创始人把公司卖掉,做过的公司都倒闭了

一个机会

姚颂，1992年出生，2011年被保送清华大学电子工程系读本科，曾获得中国计算机学会技术发明一等奖、福布斯亚洲30Under30、麻省理工科技评论35位35岁以下科技创新青年等荣誉。在清华期间，曾任电子系科协主席，赴斯坦福大学电子系访问研究，获得蒋南翔奖学金与国家奖学金。现担任十三届全国青联委员、清华大学校友会电子系分会常务理事。姚松，1992年出生，2011年考入清华大学电子工程系本科。曾获中国计算机联合会技术发明一等奖、福布斯亚洲30Under30、麻省理工科技评论35位35岁以下青年科技创新。在清华期间，担任电子系科协主席，赴斯坦福大学电子系参观学习，获蒋南翔奖学金和国家奖学金。现为第十三届中华全国青年联合会委员，清华大学校友会电子分会常务理事。

我热爱科技。虽然在清华学习很努力，但还是加入了科协，不仅参与组织科技竞赛，自己也参加比赛。我从大一开始就在实验室做科研，让课堂上学到的知识在科研中得到深刻的理解。我在科协硬件部当部长的时候，不仅举办了清华电子设计大赛，还锻炼了我在赞助、多线程工作、协调沟通等方面的能力。这些经验在创业中派上了用场。不管学生有没有创业计划，多经历多准备，永远不会白费。

创业需要个人的努力，也需要天时地利人和。时机就是公司成立的时机是否符合历史发展，这个很重要。公司成立太早，可能还没开市就成了先行者；公司成立晚，成了后来者。它的资源和产品进度落后于竞争对手，这将是非常困难的。

我们的沈剑技术是在一个非常幸运的时间成立的，几乎完美地卡在了最好的时间。2011年，深度神经网络在语音识别方面取得良好进展；2012年，卷积神经网络(卷积神经网络)在图像识别方面取得了比传统算法明显的优势。我们判断这次人工智能真的有可能大规模应用，于是开始深入研究相关的芯片设计。

2015年，研究取得初步成果，我们发现行业崛起的迹象已经显现:商汤科技、旷视科技等算法公司已经在国内发展，人工智能已经在人脸识别等领域得到应用。我们预计，在不久的将来，人工智能将会有大量的应用，而运行人工智能算法的芯片平台很可能成为制约人工智能应用的瓶颈。

当时只有我们团队和中科院计算所的一个团队在国内深入研究，积累了深厚的研究。我们突然觉得，这个时间点，可能是启动人工智能芯片的最好时机——早期，人工智能的应用还没有落地；后面其他团队也会看到趋势。他们进入这个领域后，竞争会更加激烈。时间不等人，感受到时代大潮中这突如其来的机遇，我果断放弃了去美国卡耐基梅隆大学读博士的机会，选择了创业。最终，这个世界回报了我的这个决定。判决

几十年来，传统芯片的核心指标都简称为PPA，即功耗/功耗、性能/性能，面积/芯片面积就是成本。对于新的人工智能芯片，我们应该以什么作为产品竞争力的核心指标？还是PPA吗？

经过反复权衡，我们意识到人工智能芯片和传统芯片有很大的不同。很多传统芯片都是即插即用的，有一定的功能。也就是说，在需求确定的情况下，以最低的成本和较低的功耗提供尽可能强的性能是非常重要的。而AI芯片就不一样了，它的功能是不确定的——一个AI芯片能完成什么任务是由AI算法开发者在上面开发什么来决定的，也就是说，同一个芯片可能做人脸识别，自动驾驶，或者语音识别。

基于人工智能芯片的核心要素不同于传统芯片的判断，我们认为算法工程师能够简单方便地在芯片上运行AI算法比性能、成本、功耗更重要。于是我们投入了大量的RD努力，围绕软件开发环境，首先在全国范围内推出了我们自己的AI芯片编译器，让有一定专业基础的初学者只需一两天就能学会在我们的平台上开发算法。

我们的判断再次得到了验证:在安防和汽车领域，我们客户的AI RD能力不是很强。我们将把开发成本降低到非常低的水平，让客户更容易测试和使用我们的芯片。我们很快就得到一个大订单。

创业领域有精益创业的概念:通过快速迭代不断改进产品。芯片适合这个思路吗？通常很难。

芯片一旦迭代，需要经过几个步骤，包括明确设计指标、前端设计、后端设计、仿真验证、芯片的制作、封装测试等。在芯片的第一次生产中，总会发现各种各样的问题。需要再次修改设计，完善仿真验证，然后进行二次生产。每个环节需要几个月，导致一个芯片的总开发时间往往达到两年甚至更长。通常在这样的循环下，芯片行业很难采取精益创业和快速迭代的方式。但在人工智能算法不断升级的时代，机会稍纵即逝，迭代不得不适应和支持新的人工智能算法。有人问，如何解决快速迭代的创业思路和芯片行业固有的长开发周期之间的冲突？

为了迭代设计，找到客户的真实需求，我们一开始并没有按照芯片公司一般的研发逻辑直接设计生产一款芯片。而是用一个叫FPGA的可编程芯片来快速模拟我们设计的芯片，也可以实现同样的功能。虽然性能会损失几倍，但是达到了我们快速迭代的目的。我们也发现真正的客户使用了很多学术领域从未接触过的算法，有些算法是传统技术。也就是说，在一个真实完整的产品体系中，视频编解码、跟踪等传统技术占了大部分，而人工智能只是其中的一小部分。

得益于快速迭代，我们可以不断完善设计，快速满足客户需求。花了半年时间搞清楚市场后，我们才真正把芯片设计和生产提上日程。最佳市场

从创业公司角度，第一个落地的应用非常关键。对于一个新的硬件产品，会有各种各样的问题：总产量不足，成本相对较高，售价会相对较高;硬件有各类稳定性的问题;人工智能算法虽然能做到很高精确度，但也还是会出错。我们怎样去选择第一个切入的市场？

2017年3月3日深鉴科技成立一周年庆祝从创业公司的角度来说，第一个落地的应用很关键。一个新的硬件产品，会出现各种问题:总产量不足，成本比较高，售价也会比较高；存在各种硬件稳定性问题；虽然人工算法可以达到很高的准确率，但还是会出错。我们如何选择第一个切入的市场？2017年3月3日，沈剑科技一周年庆典。

2017年深鉴科技产品发布会2017沈剑科技产品发布会

从产品单价高、使用寿命相对较短出发，很快想到了无人机市场——无人机单价几千元，成本接受度高；无人机最多飞行30分钟左右需要换电池重启机器，可靠性要求低；人工智能就是主人的识别、手势控制和跟随。即使识别错误，也不会造成太严重的后果。可以说，无人机非常适合切入新的硬件产品。

进入当时行业第二大无人机公司零度智控后，我们逐渐开始意识到无人机市场存在一个致命的问题:行业极度集中。在世界范围内，70%的无人机是由DJI公司生产的，而这个市场上的无人机总数每年只有几百万架。如果我们不能进入DJI的供应链，我们将永远无法在无人机行业成长。在与DJI公司多次接触后，我们意识到在DJI很难切入供应链，于是我们顶着巨大的压力做了一个重要的决定:将产品方向切换到其他市场。

我们产品的特点是功耗低，延时短。经过在无人机市场的打磨，我们的产品整体可靠性好很多，成本也低很多。我们开始调查:需要AI和低功耗低延迟的设备。哪些领域的市场空比较大？经过几个月的深入调研，发现智能城市和自动驾驶市场的需求非常旺盛。在智慧城市领域，我们希望在摄像头端实现AI功能，而摄像头在阳光下和风中功耗太高，容易过热，低功耗变得非常关键。在自动驾驶领域，我们需要汽车快速反应，对突然闯入视野的人和车进行识别和判断，从而避免事故的发生。进入这两个行业后，我们迅速开展业务:在智慧城市领域，三个月就签了3000万人民币的订单；在自动驾驶领域，将在半年内进入全球几大车厂的最终产品测试阶段。从来没有。

AI人工智能应用芯片产品AI人工智能应用芯片产品

回过头来看，很多人觉得我们的很多决定都是非常正确的。但是，经常有人问，你为什么决定走MA的路，却没有独立上市？如果没有被并购，你现在可能已经去科创板了。你不后悔吗？

客观地说，当时若没卖掉公司，我们也许会在安防、自动驾驶的业务上继续发展，公司也已上市或即将上市，或许能有一个更高的财务回报——但我完全不后悔当初的选择，因为站在当时，这绝对是公司的最优选择。尽管我们业务增长很快，但芯片行业周期很长，成本很高，要在短期四五年内做到盈利是非常困难的。作为一个年轻的创业者，作为一家年轻的创业公司，我们也越来越感到各方面的压力。面对至少四五年不确定的路途和一个很不错的收购报价，我们觉得，后者已经非常不错了。

深鉴科技核心团队与赛灵思CEO在敲定并购后的合影客观来说，如果当时没有卖掉公司，我们可能会在安全和自驾的业务上继续发展，公司上市或者即将上市，可能会有更高的财务回报——但我一点也不后悔当初的选择，因为站在那个时候，这绝对是公司最好的选择。虽然我们的业务增长很快，但是芯片行业周期长，成本高。很难在短短的四五年内盈利。作为一个年轻的创业者，一个年轻的初创公司，我们也感受到越来越多来自各方面的压力。面对一条至少四五年不确定的路和一个很好的offer，我们觉得后者已经很好了。合并完成后，姬神科技核心团队与赛灵思首席执行官的合影。

2018年初在gtic全球科技创新峰会报告在2018年初gtic全球科技创新峰会上的报告

收购协议签署一年后，也就是收购完全结束半年后，科技创新板恒空诞生，并以前所未有的效率推进，这真的不是我们当时能预料到的。实际上，这是拥抱生活的不确定性的另一个方面。我们可以通过逻辑和市场规律尽可能提高成功率，但永远无法达到一个最优解。

经常有人问我下一步要做什么。其实我还不确定。我唯一能确定的是，一定要多做积累，不打无准备之战——虽然我不知道自己以后会做什么，但我总能增加自己知识和思维的深度和广度，多经历一些，为以后的进一步创作做好准备。无论做什么，都要通过逻辑分析，仔细考虑商业模式、商业路径、技术路线的优劣，在层层迷雾中寻找可行之路。我们拥抱不确定性，我们更多的依靠逻辑和市场规律去努力，也希望每个人的创业之路都能像这样，创造更大的社会价值！

编辑:王新伟