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“刚刚看到的依图，是你眼中的依图，但，是不完全的依图。”
多年之后，依图CEO朱珑会否在某个场合如此介绍。
如果一个人有‘人设’，那么一家公司也应该有‘司设’。而依图，便是第一个主动撕掉它“司设”的中国AI独角兽。
2012年左右，AI赛道拥挤不堪，海龟大神、国内翘楚、业界精英，纷纷创业，他们都有一个共同目标：用算法驱动社会，用AI改变世界。
AI洪流之中，上至年迈老者，下到学堂稚儿，无不开始了他们的AI探索之路。
万千逐梦者中，旷视、依图、商汤、云从等玩家强势崛起，继而成了人们现在口中的“AI四小龙”。
如果说过去五年是中国人工智能的上半场，那么从2019年开始，这个行业正式进入了下半场。
这一年，以计算机视觉起家的AI四小龙，差异化战略正在变得愈发清晰。
一直以来，以技术名称来定义公司属性的企业，初期均以技术驱动业务，拿锤子找钉子。
反之，以行业来定义公司属性的企业，业务是重心，技术是辅助，先找钉子，然后制造合适的锤子。
在外界眼里，四小龙仍旧是最初那个拿着AI锤子找钉子的四小龙，而现实是：他们早已转变为锤钉转换，双轮驱动的企业。
雷锋网此前曾撰文提到，AI四小龙已从同一CV战线，分头走向不同的道路。
商汤向后，全面聚焦云端；旷视向前，持续加码终端；云从向下，切入金融核心业务；依图向上，首家跳出人脸识别范畴。
如果说前面三家还在继续以视觉算法为主线横纵拓展，那么依图的确看起来有些“特立独行”。
人脸识别、声纹识别、算法、芯片、安防、医疗，大概很难用一个词语去准确描摹现在的依图。
“依图这家算法公司有太多太多的可能性了。”
过去几年，围绕依图的正面评价摩肩接踵，这家公司所到之处，会让同行们私下夸赞不已，无论是技术的领先性，还是产品的专业性，亦或是员工的工匠性。
通常，奋斗了几千个日夜后，但凡听到这样一句掏心窝的积极评价，绝大多数创业者都应该是欣慰的。依图CEO朱珑却有些郁闷：
“为什么称我们是一家‘算法’公司。”
算法之外，他想让人们看到依图更多的闪光点和可能性。
有人曾提到，此前的AI市场，领先的算法是打造产品差异化的关键点；未来的AI市场，超强的算力是企业竞逐成败的核心所在。
类比一辆汽车，算法是车轮，可以跑得更快；算力是引擎，可以跑得更远。
算法相当于一个“交互键”，它很难成为一款产品或是一个行业，以算法立身的公司之所以前些年得到市场的广泛认可：一是资本需要；二是技术的确也得到了快速提升。
刚性需求和技术蜕变的完美结合产生了AI＋玩法，但这些玩法最后极大可能都会形成裂变：要么转型做芯片、要么转行做解决方案提供商、要么被收购、要么直接消失。
造芯二字，讲来不过一秒，做起来需要真金白银的持续投入，无畏无惧的一直冲锋，最后倘若败了，那就是误了青春又磨了岁月。
大势面前，一道关乎生死的选择题考验着每一家AI创企：
要么，继续在算法层单向拓展，光明就在眼前，可以活下去；
要么，在算法、算力多个层面横向进击，一念伟大，一念灭亡。
依图最终还是选择了后者。
它做了一件中国大部分AI企业都不愿去做、不敢去做，也是费力不讨好的事：造芯。
依图果断地与过去的自己决裂，或许只有这样，它才能撕裂重生，涅槃成长。
在科技圈，一直流传着一句话，有些俗气但不无道理：
“华为吹过的牛逼，好像最后都实现了。”
今天，把这句话放在依图身上，好像也同样适用。
在CV圈，他们图像识别算法连续三年参加FVRT并夺得三连冠，相关产品已经入驻了中国几十个省份；
在医疗圈， 他们基于DNN的技术进行智能临床诊疗，相关成果在国际顶刊《自然-医学》发表，随后投入实用，将就诊时间有效缩短 1.5~2 小时；
在声纹识别领域， 2019年9月，他们赢得国际权威声纹识别竞赛VoxSRC冠军；
在AI芯片领域，依图同样也正上演着一幕精彩的王者归来。
2019年5月9号，上海中心，依图发布其首款深度学习云端定制芯片，定名“求索”。
“‘求索’的发布，是依图面向智能计算时代的重要里程碑事件。”
朱珑在接受CCTV采访时，毫不吝啬地给予了这颗处理器夺目光环及历史意义。
发布会现场，依图科技首席创新官吕昊还在发布会现场演示了“求索”芯片性能，他直接架起200路摄像机，通过四块“求索”芯片实时比对现场超过五百位现场观众的人脸。（演示十分钟左右，现场未发生一起误报）。
2019年8月29日，科技部还宣布依托依图打造视觉计算国家新一代人工智能开放创新平台，促进芯片设计和人工智能的结合。
一块发布不久的芯片为何能得到科技部的青睐？指甲盖大小的算力背后，有多少尚未被挖掘的故事？
朱珑解释，过去几年，算法性能高速发展和机器算力提升缓慢的矛盾，导致各公司要么牺牲算法性能，削足适履；要么没有先进算法，空耗资源。
在推动人工智能技术和产品落地的实践过程中，依图意识到针对应用场景和业务逻辑定制人工智能芯片的必要性和迫切性。
他们判断：
摩尔定律的减缓和人工智能技术的发展将开启一个新的时代——算法即芯片时代。
从芯片设计角度讲，“算法即芯片”的意思是只要找对芯片的应用场景，并准确预判该场景下最适合的智能算法，然后根据两者定制芯片，从芯片、系统和软件层面软硬件协同开发，就可能做到极致性价比。
这种从场景和数据直接到计算系统或芯片架构的“端到端设计”，是未来人工智能计算和高性能计算芯片及系统整体性能提升的关键所在。
看准人工智能云端推理计算市场及其潜力后，依图与上海芯片初创团队ThinkForce熠知电子科技联手开始打造用于数据中心服务器的视觉专用人工智能推理计算芯片。
ThinkForce是中国少有的具有芯片研发全链路能力的团队，依图算法团队更是从最开始便深入参与芯片设计，与ThinkForce紧密配合，实现软硬件协同开发。
于是，上文所提的求索诞生了，对于这款芯片，朱珑自信满满：
它是当前智能密度最高的人工智能芯片，也是全球最智能、性价比最高的云端视觉推理芯片。
朱珑透露，目前商用人工智能处理器多采用“CPU+协处理器”的架构。
其中，协处理器包括GPU（并行加速计算，在人工智能推理计算时功耗过高）、FPGA（半定制化，一般验证算法性能时使用）、ASIC（专用集成电路，虽在特定应用上性能和功耗都最优，但应用范围太窄），以及DSA芯片（在通用性与专用性之间取得较好平衡，比如谷歌TPU）。
依图求索芯片采用TSMC 16纳米工艺，最高能提供每秒15 TOPS（万亿次运算）的视觉推理性能，最大功耗仅20 W。同等功耗下，视觉推理性能是市面同类产品的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务能力的AI处理器，可以独立运行，不依赖Intel x86 CPU，也不需要使用NVIDIA GPU。
值得一提的是，依图求索芯片还是基于领域专用架构（Domain Specific Architecture, DSA）。
DSA是为特定领域的一系列问题定制的专用计算架构，能够为系统中的一部分程序运行带来显著的性能（和效率）提升（相比之下，ASIC则只为一个程序运行带来这样的效果）。
落地实践中，通过神经网络加速核ManyCore™，搭载依图优质算法，求索芯片可以适用于人脸识别、视频结构化、行人再识别等各项视觉分析任务，单路摄像头功耗仅为英伟达GPU P4的30%。
在云端视频解析应用场景，一台依图原子服务器（搭载四核求索芯片）与8卡NVIDIA T4服务器（含双核Intel x86 CPU）相比，单路摄像头功耗不到后者的20%，与8卡NVIDIA P4服务器（含双核Intel x86 CPU）相比，单路功耗约为后者的10%。
换句话说，一台依图原子服务器能够驱动单条主干道或一整个小型园区所需的智能终端设备。
不仅如此，依图原子服务器还能直接在云端升级系统，不需要大规模购买或者更新已有的摄像头、传感器等终端设备，大幅提高现有基础设施的利用率。
即便包括依图求索等AI芯片的不断崭露头角，也掩盖不了一个既定事实：
中国的AI芯片行业尚处在起步阶段。
长期以来，中国在CPU、GPU、DSP等高端处理器芯片上一直处于追赶地位，绝大部分芯片设计公司依靠国外IP核设计芯片，尤其在商用数据中心服务器芯片市场，Intel X86 CPU占有率超过95%。
人工智能的兴起为中国在高端处理器芯片领域赶超美国提供了绝佳的机遇。
一方面，随着摩尔定律濒临失效，工艺制程的提高对芯片计算性能提升的作用逐渐降低，特别是迈入10nm、7nm制程后，昂贵的制造成本导致通过工艺提升算力的性价比大幅降低。
研究表明，过去十年来工艺制程的提升与芯片设计（包括编译器、电源管理、微架构）对数据中心服务器芯片（包括CPU和GPU）性能提升的贡献大约为1：1。
如果将晶圆面积和额外散热功耗设计也纳入考虑，那么工艺制程对芯片整体性能提升占比为40%。
尽管台积电已经开始研发5nm、3nm甚至2nm制程技术，但投入大、风险高的事实，让愿意进入的玩家极少，使用7nm等先进制程技术芯片产品的厂商也十分有限。
另一方面，随着人工智能技术的发展和部分应用的成熟，在人工智能芯片领域，算法与芯片设计呈现出越来越强的耦合趋势，围绕智能算法进行架构创新，软硬件协同开发，为制造性能更高、性价比更高、智能密度更高的芯片提供了巨大的空间。
幸运的是，依图之外，中国不少优质企业已经在AI芯片领域奋起直追，他们无论是出货量还是影响力，亦或是成长性，都站在了世界前列。
先看阿里。
2018年云栖大会上，“平头哥”横空出世。
它是中天微与达摩院芯片团队整合而成，与达摩院一样，平头哥的目标也是最终独立化运作，推进云端一体化的芯片布局。
中天微成立于2001年，以32位高性能低功耗嵌入式CPU、芯片架构授权为核心业务，在被收购前就已经有7亿片芯片的出货量，应用于智慧城市、智慧家居、多媒体等领域。
如今，平头哥已先后发布三款产品，今年7月发布高性能RISC-V架构处理器玄铁910，8月和9月又接连发布SoC芯片平台“无剑”、云端推理芯片含光800，“端云一体“产品系列雏形初显。
再看华为。
早在1991年，华为就成立了ASIC设计中心，主要是为华为通信设备设计芯片。随着欧洲逐渐开始进入3G时代，2004年10月，华为正式成立了海思半导体。
从大的方向去看，华为主要设计了五类芯片：SoC芯片、AI芯片、服务器芯片、5G通信芯片以及其他专用芯片。
其中，SoC芯片麒麟系列最受外界关注。2015年5月，全球第一款采用16nm FinFET Plus工艺制造的中低端芯片麒麟650发布，带领荣耀5C、G9继续破千万销量。
而华为的麒麟980，采用最先进的八核心设计，最高主频高达2.8GHz，麒麟990则继承5G基带，实现真正5G弯道超车。
手机SoC芯片一直是华为的主力研究，此外还有AI芯片昇腾系列、服务器芯片鲲鹏系列以及5G通信芯片巴龙、天罡系列，被视为备胎中的主力军。
三看寒武纪。
寒武纪出身中科院，由陈天石、陈云霁兄弟在2016年3月创立，独特的优势条件，使得寒武纪成为全球AI芯片领域第一个独角兽初创公司。
在产品布局上，寒武纪分为终端AI芯片及云端AI芯片。
终端AI芯片采用IP授权模式，其产品Cambricon-1A是全球首个实现商用的深度学习处理器IP，目前寒武纪终端处理器IP产品衍生出1A、1H、1M等多个型号，面向智能手机、安防监控、无人机、可穿戴设备以及智能驾驶等各类终端设备。
之后，寒武纪新发布了第三代机器学习专用IP Cambricon-1M，采用7nm工艺，性能差不多高出1A达10倍。
2018年6月，寒武纪宣布完成B轮融资，融资规模为数亿美元，完成融资后整体估值达25亿美元。
四看地平线。
成立于2015年7月的地平线，创始人是前百度深度学习研究院负责人余凯。
和寒武纪一样，地平线也是一家明星AI芯片企业，今年的B轮融资后，其一度成为全球估值最高的AI芯片独角兽。
在产品上，地平线主攻安防和自动驾驶两个应用场景。
成立仅三年多，地平线获得了众多资本青睐。2017年下半年，地平线曾获得由Intel领投的超过1亿美金的A+轮融资，该轮融资为地平线带来了重要的战略资源与丰富的人工智能落地场景。
2019年2月，地平线宣布，获得6亿美元（约合40亿人民币）左右的B轮融资，估值达30亿美元（约合200亿人民币）。
需要提及的是，本轮融资的领投方中，世界第三大半导体供应商韩国SK海力士（SK Hynix）赫然在列，而该领域的“老大”Intel早在2017年就领投地平线的A+轮融资。这意味着，全球前三的半导体巨头中，有两家已成为地平线的重要股东。
华为、阿里、寒武纪、地平线、依图，今天，中国AI芯片第一梯队已经悉数到位，初露雏形，而他们的不断成长，也将为中国AI芯片的发展提供持续不断的动能与势能。
掌舵人的眼界通常决定了企业的上限。
对于AI创企造芯，时至今日还会有人不太理解，毕竟盘子太大，胃口太小。
但在深入接触朱珑和依图后，会顿然明白，一切都是那么的顺理成章。
2017年4月22日，第十届中国绿公司年会上，在1000多个商业领袖、学术权威、政界要员的关注下，朱珑与阿里集团副总裁，IEEE Fellow华先胜来了一次华山论剑。
“假如有一天，微软、阿里云免费了，这些AI技术免费了，你怎么办呢？”
华先胜问道。
“公司之间的博弈，本质是牛人的博弈。”
朱珑答道。
在他的认知里，一个人、一家公司，再有钱、再多数据，不一定能成事，能否成事取决于公司中是否有牛人。
现场的不少人，在这段对话中听出了一些些火药味，也有不少人听出了朱珑的骄傲感。
有人提到，朱珑是否太过较真，太过自信？和他对话的，可是阿里达摩院大牛华先胜博士。
辩证来看，或许这就是依图会选择“冒天下之大不韪”而造芯的原因；或许，这也就是依图为什么能够打败四方敌手破茧而出的原因。
世俗意义上的成功只是别人认为的成功，自己的成功应该自己来定义。
朱珑和他的依图好像从来不在意人设和司设，也从不去迎合主流。他认为是对的，他认为要去做的，不顾一切阻挡，不破楼兰誓不还。
今天的依图，在朱珑的掌舵下，给人感觉是一家非常酷的公司，不常见的露面，露面必惊人的发声。
今天的依图，又好像一直试图摆脱资本、世俗的裹挟，挣脱人们思想的固有束缚，慢慢地去接近谁都不知道的理想中的AI圣地。
若干年之后，云端全栈、软硬通吃的依图，是否还能想起2012年成立之初想要做的事情？
可这些好像并不重要，或许，当下我们可以学习依图，告诉自己：
“我们不是一条池中之鱼，我们的星辰是汪洋大海。”
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