近日，鯤云科技創(chuàng)始人牛昕宇向鉛筆道透露，公司已在今年11月初完成了Pre-A輪融資，由星瀚資本領(lǐng)投，深圳云創(chuàng)、拓金資本跟投。

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的發(fā)展，讓AI產(chǎn)業(yè)鏈中技術(shù)要求和附加值最高的一環(huán)——AI定制芯片成為了人們的關(guān)注要點。擁有多年定制計算經(jīng)驗的英國帝國理工大學(xué)博士牛昕宇和英國皇家工程院院士陸永青，也以AI芯片研發(fā)為入口切入物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。

鯤云科技研發(fā)的星空和雨人兩款A(yù)I芯片平臺，可嵌入現(xiàn)有物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品對數(shù)據(jù)信息和視覺信息實時分析，監(jiān)測異常數(shù)據(jù)提取有效信息，3W~10W低功耗使芯片支持移動、野外場景。針對30多層的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，其芯片也可保證每秒處理16幀1080P分辨率的圖像。

目前，鯤云科技的產(chǎn)品已在國產(chǎn)大飛機(jī)C919、遙感衛(wèi)星、工業(yè)巡檢等領(lǐng)域落地，公司今年已實現(xiàn)盈虧平衡。

注：牛昕宇承諾文中數(shù)據(jù)無誤，為內(nèi)容真實性負(fù)責(zé)。鉛筆道作客觀真實記錄，已備份速記錄音。

博士院士同創(chuàng)業(yè)

創(chuàng)業(yè)之前，牛昕宇走的一直是學(xué)術(shù)道路。復(fù)旦大學(xué)畢業(yè)后，他便去了英國帝國理工攻讀碩士博士學(xué)位，在此期間，他接觸到了定制化芯片和深度學(xué)習(xí)。畢業(yè)后的他順利留在了帝國理工，開始組建自己的團(tuán)隊研究人工智能定制計算。

不過這一前途明了的道路并沒有繼續(xù)下去。2015年年底，牛昕宇回國參加學(xué)術(shù)會議，會上他分享了人工智能芯片的最新進(jìn)展以及在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的落地運用。

這吸引到了現(xiàn)場的投資人，對方希望牛昕宇能夠出來創(chuàng)業(yè)。對于他而言，不論是在高校還是創(chuàng)業(yè)，都可做自己感興趣的事情，但創(chuàng)業(yè)則可將技術(shù)更快落地。

并且隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模和復(fù)雜程度也在不斷提升，有效的機(jī)器學(xué)習(xí)對于計算系統(tǒng)的處理能力也提出了更大的挑戰(zhàn)。

傳統(tǒng)基于云計算的數(shù)據(jù)處理需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、網(wǎng)絡(luò)信號傳輸、服務(wù)器處理、網(wǎng)絡(luò)信號回傳、結(jié)果反饋幾個步驟，數(shù)據(jù)傳輸過程中易出現(xiàn)高延時、低穩(wěn)定性、低安全性等情況。而本地化的通用處理器在計算性能和功耗上又難以達(dá)到要求。因此物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展必然對AI芯片提出了需求，即在產(chǎn)品前端就可分析處理數(shù)據(jù)。

牛昕宇創(chuàng)業(yè)的想法得到了他導(dǎo)師——英國皇家工程院院士陸永青的支持。陸院士本人也參與過數(shù)次科研產(chǎn)業(yè)化公司的運作，同時研究定制計算近30年。兩人在2016年年初聯(lián)合成立了鯤云科技，并獲得了個人投資者的500萬元天使輪融資。

產(chǎn)品快速落地商業(yè)化

依靠多年的實驗室積累，團(tuán)隊在去年年初便研發(fā)出一款A(yù)I芯片產(chǎn)品，它可支持現(xiàn)有的絕大部分深度學(xué)習(xí)算法。專門針對人工智能的設(shè)計，使其面對一個30多層的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)也可以保證每秒16幀1080P分辨率的圖像處理，而傳統(tǒng)ARM芯片同樣的算法處理1幀就需要30秒。

手握這款芯片，團(tuán)隊開始尋找客戶了解他們的需求，以便為產(chǎn)品的落地和后續(xù)研發(fā)提供指導(dǎo)。依靠此前實驗室積累的資源，鯤云科技與中國航天集團(tuán)、國產(chǎn)商用大飛機(jī)等客戶開展了合作。同時，他們也以此為基礎(chǔ)，提煉需求打造出兩款標(biāo)準(zhǔn)化計算平臺——星空和雨人。

前者主要基于歷史數(shù)據(jù)及產(chǎn)品運用領(lǐng)域的準(zhǔn)則對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行自動化檢測，它每秒可對160G的時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析。

后者基于深度學(xué)習(xí)算法，能夠?qū)?fù)雜環(huán)境下的視覺信息分析理解。信用卡大小使其可嵌入視覺數(shù)據(jù)采集端，功耗為3W~10W，延遲不超過100ms。

◆ 星空平臺（上圖）和雨人平臺（下圖）硬件外觀

比如，國產(chǎn)商用大飛機(jī)C919首飛時機(jī)身上裝有4萬多個測試傳感器，包括圖像、壓力、震動、速度、溫度等。受無線帶寬限制，測試飛行中的數(shù)據(jù)不能實時傳輸?shù)降孛婵刂浦行?，一些設(shè)備異常因此很難及時發(fā)現(xiàn)，只有待飛行結(jié)束后才能提取到實驗室分析。

而運用團(tuán)隊開發(fā)的星空平臺后，4萬多顆傳感器的數(shù)據(jù)都可在飛行過程中進(jìn)行實時分析，只有異常數(shù)據(jù)才會傳輸給飛行員和地面監(jiān)測人員。這樣不僅節(jié)約了后期數(shù)據(jù)分析的時間，也提高了飛行測試的安全性。

雨人平臺應(yīng)用范圍更廣，衛(wèi)星遙感、安防、工業(yè)監(jiān)控都可運用。比如高分辨率衛(wèi)星每天都會拍攝大量的地球照片并傳輸?shù)降孛?，傳統(tǒng)情況下拍攝數(shù)據(jù)在衛(wèi)星端不會進(jìn)行任何處理，因此地面人員需要分析數(shù)據(jù)識別目標(biāo)物，如島嶼、建筑等。研究人員最多只能分析5%的圖像數(shù)據(jù)，而這其中90%又是無效的數(shù)據(jù)，如毫無波瀾的海洋照片。

雨人平臺可以訓(xùn)練識別島嶼、艦船等目標(biāo)物，將其安放到衛(wèi)星上后，平臺在衛(wèi)星端就能實時分析圖像，只將有效畫面?zhèn)鬏斨恋孛妫@樣可大幅度提升通信帶寬有效利用率以及工作效率。

在去年6月推出第一代雨人平臺后，時隔一年，第二代產(chǎn)品也面向市場。相比一代產(chǎn)品，二代雨人平臺性能提升了2倍，可支持更多的深度學(xué)習(xí)算法。同時，為了更好地進(jìn)行商業(yè)化，團(tuán)隊為垂直領(lǐng)域客戶提供了從底層的板卡設(shè)計到頂層應(yīng)用開發(fā)的全套解決方案。

目前，鯤云科技的產(chǎn)品已在衛(wèi)星遙感、工業(yè)巡檢、智慧城市等領(lǐng)域落地，今年已實現(xiàn)盈虧平衡。接下來，團(tuán)隊的主要精力將放在規(guī)?；茝V產(chǎn)品上面。

公司現(xiàn)在尋求5000萬元A輪融資，資金主要用于技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品推廣。