姚頌及團隊以“技術人”的實力與毅力， 探尋人工智慧基礎技術的邊界與深度， 為人工智慧行業進一步產品化、生活化打通中國賽道。
策劃|郝濤 文|本刊記者 王碧清
在2017年第四屆世界互聯網大會上， 首次開設“人工智慧和Philosophy（哲學）組成， “只有從根源理解深度學習， 做最底層的創新， 才能創造出有‘夢想’的機器”。 朝著2018進發， 一切剛剛開幕。
姚頌（右二）在第四屆世界互聯網大會現場
2012年， 姚頌在清華電子工程系讀大一。 頂級學府， 一流專業， 入學最初， 他卻直言：“大一上學期其實過得並不開心。 都是微積分、線性代數、離散數學， 單純研究理論， 非常枯燥， 我更喜歡搗鼓一些實際的東西。 ”
讀高中的時候， 姚頌聽說了一種“三維積體電路”， 心裡便產生了好奇和喜歡。 進入清華之後， 學習之餘， 他開始尋找是否有教授負責“三維積體電路”有關的研究。
“這一查， 還真找到了！”姚頌回憶著那時的樂趣。 電子工程系恰好有一位元名叫汪玉的年輕教授所負責的實驗室專案中， 就涉及到硬體加速、“三維積體電路”相關的研究。
姚頌立刻給汪玉教授發郵件說明來意， 希望申請加入實驗室。
姚頌剛剛進入實驗室時， 國內人工智慧行業正處於預熱階段。 在AI領域， 人類是從1943年起逐步建立人工神經網路和數學模型， 後一度受限於當時的計算能力， 在曲折中前進。 直到近年來深度學習演算法在語音和視覺識別領域實現突破， 人工智慧才迎來新的發展浪潮。
深度學習是人工智慧領域中機器學習演算法研究中的一門新技術，
2012年， Google Brain用16000個CPU 核平行計算， 訓練含有10億個節點的深度神經網路， 對2萬個不同物體、1400萬張圖片進行辨識， 實現了無外界干預下自動識別“貓”；2014年3月， Facebook的DeepFace項目基於深度學習方法在人臉識別方面達到97.25%（人類識別率為97.5%）；2016年3月， AlphaGo出戰李世石， 也是基於深度學習技術。
在我國， 根據艾媒的統計資料， 人工智慧產業起步相對較晚， 中國人工智慧相關專利申請數從2010年開始持續增長， 於2014年達到19197項， 自2015年起大幅增長至28022項。 25.7%的人工智慧創業公司成立於2015年。 截至2017年10月， 人工智慧創業公司的數量則與2015年整年相當。
2015年7月， 即將本科畢業的姚頌， 已經在人工智慧深度學習硬體加速領域研究了四年時間。 他還拿到了卡耐基梅隆大學（CMU）的offer， 可以直接攻讀博士學位。 一番思量後， 姚頌沒有選擇出國深造， 而是決定創業。
姚頌認為這源于自己骨子裡天生的不安分感， “我比較喜歡嘗試不同的新鮮的東西， 如果讓我連續十年在一家公司裡只做技術這一小塊事情， 對我來說是一種折磨”。
而在這種求變性格的背後， 還有一股重要力量的支撐， 即四年實驗室的研究成果破繭欲出。 與其將研究成果交付他人， 何不自己親赴疆場？
2016年3月， 汪玉、姚頌、韓松在北京聯合成立深鑒科技， 由姚頌擔任CEO。 隨後同樣來自清華電子工程系的單羿博士以公司合夥人的身份兼任CTO。 四人為核心的骨幹團隊正式組成，致力於為人工智慧領域相關行業提供深度學習加速方案。
成立伊始，清華學術背景為深鑒科技帶來了榮光，這個年輕團隊也迎來了新的期待與挑戰。姚頌在校期間曾擔任電子工程系科學協會主席，同學間親切地稱呼他為“姚老闆”。走出校門，雖在團隊中年紀最小，“姚老闆”卻並不怯場，而是勇敢地迎接市場的風雨和洗禮，並逐步成長為團隊的領導核心。
在深鑒科技，每個人都是學霸級的人物，而團隊的核心管理層，更是學霸中的“腦王”。
姚頌曾經獲得物理競賽全國二等獎的第一名（與一等獎僅差0.05分），因此獲得清華保送資格。未上大學前，他已自學程式設計。本科階段發表過多篇論文，還獲得過ACM（國際電腦學會）學生科研競賽金牌，在清華電子工程系名噪一時。
創始人之一汪玉，今年35歲，既是姚頌的實驗室導師，也是公司的主要負責人之一。汪玉中考時順利考入清華大學附屬中學“全國理科實驗班”，隨後考入清華，一直讀到博士學位。之後留在清華任教，獲聘清華大學人事改革後首批終身教職。他也是國家自然科學基金優秀青年基金獲得者，FPGA技術委員會亞太地區唯一成員。
團隊的另一位創始人韓松，1989年出生，從清華大學電子工程系畢業後，到斯坦福大學電子工程系攻讀博士學位，現為麻省理工大學助理教授。在深鑒主要負責學術與技術研究、海外前沿技術資源的探索拓展。
而單羿是汪玉任教清華後帶的第一個博士畢業生，曾是百度研究院深度學習實驗室異構計算方向的創始成員，後以合夥人兼CTO身份加入深鑒科技。
不過，市場的殘酷還是給了這個清華學霸團隊“下馬威”。在天使輪融資階段，“深度學習”的概念對於投資人來說，還相對比較陌生，姚頌也經歷了數十次的“NO”。
那個時候，姚頌身兼數職，CEO、CTO又或是COO，他明白，高效解決問題，證明團隊的能力是關鍵，沒有太多時間抱怨與沮喪。
在大眾創業萬眾創新的時代，是金子更容易發光。得益於技術的領先性與前瞻性，2016年4月，深鑒科技獲得高榕資本、金沙江創投的天使輪融資。
同年5月，在深度學習領域極具行業影響力的ICLR會議（the International Conference on Leaning Representations）上，有兩篇論文摘得“2016年ICLR最佳論文獎”：一篇是穀歌DeepMind提出的《神經程式設計解譯器》；另一篇正是來自深鑒科技首席科學家韓松的《深度壓縮：通過剪枝、受訓量化和霍夫曼編碼壓縮深度神經網路》。這無疑是深鑒科技在學術巔峰的一次重要亮相。
深鑒科技CTO單羿說：“我們選擇的是AI領域最難、最基礎的課題進行突破。可以講它的進度決定了AI產品的爆發，如果在這一基礎技術上中國公司可以掌握自主權，結合生態夥伴的力量，一定可以實現彎道超車。”
在深度神經網路計算中，以往多以CPU、GPU為主要支持平臺。人工智慧巨頭公司之一Xilinx曾在1985年推出第一款FPGA產品，展現出更加高效和流暢的計算能力，為應用端在核心技術領域提供了更優解。但這項技術真正應用於“深度神經網路”還是最近幾年的事。
FPGA即現場可程式設計門列陣的縮寫，指的是一種程式驅動邏輯器件，類似於一個微型處理器。與CPU和GPU相比，FPGA可以執行平行計算，在深度學習應用中，尤其在非大型運算場景下，實用性能更強。
當下的FPGA市場由Xilinx（賽林思，全球領先的可程式設計邏輯完整解決方案供應商）和Altera（阿爾特拉，世界上“可程式設計晶片系統”解決方案宣導者）兩大巨頭主導，佔據全球機器學習市場近90%的份額。某種程度上，FPGA是未來深度神經網路應用領域的重要戰場，而姚頌等人所做的提供深度學習處理器解決方案主要選擇通過FPGA平臺來實現。
在目前深度學習演算法廣泛應用的GPU環境下，姚頌及團隊提出了DPU（深度學習處理器）的概念，其核心技術為深度壓縮處理技術，可以將複雜高功耗的神經網路演算法在不影響準確度的情況下，優化減少冗餘的記憶體讀取，滿足多種應用場景需求。
姚頌表示，無論是怎樣的演算法，都需要在CPU或者GPU上“跑資料”，因此都會受限於性能、功耗和成本等因素。而深鑒科技提供的編譯器，可以實現低功耗、高性價比的演算法運行。比如，同樣的攝像頭投射出來的影像，通過深鑒提供的智慧晶片或接入套裝軟體，識別會更快更流暢，識別內容維度也較豐富。用資料來表示更加直觀：例如，深度神經網路計算量可以壓縮至10%；前端人臉識別方案可以實現每幀超過30張的人臉檢測識別。
深鑒科技創始團隊（從左至右：單羿、汪玉、姚頌、韓松）
落地產品“鑒”證實力對於深鑒科技來說，如何將核心技術轉化為產品，是原點和目標。
“我們當時選擇的是無人機：首先，無人機主要的功耗來源於螺旋槳，功耗小；其次，價格並不敏感；無人機一般是20多分鐘重啟，可靠性要求不高。當你的硬體產品還不成熟時，這個行業門檻比較低。通過無人機專案，可以把我們的整個技術線打通，第一次把所有的研究做成了一個產品。”姚頌說。
與國內無人機製造商零度智控合作之後，FPGA深度學習處理平臺走向大眾視線。2017年2月，合作成果DOBBY-AI口袋無人機成為全球首例在無人機上實用化的 FPGA 深度學習方案，可以實現多人檢測、姿態識別、追蹤等多種應用。
作為公司的領航者，姚頌需要及時、準確地判斷接下來要走的每一步。
無人機專案使技術真正落實到產品中去，但接下來路究竟要如何走，如何穩健地、長遠地走，始終是姚頌思考的問題。
從當時的實際情況來講，無人機的確是技術落地最合理的方式；長遠來看，大疆無人機雄踞一方，合作空間有限。而深鑒科技在成立後不久，合作的零度智控本身也遇到了問題，這些都困擾著姚頌。“這算是一個比較大的挫折。我們那時就決心要換一個方向，而主要的問題是說服大家。”
基於前期深入一線調研，姚頌發現，安防產業對人工智慧加速處理技術的需求非常之大，甚至是一片“藍海”，於是決定轉戰安防。
姚頌娓娓道來：“我們主要權衡三件事：第一是行業總體的規模大不大。第二是現在就可以有收入還是遠期才能有收入。比如，自動駕駛的量的確非常大，大家估測未來可以達到一年１億輛車的銷量，每輛車都會使用到人工智慧的晶片，大約會有500億的市場，但是它的投入時間太長。目前的自動駕駛技術還不成熟，要真的去投入的話，需要幾年持續融資，且並沒有穩定的收入。第三是這個行業是否可以切得進去。如果這個行業裡面只有那幾家公司，全都是自己在做技術，那肯定切不進去。所以，符合這三個條件的話，排除了無人機、智慧家居、無人駕駛等，目前就是安防。安防行業在2016年度的行業收入是5600億人民幣，其中硬體成本一半以上來自人工智慧相關的晶片。而當下的行業巨頭海康威視也只做到了300億的規模。還有許多中小企業缺乏人工智慧技術的支持。需求量的確非常大，短期也可以有收入，這個行業各地發展不一，更容易進入。”
儘管就技術的本質而言，從無人機的晶片轉換到安防，並沒有太大的變化，但業務改變對於公司的發展是重要的轉舵。姚頌開誠佈公地向團隊成員分析解釋，大家雖有質疑還是最終都被說服了，整個核心團隊在創業之初最波動的狀態下沒有一人離開。
從早期面臨融資的壓力，不停地面見投資人，到初步得到市場認可獲得訂單，每一個環節都有常人難以想像的艱難和心酸。姚頌倒頗有一點雲淡風輕地講道：“還好我是一個天生樂觀的人，前期創業的許多挫折都挺過來了，不然可能早就放棄了。”
為硬體產品提供智慧加速方案，自然也會遇到硬體產品共有的問題——需要歷經數次打磨才能趨於“完美”，當中的細節非親歷者不能體會。姚頌解釋道：“坑特別多，比如，你在室外要做一個攝像頭，如果在海南使用，當地的照射溫度是60攝氏度，裡面的晶片就會發熱，這個時候你的晶片不能出錯。但是你的攝像頭也可能是在哈爾濱使用，室外溫度也許達到零下30攝氏度，如果某根電源線放得太窄了，在超低溫的時候，就會出現供不上電等狀況。還有很多不確定的小細節都需要把控。所以我們在公司成立的前一年半時間，全都在打磨產品以及工程化的能力。你的技術是好，但作為一整套產品，必須要特別好用和流暢。最初投資人投我們的技術，現在產品做出來，還要賣得出去。真正把產品做好，才能創造更大的價值。所以每個階段，我們都會有不同的挑戰，需要不斷向大家證明新的能力。”
2017年10月24日，經過前期的沉澱，深鑒科技2017新品發佈會第一次進入大眾視線，一舉推出了適用于安防領域多場景智慧服務的六款產品。產品分別為視頻結構化解決方案、人臉分析解決方案、人臉檢測識別模組、深鑒ARISTOTLE架構平臺、深鑒深度學習開發SDK（軟體開發套件）以及深鑒語音辨識加速方案。從前端攝像頭到資料中心，從安防到雲服務，深鑒科技通過縮短演算法部署，説明AI企業不斷提速產品研發效率、更快產品化。姚頌補充道：“即使你的演算法水準不夠好，我們也可以幫你壓縮得更小更快，讓你的水準做到跟最好的一樣，這就是一個充分賦能的過程。”
以高速公路ETC為例，深鑒科技的“硬核”技術即可以升級其技能，也適用於其他相似的生活場景。在ETC收費入口處，通常依託地面感應線圈及高處雷達進行感應計費。而非ETC車輛誤駛入ETC車道的情況時有發生，倒車更換車道不僅危險且一定程度影響通車速度。深鑒科技通過在雷達植入適合的晶片，可提前識別非ETC車輛並做出提示。
對於一般的停車區域，鋪設同樣的感應線圈則並不現實，其高額造價令許多廠商望而卻步。深鑒科技提出，可以通過視頻技術方案，精准識別牌照、車型，進行人員檢測等，使“無人停車場”成為可能。姚頌進一步解釋：“在路邊停車這種場景，不可能專門設置一個高造價、處理大型資料的伺服器。因此，用GPU平臺的公司沒有辦法提供可行的解決方案，我們的技術就可以滿足這些很實際的需求。”
一款可以植入雷達或攝像頭的晶片只是其一，姚頌所期冀的，是搭建一個DPU（深度學習處理器）平臺。“因為我們是一個能跑深度學習這一類演算法的處理器，人臉識別、車牌識別、手勢識別等都可以，所以這項技術是可以放在不同的場景去應用，這是第一個層面。第二個層面，我們有這樣好用的軟體，不管你有沒有適合的硬體的背景，你都可以用產品中的軟體開發套件，輕鬆套用。所以這是一個平臺層面的事情。”姚頌強調，儘管可應用的場景很多，但分散力量反而什麼都做不好，“我們現在的目標是花兩年時間精耕一個行業，花三到五年深入兩個行業，在五年內深耕三個行業。現在的目標是安防，後期會有自動駕駛。”
深鑒科技2017新品發佈會現場
始終嚮往科技改變世界如果文學可以點燃未來的萬家燈火，那麼科技所迸發的生命力則是點亮黑夜的璀璨光華。姚頌相信，每一個技術人都有金色的夢——科技改變未來。
高中階段時，姚頌同所有理科尖子生的高考目標相差無幾：考取北大物理系或清華電子工程系。
還記得在物理競賽初賽的考場上，開考後的前幾分鐘，姚頌坐在考場裡一動不動。那一刻，他的內心是忐忑的：如果通過了湖南省的省賽，進入全省前15名，即可拿到清華的保送資格。“第一次參加這種決定命運的考試，最開始非常緊張，這個名額比高考少多了，參加競賽都是來自各校的精英。”最終，他用實力獲得了直接保送資格，如願入讀清華。
而創業對於姚頌來說，有一種偶然中的必然。在極其重視學歷、教育的傳統家庭中，面對美國高等學府拋出的橄欖枝，不顧家人的阻攔和反對，姚頌還是選擇和實驗室的老師、同學，或者更應該稱之為“戰友”的他們站在一起，將科研成果親自帶到市場中試煉成金。
如今回顧過去的選擇，姚頌說，每一步都是有風險的，因為沒有誰能真正預測下一個趨勢和爆發點，“許多人工智慧公司在有大的突破前都是做了許多年的積累，已經苦過好一陣子”。他稱，自己和深鑒科技是幸運的，趕上了一波人工智慧的浪潮。
姚頌坦言：“創業是一直處於被追趕的過程，用四個字形容就是如履薄冰，壓力非常大。公司承載了越來越多人的期望，這是真正的壓力，來自於投資人，朋友，清華大學的老師們以及領導，等等。”
負重前行中，他也是清醒的。“技術創業者一定要意識到一個事情，技術永遠只帶來一個身位的領先。一定會有很多人在追趕，所以你必須要跑，持續跑，跑得更快。你不能停下研發的腳步。我們也是持續不斷在跑。”
“而在尋找發展方向方面，我們經常在思考，目標也比較明確，五年攻克三個場景，你的執行能力能不能做到這個水準，這個壓力也是很大的。因為走的每一步都是從來沒有人做過的事情。”
從2016年4月獲得天使輪融資至今，深鑒科技已經獲得包括A+輪三輪融資，而產品推出不到三個月時間，已經獲得數千萬的訂單。姚頌希望公司可以一步步證明自己的研發、產品能力，2018年內突破6000到8000萬的訂單。“我們現在用的一款晶片成本會相對高一些，更低成本的晶片會在2018年下半年推出。所以2019年，在新的晶片大規模進入市場以後，我們的收入會有一個質的變化。”
晶片行業的高風險高回報屬性決定深鑒科技依然面臨著資本風險。“例如開發一款28納米的晶片，它的投入加上人力成本，大概是800萬美金，而一款16納米的晶片，它的投入約2000萬美金，所以我們也必須不斷進行融資。”
對於技術公司來說，人才也是關鍵，“中國出人工智慧人才的主要是三個地方：清華，微軟亞洲研究院，百度。人才有限，爭取一些也不容易。”在深鑒科技，來自清華的畢業生約占一半左右。
“我們的工作氛圍比較好，大家都很專注地在做事情。整體人員的真誠度比較高，非常團結。人員素質也非常強，如果換到別的公司，可能再也經歷不到一個整體人員素質都這麼強的團隊來一起做事。當然，我們也提供一個很有競爭力的薪資，最初不是特別高，今年提上來了，大家一起拼，這一方面
還是要保證的。”姚頌笑著說道。
深鑒科技在不斷走向市場的同時，也在創造屬於自己公司的文化和組織基因。姚頌將其形容為四個詞：簡單、進取、專業、產品。此外，鼓勵員工運動，定期組織球賽，在努力實現“技術夢”的同時，也兼顧身體。而姚頌身體力行，每天都會堅持跑步。
回頭望，大學期間在實驗室機房倒騰電路板的點滴仿佛就在昨天；2016年2月，團隊得到了清華同方孵化器8個工位；4月，擁有了12個人的小辦公間；6月，搬到更寬敞的地方；2017年5月，團隊經歷了第三次“陣地”轉移……每一次的搬家細節，姚頌都歷歷在目，“團隊是慢慢成長起來的，一步步向大家證明了我們的技術，大家喜歡你的產品，認可你的團隊，然後願意投資，這也是一種幸福。”
不忘初心，砥礪奮進，姚頌及團隊以“技術人”的實力與毅力，探尋人工智慧基礎技術的邊界與深度，為人工智慧行業進一步產品化、生活化打通中國賽道。姚頌相信，未來一切，皆能“深有所鑒”。
深鑒科技團隊合影
原載于《中華兒女（海外版）》2018年1月號（下），總第626期。本刊文章未經許可，不得轉載或出版。
四人為核心的骨幹團隊正式組成，致力於為人工智慧領域相關行業提供深度學習加速方案。成立伊始，清華學術背景為深鑒科技帶來了榮光，這個年輕團隊也迎來了新的期待與挑戰。姚頌在校期間曾擔任電子工程系科學協會主席，同學間親切地稱呼他為“姚老闆”。走出校門，雖在團隊中年紀最小，“姚老闆”卻並不怯場，而是勇敢地迎接市場的風雨和洗禮，並逐步成長為團隊的領導核心。
在深鑒科技，每個人都是學霸級的人物，而團隊的核心管理層，更是學霸中的“腦王”。
姚頌曾經獲得物理競賽全國二等獎的第一名（與一等獎僅差0.05分），因此獲得清華保送資格。未上大學前，他已自學程式設計。本科階段發表過多篇論文，還獲得過ACM（國際電腦學會）學生科研競賽金牌，在清華電子工程系名噪一時。
創始人之一汪玉，今年35歲，既是姚頌的實驗室導師，也是公司的主要負責人之一。汪玉中考時順利考入清華大學附屬中學“全國理科實驗班”，隨後考入清華，一直讀到博士學位。之後留在清華任教，獲聘清華大學人事改革後首批終身教職。他也是國家自然科學基金優秀青年基金獲得者，FPGA技術委員會亞太地區唯一成員。
團隊的另一位創始人韓松，1989年出生，從清華大學電子工程系畢業後，到斯坦福大學電子工程系攻讀博士學位，現為麻省理工大學助理教授。在深鑒主要負責學術與技術研究、海外前沿技術資源的探索拓展。
而單羿是汪玉任教清華後帶的第一個博士畢業生，曾是百度研究院深度學習實驗室異構計算方向的創始成員，後以合夥人兼CTO身份加入深鑒科技。
不過，市場的殘酷還是給了這個清華學霸團隊“下馬威”。在天使輪融資階段，“深度學習”的概念對於投資人來說，還相對比較陌生，姚頌也經歷了數十次的“NO”。
那個時候，姚頌身兼數職，CEO、CTO又或是COO，他明白，高效解決問題，證明團隊的能力是關鍵，沒有太多時間抱怨與沮喪。
在大眾創業萬眾創新的時代，是金子更容易發光。得益於技術的領先性與前瞻性，2016年4月，深鑒科技獲得高榕資本、金沙江創投的天使輪融資。
同年5月，在深度學習領域極具行業影響力的ICLR會議（the International Conference on Leaning Representations）上，有兩篇論文摘得“2016年ICLR最佳論文獎”：一篇是穀歌DeepMind提出的《神經程式設計解譯器》；另一篇正是來自深鑒科技首席科學家韓松的《深度壓縮：通過剪枝、受訓量化和霍夫曼編碼壓縮深度神經網路》。這無疑是深鑒科技在學術巔峰的一次重要亮相。
深鑒科技CTO單羿說：“我們選擇的是AI領域最難、最基礎的課題進行突破。可以講它的進度決定了AI產品的爆發，如果在這一基礎技術上中國公司可以掌握自主權，結合生態夥伴的力量，一定可以實現彎道超車。”
在深度神經網路計算中，以往多以CPU、GPU為主要支持平臺。人工智慧巨頭公司之一Xilinx曾在1985年推出第一款FPGA產品，展現出更加高效和流暢的計算能力，為應用端在核心技術領域提供了更優解。但這項技術真正應用於“深度神經網路”還是最近幾年的事。
FPGA即現場可程式設計門列陣的縮寫，指的是一種程式驅動邏輯器件，類似於一個微型處理器。與CPU和GPU相比，FPGA可以執行平行計算，在深度學習應用中，尤其在非大型運算場景下，實用性能更強。
當下的FPGA市場由Xilinx（賽林思，全球領先的可程式設計邏輯完整解決方案供應商）和Altera（阿爾特拉，世界上“可程式設計晶片系統”解決方案宣導者）兩大巨頭主導，佔據全球機器學習市場近90%的份額。某種程度上，FPGA是未來深度神經網路應用領域的重要戰場，而姚頌等人所做的提供深度學習處理器解決方案主要選擇通過FPGA平臺來實現。
在目前深度學習演算法廣泛應用的GPU環境下，姚頌及團隊提出了DPU（深度學習處理器）的概念，其核心技術為深度壓縮處理技術，可以將複雜高功耗的神經網路演算法在不影響準確度的情況下，優化減少冗餘的記憶體讀取，滿足多種應用場景需求。
姚頌表示，無論是怎樣的演算法，都需要在CPU或者GPU上“跑資料”，因此都會受限於性能、功耗和成本等因素。而深鑒科技提供的編譯器，可以實現低功耗、高性價比的演算法運行。比如，同樣的攝像頭投射出來的影像，通過深鑒提供的智慧晶片或接入套裝軟體，識別會更快更流暢，識別內容維度也較豐富。用資料來表示更加直觀：例如，深度神經網路計算量可以壓縮至10%；前端人臉識別方案可以實現每幀超過30張的人臉檢測識別。
深鑒科技創始團隊（從左至右：單羿、汪玉、姚頌、韓松）
落地產品“鑒”證實力對於深鑒科技來說，如何將核心技術轉化為產品，是原點和目標。
“我們當時選擇的是無人機：首先，無人機主要的功耗來源於螺旋槳，功耗小；其次，價格並不敏感；無人機一般是20多分鐘重啟，可靠性要求不高。當你的硬體產品還不成熟時，這個行業門檻比較低。通過無人機專案，可以把我們的整個技術線打通，第一次把所有的研究做成了一個產品。”姚頌說。
與國內無人機製造商零度智控合作之後，FPGA深度學習處理平臺走向大眾視線。2017年2月，合作成果DOBBY-AI口袋無人機成為全球首例在無人機上實用化的 FPGA 深度學習方案，可以實現多人檢測、姿態識別、追蹤等多種應用。
作為公司的領航者，姚頌需要及時、準確地判斷接下來要走的每一步。
無人機專案使技術真正落實到產品中去，但接下來路究竟要如何走，如何穩健地、長遠地走，始終是姚頌思考的問題。
從當時的實際情況來講，無人機的確是技術落地最合理的方式；長遠來看，大疆無人機雄踞一方，合作空間有限。而深鑒科技在成立後不久，合作的零度智控本身也遇到了問題，這些都困擾著姚頌。“這算是一個比較大的挫折。我們那時就決心要換一個方向，而主要的問題是說服大家。”
基於前期深入一線調研，姚頌發現，安防產業對人工智慧加速處理技術的需求非常之大，甚至是一片“藍海”，於是決定轉戰安防。
姚頌娓娓道來：“我們主要權衡三件事：第一是行業總體的規模大不大。第二是現在就可以有收入還是遠期才能有收入。比如，自動駕駛的量的確非常大，大家估測未來可以達到一年１億輛車的銷量，每輛車都會使用到人工智慧的晶片，大約會有500億的市場，但是它的投入時間太長。目前的自動駕駛技術還不成熟，要真的去投入的話，需要幾年持續融資，且並沒有穩定的收入。第三是這個行業是否可以切得進去。如果這個行業裡面只有那幾家公司，全都是自己在做技術，那肯定切不進去。所以，符合這三個條件的話，排除了無人機、智慧家居、無人駕駛等，目前就是安防。安防行業在2016年度的行業收入是5600億人民幣，其中硬體成本一半以上來自人工智慧相關的晶片。而當下的行業巨頭海康威視也只做到了300億的規模。還有許多中小企業缺乏人工智慧技術的支持。需求量的確非常大，短期也可以有收入，這個行業各地發展不一，更容易進入。”
儘管就技術的本質而言，從無人機的晶片轉換到安防，並沒有太大的變化，但業務改變對於公司的發展是重要的轉舵。姚頌開誠佈公地向團隊成員分析解釋，大家雖有質疑還是最終都被說服了，整個核心團隊在創業之初最波動的狀態下沒有一人離開。
從早期面臨融資的壓力，不停地面見投資人，到初步得到市場認可獲得訂單，每一個環節都有常人難以想像的艱難和心酸。姚頌倒頗有一點雲淡風輕地講道：“還好我是一個天生樂觀的人，前期創業的許多挫折都挺過來了，不然可能早就放棄了。”
為硬體產品提供智慧加速方案，自然也會遇到硬體產品共有的問題——需要歷經數次打磨才能趨於“完美”，當中的細節非親歷者不能體會。姚頌解釋道：“坑特別多，比如，你在室外要做一個攝像頭，如果在海南使用，當地的照射溫度是60攝氏度，裡面的晶片就會發熱，這個時候你的晶片不能出錯。但是你的攝像頭也可能是在哈爾濱使用，室外溫度也許達到零下30攝氏度，如果某根電源線放得太窄了，在超低溫的時候，就會出現供不上電等狀況。還有很多不確定的小細節都需要把控。所以我們在公司成立的前一年半時間，全都在打磨產品以及工程化的能力。你的技術是好，但作為一整套產品，必須要特別好用和流暢。最初投資人投我們的技術，現在產品做出來，還要賣得出去。真正把產品做好，才能創造更大的價值。所以每個階段，我們都會有不同的挑戰，需要不斷向大家證明新的能力。”
2017年10月24日，經過前期的沉澱，深鑒科技2017新品發佈會第一次進入大眾視線，一舉推出了適用于安防領域多場景智慧服務的六款產品。產品分別為視頻結構化解決方案、人臉分析解決方案、人臉檢測識別模組、深鑒ARISTOTLE架構平臺、深鑒深度學習開發SDK（軟體開發套件）以及深鑒語音辨識加速方案。從前端攝像頭到資料中心，從安防到雲服務，深鑒科技通過縮短演算法部署，説明AI企業不斷提速產品研發效率、更快產品化。姚頌補充道：“即使你的演算法水準不夠好，我們也可以幫你壓縮得更小更快，讓你的水準做到跟最好的一樣，這就是一個充分賦能的過程。”
以高速公路ETC為例，深鑒科技的“硬核”技術即可以升級其技能，也適用於其他相似的生活場景。在ETC收費入口處，通常依託地面感應線圈及高處雷達進行感應計費。而非ETC車輛誤駛入ETC車道的情況時有發生，倒車更換車道不僅危險且一定程度影響通車速度。深鑒科技通過在雷達植入適合的晶片，可提前識別非ETC車輛並做出提示。
對於一般的停車區域，鋪設同樣的感應線圈則並不現實，其高額造價令許多廠商望而卻步。深鑒科技提出，可以通過視頻技術方案，精准識別牌照、車型，進行人員檢測等，使“無人停車場”成為可能。姚頌進一步解釋：“在路邊停車這種場景，不可能專門設置一個高造價、處理大型資料的伺服器。因此，用GPU平臺的公司沒有辦法提供可行的解決方案，我們的技術就可以滿足這些很實際的需求。”
一款可以植入雷達或攝像頭的晶片只是其一，姚頌所期冀的，是搭建一個DPU（深度學習處理器）平臺。“因為我們是一個能跑深度學習這一類演算法的處理器，人臉識別、車牌識別、手勢識別等都可以，所以這項技術是可以放在不同的場景去應用，這是第一個層面。第二個層面，我們有這樣好用的軟體，不管你有沒有適合的硬體的背景，你都可以用產品中的軟體開發套件，輕鬆套用。所以這是一個平臺層面的事情。”姚頌強調，儘管可應用的場景很多，但分散力量反而什麼都做不好，“我們現在的目標是花兩年時間精耕一個行業，花三到五年深入兩個行業，在五年內深耕三個行業。現在的目標是安防，後期會有自動駕駛。”
深鑒科技2017新品發佈會現場
始終嚮往科技改變世界如果文學可以點燃未來的萬家燈火，那麼科技所迸發的生命力則是點亮黑夜的璀璨光華。姚頌相信，每一個技術人都有金色的夢——科技改變未來。
高中階段時，姚頌同所有理科尖子生的高考目標相差無幾：考取北大物理系或清華電子工程系。
還記得在物理競賽初賽的考場上，開考後的前幾分鐘，姚頌坐在考場裡一動不動。那一刻，他的內心是忐忑的：如果通過了湖南省的省賽，進入全省前15名，即可拿到清華的保送資格。“第一次參加這種決定命運的考試，最開始非常緊張，這個名額比高考少多了，參加競賽都是來自各校的精英。”最終，他用實力獲得了直接保送資格，如願入讀清華。
而創業對於姚頌來說，有一種偶然中的必然。在極其重視學歷、教育的傳統家庭中，面對美國高等學府拋出的橄欖枝，不顧家人的阻攔和反對，姚頌還是選擇和實驗室的老師、同學，或者更應該稱之為“戰友”的他們站在一起，將科研成果親自帶到市場中試煉成金。
如今回顧過去的選擇，姚頌說，每一步都是有風險的，因為沒有誰能真正預測下一個趨勢和爆發點，“許多人工智慧公司在有大的突破前都是做了許多年的積累，已經苦過好一陣子”。他稱，自己和深鑒科技是幸運的，趕上了一波人工智慧的浪潮。
姚頌坦言：“創業是一直處於被追趕的過程，用四個字形容就是如履薄冰，壓力非常大。公司承載了越來越多人的期望，這是真正的壓力，來自於投資人，朋友，清華大學的老師們以及領導，等等。”
負重前行中，他也是清醒的。“技術創業者一定要意識到一個事情，技術永遠只帶來一個身位的領先。一定會有很多人在追趕，所以你必須要跑，持續跑，跑得更快。你不能停下研發的腳步。我們也是持續不斷在跑。”
“而在尋找發展方向方面，我們經常在思考，目標也比較明確，五年攻克三個場景，你的執行能力能不能做到這個水準，這個壓力也是很大的。因為走的每一步都是從來沒有人做過的事情。”
從2016年4月獲得天使輪融資至今，深鑒科技已經獲得包括A+輪三輪融資，而產品推出不到三個月時間，已經獲得數千萬的訂單。姚頌希望公司可以一步步證明自己的研發、產品能力，2018年內突破6000到8000萬的訂單。“我們現在用的一款晶片成本會相對高一些，更低成本的晶片會在2018年下半年推出。所以2019年，在新的晶片大規模進入市場以後，我們的收入會有一個質的變化。”
晶片行業的高風險高回報屬性決定深鑒科技依然面臨著資本風險。“例如開發一款28納米的晶片，它的投入加上人力成本，大概是800萬美金，而一款16納米的晶片，它的投入約2000萬美金，所以我們也必須不斷進行融資。”
對於技術公司來說，人才也是關鍵，“中國出人工智慧人才的主要是三個地方：清華，微軟亞洲研究院，百度。人才有限，爭取一些也不容易。”在深鑒科技，來自清華的畢業生約占一半左右。
“我們的工作氛圍比較好，大家都很專注地在做事情。整體人員的真誠度比較高，非常團結。人員素質也非常強，如果換到別的公司，可能再也經歷不到一個整體人員素質都這麼強的團隊來一起做事。當然，我們也提供一個很有競爭力的薪資，最初不是特別高，今年提上來了，大家一起拼，這一方面
還是要保證的。”姚頌笑著說道。
深鑒科技在不斷走向市場的同時，也在創造屬於自己公司的文化和組織基因。姚頌將其形容為四個詞：簡單、進取、專業、產品。此外，鼓勵員工運動，定期組織球賽，在努力實現“技術夢”的同時，也兼顧身體。而姚頌身體力行，每天都會堅持跑步。
回頭望，大學期間在實驗室機房倒騰電路板的點滴仿佛就在昨天；2016年2月，團隊得到了清華同方孵化器8個工位；4月，擁有了12個人的小辦公間；6月，搬到更寬敞的地方；2017年5月，團隊經歷了第三次“陣地”轉移……每一次的搬家細節，姚頌都歷歷在目，“團隊是慢慢成長起來的，一步步向大家證明了我們的技術，大家喜歡你的產品，認可你的團隊，然後願意投資，這也是一種幸福。”
不忘初心，砥礪奮進，姚頌及團隊以“技術人”的實力與毅力，探尋人工智慧基礎技術的邊界與深度，為人工智慧行業進一步產品化、生活化打通中國賽道。姚頌相信，未來一切，皆能“深有所鑒”。
深鑒科技團隊合影
原載于《中華兒女（海外版）》2018年1月號（下），總第626期。本刊文章未經許可，不得轉載或出版。