国内AI芯片独角兽创业公司深鉴科技宣布被FPGA开山鼻祖赛灵思公司收购

7月18日凌晨，国内AI芯片独角兽创业公司深鉴科技宣布被FPGA开山鼻祖、美国赛灵思（Xilinx）公司收购，具体交易金额未知。收购之后的深鉴科技将继续在其北京办公室运营。

赛灵思在官网已经公布收购的消息，深鉴科技是一家总部位于北京的初创企业，拥有业界领先的机器学习能力，专注于神经网络剪枝、深度压缩技术及系统级优化。

深鉴科技成立于2016年3月3日，曾获得金沙江创投与高榕资本的500万美元天使轮融资，2017年初，深鉴完成数千万美元的A轮融资，投资方包括赛灵思、联发科、清华控股、方和资本。

此前专注于以FPGA实现人工智能落地，曾推出面向无人机、安防、数据中心的产品，以其神经网络剪枝、深度压缩技术及系统级优化见长，其后曾推出自研AI芯片“听涛”、“观海”。

自 2016 年成立以来，深鉴科技就一直基于赛灵思的技术平台开发机器学习解决方案，两家公司合作密切。经深鉴科技优化的神经网络剪枝技术运行在赛灵思 FPGA 器件上，可以实现突破性的性能和行业最佳的能效。

从2017年开始，赛灵思就已经与全球其它知名投资机构一起成为了深鉴科技的主要投资者。

我们非常高兴能够进一步深化深鉴科技与赛灵思的合作，让双方能够更加紧密地联手为中国乃至全球用户提供领先的机器学习解决方案。

—— 姚 颂，深鉴科技 CEO

作为早期投资者之一，赛灵思一路陪伴深鉴科技共同发掘机器学习的潜力，并见证了我们在这一领域的创新与发展。我们期待通过此次交易，合力将我们的机器学习解决方案提升到一个全新的性能水平。

—— 单 羿，深鉴科技 CTO

我们对深鉴科技加入赛灵思大家庭感到非常兴奋。我们期待着他们的加入能进一步增强赛灵思全球领先的工程技术研发力量，加速赛灵思打造灵活应变智能世界的公司愿景。

人才和创新是实现赛灵思公司发展的核心。未来，赛灵思将继续加大对深鉴科技的投入，不断推进公司从云到端应用领域部署机器学习加速的共同目标。

—— Salil Raje，赛灵思软件业务执行副总裁

编者按：2017年我国人工智能市场规模达到237.4亿元，相较于2016年增长67%。其中以生物识别、图像识别、视频识别等技术为核心的计算机视觉市场规模最大，占比34.9%，达到82.8亿元。深鉴科技作为计算机视觉领域的独角兽，其独特的商业价值早已经获得赛灵思的青睐，赛灵思对深鉴科技的收购，处于三个考虑：第一、巨头们不满足于自己研发芯片，而是选择一边自主研发，一边投资与收购AI芯片初创公司来抢占人工智能市场的先机。光中国，就有数家具有竞争力的公司赢得了巨头与资本的青睐，如寒武纪、深鉴科技、Kneron、地平线等。第二、公司虽然都处于AI领域，但每一家在产业链中所处位置都不同，应用场景也不完全相同。深鉴科技致力于快速迭代，聚焦于安防与数据中心领域，公司虽然成立仅有两年，但深鉴科技已被Xilinx认为是世界深度学习硬件加速的典范。第三、深鉴科技的创始人团队，深鉴科技的CEO姚颂和主要技术负责人汪玉博士、韩松与单羿，都来自于清华，拥有清华大学与斯坦福大学深度学习加速研究的基因，巨头看重这个团队的成长性。

而关于AI芯片，国内研发AI芯片的公司，除了深鉴以外，还有寒武纪、地平线等。

寒武纪侧重于通用芯片，既做训练又做应用，首先布局在智能终端。

地平线则是提供一个闭环的封闭系统，客户购买算法加上硬件的全套解决方案，算法加硬件都固定在一个“黑盒子”里。

深鉴科技的芯片叫做DPU，这是深度学习处理器。AI分训练和应用两层，而深鉴选择做深度学习应用端，不做训练端。

所谓DPU既深度学习处理器，其精髓就在于使用了深度压缩技术。这项技术不仅可以将神经网络压缩数十倍而不影响精度，还可以使用芯片存储深度学习算法模型，减少内存读取次数，大大降低运行功耗。

与此同时，基于优化协同性，深度压缩技术对于硬件本身也提出了新的要求。为此，深鉴科技推出了两种用于深度学习处理器的底层架构——亚里士多德架构和笛卡尔架构，以及面向DPU的深度神经网络开发工具包DNNDK。

2017年10月，深鉴科技推出了六款AI产品，分别是人脸检测识别模组、人脸分析解决方案、视频结构化解决方案、ARISTOTLE架构平台，深度学习SDK DNNDK、双目深度视觉套件。而在人工智能芯片方面，公布了最新的芯片计划，由深鉴科技自主研发的芯片“听涛”、“观海”将于2018年第三季度面市，该芯片采用台积电28nm工艺，亚里士多德架构，峰值性能3.7TOPS/W。

姚颂认为，所有产品都可以分为四个层次：能用、好用、让用户想用、让用户爱用。

对AI芯片来说亦是如此：

能用，就是这块芯片能够跑AI、能够对深度学习运算进行加速。

好用，如何让这块芯片支持的AI算法种类多一点，让用户开发起来更简单。

想用，那就是用户用你的产品开发起来更简单、算法跑出来性能更好，选择别的产品时开发起来更麻烦。爱用，也就是用户粘性高，当很多使用你的芯片的人集成在一起，形成社区与软件生态，有很多开放的项目代码可以供人交流参考，这就不仅是能用或者好用了，而是让用户爱用。

在这波人工智能创业浪潮中，主要分为两个方向：以算法为主，做算法研究；以硬件为主，做AI芯片。

而深鉴科技的选择是：软硬件协同发展。