集微网消息, 新的一年开启新的希望, 新的空白承载新的梦想. 这是年初一集微网给读者们拜年时写的寄语. 在中国农历新年开年之际, 半导体产业里也迎来了许多新的起点. 例如长江存储在与苹果就采购前者的Nand闪存芯片一事谈判, 又例如前京微雅格副总裁王海力坚守18个月后的二次创业.
2005年年底, 即将从清华大学计算机专业博士毕业的王海力加入了一家新成立的中外合资公司——雅格罗技, 开始了国产FPGA芯片研发. 2010年在北京市政府相关引导资金支持下, 该公司也转换身份并更名为 '京微雅格' .
在起步之处, 由于赛灵思和Altera占据了超过90%的市场份额, 并和莱迪思, 美高森美等公司用近9000项专利构筑的知识产权壁垒, 很大程度上堵死了后来者追赶的道路. 京微雅格最初因为专利限制几乎寸步难行, 只好另辟蹊径——购买了美国CSwitch公司, 以收购获得的专利, 加上一些FPGA厂商的部分到期专利为基础, 并最终成功开发出了自己的Tile架构.
但FPGA是一项资金消耗量大, 研发时间久, 回报周期长的产品, 随着持续资金投入的中断, 相关资金没有及时到位, 以及公司对于融资缺乏节奏, '弹尽粮绝' 的问题摆在了团队面前. 2016年5月, 集微网披露了京微雅格经营遭遇困境, 欠薪两个月, 已人去楼空的状况. 后京微雅格回应: '公司在经营上发生了一定的困难, 但是没有出现公司倒闭的情况, 核心管理团队依然坚守岗位, 公司在寻求重组. '
时任副总裁的王海力即仅剩的8名坚守员工之一. 但现实情况并没有他们想象的那么好, 期间因为公司倒闭的传闻, 致使融资异常不顺, 还面临着员工劳务纠纷, 物业及供应商追款等各类棘手问题, 企业状态每况愈下.
在征求得到原公司股东同意的前提下, 大家最终决定二次创业, 留守的8人在2017年6月成立 '京微齐力 (齐力科技) ' , 王海力出资200万元, 任董事长兼总经理. 原公司以存续的状态继续维持着, 同时将其所有产品, 技术等全部独家授权给现公司使用. 团队希望通过另辟蹊径的方法, 解决原公司面临的问题.
脱胎 '京微齐力 (齐力科技) ' , 再续FPGA初心
通过收购CSwitch, 基于一些FPGA厂商的部分到期专利为基础自主研发, 此前京微雅格共申请了200多项专利, 并拥有90多项已授权专利.
重整旗鼓的 '京微齐力 (齐力科技) ' 团队, 在获得 '京微雅格' 上百件专利和专有技术 (含国际专利) 的授权及二次开发权之后, 除提供传统FPGA芯片的同时, 进一步瞄准人工智能和新兴应用领域的应用需求, 开启了新一代AI可编程芯片AiPGA (AI in FPGA) , 边缘异构计算芯片HPA (Heterogeneous Programmable Accelerator) , 嵌入式可编程核eFPGA IP (embedded FPGA core) 研发计划.
资金是新公司面临的第一个棘手问题. 幸运的是, 新公司成立不到2个月的时间里便拿到了近700万元天使轮融资, 股东为清华背景的投资基金和战略投资方, 为公司后续发展奠定了坚实的基础. 此轮融资由泰有基金领投, 水木基金, 臻云创投, 泰科源跟投.
资金困境解决了, 接下来便是人才的问题. 原公司的核心技术团队是国内第一批正向设计FPGA芯片的成员, 王海力明白必须把这些人再次请回来. 到目前公司员工已从开始的八人发展到30余人, 包括4名海外归国专家, 1名北京市特聘专家和海聚人才, 1名国家 '千人计划' 专家顾问, 团队多数人具有超过20年的业内工作经历.
至于做什么产品, 王海力在泰有基金阻止的一次沙龙上表示, 京微齐力内部目前正在用自己的小规模容量的FPGA产品做一些简单的AI应用.
在AI应用中, FPGA具有高速度, 低延迟, 低功耗等优势, 且具有很强的I/O扩展能力 (一旦AI进入产品化阶段, I/O一定会成为关键) , 未来还会拥有更加广泛的应用场景. 另外, 由于FPGA具有可编程, 可配置, 可重新修改的特点, 用户可以利用FPGA不断更新产品, 从而迅速占领市场.
他表示, 基于以上的市场应用分析, 以及FPGA自身独特的技术优势, 除了继续销售原有的FPGA芯片之外, 公司正在研发新一代面向人工智能/智能制造等应用领域的AiPGA芯片, 异构计算HPA芯片, 嵌入式可编程eFPGA IP核, 产品市场将涵盖云端服务器, 物联网, 消费类智能终端以及国家通信/工业/电力/军用/医疗等核心基础设施.
在重建服务器机房, 恢复资料, 招募老员工的过程中, 团队已经确立了两款新产品系列: '大力神' 芯片和 '阿凡达' 芯片. 前者将用于消费类新兴显示视频相关领域, 后者主要尝试16/12纳米新工艺, 进一步提升现有FPGA的算力和能耗比.
据铅笔道报道, '齐力科技' 现在量产的FPGA芯片为40纳米, 今明两年将在28纳米和16/12纳米先进工艺节点上实现突破. 公司现有客户40多家, 2017年累计实现销售额突破千万元. 团队于今年1月再次完成了数千万元Pre-A轮融资, 领投方为海康基金.
据王海力透露, 新产品也已经进入研发阶段, 预计公司今年的销售额将达到2000万元. '过去两年的经历, 自己体会到了星星之火可以燎原的道理. '
现在, FPGA正好进入人工智能, 深度学习甚至数字货币挖矿加持的黄金时代. 与此同时, 国内FPGA厂商也逐渐呈现出百家争鸣之势. 有曾经从事反向设计, 在军用产品中颇具市场的国微电子; 还有技术团队来自莱迪思核心团队的西安智多晶; 以及被背靠紫光, 并与国微电子颇有渊源的同创国芯. 还有高云, 安路……
国产FPGA之路艰辛, 无论是再续初心的京微齐力, 还是其他国内厂商, 国产自主FPGA企业的未来与发展都值得关注.
2.中兴通讯发布《人工智能助力网络智能化》白皮书;
新华社北京2 月1 7 日电 (记者高亢) 中兴通讯近期正式向业界发布了《人工智能助力网络智能化》白皮书. 白皮书聚焦通讯网络人工智能, 结合中兴通讯在网络智能化方面最新研究和实践, 全面阐述了以 '网络自治, 预见未来, 随需而动, 智慧运营' 为愿景的未来智能化网络架构, 方案及场景.
中兴通讯副总裁尤琰表示, 中兴通讯认为智能化是未来网络发展趋势, 网络运营和运维模式未来将发生根本性变革, 由当前以人驱动为主的人治模式, 逐步向网络自我驱动为主的自治模式演进. 智能化网络将通过网络数据, 业务数据, 用户数据等多维数据感知, 基于大数据, 大算力和大算法三大基础能力, 实现高度自治.
'中兴通讯密切关注电信运营商数字化转型和网络智能化演进, 并以u S m a r t I n s i g h t 平台为基础, 提供全方位大数据, 大算力和大算法能力, 可助力电信运营商构建面向未来的智能网络. ' 尤琰表示, 在人工智能领域, 中兴通讯已与全球数十家运营商及合作伙伴开展深度合作共同探索, 促进人工智能+ 网络的应用, 共享和普及.
3.Workday成立2.5亿美元基金, 侧重人工智能, 区块链等前沿技术;
日前, Workday (纳斯达克股票代码: WDAY) 宣布成立一项2.5亿美元的基金Workday Ventures. Workday Ventures是该公司的战略投资部门, 专注投资处于早期发展阶段的公司, 并与其合作开发可应用于企业的新兴技术, 如人工智能和机器学习, 区块链以及增强现实, 虚拟现实技术.
Workday的高管Leighanne Levensaler和Mark Peek被任命为该基金的董事总经理和联合负责人. 同时, Leighanne将继续任职Workday企业战略高级副总裁. Mark则是一位行业资深人士, 拥有超过30年的财务和运营经验, 以前担任Workday联席总裁兼首席财务官, 曾在包括亚马逊和VMware在内的公司担任领导职位.
据悉, 这项2.5亿美元的基金是在Workday宣布将开放其云平台后成立的, 旨在为其客户和合作伙伴生态系统创造新的机会, 以拓展Workday核心应用的能力. 除了资金之外, Workday Ventures投资的公司还将获得Workday在企业云应用领域的丰富经验, 市场知识和全球影响力, 具体包括:
获得Workday产品主管和高管的指导, 他们可以指导所投资公司如何大规模建设和交付技术, 以及创建可持续的商业模式等.
与Workday客户建立联系, 这些客户是一些全球最大, 最具颠覆性的品牌, 共有超过2,600万个用户.
在技术层面上获得实际指导, 包括与Workday数据科学家, 架构师和工程师进行交流.
Workday联合创始人兼首席执行官Aneel Bhusri则表示: 'Workday Ventures的成立是加强我们对于企业创新前沿的承诺. ' 4.谷歌新研究: 开发令人类愉悦的人工智能;
新浪科技讯 北京时间2月17日上午消息, 谷歌的团队正利用来自人类的日常行为去指导机器决策, 这个过程不需要任何编程.
研究者开发了一款网页应用, 向人们展示由人工智能创作的绘画, 例如小猫和犀牛, 并通过摄像头记录他们的反应. 如果人们看到这些图片发笑, 那么就是正面信号. 如果人们看起来很困惑, 那么就是负面信号.
在收集所有这些反馈信息之后, 谷歌团队重新对人工智能系统进行训练, 并专注于 '好' 的例子. 最终结果是人工智能可以更好地创作绘画.
尽管这项试验看起来很简单, 但谷歌团队指出, 这可以确保人工智能在长期发展中更加安全. 如果人工智能有能力适应人类的社会行为, 并可以从人类面部表情和肢体语言中去了解什么样的行为让人类更快乐, 那么就可以更好地这样去做.
当然, 相反的情况也完全可能, 即人工智能可以学习, 什么样的行为让人类感到恐惧或恶心. 麻省理工学院的研究者正在探索这个领域. 不过, 谷歌关注的是积极一面.
谷歌也不是唯一一家这样做的公司. 类似Affectiva的公司正在探索有情感的人工智能, 以及让机器更好地理解人类面部表情和社会行为的技术, 从而让机器更符合人类需求. 例如, Affectiva正在研究, 如何让无人驾驶汽车理解司机正在切换至自动驾驶模式.
谷歌的团队指出: '一个由人类满足感驱动的人工智能不太可能做出违背人类利益的行动. '