清華學(xué)霸、七次創(chuàng)業(yè)、涉獵金融，現(xiàn)為專業(yè)投資人——星瀚資本創(chuàng)始合伙人楊歌既是「技術(shù)理想主義」的擁護(hù)者，也是「市場驅(qū)動創(chuàng)新」的推廣者。

兩年間，楊歌馬不停蹄接觸了幾百個AI團(tuán)隊、上百個芯片項目，在人工智能列車呼嘯而來的前夜，他是中國AI芯片的堅定看多者和實際參與者。

楊歌亦是中關(guān)村集成電路設(shè)計園的老朋友，并曾在園區(qū)舉辦的芯片主題活動上，對人工智能的發(fā)展做出深入淺出的闡釋，給「創(chuàng)芯」企業(yè)留下深刻的印象。

2019年5月，中美貿(mào)易戰(zhàn)愈演愈烈，芯片競爭硝煙四起。我們不禁要問，傳統(tǒng)芯片受制于人，中國AI芯片能否逆勢起飛？中國AI賽道的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)是什么？怎樣的AI芯片團(tuán)隊才能取勝？AI創(chuàng)業(yè)只要技術(shù)領(lǐng)先就能成功么？

在繁忙的工作間隙，楊歌在三里屯辦公室與《明芯會客廳》進(jìn)行了一次深入對話，他的答案非常清晰。

1芯片產(chǎn)業(yè)要突破，AI很關(guān)鍵

楊歌認(rèn)為，AI芯片對中國來說是一次「回歸零點、重新賽跑」的機會，不容錯失。

接觸了不少國際頂尖團(tuán)隊，楊歌認(rèn)為，在傳統(tǒng)芯片領(lǐng)域，國內(nèi)外的技術(shù)有一定的差距，要趕超還需要時間。

但是智能時代的到來，帶來了全新的機會。

AI芯片全球幾乎同時起步，此時，人工智能領(lǐng)域尚未出現(xiàn)「獨步天下」的國際巨頭。在此基礎(chǔ)上，國內(nèi)廠商建立芯片應(yīng)用生態(tài)、尋求合作伙伴之路才不會過于荊棘叢生，這也是新生代國產(chǎn)芯片選手們謀求「彎道超車」占據(jù)的「天時」優(yōu)勢。

楊歌認(rèn)為，技術(shù)的發(fā)展遵循「金字塔規(guī)律」：技術(shù)理論在最底層，硬件→系統(tǒng)→軟件→數(shù)據(jù)→內(nèi)容→商業(yè)模式層層遞升。這個規(guī)律在以往的產(chǎn)業(yè)演化過程中已被驗證，「上一代計算機的軟件、商業(yè)模式早就成熟了」，而人工智能已經(jīng)處在擁有理論、向硬件爆發(fā)的階段，是真正的前沿技術(shù)。

楊歌是理工科專業(yè)背景，更曾在創(chuàng)業(yè)階段擔(dān)任過公司CTO，對于當(dāng)前AI芯片的3條主流技術(shù)路徑非常熟稔：

第一條路徑：借助傳統(tǒng)芯片執(zhí)行AI算法，比如CPU、GPU，選擇這條路徑的，多是英偉達(dá)、高通等傳統(tǒng)芯片巨頭。

第二條路徑：半定制電路即FPGA，具備硬件可編程的特性，計算能力很強，全球有60多家公司先后斥資數(shù)十億美元研發(fā)FPGA。

第三條路徑：高定制、高性能的ASIC，也就是根據(jù)特定需求專門設(shè)計并制造芯片，其性能、功耗均優(yōu)于上述兩種芯片，目前國內(nèi)的寒武紀(jì)、地平線、華為等都采用了該種技術(shù)路線，并且脫穎而出。

楊歌更看好第三條路線。

「地平線、寒武紀(jì)、華為這樣的公司從底層潛心研究，開始浮出水面了，到這個階段你會發(fā)現(xiàn)，第三種路徑的加速度明顯高于前兩種」。

楊歌認(rèn)為，掌握了ASIC芯片的企業(yè)，更有可能開發(fā)出市場空間廣闊的通用AI芯片，進(jìn)而成為AI芯片領(lǐng)域的「英特爾」。

如今，英特爾是全球通用芯片領(lǐng)域的最大霸主，占據(jù)服務(wù)器芯片95%以上的市場，但其早期發(fā)展也是從ASIC專用芯片起步的。

上世紀(jì)60年代，英特爾為不同客戶開發(fā)定制芯片，A芯片只適用于A，B芯片只適用于B，每個公司都是一個專項芯片。做得越多越費勁，于是英特爾就琢磨做一個通用型芯片：給所有公司都一樣，個性化需求只需簡單修改。這就誕生了如今的CPU、GPU，也形成了英特爾獨步全球芯片市場的格局。

「AI芯片正在經(jīng)歷這個過程」，楊歌說，「A公司做智能駕駛，B公司做人臉識別，C公司做語音識別，每個公司要求都不一樣，一個一個定制，但做到一定程度，通用性、容錯性、魯棒性、可復(fù)制性達(dá)到一定水平，通用型AI芯片就有可能成功了」。

進(jìn)入AI時代，芯片技術(shù)將率先爆發(fā)，而其中專注ASIC的企業(yè)更可能成為「明日英特爾」——這是楊歌對整個人工智能大趨勢的判斷，也是楊歌押注AI芯片的投資邏輯。

2“撩”過上百個AI芯片，只投了這兩家

底層邏輯清晰，到了具體選擇階段、面對幾百個AI項目，作為投資人的楊歌又如何判斷？

毫不夸張的說，近兩年，星瀚資本接觸了幾百家人工智能公司、上百家AI芯片創(chuàng)業(yè)項目。但最終，星瀚僅投資了兩家AI公司：鯤云科技和rct studio。

楊歌為何對這兩家公司青睞有加？

首先，在安全的場景中尋找爆發(fā)點 。「人工智能先在什么領(lǐng)域爆發(fā)？不是醫(yī)療、駕駛，因為它事關(guān)人命，AI將先在不關(guān)人命的系統(tǒng)里壯大」，楊歌認(rèn)為。

據(jù)介紹，鯤云科技的應(yīng)用主要集中在ToB的工業(yè)領(lǐng)域，其產(chǎn)品主要應(yīng)用于航空航天、工業(yè)監(jiān)控、智慧城市等物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。而rct工作室專注開發(fā)交互式電影的開發(fā)，通俗說，就是用AI寫劇本、拍電影。

無論是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)還是娛樂交互，都屬于「安全場景」，有更高的容錯空間，這對于AI創(chuàng)業(yè)是極其重要的。

第二，頂尖的技術(shù)團(tuán)隊。鯤云科技由師生二人陸永青和牛昕宇2016年共同創(chuàng)立，兩位創(chuàng)始人的背景和履歷可用「豪華」二字來形容。

陸永青和牛昕宇均來自英國帝國理工學(xué)院。陸永青深耕定制計算芯片領(lǐng)域30余年，發(fā)表過450多篇專業(yè)論文，獲得2項國際專利，曾參與開發(fā)全球首款針對定制芯片的高層編譯軟件Handel-C，并率先將定制計算運用到金融及AI領(lǐng)域。作為行業(yè)內(nèi)有全球影響的權(quán)威學(xué)者，陸永青身兼英國皇家工程院院士、英國帝國理工學(xué)院教授、斯坦福大學(xué)客座教授、中英AI聯(lián)合實驗室主任、AI領(lǐng)域權(quán)威期刊ACM-TRETS的創(chuàng)刊主編等多個要職。而牛昕宇則是英國帝國理工學(xué)院的全獎博士和最年輕的助理研究員，獲得七項發(fā)明專利、一項國際專利以及諸多國際獎項。

rct studio的創(chuàng)始人，則為曾轟動AI圈和創(chuàng)投圈的呂騁。90后的呂騁是一位連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，其明星AI項目渡鴉科技曾被百度AI收購，其本人則挑起百度智能硬件事業(yè)部總經(jīng)理的重任，更與「科研大神」陸奇有著亦師亦友的深厚交往。

第三，「三態(tài)」相符。楊歌所謂的「三態(tài)」是指形態(tài)、業(yè)態(tài)和生態(tài)。AI投資是典型的技術(shù)投資，技術(shù)的領(lǐng)先性往往會得到創(chuàng)始人的格外重視，但業(yè)態(tài)、生態(tài)卻往往被忽視。鯤云科技和 rct studio吸引楊歌的地方便在于，創(chuàng)始人對于業(yè)態(tài)和生態(tài)的思考同樣清晰。所謂業(yè)態(tài)，是指產(chǎn)業(yè)鏈上下游，是否能組成完整的產(chǎn)業(yè)鏈；所謂生態(tài)，則指業(yè)態(tài)之后的擴展性，是否會有相關(guān)行業(yè)與本業(yè)共振。

據(jù)了解，如今，鯤云科技已經(jīng)研制出「雨人」、「星空」兩款A(yù)I芯片，與中國商飛等大客戶達(dá)成了戰(zhàn)略合作。

3波士頓動力威猛，但AI更需要「短鏈」爆破

除了專注企業(yè)投資，技術(shù)控的楊歌保持著對國際領(lǐng)先AI趨勢的洞察。

「連續(xù)五年關(guān)注波士頓動力，從驚訝到激動到贊嘆到恐懼。站在世界經(jīng)濟(jì)與局勢的節(jié)點上，未來的30年將經(jīng)歷怎樣的經(jīng)濟(jì)和技術(shù)變革，積累了15年的時間仍然在山雨欲來前顫抖不已」楊歌在朋友圈寫道。

這天，波士頓動力旗下的Atlas機器人又公布了新的技術(shù)進(jìn)展：能通過自主規(guī)劃在狹窄的地形上行走，能過獨木橋、會踩梅花樁。

波士頓動力機器人所展示的技術(shù)進(jìn)步速度令人感到驚嘆甚至是恐懼，但楊歌認(rèn)為，相對于這種缺乏應(yīng)用場景的「長鏈」進(jìn)步，國內(nèi)的AI公司更需要在「短鏈」找到突破。

「人工智能要想大踏步發(fā)展，必須要在短鏈場景上迅速脫穎而出一家公司。第一能夠給大家信心，第二能夠快速迭代短鏈條下的技術(shù)」楊歌說。

所謂長鏈和短鏈，是指從理論到應(yīng)用的環(huán)節(jié)多寡。

在楊歌看來，人工智能現(xiàn)階段還是一個典型的長鏈條行業(yè)。

「從理論到底層的算法調(diào)試、硬件制造，關(guān)系到模型參數(shù)、樣例選取、模型調(diào)整，過程極其復(fù)雜。而且，到了應(yīng)用場景環(huán)節(jié)，還有大量的算例、樣例，開發(fā)者需要根據(jù)應(yīng)用場景進(jìn)行反饋，直到全線跑通?！?/p>

「長鏈意味著離錢太遠(yuǎn)，只有大公司可以做研發(fā)，小公司想直接立竿見影，在市場里面賺錢非常難，這就是人工智能非常典型的特點」楊歌指出。

從理論到應(yīng)用的過程過長，導(dǎo)致人工智能發(fā)展并不快，很多所謂的AI產(chǎn)品只能充當(dāng)玩具。

但AI中的「相對短鏈」場景出現(xiàn)了迅猛發(fā)展——尤以圖象識別領(lǐng)域表現(xiàn)突出，不僅吸納了90%的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊，并能快速迭代，應(yīng)用于市場。

楊歌認(rèn)為，技術(shù)上的領(lǐng)先不等于商業(yè)上的成功。

對于AI來說，技術(shù)落地不僅要求技術(shù)領(lǐng)先，還需要資本能看懂、市場能看懂、應(yīng)用者能看懂。

楊歌曾經(jīng)也是一位技術(shù)理想主義者，期待做出完美、甚至推動歷史進(jìn)步的開創(chuàng)性產(chǎn)品，但后來他意識到，推動歷史不完全靠技術(shù)，還要技術(shù)被大家接受。

「做一個特別厲害的技術(shù)但沒人懂，你就等同于在欺騙」楊歌說，「正確的做法是技術(shù)領(lǐng)先半步，隨市場發(fā)展在5年內(nèi)落地?！?/p>