创办的公司这么好，为什么要卖掉？

一丝契机

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。

我热爱科创，在清华时尽管学习已非常辛苦，仍然加入科协，不仅参与组织科技赛事，还亲身参与竞赛。我从大一就开始进入实验室做科研工作，让课堂学习的知识能够在科研中不断深化理解。在科协硬件部担任部长时，我不仅举办了清华电子设计大赛，还从中锻炼了拉赞助、多线程工作、协调沟通等多方面的能力。这些经历在创业中都派上了用场。在校生无论是否已有创业计划，多去经历、多做准备，永远不会白费力。

创业需要个人拼搏，也需要天时地利人和。天时，就是公司创立的时机是否顺应了历史的发展，这一点非常重要。公司成立太早，可能市场还没有打开，就成了先驱;公司成立晚了，成了追赶者，资源和产品进度都落后于竞争对手，也会非常吃力。

我们深鉴科技的成立时间非常幸运，几乎完美地卡在了最佳的时点。2011年，深度神经网络在语音识别方面取得了不错的进展;2012年，卷积神经网络在图像识别上，取得了相较于传统算法明显的优势。我们判断，人工智能这一次真的有可能开始大规模应用了，于是开始深度学习相关芯片设计的研究。

2015年，研究有了初步成果，我们发现行业兴起的征兆已经出现：国内已有商汤科技、旷视科技等算法企业发展起来，使人工智能在人脸识别等领域进入了应用。我们预计在不远的未来，将会有大量人工智能的应用落地，而运行人工智能算法的芯片平台，很有可能成为制约人工智能应用落地的瓶颈。

当时国内只有我们团队与中科院计算所的一个团队深入开展了相关研究，有较为深厚的研究积累。我们突然感到，在这个时间点，可能就是人工智能芯片创业的最佳时期——早了，人工智能应用还没落地;晚了，别的团队也会看到趋势，他们进入到这个领域后，竞争将会更加激烈。时不我待，感受到了时代大潮中突然出现的这一丝契机，我果断放弃了去美国卡内基梅隆大学读博士的机会，选择了创业。最终，世界也奖赏了我这个决定。

一个判断

数十年来，传统芯片的核心指标被简称为PPA，即Power/功耗， Performance/性能，Area/芯片面积即成本。对于新的人工智能芯片，我们以什么为产品竞争力核心指标呢？仍旧是PPA吗？

经过反复掂量，我们意识到，人工智能芯片和传统芯片有非常大的不同。很多传统芯片是功能确定、即插即用的。也就是说，当需求确定时，在更低的功耗下，以最低的成本提供尽可能强的性能就非常重要。AI芯片则不同，它的功能是不确定的——AI芯片能够完成什么任务，是由开发者在上面开发什么AI算法来决定的，即同一颗芯片，可能做人脸识别、做自动驾驶，也可能做语音识别。

基于人工智能芯片与传统芯片最核心要素不同这样一个判断，我们认为，让算法工程师能够很简单、容易地在芯片上运行AI算法，比性能、成本、功耗更重要。于是我们投入了很大的研发力量，围绕软件开发环境，在全国范围内最早推出了自己的AI芯片编译器，让有一定专业基础的初学者，在我们平台上仅需一两天学会开发算法。

我们的判断再一次得到了验证：在安防、汽车等领域，客户的AI研发能力不是很强。我们就把开发成本降到极低，让客户更容易测试和使用我们芯片。我们很快得到大笔订单。

创业领域有精益创业的概念：用快速迭代的方式不断让产品更加完善。芯片是否适合这个思路呢？通常很難。

芯片领域迭代一次，需要经过数个环节，包括明确设计指标、前端设计、后端设计、仿真验证、生产流片、封装测试等等。第一次生产芯片，总会发现各类问题，需要再次修改设计、完善仿真验证，再进行二次生产，每一个环节都需要几个月的时间，造成一颗芯片总开发时间往往达到两年或以上时间。通常在这样的周期下，芯片行业很难采取精益创业、快速迭代。但在人工智能算法不断升级的时代，机遇稍纵即逝，迭代不能不去适应和支持新型人工智能算法。有人问，如何解决快速迭代的创业思路，与芯片行业固有的漫长开发周期之间的冲突？

为了能够迭代设计，找到客户真实需求，我们没有按一般的芯片公司研发逻辑，一开始就直接开展一颗芯片的设计、生产，而是使用一种名叫FPGA的可编程芯片，快速模拟出我们设计的芯片，同样能够实现相同的功能。虽然会损失好几倍的性能，但达到了我们快速迭代的目的。我们还发现，真实客户使用了非常多的学术领域从来没接触过的算法，有的算法就是传统技术，也就是说，在一个真实完整的产品系统里，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一小部分。

多亏了快速迭代，让我们不断完善设计，快速满足了客户需求，而在花了大半年时间摸清楚市场之后，我们才真正把芯片设计制作提上日程。

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

2017年深鉴科技产品发布会

从产品单价高、使用寿命相对短出发，我们很快想到了无人机市场——无人机单价数千元，对成本接受度较高;无人机最多飞行30分钟左右就需要更换电池、重启机器，对可靠性要求较低;人工智能做主人的识别、手势控制、跟拍，即便识别错误也不会造成太严重的后果。可以说，无人机非常适合全新的硬件产品切入。

在打入当时行业第二大的无人机公司零度智控后，我们也逐渐开始意识到无人机市场存在一个致命问题：行业极其集中，在全球范围内，70%的无人机由大疆公司出产，而这个市场总计也不过每年数百万架——如果不能切入到大疆的供应链，我们在无人机行业将永远无法做大。和大疆公司多次接触后，我们意识到很难切入到大疆的供应链，便做了一个压力颇大的重大决策：把产品方向切换到别的市场。

我们产品特点是功耗低、延迟短，再经过无人机市场的打磨，产品总体可靠性好了很多，成本也低了很多。我们开始调研：需要AI和低功耗、低延迟设备，在哪些领域市场空间较大？经过几个月的深入调研，发现智慧城市与自动驾驶市场需求很强。在智慧城市領域，我们希望在摄像头端就实现AI功能，而风吹日晒中的摄像头功耗太高，容易过热，低功耗变得十分关键。在自动驾驶领域，我们需要汽车反应速度很快，对于突然闯入视野的人与车能快速识别、快速判断，避免发生事故。进入这两个行业后，我们快速地做起了业务：在智慧城市领域，3个月签下了3000万元人民币的订单;在自动驾驶领域，半年内就进入国际最大的几个车厂的最终产品测试阶段。

永不可能

AI人工智能应用芯片产品

回头看，不少人觉得我们很多决策都非常正确。但也常有人问，你们为什么要决策走上一条并购的道路，却没有独立上市？不被并购的话，你们现在可能上科创板了，你们不后悔吗？

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

2018年初在gtic全球科技创新峰会报告

收购协议签约一年，也就是收购完全结束大半年后，科创板横空出世，以前所未有的效率推进，这确实不是我们当时可以预料的。这其实也是人生的另一方面——拥抱不确定性。我们可以通过逻辑，通过市场规律尽可能地增加成功率，但是我们永远不可能实现一个最优解。

经常有人问我，下一步准备再做些什么？我其实还没有确定。我唯一能确定的是，一定要多做积累，不打无准备之仗——虽然还不知道之后要做什么，但是可以一直不断增加自己知识与思考的深度和广度，多去经历，为后面进一步的创造做好准备。无论做什么，都要通过逻辑分析，认真思考商业模式、商业路径、技术路线的优与劣，在层层迷雾中去找寻一条可行之路。我们拥抱不确定性，我们更依靠逻辑和市场规律努力拼搏，也希望所有人的创业之路都能这样，创造更大的社会价值！

责任编辑：王新伟