【AI芯片系列访谈】一家AI芯片初创公司的生存逻辑:拓展自动驾驶商用,闯入万亿级市场
徐志成发表于2018年03月18日 16:5217044人阅读
摘要: “单独做AI芯片竞争会很残酷”,谭黎敏认为,他们面临两个挑战:资金、人力投入比较大,生产成功后却不能马上适用所有应用场景的需求,但无论是资金还是足够多的应用场景,这两点对于创业公司来说都是极度缺乏的。

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“我们不再是一家AI芯片公司,未来更希望能成为像IBM那样覆盖底层技术与垂直行业经验的AI解决方案公司”,谭黎敏拿起手中的咖啡摇了摇,喝了一口,眼睛里透着坚定。

2017年12月,westwell(西井科技)的DeepWell第二代人工智能深度学习芯片成功流片,但谭黎敏并没有过多地谈技术,更没有分享西井科技成功流片后的体验。

作为西井科技创始人、CEO,谭黎敏目前比较得意的事是今年初西井科技完成的两个自动驾驶落地方案:1月14日,西井科技与上海振华重工联合推出的自动驾驶集装箱跨运车进行了公开测试,1月23日,在珠海国际货柜码头,其自动驾驶集装箱卡车又成功落地。

西井科技的无人集卡在珠海港作业

这两项方案的成功落地让西井科技更加坚定现在的方向——聚焦港口自动驾驶商用车解决方案,未来致力于成为全球智慧港口第一品牌。

实际上,西井科技并不是一个“原生的自动驾驶公司”。2015 年成立时,创始团队为西井确定的核心业务是 AI 芯片,他们在2017 年流片深度学习类脑芯片 deepwell ,聚焦的应用领域包括医疗、无人机等多个方向。

随着其自动驾驶技术在港口自动驾驶商用领域的逐渐打开,最近一年来,西井科技开始在这一领域深耕。

“人工智能经过这么多年的发展已经积累了一定量的数据,但人工智能界正在面临前所未有的算力挑战,愿不愿意一起创立一家公司?”

“可以。”

这是在2015年谭黎敏与正在研究院做类脑芯片研究的高中同学的对话。

2013—2015年间,90后开始进入人才市场。但对于一些在艰苦环境下作业的岗位,90后是不感兴趣的,很多中国传统行业都面临着后续劳动力不足的问题。

当时,谭黎敏便萌发了创业的想法,他希望做一家深度学习加速器(如今叫AI芯片)的企业,用AI技术去代替部分劳动力。这是基于他对AI价值的认知和判断,他意识到,随着人工智能产业链的发展,GPU已经不能满足所有场景上的深度学习计算任务,它并不是深度学习算力痛点的唯一解决方案,而基于类脑的AI芯片则能有效的解决这一痛点。

2015年5月,他创立了西井科技,致力于通过类脑人工智能芯片+类脑人工智能算法,快速落地产业化的智慧升级与改造。

有人说“目前人工智能是风口,AI芯片又是人工智能的风口”。AI芯片作为未来整个 AI 产业的基石,就好比CPU 对电脑与手机一样重要性。研究机构 Tirias Research 预计,到 2025 年,人们使用的所有电子设备几乎都需要 AI 技术的支撑。

显然,无论从市场前景还是为了占据 AI 产业链的上游资源的角度,对 AI 芯片的研发跟布局都相当重要 。一个可以作证的例子是阿里,2016年以来,阿里已经连续投资了寒武纪、深鉴科技及 Kneron等AI芯片公司,公开数据显示,阿里体系至今已经布局了 5 家AI芯片公司。

但硬币的另一面是,AI芯片市场的竞争也尤为激烈。IC Insights的报告显示,2017年全球纯芯片设计公司50强中,中国企业占据11席。抛开华为、百度等较早投身于芯片研发的巨头,后起的AI芯片创业企业——寒武纪、深鉴科技、地平线机器人被誉为是中国AI芯片的“小三巨头”,他们在应用场景上也各有不同,寒武纪垂直于手机业务、深鉴科技主要聚焦于安防,地平线机器人重点布局在自动驾驶。

西井科技最初的定位也是一家底层AI芯片公司。“单独做AI芯片竞争会很残酷”,谭黎敏发现,AI 芯片企业的生存面临两个挑战:AI芯片公司的资金、人力投入比较大,生产成功后却不能马上适用所有应用场景的需求,但无论是资金还是足够多的应用场景,这两点对于创业公司来说都是极度缺乏的。

成立一年后,西井推出了自主研发的智慧港口系统 WellOcean,通过对集装箱箱号、箱型等关键因素进行视觉识别,可替代以往的人工作业,进行更高效率的智能理货,由此大幅度缩减劳动力成本。WellOcean最早在宁波大榭招商码头进行了试水,之后又运用到了陆续在青岛、宁波、上海、烟台等地的多个港口,这也为西井科技带来了第一批商业化营收。

逐渐明确了港口自动驾驶应用的方向后,2016年底,西井科技成立了独立的自动驾驶团队,致力于研发港口自动驾驶商用车的解决方案。

从起初的底层AI芯片转型到港口自动驾驶应用产品,谭黎敏有着自己的考量。“在行业内有着这么一个共识:货车能比乘用车更快的实现商业化落地。这主要是基于在固定场所,货运场景相对单一,算法不必考虑太多的突发性;其次货运行业高昂的能耗和司机工资成本也让自动驾驶货车有了取代司机的可行性。”

谭黎敏这样算了一笔账:以码头每辆车配4名司机“三班倒”计算,每名司机的年薪约在6到12万元不等的成本计算,如果一辆售价30万元的货车安装一个30万元的自动驾驶传感器替代人工,每年能节省约40万元;相反一辆30万元的乘用车安装一个价值30万元的自动驾驶传感器,用户会觉得很贵,因为它解决的只是功能问题,并没能创造额外的价值。

在国外,谷歌Waymo、Uber、特斯拉等也在纷纷押注自动驾驶货车。高盛在2017年的一份报告中预测,在未来的25年里,自动驾驶卡车每年将扼杀大约30万个就业机会。换句话说,无人驾驶货车是一个万亿级的市场。

就自动驾驶卡车而言,按照平常的要求,一个桥吊就要配备 5 辆卡车,显然一辆自动驾驶卡车的投入远远不足以支撑起一个码头的日常作业。港口区虽然应用场景相较单一,但集装箱装卸灵活,也意味着道路轨迹可能面临经常性的变更,一丝一毫的偏差可能都会产生安全隐患,这些都是接下来自动驾驶货车要实现商业化运营所要解决的重要问题。

这也指向了西井科技在 2018 年的主要目标,即实现多辆无人驾驶卡车的投入和实现同一时间的运营调度。西井科技所布局的传感器全套解决方案不仅限于自动驾驶卡车,还包括整个码头的调度和作业系统。

但对西井科技这个“非原生的自动驾驶公司”而言,机会就在眼前,但也需要技术的支撑,进而需要人才的支撑。

目前,西井科技公司员工有65人,技术人员占80%,其中90%的技术员工为海归博士和硕士。

在去年中旬,西井科技拿到了复星同浩的数千万元A轮融资。随着西井科技在自动驾驶技术应用层面的铺开,谭黎敏把资金大量用在了相关技术人才的招聘上。据他说,在近一年的公司招聘页面上,基本都是汽车电子、自动驾驶、计算机视觉等职位的招聘信息。

“我们已经跳离底层的竞争,有自己的应用产品线(港口智能理货、自动驾驶),打通了自己的处理器应用渠道,同时也能在应用场景的不断反馈中,升级底层AI芯片。” 谭黎敏告诉全天候科技,预计在2019年第一季度,自动驾驶货车的整体解决方案做出交付后,公司将会有着比较乐观的营收。

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