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“剛剛看到的依圖，是你眼中的依圖，但，是不完全的依圖。”
多年之后，依圖CEO朱瓏會否在某個場合如此介紹。
如果一個人有‘人設’，那么一家公司也應該有‘司設’。而依圖，便是第一個主動撕掉它“司設”的中國AI獨角獸。
2012年左右，AI賽道擁擠不堪，海龜大神、國內翹楚、業界精英，紛紛創業，他們都有一個共同目標：用算法驅動社會，用AI改變世界。
AI洪流之中，上至年邁老者，下到學堂稚兒，無不開始了他們的AI探索之路。
萬千逐夢者中，曠視、依圖、商湯、云從等玩家強勢崛起，繼而成了人們現在口中的“AI四小龍”。
如果說過去五年是中國人工智能的上半場，那么從2019年開始，這個行業正式進入了下半場。
這一年，以計算機視覺起家的AI四小龍，差異化戰略正在變得愈發清晰。
一直以來，以技術名稱來定義公司屬性的企業，初期均以技術驅動業務，拿錘子找釘子。
反之，以行業來定義公司屬性的企業，業務是重心，技術是輔助，先找釘子，然后制造合適的錘子。
在外界眼里，四小龍仍舊是最初那個拿著AI錘子找釘子的四小龍，而現實是：他們早已轉變為錘釘轉換，雙輪驅動的企業。
雷鋒網此前曾撰文提到，AI四小龍已從同一CV戰線，分頭走向不同的道路。
商湯向后，全面聚焦云端；曠視向前，持續加碼終端；云從向下，切入金融核心業務；依圖向上，首家跳出人臉識別范疇。
如果說前面三家還在繼續以視覺算法為主線橫縱拓展，那么依圖的確看起來有些“特立獨行”。
人臉識別、聲紋識別、算法、芯片、安防、醫療，大概很難用一個詞語去準確描摹現在的依圖。
“依圖這家算法公司有太多太多的可能性了。”
過去幾年，圍繞依圖的正面評價摩肩接踵，這家公司所到之處，會讓同行們私下夸贊不已，無論是技術的領先性，還是產品的專業性，亦或是員工的工匠性。
通常，奮斗了幾千個日夜后，但凡聽到這樣一句掏心窩的積極評價，絕大多數創業者都應該是欣慰的。依圖CEO朱瓏卻有些郁悶：
“為什么稱我們是一家‘算法’公司。”
算法之外，他想讓人們看到依圖更多的閃光點和可能性。
有人曾提到，此前的AI市場，領先的算法是打造產品差異化的關鍵點；未來的AI市場，超強的算力是企業競逐成敗的核心所在。
類比一輛汽車，算法是車輪，可以跑得更快；算力是引擎，可以跑得更遠。
算法相當于一個“交互鍵”，它很難成為一款產品或是一個行業，以算法立身的公司之所以前些年得到市場的廣泛認可：一是資本需要；二是技術的確也得到了快速提升。
剛性需求和技術蛻變的完美結合產生了AI＋玩法，但這些玩法最后極大可能都會形成裂變：要么轉型做芯片、要么轉行做解決方案提供商、要么被收購、要么直接消失。
造芯二字，講來不過一秒，做起來需要真金白銀的持續投入，無畏無懼的一直沖鋒，最后倘若敗了，那就是誤了青春又磨了歲月。
大勢面前，一道關乎生死的選擇題考驗著每一家AI創企：
要么，繼續在算法層單向拓展，光明就在眼前，可以活下去；
要么，在算法、算力多個層面橫向進擊，一念偉大，一念滅亡。
依圖最終還是選擇了后者。
它做了一件中國大部分AI企業都不愿去做、不敢去做，也是費力不討好的事：造芯。
依圖果斷地與過去的自己決裂，或許只有這樣，它才能撕裂重生，涅槃成長。
在科技圈，一直流傳著一句話，有些俗氣但不無道理：
“華為吹過的牛逼，好像最后都實現了。”
今天，把這句話放在依圖身上，好像也同樣適用。
在CV圈，他們圖像識別算法連續三年參加FVRT并奪得三連冠，相關產品已經入駐了中國幾十個省份；
在醫療圈， 他們基于DNN的技術進行智能臨床診療，相關成果在國際頂刊《自然-醫學》發表，隨后投入實用，將就診時間有效縮短 1.5~2 小時；
在聲紋識別領域， 2019年9月，他們贏得國際權威聲紋識別競賽VoxSRC冠軍；
在AI芯片領域，依圖同樣也正上演著一幕精彩的王者歸來。
2019年5月9號，上海中心，依圖發布其首款深度學習云端定制芯片，定名“求索”。
“‘求索’的發布，是依圖面向智能計算時代的重要里程碑事件。”
朱瓏在接受CCTV采訪時，毫不吝嗇地給予了這顆處理器奪目光環及歷史意義。
發布會現場，依圖科技首席創新官呂昊還在發布會現場演示了“求索”芯片性能，他直接架起200路攝像機，通過四塊“求索”芯片實時比對現場超過五百位現場觀眾的人臉。（演示十分鐘左右，現場未發生一起誤報）。
2019年8月29日，科技部還宣布依托依圖打造視覺計算國家新一代人工智能開放創新平臺，促進芯片設計和人工智能的結合。
一塊發布不久的芯片為何能得到科技部的青睞？指甲蓋大小的算力背后，有多少尚未被挖掘的故事？
朱瓏解釋，過去幾年，算法性能高速發展和機器算力提升緩慢的矛盾，導致各公司要么犧牲算法性能，削足適履；要么沒有先進算法，空耗資源。
在推動人工智能技術和產品落地的實踐過程中，依圖意識到針對應用場景和業務邏輯定制人工智能芯片的必要性和迫切性。
他們判斷：
摩爾定律的減緩和人工智能技術的發展將開啟一個新的時代——算法即芯片時代。
從芯片設計角度講，“算法即芯片”的意思是只要找對芯片的應用場景，并準確預判該場景下最適合的智能算法，然后根據兩者定制芯片，從芯片、系統和軟件層面軟硬件協同開發，就可能做到極致性價比。
這種從場景和數據直接到計算系統或芯片架構的“端到端設計”，是未來人工智能計算和高性能計算芯片及系統整體性能提升的關鍵所在。
看準人工智能云端推理計算市場及其潛力后，依圖與上海芯片初創團隊ThinkForce熠知電子科技聯手開始打造用于數據中心服務器的視覺專用人工智能推理計算芯片。
ThinkForce是中國少有的具有芯片研發全鏈路能力的團隊，依圖算法團隊更是從最開始便深入參與芯片設計，與ThinkForce緊密配合，實現軟硬件協同開發。
于是，上文所提的求索誕生了，對于這款芯片，朱瓏自信滿滿：
它是當前智能密度最高的人工智能芯片，也是全球最智能、性價比最高的云端視覺推理芯片。
朱瓏透露，目前商用人工智能處理器多采用“CPU+協處理器”的架構。
其中，協處理器包括GPU（并行加速計算，在人工智能推理計算時功耗過高）、FPGA（半定制化，一般驗證算法性能時使用）、ASIC（專用集成電路，雖在特定應用上性能和功耗都最優，但應用范圍太窄），以及DSA芯片（在通用性與專用性之間取得較好平衡，比如谷歌TPU）。
依圖求索芯片采用TSMC 16納米工藝，最高能提供每秒15 TOPS（萬億次運算）的視覺推理性能，最大功耗僅20 W。同等功耗下，視覺推理性能是市面同類產品的2~5倍。
另外，其也是SoC芯片，本身就是一款具有均衡的端到端服務能力的AI處理器，可以獨立運行，不依賴Intel x86 CPU，也不需要使用NVIDIA GPU。
值得一提的是，依圖求索芯片還是基于領域專用架構（Domain Specific Architecture, DSA）。
DSA是為特定領域的一系列問題定制的專用計算架構，能夠為系統中的一部分程序運行帶來顯著的性能（和效率）提升（相比之下，ASIC則只為一個程序運行帶來這樣的效果）。
落地實踐中，通過神經網絡加速核ManyCore?，搭載依圖優質算法，求索芯片可以適用于人臉識別、視頻結構化、行人再識別等各項視覺分析任務，單路攝像頭功耗僅為英偉達GPU P4的30%。
在云端視頻解析應用場景，一臺依圖原子服務器（搭載四核求索芯片）與8卡NVIDIA T4服務器（含雙核Intel x86 CPU）相比，單路攝像頭功耗不到后者的20%，與8卡NVIDIA P4服務器（含雙核Intel x86 CPU）相比，單路功耗約為后者的10%。
換句話說，一臺依圖原子服務器能夠驅動單條主干道或一整個小型園區所需的智能終端設備。
不僅如此，依圖原子服務器還能直接在云端升級系統，不需要大規模購買或者更新已有的攝像頭、傳感器等終端設備，大幅提高現有基礎設施的利用率。
即便包括依圖求索等AI芯片的不斷嶄露頭角，也掩蓋不了一個既定事實：
中國的AI芯片行業尚處在起步階段。
長期以來，中國在CPU、GPU、DSP等高端處理器芯片上一直處于追趕地位，絕大部分芯片設計公司依靠國外IP核設計芯片，尤其在商用數據中心服務器芯片市場，Intel X86 CPU占有率超過95%。
人工智能的興起為中國在高端處理器芯片領域趕超美國提供了絕佳的機遇。
一方面，隨著摩爾定律瀕臨失效，工藝制程的提高對芯片計算性能提升的作用逐漸降低，特別是邁入10nm、7nm制程后，昂貴的制造成本導致通過工藝提升算力的性價比大幅降低。
研究表明，過去十年來工藝制程的提升與芯片設計（包括編譯器、電源管理、微架構）對數據中心服務器芯片（包括CPU和GPU）性能提升的貢獻大約為1：1。
如果將晶圓面積和額外散熱功耗設計也納入考慮，那么工藝制程對芯片整體性能提升占比為40%。
盡管臺積電已經開始研發5nm、3nm甚至2nm制程技術，但投入大、風險高的事實，讓愿意進入的玩家極少，使用7nm等先進制程技術芯片產品的廠商也十分有限。
另一方面，隨著人工智能技術的發展和部分應用的成熟，在人工智能芯片領域，算法與芯片設計呈現出越來越強的耦合趨勢，圍繞智能算法進行架構創新，軟硬件協同開發，為制造性能更高、性價比更高、智能密度更高的芯片提供了巨大的空間。
幸運的是，依圖之外，中國不少優質企業已經在AI芯片領域奮起直追，他們無論是出貨量還是影響力，亦或是成長性，都站在了世界前列。
先看阿里。
2018年云棲大會上，“平頭哥”橫空出世。
它是中天微與達摩院芯片團隊整合而成，與達摩院一樣，平頭哥的目標也是最終獨立化運作，推進云端一體化的芯片布局。
中天微成立于2001年，以32位高性能低功耗嵌入式CPU、芯片架構授權為核心業務，在被收購前就已經有7億片芯片的出貨量，應用于智慧城市、智慧家居、多媒體等領域。
如今，平頭哥已先后發布三款產品，今年7月發布高性能RISC-V架構處理器玄鐵910，8月和9月又接連發布SoC芯片平臺“無劍”、云端推理芯片含光800，“端云一體“產品系列雛形初顯。
再看華為。
早在1991年，華為就成立了ASIC設計中心，主要是為華為通信設備設計芯片。隨著歐洲逐漸開始進入3G時代，2004年10月，華為正式成立了海思半導體。
從大的方向去看，華為主要設計了五類芯片：SoC芯片、AI芯片、服務器芯片、5G通信芯片以及其他專用芯片。
其中，SoC芯片麒麟系列最受外界關注。2015年5月，全球第一款采用16nm FinFET Plus工藝制造的中低端芯片麒麟650發布，帶領榮耀5C、G9繼續破千萬銷量。
而華為的麒麟980，采用最先進的八核心設計，最高主頻高達2.8GHz，麒麟990則繼承5G基帶，實現真正5G彎道超車。
手機SoC芯片一直是華為的主力研究，此外還有AI芯片昇騰系列、服務器芯片鯤鵬系列以及5G通信芯片巴龍、天罡系列，被視為備胎中的主力軍。
三看寒武紀。
寒武紀出身中科院，由陳天石、陳云霽兄弟在2016年3月創立，獨特的優勢條件，使得寒武紀成為全球AI芯片領域第一個獨角獸初創公司。
在產品布局上，寒武紀分為終端AI芯片及云端AI芯片。
終端AI芯片采用IP授權模式，其產品Cambricon-1A是全球首個實現商用的深度學習處理器IP，目前寒武紀終端處理器IP產品衍生出1A、1H、1M等多個型號，面向智能手機、安防監控、無人機、可穿戴設備以及智能駕駛等各類終端設備。
之后，寒武紀新發布了第三代機器學習專用IP Cambricon-1M，采用7nm工藝，性能差不多高出1A達10倍。
2018年6月，寒武紀宣布完成B輪融資，融資規模為數億美元，完成融資后整體估值達25億美元。
四看地平線。
成立于2015年7月的地平線，創始人是前百度深度學習研究院負責人余凱。
和寒武紀一樣，地平線也是一家明星AI芯片企業，今年的B輪融資后，其一度成為全球估值最高的AI芯片獨角獸。
在產品上，地平線主攻安防和自動駕駛兩個應用場景。
成立僅三年多，地平線獲得了眾多資本青睞。2017年下半年，地平線曾獲得由Intel領投的超過1億美金的A+輪融資，該輪融資為地平線帶來了重要的戰略資源與豐富的人工智能落地場景。
2019年2月，地平線宣布，獲得6億美元（約合40億人民幣）左右的B輪融資，估值達30億美元（約合200億人民幣）。
需要提及的是，本輪融資的領投方中，世界第三大半導體供應商韓國SK海力士（SK Hynix）赫然在列，而該領域的“老大”Intel早在2017年就領投地平線的A+輪融資。這意味著，全球前三的半導體巨頭中，有兩家已成為地平線的重要股東。
華為、阿里、寒武紀、地平線、依圖，今天，中國AI芯片第一梯隊已經悉數到位，初露雛形，而他們的不斷成長，也將為中國AI芯片的發展提供持續不斷的動能與勢能。
掌舵人的眼界通常決定了企業的上限。
對于AI創企造芯，時至今日還會有人不太理解，畢竟盤子太大，胃口太小。
但在深入接觸朱瓏和依圖后，會頓然明白，一切都是那么的順理成章。
2017年4月22日，第十屆中國綠公司年會上，在1000多個商業領袖、學術權威、政界要員的關注下，朱瓏與阿里集團副總裁，IEEE Fellow華先勝來了一次華山論劍。
“假如有一天，微軟、阿里云免費了，這些AI技術免費了，你怎么辦呢？”
華先勝問道。
“公司之間的博弈，本質是牛人的博弈。”
朱瓏答道。
在他的認知里，一個人、一家公司，再有錢、再多數據，不一定能成事，能否成事取決于公司中是否有牛人。
現場的不少人，在這段對話中聽出了一些些火藥味，也有不少人聽出了朱瓏的驕傲感。
有人提到，朱瓏是否太過較真，太過自信？和他對話的，可是阿里達摩院大牛華先勝博士。
辯證來看，或許這就是依圖會選擇“冒天下之大不韙”而造芯的原因；或許，這也就是依圖為什么能夠打敗四方敵手破繭而出的原因。
世俗意義上的成功只是別人認為的成功，自己的成功應該自己來定義。
朱瓏和他的依圖好像從來不在意人設和司設，也從不去迎合主流。他認為是對的，他認為要去做的，不顧一切阻擋，不破樓蘭誓不還。
今天的依圖，在朱瓏的掌舵下，給人感覺是一家非常酷的公司，不常見的露面，露面必驚人的發聲。
今天的依圖，又好像一直試圖擺脫資本、世俗的裹挾，掙脫人們思想的固有束縛，慢慢地去接近誰都不知道的理想中的AI圣地。
若干年之后，云端全棧、軟硬通吃的依圖，是否還能想起2012年成立之初想要做的事情？
可這些好像并不重要，或許，當下我們可以學習依圖，告訴自己：
“我們不是一條池中之魚，我們的星辰是汪洋大海。”
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