作者 | 張棟
斜杠少年，這是我想到依圖時(shí)，腦袋里倏然蹦出的一個(gè)詞。
自2012年9月橫空出世，成立八年來，頭頂AI獨(dú)角獸光環(huán)的依圖被不少聚光燈所圍繞。
關(guān)注的話題不外乎三點(diǎn)：賺錢的額度、融資的速度、上市的進(jìn)度。
今天，藉由八周年的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，我們細(xì)致地聊聊這家公司，聊聊這位斜杠少年的不羈成長史。
首先有必要解釋下斜杠少年的詞性，關(guān)于它的立意、屬性，看官們眾說紛紜。
有人說這是菜鳥、是新手，是不專業(yè)的代名詞；也有人說是應(yīng)付裕如、是不偏不倚，是在自己擅長領(lǐng)域多面出彩之人。
于我而言，斜杠少年多是褒義的。
他們通常不囿于一成不變的生活，以初生牛犢不怕虎之姿去開辟可能性、去嘗盡人間百味、去追求和探索不一樣的無人之境。
八年時(shí)間，依圖也的確做到了他想做到的全部。這位斜杠少年一直在AI之路上狂奔，但并非蒙著眼。
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第一個(gè)斜杠：對(duì)信仰的選擇
從一窮二白的屌絲創(chuàng)業(yè)者到估值近200億的商業(yè)巨子；從看不清任何方向的小作坊到業(yè)務(wù)覆蓋智能城市、智慧醫(yī)療、AI芯片等多領(lǐng)域的AI獨(dú)角獸。
朱瓏掌舵下的依圖，為整個(gè)AI業(yè)態(tài)帶來了一次徹頭徹尾的大翻新。
在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，朱瓏被公認(rèn)為是根正苗紅的天才少年，他的開掛人生得益于兩位足可撼動(dòng)全球人工智能業(yè)界的導(dǎo)師的悉心輔佐。
2003年，他師從艾倫·尤爾（Alan Yuille）教授，于UCLA（加利福尼亞大學(xué)洛杉磯分校）攻讀統(tǒng)計(jì)學(xué)博士學(xué)位。
Alan Yuille教授早年曾在劍橋大學(xué)跟隨霍金教授研究理論物理，之后轉(zhuǎn)向計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，曾撰寫2010年美國計(jì)算機(jī)視覺白皮書，為白宮和美國自然科學(xué)基金會(huì)等提供指導(dǎo)性意見。
2010年，朱瓏又加入NYU（紐約大學(xué)）數(shù)學(xué)研究所，拜Yann LeCun門下，研究圖模型和深度學(xué)習(xí)。
Yann Lecun是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）之父，與深度學(xué)習(xí)鼻祖Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio，共同獲得 2018年圖靈獎(jiǎng)，被并稱為“全球深度學(xué)習(xí)三巨頭”。
學(xué)有所成后，朱瓏決定帶著天賦與熱愛回到中國，以AI之劍刺破塵封已久的商業(yè)結(jié)構(gòu)。正如當(dāng)年馬云、馬化騰、李彥宏、張朝陽等人攜互聯(lián)網(wǎng)代碼殺到一樣。
在此期間，他也幸運(yùn)地遇到了創(chuàng)業(yè)路上的小伙伴：林晨曦。
說起林晨曦，這也是神一般存在的人物。
他本科畢業(yè)于上海交大，2003年獲得了首屆交大校長獎(jiǎng)，大四期間就獲得了全球大學(xué)生程序設(shè)計(jì)總決賽的冠軍。
他和朱瓏是高中同學(xué)，朱瓏在美國讀博期間，林晨曦在阿里云擔(dān)任技術(shù)總監(jiān)。
后面的故事并沒有太多的離奇曲折，兩人一拍即合創(chuàng)立依圖科技，開始了他們的AI逐夢(mèng)之旅。
回頭復(fù)盤，這絕對(duì)是一個(gè)大膽甚至太過冒險(xiǎn)的決定。
八年前，AI風(fēng)口未成，創(chuàng)業(yè)公司也沒幾家，VC圈尚不認(rèn)可，市場(chǎng)也從未被教育。
也許，這就是他們斜杠的體現(xiàn)，要么就不做，要做就做最難的事兒。
不認(rèn)慫的性格就這樣一直流淌在依圖這家公司的文化血液中。
但對(duì)于包括依圖在內(nèi)的新晉闖入者，智能城市行業(yè)的前輩們并不看好。
彼時(shí)行業(yè)內(nèi)更多觀點(diǎn)認(rèn)為AI不過是新壺裝老酒，落地應(yīng)用乃至商業(yè)化會(huì)是個(gè)漫長過程，技術(shù)應(yīng)用泡沫巨大。
一些行業(yè)客戶甚至直言，既然在十年前已經(jīng)上了人工智能的“當(dāng)”，以后再也不會(huì)相信這套玩意兒。
內(nèi)外都極具不確定性，可以腦補(bǔ)當(dāng)年朱瓏、林晨曦的心理壓力和面對(duì)這些說法時(shí)的內(nèi)心畫面了。
但依圖并未理會(huì)，還是選擇當(dāng)個(gè)愣頭青，在這一領(lǐng)域扎下去了。
這一扎，就是八年。
并且在這過程中，還收獲了投資圈內(nèi)有名的堅(jiān)定于價(jià)值投資的頂尖投資人——紅杉資本的沈南鵬和高瓴資本的張磊，雙雙將名片遞給依圖。
沈南鵬被稱為“創(chuàng)業(yè)者背后的創(chuàng)業(yè)者”，他幾乎投出了中國互聯(lián)網(wǎng)的半壁江山，包括阿里、京東、美團(tuán)、今日頭條和滴滴出行等等。
而張磊最為業(yè)內(nèi)流傳的往事，是2005年將第一筆投資給了當(dāng)時(shí)市值尚不足20億美金的騰訊，并長期持有到現(xiàn)在市值超過6000億美金，已是300倍的增長！張磊在新書《價(jià)值》中寫道：“做時(shí)間的朋友，許多結(jié)果從長期來看才有意義?！?/span>
手握技術(shù)，創(chuàng)業(yè)者能拿到風(fēng)險(xiǎn)投資早就并不是新鮮事，然而同時(shí)被這兩位以長期主義和價(jià)值投資踐行者選中，事情就有些不尋常了。
這是依圖的第一次“抬杠”，他們贏了。
2
第二個(gè)斜杠：對(duì)算法的較真
依圖成立后不久，成功光環(huán)引得各路大神齊聚中國，AI視覺創(chuàng)業(yè)俯拾皆是。
他們大多出身名門， 從最頂尖的學(xué)術(shù)象牙塔轉(zhuǎn)身投奔工業(yè)界，他們都想著能在AI時(shí)代占幾畝山，稱幾代王。
但細(xì)數(shù)自2014年至今的高調(diào)入場(chǎng)者，絕大部分都是高高興興出門來、垂頭喪氣回家去，黯然收?qǐng)?、徒留悲傷?/span>
為什么是依圖在內(nèi)的寥寥幾家沖了出來？
關(guān)于這個(gè)問題，我們采訪了不少業(yè)內(nèi)人士，得到的最高頻答案是：他們的技術(shù)的確做得好，對(duì)算法的精度太執(zhí)著了。
技術(shù)是場(chǎng)景的催化劑，場(chǎng)景是技術(shù)的煉火石，一家公司想要走得遠(yuǎn)，一定得有拿得出手的核心技術(shù)。
這不是一句空話，也不是老生常談，人人都懂的道理說來不過一秒，做起來需要持續(xù)不斷的投入，而且風(fēng)險(xiǎn)巨大，到最后可能成了先烈又賠了歲月。
從算法角度出發(fā)，市場(chǎng)上太多依靠開源框架微創(chuàng)新，然后采用低價(jià)策略搶占市場(chǎng)，導(dǎo)致整個(gè)行業(yè)喪失了做基礎(chǔ)原創(chuàng)技術(shù)創(chuàng)新動(dòng)力的案例。
堅(jiān)持自研又是一條漫長且艱苦的路，沒人知道數(shù)年的努力能否換得一次數(shù)量級(jí)的提升，也沒人知道高投入后是否得到與之相匹配的回報(bào)。
回看依圖這八年，是與原創(chuàng)技術(shù)一直較著勁兒的八年，是從不放過每次0.001%精度提升的八年。
選擇堅(jiān)守的原因很簡(jiǎn)單，依圖認(rèn)為：算法遵循馬太效應(yīng)，未來不會(huì)趨同，且差距會(huì)越來越大。
AI技術(shù)在未超越人類之前屬黑暗時(shí)期，一旦超越人類就開始飛速發(fā)展。譬如人臉識(shí)別技術(shù)在2015年突破了人眼水平之后的四年內(nèi)精度提升了100萬倍，隨之帶來智能城市場(chǎng)景的極大突破。
用依圖的話說，現(xiàn)階段AI技術(shù)的精準(zhǔn)度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達(dá)到天花板，基于各個(gè)場(chǎng)景的不斷變化，其對(duì)算法迭代的要求一定是非常嚴(yán)苛且上升的。
未來，誰能夠看到算法精度提升解鎖的更多場(chǎng)景，并根據(jù)場(chǎng)景的變化做到最為快速且精準(zhǔn)的反應(yīng)，誰就能在未來競(jìng)比中走得更遠(yuǎn)。
同時(shí)，依圖也清醒認(rèn)識(shí)到，AI作為一項(xiàng)底層基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)，唯獨(dú)當(dāng)它能正確、準(zhǔn)確地賦能至傳統(tǒng)行業(yè)，才會(huì)產(chǎn)生巨大價(jià)值。
譬如智能城市，這是一個(gè)極具個(gè)性化的市場(chǎng)，涉及的專業(yè)多、鏈條長，對(duì)企業(yè)的資質(zhì)、管理水平、項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)均有較高要求。
在這個(gè)市場(chǎng)深耕，需要最好的技術(shù)和對(duì)客戶最深入的了解；需要潛下心來與甲方多交流、磨算法；需要離開實(shí)驗(yàn)室，脫下西裝深入田間地頭調(diào)產(chǎn)品。
放眼AI界，能輕易通過這種考核的并不多見，依圖算一個(gè)。
得益于抗打的算法實(shí)力，多家傳統(tǒng)智能城市廠商的銷售代表向AI掘金志透露，過去幾年，依圖在不少城市搶了他們很多大單。
人們眼下談到依圖，不光是融資額，也非行業(yè)熱議話題，更多在感慨它的年少老成和接地氣的商業(yè)手段。
今天來看，依圖對(duì)算法的執(zhí)著、對(duì)技術(shù)的“抬杠”，又贏了。
3
第三個(gè)斜杠：對(duì)算力的執(zhí)著
八歲的依圖，到這里就“原形畢露”了，他們不但要算法面子，還要算力里子。
經(jīng)營企業(yè)就像玩闖關(guān)游戲，需要不停打怪升級(jí)，每一關(guān)都有新的挑戰(zhàn)，稍有不慎就可能滿盤皆輸。
這也是商業(yè)魅力所在，AI創(chuàng)業(yè)并非單一維度的角逐，而是知識(shí)、數(shù)據(jù)、算法、算力乃至企業(yè)文化的全方位較量。
多數(shù)創(chuàng)業(yè)者通常會(huì)選擇在某一維度做到Top級(jí)，譬如保證在算法上不落下風(fēng)，在算力上選擇通力合作，以保證自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
而基于對(duì)AI的深刻理解及認(rèn)知，朱瓏有一個(gè)判斷：未來算法和算力必然是一體化的。
道理很簡(jiǎn)單：原先算法、算力分離的模式，用戶需要建設(shè)兩套單獨(dú)的溝通、作業(yè)體系，不僅投入巨大而且難以高效互通，無法實(shí)現(xiàn)成本和效率的全局最優(yōu)。
以往，大多數(shù)芯片廠商提供給客戶的產(chǎn)品均是普通計(jì)算型芯片，多在底層提供一些加速操作，沒有面向重大場(chǎng)景做針對(duì)性優(yōu)化，已經(jīng)無法滿足AI個(gè)性化的需求。
過去幾年業(yè)內(nèi)被吐槽最多的便是：AI產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化、同質(zhì)化程度越來越高，以算法見長的品牌之間已經(jīng)很難再拉開顯著差距。
加之原本成熟且可靠的芯片產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)車H政治影響變得飄搖不定、脆弱不堪，及時(shí)打破算力壟斷成當(dāng)今中國科技企業(yè)的首要命題。
多重因素考量下，斜杠依圖又作出了一個(gè)決定：造芯片！
在朱瓏看來，AI創(chuàng)業(yè)若要立于不敗之地，至少得夯實(shí)四項(xiàng)基本功：一來知識(shí)極密；二來數(shù)據(jù)極優(yōu)；三來算法極精；四來算力極強(qiáng)。
這個(gè)夢(mèng)想的落地實(shí)屬不易，算法、算力雖同屬一宗，卻有著不同的業(yè)務(wù)邏輯，甚至可以說是兩條賽道。
目前行業(yè)里能夠?qū)⒍唪酆显谝黄鸬钠髽I(yè)寥寥無幾，但命硬的依圖還是站了出來。
2019年5月9號(hào)，依圖在上海發(fā)布了其首款深度學(xué)習(xí)云端芯片“求索”。
依圖“求索”芯片
由于CPU和GPU在數(shù)據(jù)傳輸時(shí)會(huì)有瓶頸，會(huì)抑制有效算力的充分發(fā)揮。而依圖這款芯片設(shè)計(jì)的本質(zhì)是把這些統(tǒng)一放到一顆芯片里面，既有CPU功能，又有加速AI或者說加速深度學(xué)習(xí)推理計(jì)算的功能。
這樣一來數(shù)據(jù)傳輸?shù)募s束特別少，對(duì)視覺推理應(yīng)用特別好，主打“均衡的端到端處理能力”，這也是比較獨(dú)特的地方。
依圖科技首席創(chuàng)新官呂昊還在發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng)演示了“求索”芯片性能，他直接架起200路攝像機(jī)，通過四塊“求索”芯片實(shí)時(shí)比對(duì)現(xiàn)場(chǎng)超過五百位現(xiàn)場(chǎng)觀眾的人臉。（演示十分鐘左右，現(xiàn)場(chǎng)未發(fā)生一起誤報(bào)）
過去八年，朱瓏已經(jīng)從0到1培育了這家企業(yè)。未來八年，朱瓏還想一步步武裝到牙齒，將依圖從1帶到N。
寫到這兒，我突然在依圖身上看到了一些特斯拉的影子，這兩家公司的芯片設(shè)計(jì)架構(gòu)、技術(shù)路徑、戰(zhàn)略打法上頗有幾分相似。
依圖針對(duì)視頻解析，特斯拉針對(duì)自動(dòng)駕駛，但都是視覺推理計(jì)算為主的芯片。因此，定義好芯片用在哪里、要解決什么問題非常關(guān)鍵。
通常，芯片廠商造好芯片，下游廠商根據(jù)芯片性能匹配場(chǎng)景；而特斯拉與依圖都是從需求側(cè)出發(fā)，感知用戶側(cè)所需，再根據(jù)需求去打磨芯片。
先看特斯拉，他們選擇造芯的原因很簡(jiǎn)單：供應(yīng)商提供的芯片性能已經(jīng)滿足不了他們的需求。
從軟件需求倒推芯片算力需求，特斯拉決心自研芯片，以推進(jìn)汽車智能化進(jìn)程，實(shí)現(xiàn)差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
再看依圖，AI算法的進(jìn)一步突破一定會(huì)帶來相關(guān)應(yīng)用的逐步成熟，隨之則需性能更好、智能密度更高的AI芯片去匹配。
遺憾的是，目前市場(chǎng)上大多都是通用型AI芯片提供人工智能計(jì)算所需的算力，而針對(duì)某些場(chǎng)景的專用AI芯片較為匱乏。
而絕大多數(shù)通用型AI芯片在實(shí)際應(yīng)用過程中，又會(huì)遇到四個(gè)問題：一、無法與數(shù)據(jù)產(chǎn)生高效、深度連接；二、無法與市場(chǎng)產(chǎn)生緊密耦合；三、缺乏優(yōu)質(zhì)算法；四、功耗過大、對(duì)溫度等環(huán)境因素敏感度不夠。
這一切的一切，都在倒逼著依圖必須生產(chǎn)出一款能夠完美適應(yīng)、匹配AI時(shí)代的芯片。
依圖的解決思路是 “算法即芯片”。過去是摩爾定律時(shí)代，廣義計(jì)算脫離AI算法，脫離智能算法為誰而算的目的。今天要彎道超車，只能找對(duì)問題、找對(duì)場(chǎng)景和算法。
產(chǎn)品定位層面，他們也都祭出了高算力、高性能、低功耗大招。
根據(jù)特斯拉官方發(fā)布的數(shù)據(jù)——FSD芯片擁有32M的SRAM雙核心，每個(gè)核心在2GHz頻率下?lián)碛?6TOPS的性能，所以雙核共有72TOPS的性能，整個(gè)主板就有了144TOPS的性能。
與上一代由英偉達(dá)芯片驅(qū)動(dòng)的Tesla Autopilot相比，這臺(tái)新電腦每秒幀數(shù)處理能力提高了21倍，且相比Autopilot 2.5版本，每輛車的硬件成本降低約20％。
FSD芯片相比此前英偉達(dá)供貨產(chǎn)品性能提高2000%，能夠處理更多數(shù)據(jù)并更快做出決策。
再看依圖求索芯片，單路攝像頭功耗僅為英偉達(dá)GPU P4的30%。1臺(tái)依芯求索AI服務(wù)器能支持1萬路視頻流全解析，能驅(qū)動(dòng)像上海這樣的國際化都市單條主干道或一整個(gè)小型園區(qū)所需的智能終端設(shè)備。
基于依圖構(gòu)建的智能視頻解析系統(tǒng)，將原本需要16臺(tái)機(jī)柜的方案壓縮到1臺(tái)，使數(shù)據(jù)中心整體建設(shè)費(fèi)用投入減少50%，運(yùn)維成本降低80%，讓每座城市都能擁有自己的視覺中樞。
另外，他們?cè)诋a(chǎn)品側(cè)還有一個(gè)最大的共通點(diǎn)：特斯拉的FSD芯片已經(jīng)量產(chǎn)（選配服務(wù)包），依圖的求索芯片也已經(jīng)開始商用。
10月22日，央視《新聞聯(lián)播》就實(shí)名點(diǎn)贊了依圖人工智能技術(shù)賦能上?！耙痪W(wǎng)統(tǒng)管”建設(shè)。
作為上?！耙痪W(wǎng)統(tǒng)管”系統(tǒng)建設(shè)的參與者之一，依圖的人工智能芯片極大地釋放了人工智能算力在城市管理中規(guī)模化落地的可能性。
在上海浦東新區(qū)，149個(gè)老舊小區(qū)因?yàn)橐缊D被重“芯”改造、全面賦能。
造芯，如指尖上造城，看上去不太可能會(huì)完成的任務(wù)。今天來看，依圖這一次的重要“抬杠”，還是贏了。
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第四個(gè)斜杠：X
這個(gè)世界上的一花一木、一蔬一果，何種形態(tài)、如何生長，其實(shí)并非偶然。
用美國密西根大學(xué)商學(xué)院Noel Tichy教授的話說，很多事物的結(jié)局從它誕生的一刻起就已經(jīng)寫在了基因里。
企業(yè)是一種活的非自然生物體，它與自然生物一樣也有著自己的遺傳基因。
于依圖，單一色調(diào)已經(jīng)無法滿足他們想要描繪的多彩未來，知識(shí)、數(shù)據(jù)、算法、算力，幾種不同的基因交纏碰撞在一起，才能激發(fā)出他越來越強(qiáng)大的勢(shì)能。
從知識(shí)到數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)到算法，從算法到算力，依圖用技術(shù)和信念，撕開了AI泡沫的外衣，在全球掀起了一場(chǎng)AI落地革命。
它讓人們知道，AI不應(yīng)只是科技精英的狂歡，而是應(yīng)該像電力、自來水一樣惠及普羅大眾。
它給人們普及，算法即芯片時(shí)代或許真的可以讓天下沒有難用的 AI。
它還讓人們相信，原創(chuàng)算法加自研芯片的王炸組合，也許真的可以降低AI技術(shù)的門檻，讓AI真正落地并發(fā)揮商業(yè)價(jià)值。
去年12月27日，AI掘金志曾撰文《重構(gòu)依圖，「不合群」的 AI 獨(dú)角獸》,寫到了他們的特立獨(dú)行、不合群。
今年復(fù)盤，與其說這是一時(shí)興起的異類，不如說是蓄謀已久的放飛。
有的人，看似不合群，也許他們正在自組天地，供他人日后肆意。
正由此，我倒開始期待依圖的第四次“抬杠”了。
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