在不久前的南京召開的“全球半導體市場與應用趨勢論壇”上，系統級技術初創公司——天數智芯的創始人兼董事長李云鵬先生發表了講演，題為“數字經濟浪潮下的芯片設計創業”，并在會后向媒體介紹了對半導體行業與AI機會的觀察。

      天數智芯的策略是：以系統級思維，軟硬件協同，做通用芯片，重視軟件，在重點行業商業落地，然后把成功模式復制到更廣泛領域中。

      1  創業公司成功的三要素

      半導體設計業的龍頭企業在市場上已經有二三十年甚至是四五十年的歷程，說明在半導體業，創業是一場馬拉松。很多跑過馬拉松的人知道，真正完成一場馬拉松需要有三個前提條件。第一，要選擇合適的賽道，例如在北京和廈門跑是不一樣的。第二，要有充沛的體能。第三，要制定合適的策略。

      對于芯片設計公司，需要看到賽道、市場是否有足夠大的需求，同時自身是否具備一定的技術實力，另外最關鍵的是在巨頭林立、成熟的半導體行業中，你是否具備聰明的商業策略，能夠真正走入市場，獲得商機。

      1.1  對AI賽道的分析

      過去十幾年有四個詞語耳熟能詳——互聯網、物聯網、云計算、大數據，促成了從原來的“產業數字化”，變成現在的“數字產業化”，因此現在“電子信息產業”改叫“數字經濟產業“了。

      數字經濟時代有一個很重要的條件——大數據。數據的來源是基本的生產資料；其次，數據價值提取是相應的價值創造點，其中一個很關鍵的因素是計算力。過去七八年，特別是最近兩三年AI很火，因為過去七八年，整個世界的算力提升了30萬倍，直接促進了當代AI的發展。因此，算力推動力是很重要的條件，這就是算力賽道。

圖：天數智芯的定位（來源：天數智芯官網）

      算力賽道有智能云和智能端，因此算力有云端和邊端之分。云端的需求是穩定、持續的需求，這需要對算法甚至對整個數字經濟發展有一定的前瞻性的支撐；同時產品更加需要性價比、功耗比的優異。邊端有手機端、智能設備端，價格絕對值相對比較低，算力要足夠高。

      1.2  體能——算力的比拼

      主要看體能。作為芯片算力設計公司，可以在很多方面有相應的技術選擇，例如可以選擇一種核心技術，也可以針對具體的算法做專用的加速器，或者針對算法的基礎形態做通用性支撐，也可以使用通用性架構或者針對某一類型架構做領域專用型處理器，同時芯片設計企業還要考慮到軟件問題。

      天數智芯的特點是軟硬件結合。從軟件角度，有三個很重要的特點。第一，能否承載已有的開發者生態。在算力客戶角度，開發者是應用開發商。第二，根據場景特殊情況，能夠做快速落地，直接產生場景化的應用和系統方案。第三，算力本身是單一的因素，在一個完整的計算系統中，瓶頸往往不在處理器端而是在I/O端，如何讓計算機系統把算力均值地提升？這是軟件的價值。

      前瞻性通用性支撐需要天數智芯關注是否真正做到了自主可控，做到無縫替換，這是天數智芯從硬件角度上突出的問題。

可見，天數智芯的軟硬件結合如何在市場上真正的落地，有相應的軟件和硬件，有相應的價值。

      1.3  策略——做自主可控的通用芯片

      基于應用的解決方案，并不是算法直接的固化，是通用AI計算。天數智芯云端GPGPU有前瞻性算力支撐。AI本身算法是否是20年后流行的算法？軟件的更新迭代較硬件的更新迭代是快之又快。為此，天數智芯選擇了自研通用并行計算IP架構，其自研的產品中的低端計算芯片，在2019年下半年會推出，高端計算芯片將于2020年問世，中端計算芯片將于2021年上半年推出。

圖：2019南京“世界半導體大會”上，天數智芯的展位

      2  系統和芯片兼顧

      芯片、AI芯片廠商的命脈掌握在哪家公司手上？主要掌握在系統廠商和應用服務提供商手上。

      因此，李云鵬先生并不把天數智芯定位為一家單純的半導體公司，而更愿意把自己定位為一家具備系統能力的系統技術公司。 

      天數智芯的整體邏輯思路是：天數智芯不是一家系統集成商，因為系統集成商是營收最高、利潤最薄的。“系統技術”經天數智芯細化后，實際上就是軟硬件的結合。天數智芯通過軟件的能力，迅速在場景上給出具體應用的解決方案，然后在芯片上有一個入口，能夠為客戶提供無縫遷移的可能。這是一種自主可控遷移的過程。

      有兩個有典型的AI系統公司的案例令人深思。第一個是IBM，IBM是全球最早開始做AI芯片的廠商，做了類腦芯片，也做了沃森（Watson）醫生，但沃森（Watson）醫生并沒有使用其類腦芯片，因為這兩個項目是割裂開來研發的，當軟件已經能夠落地、產生價值的時候，芯片卻用不上了，這是件很郁悶的事情。

      另外一家廠商是谷歌，也像IBM一樣具備系統能力。谷歌首先推出了TensorFlow，非常流行，各種各樣的應用在這上面去搞。忽然有一天，谷歌宣稱要推出TPU芯片，先不談TPU技術性能，但是第一天TPU就已經被用起來了，而且不用主動去推銷，該公司的TPU Cloud Service非常受歡迎。 

      因此，半導體業發展到今天，具體有哪四個特點？第一，對手是強大的，半導體行業到處都是巨頭。第二，本土創業公司是弱小的，在資源、資金、渠道方面很弱勢。第三，對于天數智芯，特色要搞軟件結合。第四，對國內半導體行業來說，中國半導體在過去的一二十年中實際上也走過一些彎路，積累了很多經驗，所以割裂來做一個東西是不行的。數字經濟產業方面，不能割裂地看待半導體，不能割裂看待半導體設計，不能割裂的看待平臺技術軟件的支撐。

      3  天數智芯的定位考慮

圖：“世界半導體大會”上，天數智芯的展位

      3.1  相比眾多AI企業，天數智芯的差異化

      算力賽道是很明晰的一條必然的賽道，所以國內外的AI芯片創業公司，都根據自身的特點定位。例如國內AI芯片的頭部企業，他們從科研一路下來，有相應的技術積累，也有前端學術性的成果轉換，因此會有自身的特點。而且AI創業公司在芯片設計后端的集成能力非常強，在第一天直接集成一些已有IP，針對AI的特征集成一款SoC出來……，這些都是他們各自根據“體能”做出的選擇。

      那么在真正市場化的過程中，由于半導體芯片的TTM(Time To Market，上市時間)較長，如何縮短上市時間？天數智芯借助于軟件。這應該不是技術的范疇，而是商業模式的范疇。軟件能夠為客戶快速有效地直接產生價值。 

      3.2 在AI生態里的角色

      隨著最近20年創業公司的發展或者互聯網的蓬勃發展，一個很重要的概念的產生是什么呢？就是原先2B（面向商業）的企業關注的是客戶，一般做企業基本是以產品為核心，或者以客戶為中心。但是互聯網興起之后，有兩個新的概念出來，用戶和客戶。

      從生態角度上看，在AI時代，首先要看AI的用戶生態，這里特指從事AI或大數據挖掘的數據科學家們或數據分析師們，他們是用戶。從用戶生態角度來看，天數智芯承接這些用戶的生態。為此，天數智芯采取開放標準的態度，因為用戶使用的都是開源產品，諸如Tensorflow及各種AI數據分析的計算平臺。

      從客戶的角度上看，AI的頭部企業，比如商湯、曠視、依圖等，在安防、新零售、金融等領域已經有很切實的場景落地。相比之下，天數智芯關注的客戶是裝備制造業或高端制造業，特指軌道交通、新能源（如風電）。這些行業的特點與安防有類似之處：數據源充足，數據的挖掘價值和提取的訴求很高。裝備設備主要關注安全和運營效率的提升。實際上，在軌道交通領域，天數智芯在AI場景落地方面已是頭部企業。因為該公司已經在軌道交通行業的主要企業中有完整的系統場景進行落地，包括平臺軟件具體的應用場景，及在行業領域的加法價值方面已經落地了。

圖：天數智芯的四大類產品（來源：天數智芯官網）

      3.3  軌道交通領域的模式可以復制

      天數智芯是軌道交通領域的AI場景化的一家頭部企業。頭部的意義代表著能讓平臺化產品，第一代和第二代產品有效地得到標桿性的應用。

      實際上，天數智芯的模式是BBB模式。第一個B指技術提供者，第二個B是指行業集成商或者行業的產品解決方案提供商，第三個B是最終的客戶，諸如鐵路，或者中石油的煉油廠等，或者是各個工廠等。

      天數智芯做公司可以概括為六個字。第一是“聚焦”，在市場上聚焦軌道交通行業、裝備制造行業、基礎軟件和芯片產品，聚焦高效率的管理運營；第二是“借力”，借力市場帶來的反饋，硬件借力軟件帶來的快速的反饋，然后借力合作伙伴；同時，行業的合作伙伴能夠提供很多的領域知識，補充天數智芯的不足，然后達到迭代的效果，這就是第三點——“迭代”，反復迭代自己的產品。

      下一步，隨著天數智芯的產品迭代成熟，模式也必將會從BBB變成BCD。B指技術性產品；C是Cloud，天數智芯為云計算提供主云和邊緣云，包括各大云計算廠商，或者是IDC（互聯網數據中心）服務商或者服務器制造商；D是為終端的企業級客戶提供各種各樣的服務。

      3.4  為何做GPGPU？

      有兩個原因。首先，AI芯片有很多技術的選擇和流派，天數智芯選擇了一個更像通用性支撐的技術路徑。

      其次，如前所述，應用軟件或者軟件應用場景的變化，或者軟件能力的迭代周期相對來說比較短；而半導體的生命周期很長，迭代周期相對來說比較長，特別是云端，迭代周期如果沒有兩三年是不可能的。在這種情況下，如果沒有一個前瞻性的通用支撐能力，芯片產品很有可能做出來之后，在短短的幾年內就失去了生命力，就很難成功。

      3.5  在裝備制造領域，如何優化客戶的解決方案

      裝備制造業屬于第二產業。電子信息產業屬于第三產業。

      第二產業的特征，第一，制造業有個微笑曲線，包括設計、制造和服務，為什么呈微笑形狀呢？兩端的價值高，中間的價值低（如下圖）。第二，中國制造企業，包括中國的名片高鐵。

      實際上，在裝備制造業，全生命周期都可以運用到AI技術，涵蓋從服務端到制造端，再到設計端。

      首先，例如中國的高鐵，其模式叫“自主創新+引進、吸收、消化、再創新”，如果不具備自主創新，前面的是吸收不了或消化不良的，那么是什么過程呢？是個逆向過程。我們有充分的數據源支撐。在這種情況下，AI對制造行業是個逆向的特征。天數智芯應該怎么切入？首先在前期，在軌道交通行業1到5年內關注“安全”，例如設備安全，像軌道交通特別明顯。在石油天然氣行業依舊如此，在港機行業、船舶制造等都關注安全性的問題，我們有了數據，能不能夠以AI的方式做智能監控？例如第一，它發生了什么？這個發生是好是壞？狀態是如何？第二，它的趨勢會不會有變化？第三，預測會出現什么樣的問題。這是安全領域，帶來了服務價值的提升。

      第二個階段叫PHM（故障預測與健康管理），軌道交通行業的5到10年，設備一旦賣出去沒有運營維護，那么這個設備什么時候需要維護？如何定制化？就像每個人看病是有它自己的一套看病的方法，設備也一樣，設備本身也是大規模批量生產出來的，如何對每個個性化的設備進行全生命周期管理。因此，PHM會帶來整個供應鏈條的縮減，帶來效益。

      第三階段，在智能制造的過程中，如何通過自動化、電子信息化或者是機器人化、智能化的方式，為制造本身或者設計本身提供價值，。

      3.6  未來三五年的規劃 

      在市場落地端，天數智芯做的是通用型的產品。天數智芯的前期戰略，是在一個行業內由小而精、小而專，做大做強，才具備向其他行業拓展的可能。

      所以在這個戰略下，近三年內，天數智芯在已有的行業，諸如軌道交通、新能源和石油天然氣行業，能夠做到精而專，而且能夠支撐自己有一定現金流的收益。

      接下來，在隨后的三五年中具備向其他行業拓展的能力。因為再往其他行業推，一定是通過渠道的方式去做，和更多的渠道合作伙伴去合作，這是商業端。在技術端，這三年內，把天數智芯的第一代核心的芯片產品迭代一次。迭代也很關鍵，因為這第一款產品將涉足國產的大芯片領域，是一個從0到1的過程，那么迭代一次代表的是從1到85分的過程。

      實際上，從0到1是很難的，從1往后，最難的是85到100。

      3.7  軟件戰略

圖  天數智芯的軟件（圖片來源：天數智芯官網）

      天數智芯的軟件分成兩類。

      *第一部分是產品技術，做的產品是具備可復制性的，逾50人在參與此事。

      現在企業需要的是SHARP。S指Scalable（可擴展），HA指High Availability（高可用性），R指Reliability（可靠性），P指Performance（性能）。

      天數智芯軟件在SHARP方面的主要工作是P（性能）。因為SHAR是開源生態具備的，因每一款開源的計算架構本身具備可擴展性（S）、高可用性（HA）、可靠（R），而且有很多公司在做他們相應的開源軟件的服務。但是開源軟件是不是在云計算體系中，或者在大數據的環境下，真正具備高性能（P）。這是天數智芯以產品的方式來推出一款產品。

      *第二部分是跟合作伙伴合作，做賦能的工作。即跟客戶一起去打造具體的產品應用。天數智芯主要的工作是賦能。天數智芯像一個小而精的團隊，教會客戶使用已有的生態系統，利用客戶的領域知識打造相應落地的具體模型和應用。