他50次融资失败，一个决定让公司5个月完成2轮融资，合作三星、蚂蚁金服

股融易注: 深鉴科技专注于下一代深度学习专用平台，引领世界神经网络处理器、编译器原创技术，让所有算法开发者都能便捷使用，让服务器与所有终端都能具有高效的智能计算能力，赋予万物智能。

“大家都觉得人工智能是这样一个曲线上去，但现在还远没有达到加速爬坡的阶段，”深鉴科技创始人兼CEO姚颂来到采访间时，在空中用手指比划着这条发展曲线。

这条上升的曲线，是姚颂用来描述人工智能发展的形象比喻，和大多数身在一线的创业者一样，姚颂认为人工智能的发展还远没有到达拐点。

最近几年，得益于GPU在深度学习的应用，让人工智能在第三次浪潮中发展得如火如荼。这一时期也诞生了像商汤科技、Face++、驭势科技、云从科技、出门问问等在内的多家优秀的中国创业公司。

实际上，姚颂的深鉴科技早在2年前已经初步成立，只不过深鉴当时的产品定位是在无人机。无人机全球的量级不过100万台，而当时的大疆已占据70～80%的市场，留给深鉴的机会并不是很大，当时深鉴科技的名声也不如今天这么大。

深鉴逐渐浮出水面得益于今年2月，在加州Monterey的一次FPGA芯片领域顶级会议上，深鉴科技联合创始人韩松等作者的论文《ESE: Efficient Speech Recognition Engine with Sparse LSTM onFPGA》获得了大会最佳论文奖。随后，深鉴科技被国内外媒体大面积曝光。

紧接着今年5月，深鉴科技完成数千万美元A轮融资，10月又迎来了约4000千万美元A+轮融资，由蚂蚁金服与三星风投领投，招商局与华创资本跟投。

从做无人机时的冷清，到如今成为资本的宠儿，其实姚颂和团队在深鉴科技发展的第一年作出了众多牺牲。“这些牺牲对做算法的人而言，感觉太不好。”

但这并不遗憾，如今深鉴的发展如姚颂所期，渐渐步入正轨…

一眼看到尽头的人生，不太适合我

姚颂说自己从来都不是“安分的人”。这一点从姚颂大学开始变的明显。

92年出生的姚颂，在2011年直接保送清华，曾经是物理竞赛生的他在大一的时候便早于其他同学率先进入实验室做研究了，读书期间更是担任了电子系学生科协主席、以及发表了多篇专业内有影响力的论文。

2015年毕业前夕，姚颂顺利拿到卡耐基梅隆大学（CMU）攻读博士学位的邀请，但被姚颂拒绝了，“要知道CMU的博士一般是6年，这6年的时间可能让我错失很多事情。”

姚颂身边不乏学霸师兄师姐，不同于姚颂的生涯路径，他们毕业后顺利进入海外大企业，延续原来的研究工作，工资丰厚，生活也相对比较闲适。

“但在这样的阶段，一眼就看到十年后的自己，基本能够预测未来的生活状况。一眼看到尽头的人生，不太适合我”。谈到这个话题，姚颂微微叹气，似乎连这想象的画面都让他觉得人生突然没有了光，生活变得灰暗了。

不过，大一就有进入实验室进行专业研究的机会，让姚颂对未来的方向有更多的想象空间。姚颂跟随导师汪玉在2012年便开始涉足人工智能、深度学习领域的研究，如今算来在人工智能领域已深耕5年之久。

也是在这里，让姚颂和现如今的联合创始人韩松、合伙人兼CTO单羿以及联合创始人汪玉之间培养了良好的默契。

四个合伙人对深度学习有不同的细分研究，像汪玉主要带领学生偏向研究硬件加速，韩松则擅长处理器芯片。无意外，最为活跃的姚颂除了做研究外，还担任起整个项目的PM。

而就在2015年7月，姚颂毕业之际，随着实验室算法做的越来越好，合作的项目也在不断增加的情况下，技术的商业落地情况却始终不能让姚颂满意，姚颂判断是时候成立一家公司来解决这个问题了。

所以，姚颂毕业即创业了，2016年初深鉴科技正式成立，成员8人。

近50次求融资失败、一次转型后的重生

早在深鉴科技天使轮之前，阿尔法狗还没有引起人们对人工智能的关注，姚颂团队专注技术研发，做出的成果更不知道以怎样的方式让社会上的人知道。姚颂坦诚，漫长的大半年内，深鉴科技在外界并没有太多的名声。导致那段时间，深鉴的融资及其不顺利。

而2016年4月，姚颂先后约见了金沙江创投和高榕资本两家投资机构。出乎意料的是，一周内便拿到了这两家的天使轮融资。

彼时的金沙江创投已经在人工智能领域盘旋多时，合伙人予彤认为，人工智能初期，解决算法能力问题，建立通用的基础设施非常重要。

当时予彤也在看国外的项目，由于同样出身于清华大学电子系，予彤认识深鉴科技的汪玉以及韩松，金沙江创投比其它一线基金有更多的机会和维度去深度感知深鉴科技的基础技术、企业氛围等。“中国有做这件事的团队，所以我们直接投了。”

当拿到这笔融资时，姚颂激动的心情无法言喻。 “要知道这之前我们已经历了四五十次的融资失败，”姚颂感慨。

后来姚颂总结，很难拿到融资可能存在三方面原因：

1、创业团队直接来自学术研究人员，投资人不太相信团队商业化能力；

2、整个团队过于年轻，没有在业界证明过自己；

3、阿尔法狗之后，投资人比较喜欢做算法的公司，像我们较为偏向硬件的方案提供商不太容易受到投资人青睐。

拿到融资后，姚颂安静下来，开始带领团队朝着既定的计划往前走。

当初深鉴科技成立时就定下了公司发展的两条线路：技术线、产品线。

一条是以芯片为主的纯技术路线；一条是基于技术的产品路线。“单纯只钻技术，不顾产品化，只会被市场淘汰，”姚颂强调。

起初，产品上深鉴尝试选择做无人机和智能机器人领域的解决方案提供商，但当时大疆已经在全球无人机市场占据70%～80%的市场份额。对于新创业者而言市场及其有限。

“除非你能超过大疆。”

当时姚颂的另一个判断是大疆汪滔为控制成本，未来肯定会自己做芯片，“但对整个无人机市场而言，还不足以去专门为其开发芯片。”这让深鉴科技在行业定向上处于比较尴尬的地位。

这段时间的姚颂又开始坐立不安了，公司在未来发展方向上的不确定性，让其格外焦虑。

寻求业务转型是那段时间姚颂思考最多的一件事，安防、自动驾驶、医疗设备、家居物联网等，姚颂都曾考虑过，到了2017年初，经过一系列的调研和比对，姚颂选择了转型安防。

新业务敲定后，姚颂又要面临另一个考验：说服核心同事把精力转移到新业务上。“这对做技术的人而言，并不是太让人舒服的事情，因为当时刚把无人机那套方案做好，突然又要做安防。”

“还好，大家都留下来了。”

从那以后，深鉴科技基于此前的基础路线，着手开发压缩、编译、加速三位一体的自动化流程，试图实现算法、软件、硬件协同优化，为开发者打造高效的深度学习DPU平台。

庆幸的是，如今看来那次业务转型是深鉴科技发展过程中及其重要的一步棋。这是日后深鉴科技大方向正确的前提下，底层技术取得的成就开始被外界关注，这也为接下来深鉴科技又连续拿下两轮融资奠定了基础。

直奔商业落地，静待收获期

当拿到天使轮融资后，姚颂小心翼翼地盘算着这笔钱未来两年内的规划，他生怕走错一步。因为当时的市场环境远不如今天阿尔法狗之后的火爆，对于公司而言仍处于前途未卜的阶段。

而到阿尔法狗事件之后，整个人工智能市场变得明朗起来，发展速度也远比之前快了很多倍。这给了团队很大的鼓励。

2016年深鉴科技在学术上取得重要成果，团队一系列研究工作发表于ICLR2016,FPGA2016,ISCA2016,NIPS2016Workshop等顶级会议上，并与DeepMind共同获得ICLR2016最佳论文、NIPS2016 Workshop on EMDNN最佳论文提名。

姚颂带着团队花费了很大力气适应大热的市场，不仅仅止于算法层面的研究，同样关注技术在硬件层面的应用。这也直接让深鉴科技区分于大多数的人工智能创业公司。

很快，深鉴的产品和高通、英伟达、英特尔等巨头一起被选入芯片行业重要工业界会议Hot Chips 2016进行宣讲。

到2017年2月，深鉴科技的ESE语音识别引擎论文又在FPGA 2017摘得唯一的最佳论文ESE: Efficient SpeechRecognition Engine with Sparse LSTM on FPGA。

该项研究主要聚焦于使用LSTM（长短期记忆网络）进行语音识别的场景，结合深度压缩以及专用处理构架，让经过压缩的网络在FPGA能够实现超越Pascal Titan X GPU一个数量级的能效比。这里所描述的ESE语音识别引擎也是深鉴科技RNN（循环神经网络）处理器产品的原型。

深鉴科技在技术和产品层面的同时推进，很快让其迎来接下来的两轮融资，2017年5月数千万A轮融和2017年10月A+轮约4000万美元融资。

其中A+轮资方之一华创资本的投资人公元对姚颂印象深刻，“他表现出来的为人处事的成熟、对商业思考的成熟以及对适应事物的反应速度，都远超同龄人。”金沙江创投的予彤也给了同样的评价。

随后公元在近1个月的尽调过程中观察了刚毕业2年的姚颂。他与很多业界老一辈教授之间的思想碰撞和见识，出乎公元意料。“与前辈亦师亦友，对技术的前瞻性认知格局大。”“尤其对商业落地有很多不一样的想法。”

目前深鉴科技已有六款产品：深度学习开发SDK DNNDK（Deep Neural Network Development Kit）；人脸检测识别模组（前端）；人脸分析解决方案（后端）；视频结构化解决方案（人车交通分析）；深鉴ARISTOTLE架构平台；语音识别加速方案。这给了公元一颗定心丸，很快公元决定跟投了深鉴科技的A+轮融资。

而姚颂本人非常看好DNNDK的上线，它对标了英伟达的TensorRT。众所周知英伟达的GPU是个性能强大的火箭，但要在深度学习中得到应用，必须有像TensorRT这样的助推器才行。

DNNDK提供了一套完整全流程软件工具链，涵盖了神经网络推理（Inference）阶段从模型压缩、异构编程、编译到部署运行的全流程支持。降低了深度学习算法工程师和软件开发工程师DPU平台深度学习应用开发的门槛和部署难度，缩短算法部署到硬件的周期，加快了AI产品研发过程。

姚颂称，这对小公司而言非常实用，他举例称，“借助DNNDK提供的轻量级C/C++APIs，开发一个ResNet50图像分类应用，大概只需要两百行左右的代码量，其中与DPU编程相关的代码只有五十行左右。”

通过DNNDK，姚颂有更大的野心：建立人工智能的软件生态环境。他希望通过这样的平台聚集更多的开发者，“活跃的社区才有更本质的发展空间。”

硬件芯片方面，深鉴科技自主研发了“听涛”和“观海”，将于2018年面世。

如今芯片行业竞争异常激烈，不仅有英伟达、英特尔、高通、谷歌等巨头环伺，也有来自创业公司寒武纪这样同行的崛起。

太多的热钱追逐有限的机会，让姚颂又多了丝焦虑，“人工智能市场太火，让人惶恐，如何把未知的事情做好，让产品尽快商业化落地，是我们核心要做的事。”

公元称，预计明年英伟达、英特尔等做底层芯片的厂商可能会陆续推出一些产品，对于深鉴科技而言，“加速快跑，在巨头推出落地产品之前，把自己的产品落地并实现商业化。”

而目前，深鉴已与三星在存储方面达成合作，为AI芯片打造以深度学习处理器为核心的智能化解决方案和高效的整体系统，加速深鉴迈进商业化阶段。在金融领域，深鉴与蚂蚁金服将共同开拓更多的应用场景。