不知道别人在芯片上跑什么程序。不知道跑什么程序，它就无法做优化。现在的芯片知道跑什么样的模型，知道在哪里用，知道做什么样的优化。

这需要两个团队非常紧密地耦合在一起做设计，做验证。而不是你告诉我AI世界长什么样子，我做一个东西给你，更多是跑实验，做验证，确定可行性。芯片出来怎么做验证，怎么做测试都是一起的。”吕昊说，他个人非常敬佩合作伙伴。

吕昊还透露，第二代芯片、第三代芯片早就开始做了。

知难而上，困难不止

求索芯片商业化的困难才刚刚开始。

目前，求索芯片还是自产自销，主要用于服务自己的硬件产品和解决方案。“第一步可能先在那些场景当中取代已有的产品。”在发布会现场，依图科技公开的视觉推理场景有人脸识别、动作识别、肺癌诊断、骨龄检测、人体接力、车辆识别、药物结合模式预测、自动驾驶等。

不过，在吕昊答记者问中，可以看出依图的自信。有记者问：目前客户接受度怎么样？吕昊答：我们正在签很多单子。另一记者又问：初期产品，谁买单？是政府集成商还是自己寻找客户？吕昊说，都有。“依图都有，依图现有的商业模式有渠道，有集成厂商，还有CIM，也可以直接卖给非常大的客户，非常大的2B客户。”

短期内，依图科技不会搭建生态。吕昊说这是一件很难的事情。“现在，我们讲的是云端服务器，我们卖私有云，我们卖一个机房建一个私有云服务器，从这种角度来说，是比较容易的。”

他认为依图抓住了比较优势，“要做一个非常通用公有云，很多需求进来，这时候，大大增加你的工作量和系统复杂度。有非常多的碎片化需求，一个企业是不是高效，能不能做好这些系统化集成是需要非常强的执行力的，这不是初创公司能够做的事情。”

做芯片，依图科技笃信一个观点是“比英伟达强才有生存空间”。在演讲中，朱珑也强调这一点，并将之列为做AI芯片的三难之一。值得一提的是，英伟达目前正在做一些定制化的、专门为机器学习定制的集成电路。它走的方向也是通用集成电路。

特斯拉专门为自动驾驶打造了专属芯片，这个消息吓了朱珑一跳，当他了解到特斯拉芯片的团队也就释怀了。特斯拉自动驾驶芯片负责人皮特•班农(Pete Bannon)曾在苹果供职八年，负责苹果A5芯片开发。传奇芯片设计师 Jim Keller也曾为特斯拉工作过。“你一定做出区别，才有可能打开你的产品市场。如果你的产品和别人的区别不大，只是把两个机柜变成一个机柜或者变成一个半机柜，是没用的。”

在会上，朱珑提到摩尔定律已经结束了，摩尔定律结束意味着软件厂商什么也不干，算法快一倍的日子结束了。“如何有效利用这些晶体管做更快速的事情，需要硅片以上厂商一起协作来把这件事情做好。垂直整合厂商的好处是，最快、最敏感，因为芯片厂商不懂算法，算法厂商不懂应用。

做算法的人不懂应用，做应用的人又不懂技术，把这些全融合在一起才能最先看到什么芯片最有用、什么算法最好，最先看到设计什么样芯片，赋能什么样算法和应用，今天我们演示也想说这样垂直整合相信是非常有前景的，非常快做出非常好的芯片，非常快做出非常快的算法，不管对集成电路，对做芯片，还是对做算法的也好，可能都会比我们在市场上有一定的。”

显然，看到了这个机会的依图，虽然知道困难重重，仍准备赌一把。

在演讲最后，朱珑的结束语让人印象深刻，这个冷静而严谨的理科生，感性地表示，“科技进步极大降低了创新所需的经济门槛，但是伟大所需的精神门槛——勇气，从来没有降低过。”

只是不知道今日他的勇气，和7年前创立依图科技相比，是增是减，还是始终如一？

*本文系黑智原创，作者李夜。黑智，关注AI落地与AI商业价值。