7月18日，世界上最大的可编程芯片(FPGA)厂商赛灵思宣布，收购中国AI芯片公司深鉴科技。未来深鉴科技将继续在其北京办公室运营，成为赛灵思大中华区的一部分。具体交易金额并未披露，但是有业界人士评估，收购金额可能在3亿美元左右。
深鉴科技成立于2016年，四位创始人均为清华大学背景。2017年5月18日，获得了数千万美元的A轮融资，估值超过10亿美元，投资方为赛灵思、方和资本、联发科、高榕资本、金沙江创投、清华控股。
在人工智能芯片领域，能够适应深度学习需要的芯片类型有GPU、FPGA和ASIC等。其中，FPGA是一种可编程的“万能芯片”，也就是说，可以通过软件随意定制内部逻辑的阵列，并且可以在用户现场进行即时编程，以修改内部的硬件逻辑，从而实现任意的逻辑功能。FPGA能实现怎样的能力，取决于它提供的门电路的规模，如果门电路的规模足够大，FPGA就可以通过编程实现任意芯片的逻辑功能，因此称作“万能芯片”。可编程灵活性高、开发周期短、并行计算效率高。目前赛灵思是全球最大的FPGA厂商，已经满足了全世界对FPGA产品一半以上的需求，深鉴科技也是一直基于赛灵思的技术平台来开发机器学习解决方案，硬件产品也都基于赛灵思的FPGA打造。
目前，限制FPGA发展的主要有三个因素：成本、功耗和编程设计。在FPGA发展中，软件占据60%的重要程度，编程设计需要考虑场景的多样性、复杂性和效率等等，技术门槛非常高，因此赛灵思非常重视人才的吸纳。深鉴科技成立以来专注于神经网络剪枝、深度压缩技术及系统优化，能够在保证基本不损失算法精度的前提下，将网络模型的计算量和规模压缩数倍到数十倍，在赛灵思FPGA器件上运行，可以实现突破性的性能和行业最佳能效。
赛灵思也非常认可深鉴科技的技术。2016年OpenPOWER峰会上，赛灵思介绍了他们认为具有代表性的深度学习处理器方法，其中技术的部分大多来自深鉴。FPGA 2017大会上，深鉴科技的《ESE: Efficient Speech Recognition Engine with Sparse LSTM on FPGA》被评为唯一的最佳论文。
2018年6月份，深鉴科技宣布已经完成了面向自动驾驶/高级辅助驾驶领域的技术整合及商业布局，并且已经实现了方案落地。深鉴科技自主研发了基于FPGA的车载深度学习处理器平台——ADAS辅助驾驶系统DPhiAuto，是一个面向高级辅助驾驶和自动驾驶的嵌入式AI计算平台，也是一套针对计算机视觉环境感知的软硬件协同产品，可为高级辅助驾驶系统提供车辆检测、行人检测、车道线检测、语义分割、交通标志识别、可行驶区域检测等深度学习算法功能。目前DPhiAuto已经获得了日本、欧洲、北美和国内一些知名车厂和一级供应商展开了合作，已有15家合作伙伴，并且与4家签订了合同。
智能化车载计算平台需要进行大量复杂的计算，同时需要将功耗控制在较低的范围内。基于目前自动驾驶的进展现状，以及深鉴科技主攻深度压缩和深度学习处理器设计的技术方向，深鉴科技有这方面的优势，因此希望能通过差异化的解决方案切入自动驾驶领域。DPhiAuto的特别之处在于，采用的是软硬件协同优化的设计。去年10月，深鉴科技发布了一个深度学习SDK“DDNDK”，通过这个工具对算法模型进行压缩优化，降低任务工作量，配合自主设计的硬件加速结构，实现整体性能的提升。但是由于整个自动驾驶领域涉及到的软硬件技术繁多，技术发展不平衡且不成熟，因此深鉴科技合作的车厂目前还仅限于L2到L3级别。
深鉴科技方面对于被赛灵思收购一事表示，均衡技术和商业变现两端，是一部分原因。FPGA在汽车上有不少细分应用，另一方面赛灵思可以帮助深鉴科技对接车厂。
赛灵思的FPGA应用在通讯、工业、航空、国防等领域，随着技术不断成熟，FPGA还进一步覆盖到5G、汽车、工业、医疗、消费电子、数据中心等领域。就汽车领域来说，FPGA由于灵活性强，适合用于处理越来越复杂的ADAS和自动驾驶。利用FPGA多线程和并行处理能力，能够同时处理不同类型的资料，向驾驶员反馈，或者产生多种控制功能讯号。另外，FPGA拥有的几项整合安全特性，包括高级加密加速器、安全比特流、AES、SHA等等，都使得FPGA能够构建安全系统。当前汽车设计开始向平台概念转变，FPGA的设计灵活性使其成为建立平台解决方案的理想选择，也可以帮助缩短汽车设计周期。此外，赛灵思的FPGA也有助于处理来自各种感测器的复杂的感测资料。FPGA的可扩展性、适应性等等特性，都使其在汽车领域拥有广泛的空间。2014年，赛灵思的芯片被14家车商采用，并且设计于29款车型中，长久为汽车市场出货，到2018年，已经有29家车商111款车型中使用赛灵思的解决方案。
赛灵思收购深鉴科技，一方面看好其团队和技术，对深鉴科技继续加大投入，增强研发实力，另一方面为深鉴科技提供全球渠道，推动流片落地，使得技术顺利融入应用场景，实现商业变现。被收购是两方利好。但是另一方面，我们看到目前人工智能创业的现状，大多技术进展缓慢，还面临着研发周期长、融资困难、无法落地和变现等一系列问题。巨头通过自主研发、投资并购、吸纳人才和团队来整合市场，创业公司生存艰难。
人工智能领域还非常不成熟，越来越多的行业需要AI技术来提升生产力，AI芯片也需要继续快速迭代来负载产业升级。因此行业需要建立生态，整合淘汰掉一部分企业，形成标准，这是接下来要面临的一个趋势。但是行业成长阶段，仍然需要大量的新鲜血液，新的行业也会有新的巨头出现。随着无人驾驶、安防、智慧城市、工业物联网等多个领域的快速进展，对于AI芯片的需求也进一步提高，加速了该领域的竞争。有些初创团队借助大企业的资源和生态进行研发和落地，有些仍然独立奋斗的企业和团队也有自己的打法，深耕细分领域，建立自己的技术门槛，依赖资本的同时艰难造血，但是需要做好长期消耗战的准备。
国内人工智能创业浪潮中领跑的三家AI芯片企业已经有一家纳入巨头的生态中，另外两家，获得英特尔投资并合作的地平线，以及国家队投资的寒武纪未来将如何表现，更加值得关注。
原文链接：http://www.investide.cn/news/387357
閱讀更多 投資潮 的文章
