本文智東西原創，作者：Lina，本文作為轉載分享。

就在一個月前，一家來自上海的AI芯片公司“肇觀電子NextVPU”宣布獲得2億元人民幣的A輪融資，由中電海康基金領投（安防巨頭海康威視為中電海康集團控股子公司），這是最近半年以來AI芯片領域難得的大額融資項目之一。

正如公司名字“肇觀”取自“開啟視覺”之義，肇觀電子的核心產品為AI視覺芯片，主要瞄準安防場景，其首款28nm的N171 VPU芯片已經流片成功，明年上半年量產，首批10萬片以上。

不過，與很多同樣瞄準安防的AI芯片公司不同，肇觀電子的VPU芯片是一款搭載AI計算引擎的安防攝像頭主處理器，而非AI協處理器。對于研發與工程化能力不夠強大的安防廠商來說，這種集成化程度較高的AI芯片具有獨特的吸引力。

在冬日漸凜的四九城里，智東西與肇觀電子創始人兼CEO馮歆鵬進行了一場深度對話，看這位在芯片行業里摸爬滾打了十多年的老將，如何帶領肇觀電子團隊在逐漸火熱的AI芯片市場中廝殺出一條血路。

肇觀電子創始人兼CEO馮歆鵬 (圖片來自智東西)
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十年老友共同創業，看AI星星之火燎原

2016年5月，馮歆鵬拉著同在AMD的“十年老友”周驥博士，在上海注冊成立了肇觀電子，馮歆鵬任CEO、周驥博士任CTO。

馮歆鵬本科畢業于中國科技大學，研究生階段在英國南安普敦大學主攻微電子。

在成立肇觀電子之前，馮歆鵬與周驥同在AMD芯片公司工作，馮歆鵬任AMD芯片研發總監，帶領著全球4個國家的百人團隊，設計了55款CPU和GPU芯片，比如微軟Xbox One的CPU、索尼PlayStation 4的CPU、波音飛機儀表盤GPU等。馮歆鵬在AMD工作了10年半，也與周驥博士認識了10年多。在加入AMD前，馮歆鵬還曾在中芯國際工作。

周驥博士于2003年博士畢業于浙江大學，主攻基于圖像的三維重建。他曾任AMD計算機視覺、圖像信號處理、視頻領域首席科學家兼架構師，在AMD工作了整整13年。

回望2015年，人工智能的星星之火已經從學術研究燒到了產業發展，在2015年底的ImageNet大賽上，AI的識圖能力首次以低至3.57%的錯誤率超越了人類，這是計算機視覺學界的一個里程碑事件，也是人工智能行業爆發前的黎明號角。

與此同時，深度學習在芯片計算力上所遭遇的瓶頸也日益凸顯，雖然有著GPU的加持，但業內對于終端AI芯片的呼聲也越來越高。

在AMD時，馮歆鵬作為芯片研發總監的任務之一就是研究芯片計算的新興方向，在眼睜睜地看著人工智能從2012年以來“逐漸從星星之火變為燎原之勢”后，到了2016年，馮歆鵬決定，不能再等了。

于是，2016年5月，在拉上了“十年老友”周驥博士加入后，二人共同成立了肇觀電子。

根據天眼查數據，肇觀電子曾于2016年9月獲得峰瑞資本的800萬人民幣天使輪融資；于2018年2月獲得重慶勤諧企業管理有限公司、峰瑞資本、海康股權基金的Pre-A輪融資；并于2018年10月獲得由中電海康領投，海康股權基金、StarVC、七匹狼創投、前海母基金跟投的2億 元A輪融資。

目前，肇觀電子公司約有140人，據馮歆鵬介紹，大部分團隊成員來自英偉達、AMD、高通、英特爾等業界芯片巨頭，大部分有著8年以上的半導體行業經驗，是“經過戰火洗禮的老兵”。肇觀電子公司總部位于上海，在紹興與昆山都設有子公司。

幾何引擎+深度神經網絡引擎，雙劍加持

正如前文提到的，肇觀電子的核心產品為AI視覺芯片，主要瞄準安防、機器人、AGV等應用，其首款28nm的N171 VPU芯片已經流片成功，2019年上半年量產，首批10萬片以上。

目前，肇觀電子的合作伙伴包括安防行業巨頭、掃地機器人、兒童機器人等企業。

與很多同樣瞄準安防的AI芯片公司不同，肇觀電子的VPU芯片是一款能夠直接應用在安防攝像頭里的SoC主處理器，而非一塊AI協處理器，它能夠獨立運行Linux與RTOS系統。

除了CPU等模塊之外，肇觀電子的首款AI芯片產品N171上還有ISP（圖像信號處理）、Codec（多媒體數字信號編解碼器）、幾何引擎、以及深度神經網絡引擎（用于AI算法加速）這四個模塊。

ISP與Codec模塊讓N171能夠用于安防的音視頻處理，比如調整鏡頭曝光、白平衡、視頻編解碼等，支持1080p視頻。

深度神經網絡引擎則主要用于CNN等人工智能的算法加速，適用于人臉識別等場景，其FP16峰值性能為2.5TFlops、INT8為10TFlops。

N171上的幾何引擎尤為值得一提。它能夠支持VSLAM與3D建模，它每秒能計算2.48億個3D點，支持單目/雙目的結構光/被動光。

擁有幾何定位能力讓肇觀電子的目標市場能夠從安防拓展到機器人領域，畢竟VSLAM技術是目前控制機器人定位與移動的主要技術之一。

馮歆鵬還向智東西介紹到，對于安防場景來說，幾何引擎也有著重要作用。目前人臉識別在實驗室里的測試結果非常優秀，但是一旦放在現實環境中，在光線、遮擋物、圖片冒充等復雜因素的影響之下，人臉識別的準確率就會大幅下降。

因此，普通的2D視覺人臉識別已經不夠了，下一步人臉的圖像與3D幾何信息將會進一步融合，提高真實場景下的人臉識別準確率。

此外，N171采用臺積電28nm工藝代工，其功耗范圍在2-8W之間，采用LPDDR內存，帶寬為12.8GB/s。

人工智能——安防破冰者

從產品的售價、性能、功耗等方面來說，肇觀電子所對標是目前市面上較為高端攝像頭芯片。

在目前的安防芯片市場中，海思半導體可謂一家獨大，其市場份額一度占據全球80%，是當之無愧的安防芯片霸主。在2018年里，海思也推出了4款安防AI芯片新品，AI性能在0.5-4Tops之間，功耗介于1-5W。

在安防芯片霸主強勢入局的當下，馮歆鵬認為，其他安防AI芯片企業依舊有著市場機會。

首先，現在AI芯片市場還在早期階段，解決的是從0到1的問題。馮歆鵬說“用戶的需求第一是高性能計算，第二是功耗，第三才是成本。”

其次，像其他所有行業一樣，上游供應商過于集中壟斷會為下游的采購集成增加壓力。對于各種各樣的安防公司來說，他們非常歡迎更多的AI芯片玩家涌入，讓市場熱鬧起來。

在傳統安防行業馬太效應凸顯、紅海競爭、甚至打起價格戰的當下，人工智能技術仿如一個破冰者，為產業鏈的各個環節都帶來了新的發展機遇——AI芯片尤其如此。

不過，傳統芯片巨頭有著多年的行業積累、成熟的技術團隊支持、較為完善軟硬件工具鏈配合，這些都是創業公司所不具備的優勢。只有為客戶提供更優秀的產品、更及時的響應、更好的服務，AI芯片創業公司才更有機會脫穎而出。

結語：AI芯片走入第二季

從肇觀電子與馮歆鵬身上，我們能夠明顯地看到AI芯片行業發展的兩個趨勢：

1、從“學術大牛”到“行業大咖”

最早一批涌現的AI芯片玩家基本都有著極強的學術背景，以寒武紀、深鑒科技等為例，他們代表了學術前沿，是第一批推動AI芯片落地的玩家。

然而當行業走過初期普及階段，開始加速落地、加速整合的過程中，越來越多有著多年芯片行業經驗的玩家開始逐漸入局——馮歆鵬、周驥、以及肇觀電子中眾多的“芯片老兵”們就是一個好例子。

與學術團隊創業背景相比，他們有著更深刻的產業理解與積累，在產品工程化上能少趟一些“坑”。

2、大額資本向少數玩家聚攏

過去半年當中，AI芯片玩家獲得融資的數量并不算多，但是幾乎每筆融資的金額都較大。從2018年3月至今，已經有至少5家創企宣布獲得過億元的大額融資——肇觀電子也是其中一個。

資本從行業初期瘋狂圈地的節奏緩了下來，大額資本開始向少數玩家聚攏。可以說，AI芯片行業已經走到了一個節點，第一季玩家亮相已經結束，第二季AI芯片洗牌大戰才剛剛開始。