AI芯片浮出新玩家OURS，来者何人？新晋图灵奖得主华人弟子谭章熹

李根 发自 凹非寺 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

激光雷达和AI芯片领域要更热闹了。

硅谷公司OURS，已经启动“回国”议程，准备持低功耗计算AI芯片开拓国内市场，这也是其低调创业一年后，首次浮出水面。

来者并不简单。

OURS

OURS，简写自Optical Universal RISC Systems，是一家2017年2月创建于硅谷圣克拉拉的“硅光”公司，主打的核心技术产品为低功耗端计算 (Edge Computing) AI芯片。

方案包含几项国际最前沿技术：基于硅光相控阵的全固态激光雷达、基于RISC-V指令集架构的物联网处理器和神经网络加速系统级芯片。

这其中，涉及硅光工艺、激光雷达、处理器架构、神经网络、软件系统等领域的世界级难题。

而OURS目前拥有从3D传感器（全固态LiDAR-on-a-chip），domain-specific AI芯片到软件的全栈解决方案。OURS的AI处理器为全自主设计的基于开放的RISC-V指令架构。

应用领域涉及工业/商业、机器人、汽车自动驾驶、安防等，希望解决3D机器视觉和多传感器融合的问题，让机器更加智能地以3D方式感知世界。

值得八一八的是背后创始团队。

新晋图灵奖得主门徒

“RISC-V”，一个芯片领域无人不知的指令架构，也出现在新晋图灵奖得主David Patterson的履历中，该技术开创者正是在UC伯克利任教40年的David Patterson。

△ David Patterson教授

有意思的是，OURS公司的创始人及CEO谭章熹，正是David Patterson为数不多的华人门徒。

虽然现在已经名满天下、誉满江湖，但David Patterson在伯克利着实经历过一段“冷门”时光。在过去20年乃至40年中，硅谷显学是软件和互联网，芯片架构方面的研究者并不多。

据说在伯克利，机器学习宗师Michael I. Jordan的课程讲座总是人山人海，但另一位芯片架构大拿David Patterson，选课者20以内，中间还会有退学者。所以David Patterson虽然名声在外，但学成出师者并不多。

目前华人范围内，受David Patterson直接指导的博士生有两位，一位是OURS的创始人谭章熹，另一位则是当前任教于清华大学交叉信息研究院的徐葳教授。

（徐葳教授的现任“老板”是姚期智院士，也是唯一的图灵奖华人得主^_^）

谭章熹博士毕业后，加入硅谷公司Pure Storage（NYSE：PSTG），成为该公司第一个芯片设计工程师。后来领导开发了产品Pure FlashBlade，并在2017年荣获AI硬件领域的AIconics最佳创新奖，目前Tesla, 奔驰F1赛车队、 Riot Games等都在使用它。

同时，谭章熹在闪存和硬件加速器领域还拥有20多份专利，也是一款开源SPARC CPU（RAMP Gold）的发明人。

△ 谭章熹

履历足够闪耀，但有过如此从0到1开发经历后，谭章熹在2017年2月决定创业，以迎接更大的挑战——或用伯克利的“范儿”来说，做点什么改变世界。

于是谭章熹找到清华和伯克利的师弟林森，后者是加州大学伯克利分校电子工程博士，硅光和混合信号设计专业高材生。在伯克利期间研发了世界上第一个直接用光互联的微处理器芯片。

△ 2005年教育部提名国家科学技术奖项目（清华谭章熹）

两位清华-伯克利校友集结后，决定围绕硅光、FMCW LiDAR和低功耗的AI处理器进行突破，核心是让机器能够智能地以3D的方式感知世界。

当然，“OURS”（Optical Universal RISC Systems）也能集中反映他们的目标，其中的小插曲是公司名定名来自David Patterson，老教授对4字母名的公司颇有信心，而且迷信“R”能带来好运——他的成功产品和公司，也都是这样。

最新进展

2017年2月正式创立后，OURS以十人左右的团队规模，完成了多方面进展，涉及技术、产品和融资：

技术方面，2017年5月完成8项LiDAR专利申请。

产品方面，样机已经研制成功，并多次成功流片，涵盖了两大成果：1）OPA测试芯片成功流片；2）第一代FMCW LiDAR和低功耗的AI处理器原型FPGA验证，即将流片。

产品完成流片同时，OURS也获得了包括中国客户在内的实地测试。

虽然未透露具体客户，但有据可查的是，谭章熹曾与David Patterson教授到访过长虹集团旗下公司。

△ David Patterson和谭章熹（右一和右二）

最后，资本方面，OURS在2017年6月完成了A轮次融资，股东名录中涵盖了创新工场、北极光创投和元禾控股。

OURS的市场目标是首先面向物联网、机器人和无人机等领域打造感知解决方案。再主要针对汽车自动驾驶等市场。

如果他们的FMCW LiDAR和低功耗的AI处理器一切顺利，未来有可能将基于激光雷达的汽车自动驾驶现有感知方案成本，从数万美元降低至数百美元，幅度接近99%。

不过现在，OURS最直接的任务是拿着初代产品回国，完成与更多客户的联合测试，实现更多场景更大规模的验证。

总之，激光雷达和AI芯片赛道，又多了一个变量。

作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者

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