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独家专访深鉴汪玉:创业公司加速水平技术和垂直行业的耦合安防产业短期将迎来大爆发
2018-03-14 06:15:00  来源:新世界分享   作者:www.xsjfx.com
  前不久结束的未来论坛「计算机科学」专场研讨会上,观众爆满。这场论坛嘉宾设置颇有AI特色,主持人熊伟铭来自投资圈,参与讨论的嘉宾有学术明星李飞飞、周志华等,产业界代表奇点汽车沈海寅、景驰科技王劲,还有一个人是产学研结合的代表,他就是汪玉。   ..

  前不久结束的未来论坛「计算机科学」专场研讨会上,观众爆满。这场论坛嘉宾设置颇有AI特色,主持人熊伟铭来自投资圈,参与讨论的嘉宾有学术明星李飞飞、周志华等,产业界代表奇点汽车沈海寅、景驰科技王劲,还有一个人是产学研结合的代表,他就是汪玉。

  汪玉兼具学术界和产业界的双重身份,他是清华大学电子工程系副教授和党委,也是AI芯片公司深鉴科技的联合创始人。像汪玉这样,学术领头人在市场巨大吸引力下,迫切想要进行技术验证的不在少数。他们依然在学校任教,也愿意让技术走出实验室,接受市场的检验。且搭档往往是师生组合,深鉴科技有四位合伙人,CEO姚颂、CTO单羿都是汪玉的学生,首席科学家韩松也毕业于清华。

  由此,「学者开始AI创业」一时成为热词。百度出走的吴恩达、林元庆,计算机视觉领域大牛山世光,360人工智能研究院院长颜水成等等学界明星,纷纷步入市场的浪潮。

  汪玉告诉36氪,人类认知范围是有限的,学术界是要探索技术和理论的边界,让人类认知再往前走一步。他举例,在认知的范围上,假设它是个高维空间里的一个球,在球上再往外多捅一点点,就会认识的更多,学术界是要做这样的事。而产业界则更加关心的是,有了基础理论和算法、硬件,如何在实际生活场景中更好地应用。

  通常,科学家看到的一般是5-10年以后的事,研究的是最基础的问题。在工业界,如果要做成一件事,看到的更多是2-3年的突破。

  在很多人看来,AI是产业界最先觉醒,并且走在了学术界前面。汪玉解释说,产业界的确具备数据上的优势,这次的人工智能依靠深度学习发展起来,产业界拥有更多的数据,就可能会有更多的发现。但是就基础理论的研究以及安全性来看,这些一定是学校里先出来的,无法从某一个时刻或一个点上采样,来得到产业界比学术界更好与否的结论。

  而对于二者如何来协同推动整个行业的发展,汪玉表示,“最重要的是人与人之间的碰撞。”把人聚到一起进行讨论和碰撞,一定会出现各种不同看法。他说到,当下的交流还是比较多的,有一些学术界和产业界联合推动的项目,以及学校培养的学生输送到企业实习,这都是两个领域在交互,彼此之间并不存在鸿沟。

  汪玉坦言,“这样的话,学术界更加知道目前需要解决什么问题,已经解决到什么地步,还能做什么,以此来进行适当调整。如果工业界做得很好的事情,就不应该再拿回到学校里面做了,学界应该再onestepfurther,往后多看些。”

  同时她认为,这个时刻的AI还是非常新的一个领域。虽然大家看到了一些特别让人激动的效果和落地的场景,但真的还有一条很长的路要走,如果不对上游的教育和研究加大力度支持的话,不管从人才的角度,还是从整个领域的角度,都会出现危机。

  “学术界的人往往呼吁要做fundamental(基础)的追溯,如此才可能带来另外一次深度学习这样的浪潮。深度学习的爆发是过去10-20年积累下来的,现在才开始释放。如果这波红利吃完了,那就没了。”

  学术界和产业界都迫切需要人才,引发了一场AI人才的大博弈。汪玉谈到,“这两方面都需要人,都是人才的需求,并没有对错。”

  作为老师,在引导学生择业时,“肯定是以兴趣为主,找到自己喜欢做的事情,这是最重要的。我的学生里,既有已经做老师的,也有进入工业界的,不同的人有不同的理想与期望。”

  应对人才稀缺,百度、英伟达这样的大公司开始在内部培养AI人才,高校也在扩招相关专业。那么到底人工智能需要什么样的人才?

  在他看来,产业界开展一些业务培养这是必须的,也值得鼓励。让更多现有工作者,去学习AI相关内容,通过培养自己的员工或者把一些原来做不同行业的人吸引过来,从事新的职业,这是很正常的一个现象。

  摩尔定律50年,如今唱衰的声音越来越强,CPU逐渐势弱,GPU高歌猛进,FPGA大放异彩,种种“XPU”开始喷涌而出……

  深鉴科技成立于2016年,主推深度学习加速方案,受到资本追捧。如今已完成天使轮、A轮、A+轮融资,引得三星、蚂蚁金服、赛灵思、联发科等科技巨头纷纷注资。

  最早基于FPGA做加速,汪玉本人也是这个领域的专家。针对芯片的发展,汪玉举起了搭积木玩乐高的例子。积木中有最小的基本模块,用这样的模块,可以搭出各种各样的模型。

  “其实CPU就是这样一个道理,”汪玉接着说,“你必须拿很小的一个一个模块,从盒子中取出来,然后放在这儿,再去取另外一个小块拿过来放在这儿,所以搭成一个建筑的时间非常长,或者搭一个汽车的时间也是非常长的。”

  GPU则是给出一块一块的立方体,是一种新的基本模块,搭建起来效率迅速提高。之所以出现GPU或者各种PU,都是要完成解决问题更快更高效的目标。

  “原来如果要搭一个很高的柱子,需要一个一个砖头去拼,但现在我可以直接拿一个大立方块出来,然后四个块就可以拼成一个柱子,搭建的速度就很快。这就是GPU。”

  但不论CPU还是GPU,都不是AI专用芯片,如今有越来越多的人提出要做专用芯片。汪玉接着说,如果AI就是指搭楼这件事,只需要准备所有窗户,准备所有墙,只用把墙拿出来,窗户安上,屋顶一盖,房子就出来了,速度更快。

  汪玉解释,目前被深度学习算法训练广泛应用的GPU,根本无法在应用层面同时满足高性能低功耗的需求。“我们认为它不是一个稠密矩阵为基础,它可能是个稀疏的网络,这是我们最核心的观点。”

  通俗来讲,神经网络就像是一个数字矩阵,因为神经网络里面最关键的权重存在的地方就是矩阵;压缩的概念就是把这个矩阵里面的好多地方都变成零,这样许多地方就不需要再计算,从而减少计算量。如此一来可以解决功耗的问题,相比GPU,它的速度虽然很快,但同时GPU也做了很多额外的事情,所以能耗非常大。

  AI专用芯片是未来的一个趋势。比如在人脸识别领域,确定了用哪些神经网络来搭建,底层的基本操作就可以不用改了,再根据不同应用领域,去适配几类算法就可以,硬件本身不用再改动。

  “非常大的芯片玩家,具有基础技术上的实力,但想在「AI+」或者「+AI」的垂直行业做适配,这方面的决心是不够的。而创业公司的出现,使得这种水平技术和垂直行业的耦合加快。”

  而只有基础技术,无法在商业上取得成功。只有用技术去适配不用领域的需求,在某个领域积累行业经验,与垂直行业发生很强的沟通,才是商业上的套路和打法。

  汪玉谈到深鉴做的事,口中出现了4次exciting,他觉得有朝一日,大家都开始用你的技术,想到这件事情是异常兴奋的。

  2015年11月28日,他们几个联合创始人一拍即合,准备创业。“我第二天就拉着姚颂(深鉴CEO)开始写BP了,”汪玉说到,“清华很支持创新创业,人工智能又需要有基础的硬件平台,当时我们的技术可演示,就觉得天时地利人和。”

  最初选择的是机器人赛道,直到今年年初,才切换到安防领域,“内部激烈争论了两个月”,并且决定做专用芯片。而最初选择从FPGA开始做,是因为好落地,可以先用得上,先跑得起来。不管资本方还是应用方,愿景好固然是最好,但是大家都更希望尽快看到容易落地应用的东西。

  需要找一个现存的、大量的市场来做,「安防」是短期内一定会爆发的一个行业。“出发点有两个,一是存量市场要足够大;第二,AI在这个市场中是赋能者的角色,且非常依赖AI的技术。这两者要交叉。”汪玉解释。

  当下,巨大的产业蛋糕引得玩家纷纷入局,阿里、华为等云服务企业,海康、大华等传统行业内公司,以及新兴的算法公司和方案提供商都在一涌而上。

  “你到底是怎样的一个打法,很大程度上决定了你能怎样在这里面分一杯羹。”汪玉说。深鉴的打法是提供计算平台,作为一个赋能者,为安防新贵、传统公司、云服务公司打造不同层次的解决方案,从而让厂商的产品从同类产品中凸显出优势来。

  「下海」之后的几个时刻,都让汪玉印象深刻。不论是决定创业,在美国拿到第一笔融资,感受硅谷多年经营的投资环境与当时国内的不同,还是在跟FPGA巨头赛灵思的融资沟通、合作与博弈,“这都让我们积累了经验,在跟新的资方和合作方去谈时自信提升了很多。”汪玉谈到。

  然而创业后的这些收获,让汪玉在教学工作上有更多想法。之前,清华也许需要邀请外面的产业优秀代表来才能给学生分享实战,汪玉说自己现在也可以讲一讲。“他们也不会说,汪老师你从来没去过工业界,你怎么知道这些事,现在这句话可以给他摁回去了。”汪玉哈哈大笑。

  不乏也有遗憾,“陪家人的时间太少,觉得对不起家人”,即便如此,压力大,时间紧,汪玉感到更多的仍是兴奋。

  他开玩笑说到:“以前大家都说,清华这拨人上了清华以后,毕业找个好工作,培养一个娃,再上清华,就这样做轮回。”

  “其实人这一辈子不长的,工作的时间就更短了,真的不是随便做份工作,养家糊口这么简单。理想还是要谈的。”

  汪玉觉得创业让他感到责任更重大了,跟斯坦福、MIT相比,这类学校的技术可以孵化出来很多现在最著名的科技企业,那“清华可不可以?”

  在汪玉看来,现在科技的发展,中国已经不再是一个追随者,而是要学习怎样做一个领导者了。“这是一个没有经验的事情,必须去趟路。回到深度学习和人工智能的硬件上,我觉得应该有更多中国人的声音。”

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