7月18日，世界上最大的可編程芯片(FPGA)廠商賽靈思宣佈，收購中國AI芯片公司深鑑科技。未來深鑑科技將繼續在其北京辦公室運營，成為賽靈思大中華區的一部分。具體交易金額並未披露，但是有業界人士評估，收購金額可能在3億美元左右。
深鑑科技成立於2016年，四位創始人均為清華大學背景。2017年5月18日，獲得了數千萬美元的A輪融資，估值超過10億美元，投資方為賽靈思、方和資本、聯發科、高榕資本、金沙江創投、清華控股。
在人工智能芯片領域，能夠適應深度學習需要的芯片類型有GPU、FPGA和ASIC等。其中，FPGA是一種可編程的“萬能芯片”，也就是說，可以通過軟件隨意定製內部邏輯的陣列，並且可以在用戶現場進行即時編程，以修改內部的硬件邏輯，從而實現任意的邏輯功能。FPGA能實現怎樣的能力，取決於它提供的門電路的規模，如果門電路的規模足夠大，FPGA就可以通過編程實現任意芯片的邏輯功能，因此稱作“萬能芯片”。可編程靈活性高、開發週期短、並行計算效率高。目前賽靈思是全球最大的FPGA廠商，已經滿足了全世界對FPGA產品一半以上的需求，深鑑科技也是一直基於賽靈思的技術平臺來開發機器學習解決方案，硬件產品也都基於賽靈思的FPGA打造。
目前，限制FPGA發展的主要有三個因素：成本、功耗和編程設計。在FPGA發展中，軟件佔據60%的重要程度，編程設計需要考慮場景的多樣性、複雜性和效率等等，技術門檻非常高，因此賽靈思非常重視人才的吸納。深鑑科技成立以來專注於神經網絡剪枝、深度壓縮技術及系統優化，能夠在保證基本不損失算法精度的前提下，將網絡模型的計算量和規模壓縮數倍到數十倍，在賽靈思FPGA器件上運行，可以實現突破性的性能和行業最佳能效。
賽靈思也非常認可深鑑科技的技術。2016年OpenPOWER峰會上，賽靈思介紹了他們認為具有代表性的深度學習處理器方法，其中技術的部分大多來自深鑑。FPGA 2017大會上，深鑑科技的《ESE: Efficient Speech Recognition Engine with Sparse LSTM on FPGA》被評為唯一的最佳論文。
2018年6月份，深鑑科技宣佈已經完成了面向自動駕駛/高級輔助駕駛領域的技術整合及商業佈局，並且已經實現了方案落地。深鑑科技自主研發了基於FPGA的車載深度學習處理器平臺——ADAS輔助駕駛系統DPhiAuto，是一個面向高級輔助駕駛和自動駕駛的嵌入式AI計算平臺，也是一套針對計算機視覺環境感知的軟硬件協同產品，可為高級輔助駕駛系統提供車輛檢測、行人檢測、車道線檢測、語義分割、交通標誌識別、可行駛區域檢測等深度學習算法功能。目前DPhiAuto已經獲得了日本、歐洲、北美和國內一些知名車廠和一級供應商展開了合作，已有15家合作伙伴，並且與4家簽訂了合同。
智能化車載計算平臺需要進行大量複雜的計算，同時需要將功耗控制在較低的範圍內。基於目前自動駕駛的進展現狀，以及深鑑科技主攻深度壓縮和深度學習處理器設計的技術方向，深鑑科技有這方面的優勢，因此希望能通過差異化的解決方案切入自動駕駛領域。DPhiAuto的特別之處在於，採用的是軟硬件協同優化的設計。去年10月，深鑑科技發佈了一個深度學習SDK“DDNDK”，通過這個工具對算法模型進行壓縮優化，降低任務工作量，配合自主設計的硬件加速結構，實現整體性能的提升。但是由於整個自動駕駛領域涉及到的軟硬件技術繁多，技術發展不平衡且不成熟，因此深鑑科技合作的車廠目前還僅限於L2到L3級別。
深鑑科技方面對於被賽靈思收購一事表示，均衡技術和商業變現兩端，是一部分原因。FPGA在汽車上有不少細分應用，另一方面賽靈思可以幫助深鑑科技對接車廠。
賽靈思的FPGA應用在通訊、工業、航空、國防等領域，隨著技術不斷成熟，FPGA還進一步覆蓋到5G、汽車、工業、醫療、消費電子、數據中心等領域。就汽車領域來說，FPGA由於靈活性強，適合用於處理越來越複雜的ADAS和自動駕駛。利用FPGA多線程和並行處理能力，能夠同時處理不同類型的資料，向駕駛員反饋，或者產生多種控制功能訊號。另外，FPGA擁有的幾項整合安全特性，包括高級加密加速器、安全比特流、AES、SHA等等，都使得FPGA能夠構建安全系統。當前汽車設計開始向平臺概念轉變，FPGA的設計靈活性使其成為建立平臺解決方案的理想選擇，也可以幫助縮短汽車設計週期。此外，賽靈思的FPGA也有助於處理來自各種感測器的複雜的感測資料。FPGA的可擴展性、適應性等等特性，都使其在汽車領域擁有廣泛的空間。2014年，賽靈思的芯片被14家車商採用，並且設計於29款車型中，長久為汽車市場出貨，到2018年，已經有29家車商111款車型中使用賽靈思的解決方案。
賽靈思收購深鑑科技，一方面看好其團隊和技術，對深鑑科技繼續加大投入，增強研發實力，另一方面為深鑑科技提供全球渠道，推動流片落地，使得技術順利融入應用場景，實現商業變現。被收購是兩方利好。但是另一方面，我們看到目前人工智能創業的現狀，大多技術進展緩慢，還面臨著研發週期長、融資困難、無法落地和變現等一系列問題。巨頭通過自主研發、投資併購、吸納人才和團隊來整合市場，創業公司生存艱難。
人工智能領域還非常不成熟，越來越多的行業需要AI技術來提升生產力，AI芯片也需要繼續快速迭代來負載產業升級。因此行業需要建立生態，整合淘汰掉一部分企業，形成標準，這是接下來要面臨的一個趨勢。但是行業成長階段，仍然需要大量的新鮮血液，新的行業也會有新的巨頭出現。隨著無人駕駛、安防、智慧城市、工業物聯網等多個領域的快速進展，對於AI芯片的需求也進一步提高，加速了該領域的競爭。有些初創團隊藉助大企業的資源和生態進行研發和落地，有些仍然獨立奮鬥的企業和團隊也有自己的打法，深耕細分領域，建立自己的技術門檻，依賴資本的同時艱難造血，但是需要做好長期消耗戰的準備。
國內人工智能創業浪潮中領跑的三家AI芯片企業已經有一家納入巨頭的生態中，另外兩家，獲得英特爾投資併合作的地平線，以及國家隊投資的寒武紀未來將如何表現，更加值得關注。
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