摘要：12月10日，嘉楠科技董事長兼CEO張楠賡接受36Kr記者專訪。專訪速覽2021年上半年國內AI行業大額融資創新高，涉及項目僅23個，標誌國內AI行業正在進入分水嶺。隨著AI進入落地期，論文數量、芯片參數等紙面實力標準式微，擁有產業和流片量產經驗的AI芯片公司會更受青睞。嘉楠已經培養了一支成…
12月10日，嘉楠科技董事長兼CEO張楠賡接受36Kr記者專訪。
專訪速覽
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2021年上半年國內AI行業大額融資創新高，涉及項目僅23個，標誌國內AI行業正在進入分水嶺。
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隨著AI進入落地期，論文數量、芯片參數等紙面實力標準式微，擁有產業和流片量產經驗的AI芯片公司會更受青睞。
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嘉楠已經培養了一支成建制的工程師團隊，能夠自主實現芯片前後端全流程研發。
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不同於市面上一些採購成熟IP再集成的芯片廠商，嘉楠科技擁有豐富的自研IP矩陣。
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建立更全面的IP自研體系，非常考驗系統、模塊設計、算法等不同團隊的磨合。
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研發投入保持三年連續增長，2021年前三季度研發投入超2億元。
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經過兩年摸索，嘉楠在智能教育硬件、智能家居等市場正打開局面。
以下為專訪全文
“AI芯片”這一概念，產業早已不再陌生。
受益於人工智能與芯片半導體的雙重利好，近年來，AI芯片產業發展速度驚人。根據集微諮詢數據，僅2021年1～4月，中國AI芯片產業融資規模就高達89.65億元，始終保持著高速增長的勢頭。
然而，這近90億元的融資金額，卻只涉及23個融資項目，單個項目平均融資金額超過3億元，遠高於AI芯片概念興起時的平均金額。
毫無疑問， AI芯片產業，正在走入分水嶺。
AI芯片的第二戰場
AI算法的興起催生了強大的算力需求，英偉達乘此東風一飛沖天，專用AI芯片也應運而生。
在“AI芯片”這一概念的誕生之初，國內外一大批創業公司如雨後春筍般崛起，其早期團隊大多以學術背景為主，致力於解決“從0到1”“從無到有”的問題。
此後，隨著科技巨頭、產業專家、終端客戶等企業紛紛入局，AI芯片全面開花，打響了一場長達數年的百家爭鳴之戰，一時好不熱鬧。
這是AI芯片的第一戰場。由於既沒有成型的產業規模，也沒有成熟的用戶需求，衡量一個企業優秀與否的標誌，只能依靠企業的論文數量、報告的芯片參數、以及團隊的學術背景進行評判。
此後，隨著市場對於“AI芯片”概念的進一步接受，相關技術、產品、應用也逐漸走向成熟。無論是投資人還是終端用戶，都開始逐漸將目光從學術轉向產業，AI芯片的比拼戰場，也在悄然發生轉變。
在這片第二戰場中，一批擁有先進產品技術、豐富產業經驗的「新芯力量」脫穎而出，成為這第二階段的明星玩家。
比如嘉楠科技——這家有著8年芯片研發經驗，在2019年11月成功登陸納斯達克，成為第一家在美上市的中國自主知識產權AI芯片公司。
在這個第二戰場中，參數、融資、PPT成為了次要因素，產業越來越重視AI芯片的落地、應用、以及生態。
事實上，嘉楠科技CEO張楠賡告訴36氪，近年來，AI芯片應用市場的需求正在快速增加，市場不斷走向成熟。目前嘉楠科技的AI芯片銷售增長迅速，已經實現了在AI STEAM教育、智能家居和智能傳感器等領域的商用落地。
（嘉楠科技董事長兼CEO張楠賡）
14次流片，成功率100%
作為現代工業的掌上明珠，芯片半導體是標準的“重資本、重人才、重技術”高壁壘行業。
以國際芯片霸主英特爾為例，這家有著超過40年曆史的老牌芯片公司，至今每年在技術研發上的投入依舊高得驚人——根據財報顯示，英特爾2020年研發總投入達到了135.56億美元，超過860億人民幣。
而且，高額的研發投入只是一方面，與互聯網、算法研發等適合“小步快跑，快速試錯迭代”的軟件技術不同，芯片行業的另一壁壘是其研發週期長、風險高、投入大，試錯成本極高。
尤其是對於“AI芯片”這類尚未有明確成型定義的前沿技術而言，更是如此。
算法研發與產品化投入，一款先進製程的AI芯片一次流片成本將達到千萬元級別，低於10nm的頂尖製程研發成本則高達數億元。一次流片失敗將致使大量人力物力付諸東流。
因此，不僅僅是人力物力的資源投入，對於AI芯片的研發與工程團隊而言，成熟的行業經驗與豐富產業Know-how積累必不可少。
然而，人才缺口卻始終是國內芯片領域所面臨的一大挑戰。
根据《中国集成电路产业人才发展报告（2020-2021年版）》数据，当前，我国集成电路产业正处于布局和发展期，行业薪酬不断提升，2020年全国直接从业人员约54.1万人，但预计到了2023年，全行业人才需求将达到76.65万人左右，人才缺口依旧显著。
這也是為什麼，近年來半導體工程師薪酬瘋狂上漲，不少缺乏工程化能力的企業願意付出兩倍、甚至三倍的水平“挖角”成熟人才。
根據前程無憂數據顯示，2020年，在同期55個行業畢業生薪酬沒有明顯增長的情況下，集成電路/半導體領域的畢業生平均薪酬漲幅都在20~25%以上。
由於缺少行業知名度，不少成立較晚的AI芯片企業在人才積累方面，始終面臨著不小的挑戰。
不過對於2013年成立的嘉楠科技而言，這一問題似乎並不嚴重。
2013年，人工智能尚未走出實驗室，“國產替代”熱潮也還在襁褓之中。大眾對於“芯片”的認知還停留在陌生的領域，遠遠預料不到幾年之後它將火遍大江南北。
作為一項對工程管理能力要求極高的技術，芯片研發與工程團隊的積累、磨合、以及對產業鏈的認知都尤為重要。在這樣的背景下，率先切入區塊鏈芯片的嘉楠科技擁有了明確的先發優勢。
張楠賡告訴36氪，目前，嘉楠科技已經培養了一支成建制的工程師團隊，能自主實現芯片前端、後端和驗證的設計需求，而不是像一些同體量的公司選擇將後端業務外包給團隊。
同時，嘉楠科技在後端的物理設計和實現上也建立了較高的門檻，並且擁有與多家晶圓廠合作打造的針對不同工藝的流片和量產能力。
早在2016年，嘉楠科技就已經是國內前十實現10nm工藝的芯片公司。 2017年，嘉楠科技成為了台積電首批7nm戰略合作夥伴。 2018年，嘉楠科技又發布了全球第一款7nm製程的ASIC芯片。
張楠賡說，“嘉楠在過去的14次流片中，一直保持著100%的成功率。”
目前，嘉楠科技的業務板塊包括：區塊鏈芯片和整機開發、終端AI芯片研發。
這是兩款看似應用場景截然不同的芯片，但張楠賡告訴36氪，在底層技術上，它們有著重要的共通之處。
舉個例子，隨著AI算法模型的應用逐漸走向成熟，端側AI芯片正在朝著高性能、低功耗的方向發展。
高性能是為了不斷提高用戶體驗，完成更有挑戰的用戶需求；低功耗則是因為端側應用普遍屬於功耗敏感型場景，對於芯片的體積、發熱量、耗電量都有著明確的限制。
然而，“高”性能與“低”功耗本就是兩項互相矛盾的屬性，十分難以兼顧。
但幸運的是，這兩大屬性恰恰是嘉楠科技的老本行——區塊鏈芯片——所需要克服的最大挑戰之一。區塊鏈芯片既對於計算效率有著最極端的需求，同時又要不斷降低由此帶來的功耗。
因此，在區塊鏈芯片市場摸爬滾打多年的嘉楠科技，在高性能、低功耗ASIC芯片設計、近閾值電路設計、以及先進製程芯片的設計上，都積累了豐富的經驗與大量專利技術，能夠極好地為其AI芯片設計提供養料。
不過，由於同時橫跨兩大業務，不同部門的分工與合作也是嘉楠科技所面臨的業務難點。
針對這一點，嘉楠科技建立了從FinFET SPICE仿真設計到post-Si矽後驗證的完整流程，前期市場調研、芯片規格定義、前端總體架構、編譯器、算法和軟件架構設計協同進行。
張楠賡告訴36氪，特別是自研IP的部分，由於嘉楠科技建立了比傳統芯片公司更全面的自研IP體系，需要協同算法、模塊設計、SoC系統集成和封裝設計等多個團隊的協同，非常考驗不同環節之間的磨合。
8年的產業積累，讓嘉楠科技在眾多技術攻關領域得到了充分錘煉，積累了豐富的研發經驗與大量的專利技術。
截至目前，嘉楠科技累計擁有349項專利知識產權、70項IC布圖設計權和105項軟件著作權。
同時，不同於市面上一些採購成熟IP再集成的芯片廠商，嘉楠科技擁有豐富的自研IP矩陣：硬件包括自主定制開發的CPU、神經網絡加速引擎KPU、PHY高速傳輸接口等；軟件方麵包括適用於全系勘智AI芯片的編譯器、針對IP核性能優化的算法軟件等。
目前，嘉楠科技有超過360名員工，其中研發人員佔比在70%左右，公司每年投入的研發資金總體呈上升趨勢，從2016到2019年間，研發投入年增幅分別為150%、226%和43%。
在2021年前三季度，嘉楠科技的研發投入已經超過2億元。
瞄準端側AI芯片
與市面上大多數AI芯片企業不同，嘉楠科技是國內最早採用RISC-V指令集設計端側AI芯片的代表企業之一。就在今年，嘉楠科技推出了其第二代自主研發的IP核架構KPU2.0和勘智K510芯片，瞄準端側AI芯片市場。
目前，嘉楠科技的AI芯片在AI STEAM教育、高校教研、智能家居和智能傳感器等場景均有成功落地項目。
比如，在疫情期間，嘉楠科技與美國傳感器廠商VergeSense合作，研發基於AI芯片的智能傳感器，用於辦公區域特定人流量及社交距離檢測，依據人流密集程度進行告警。
在AI STEAM教育領域，嘉楠科技與機器人巨頭廠商優必選達成合作，研發了基於K210的智能編程積木Ukit2.0。
而在智能家居領域，嘉楠與廣州昂寶電子合作，在智能人臉貓眼門鎖、智能人臉聯網門鎖、4G路由器、迎賓機器人等多款產品中搭載了勘智AI芯片。
在AI芯片概念興起的早期——第一戰場階段——市場對於AI芯片並不了解，終端客戶缺少開發能力，有能力的開發者們又不知道自己明確的需求。
張楠賡告訴36氪，公司第一代AI芯片勘智K210的推廣落地過程中遇到了比較大的挑戰。
一開始，嘉楠科技對於勘智K210的市場推廣方案更加類似傳統芯片——“把芯片做出來，把文檔準備好，去社區等渠道推廣……”
然而在最開始的一兩個月，這種市場推廣的效果卻不盡如人意。
首先，芯片屬於產業鏈上游，其產品導入周期普遍較長，最長的甚至能到兩三年。
其次，AI芯片不僅是個“新玩意”，而且使用門檻很高，需要用戶對AI算法、數據、訓練等都有積累，而這恰恰是很多終端設備廠商所不具備的——“甚至大家都不知道你的芯片可以乾什麼”。
隨後，嘉楠科技開始逐漸調整市場策略，先是在推廣芯片的技術上，自己造出概念型的POC產品（Proof of Concept），讓客戶能夠直觀地看到勘智AI芯片的實際效果，進而對性能產生合理預期。
在2018年的春節後，嘉楠科技對市場戰略進行了進一步的摸索調整，逐漸形成了一套涵蓋算法、芯片、模組、甚至產品解決方案的完整產品矩陣，如智能門鎖模組、無感門禁系統、智能電錶模組等，有著不同開發能力的終端設備企業可以按需取用，促進了AI芯片的商用落地步伐。
與此同時，嘉楠科技仍在保持著每兩年迭代一款AI芯片的速度進行研發，其新一代K510芯片就吸取了大量前代芯片的用戶反饋，在產品的規格定義上更偏向於中高端的視覺推理市場，重新設計了IP核架構，並嘗試了諸如TOF等新技術，以滿足對於智能家居機器人、無人航拍等新興用戶端市場的潛在需求。
舉個例子，今年7月，在AI智能教育硬件市場，嘉楠科技與機器狗創業公司陸吾智能達成了合作，其最新一代桌面級產品XGO-mini就搭載了勘智K210芯片。
在海外眾籌網站Kickstarter上，陸吾智能XGO-mini上線12小時內就籌到了7萬多美金，頗受市場關注。由於陸吾智能生產的XGO-mini機器狗有12個自由度，可以做出各種動作，還能進行語音指令、人臉追踪等應用，不僅對勘智AI芯片的性能提出了更高的要求，也進一步打開了勘智AI芯片的市場空間和影響力。
結語
在大火了近5年之後，AI芯片已經走出實驗室的象牙塔，逐漸來到了大規模商用落地的前夜。
張楠賡告訴36氪，今年大家可以看到，有能力開發AI芯片的客戶多了很多，許多客戶還有自己的AI算法。市場在成熟，應用場景也在不斷增加。
但與此同時，在目前的AI消費級市場中，用戶的實際產品體驗和預期還存在不小差距，這些都迫使嘉楠科技的工程師不斷研究思考，要通過怎樣的設計，才能實現更低的延遲、更低的功耗以及更高的計算性能，為用戶帶來更好的產品體驗。
張楠賡說：“在當下，我們看到處理器的發展不再局限於摩爾定律，深度學習、區塊鍊等新興的計算需求迫使人們重新思考芯片設計，以實現更低的功耗成本和更高的計算效能，來解決目前人們生活中對於數據隱私、數據智能所提出的問題。”
“這正是嘉楠一直在做的事情。”
