30余年顶级实验室积累，AI时代的厚积薄发，牛博真牛！
采访、撰文：花姐；编辑：大头
微信公众号：芯世相（xinpianlaosiji）
同为张江高科895营的项目，时常听到鲲云科技（物联网人工智能芯片及解决方案）牛昕宇博士的名字，大家都称呼他“牛博”，很多朋友对他称赞有加。
刚好去年底牛博的鲲云科技获得了星瀚资本领投，深圳云创、珠海拓金跟投的Pre-A轮融资。趁着来深圳出差，找牛博约（ceng）了顿饭
“牛博”是谁？
牛昕宇博士
见面前，听了，读了很多关于牛博的故事，见到真人：很Nice，低调谦逊，用“质朴”这个词儿，大概很合适。
作为学渣，要防秒杀
作为媒体，喜欢八卦
烫完一盘牛肉，话题回到了2015年底：
当时，牛博还是英国帝国理工学院的博士后研究员，去新西兰参加一个学术会议的途中，在上海停留了几天。被朋友拉去参加研讨会，做了个关于“人工智能芯片应用的新技术突破研究”的分享后，在场的某位观众立马找到他
飞机上，牛博的心潮澎湃了起来：原本他的人生是斯坦福大学担任访问学者，然后回来继续在帝国理工任教职。
但这些年，他也一直希望将技术落地，他认为物联网很很可能成为下一代计算平台，2025年全球754.4亿物联网节点，单节点物联网AI方案3-100美金，按照平均20美金计算，物联网AI市场规模将达1.5万亿美金。
未来出于时效性、经济性、安全性等因素的考量，对本地化计算的需求也会进一步提升，通过本地的人工智能芯片，可以有效解决这一难题，而后者正是他一直研究的方向。
是继续走学术路线？还是转身回国创业？这个决定并不难做，关键问题在于如果创业，自己与恩师之前的安排与布局将被全盘打乱，老师否会支持？
鲲云科技诞生
落地后，在皇后镇的学术会议上，他决定第一时间向自己的恩师：帝国理工教授，英国皇家工程院陆永青院士实话实说。
这里插播一下牛博与陆院士的渊源：在介绍陆院士之前，可能要麻烦先把椅子扶好
陆院士和牛昕宇博士合影
陆永青（Wayne Luk）英国皇家工程院院士、IEEE、BCS会士、帝国理工教授、斯坦福客座教授、中英人工智能联合实验室主任、ACM-TRETS创刊主编，有450篇学术期刊及会议论文, 国际专利2项, 学术著作3册，学术造诣颇深。
90年代初期，陆院士便是将FPGA硬件加速应用在金融领域的全球第一人，他创办的基于面向服务器定制计算技术的Maxeler更是在2007年获得了JP摩根2000万美元的投资。
而2010年时的牛博，刚从复旦大学电子工程系本科毕业，毕设正好是用FPGA进行的“RFID芯片数字电路设计”，在研究了全球诸多学术大咖后，选择了方向十分契合的陆院士作为导师。入学后不久便加入了陆院士的人工智能实验室，并于2012年1月开始帮助陆院士管理实验室。
介绍完陆院士，咱们继续回到2015年底的新西兰皇后镇：
在得知牛昕宇拿到了投资协议，思考回国创业的消息后，陆院士愣了片刻，随即欣慰地说道：在得知牛昕宇拿到了投资协议，思考回国创业的消息后，陆院士愣了片刻，随即欣慰地说道：Thanks for telling me！这是一个很好的机会，你不要有什么顾虑，勇敢去做，我会全力支持。
就这样，鲲云科技（Corerain Technologies）诞生了：
牛昕宇担任CEO,陆永青院士担任CSO，还邀请了同为陆院士弟子，牛昕宇的大师兄蔡权雄加入，担任技术负责人。在校期间，蔡权雄曾带领帝国理工与摩根大通合作，当时正在Imagination Sweden（全球最大移动GPU公司）担任硬件部门总负责人。前IH-London亚太区总监肖梦秋加入，担任COO。并在伦敦组建了研究团队。
星空和雨人
依靠实验室30余年的经验与资源积累，牛博2016年1月回国后，带领鲲云科技团队迅速开发出了“雨人人工智能系统”，并很快与中国航天集团、国产商用大飞机等客户开展了合作。同时，他们也以此为基础，提炼需求打造出另外一款标准化计算平台——星空。
前者主要基于历史数据及产品运用领域的准则对异常数据进行自动化检测，它每秒可对160G的时间序列数据进行实时分析。
后者基于深度学习算法，能够对复杂环境下的视觉信息分析理解。信用卡大小使其可嵌入视觉数据采集端，功耗为3W~5W，延迟不超过50ms。
比如，国产商用大飞机C919首飞时机身上装有4万多个测试传感器，包括图像、压力、震动、速度、温度等。受无线带宽限制，测试飞行中的数据不能实时传输到地面控制中心，一些设备异常因此很难及时发现，只有待飞行结束后才能提取到实验室分析。
而运用团队开发的星空平台后，4万多颗传感器的数据都可在飞行过程中进行实时分析，只有异常数据才会传输给飞行员和地面监测人员。这样不仅节约了后期数据分析的时间，也提高了飞行测试的安全性。
雨人平台应用范围更广，卫星遥感、安防、工业监控都可运用。比如高分辨率卫星每天都会拍摄大量的地球照片并传输到地面，传统情况下拍摄数据在卫星端不会进行任何处理，因此地面人员需要分析数据识别目标物，如岛屿、建筑等。研究人员最多只能分析5%的图像数据，而这其中90%又是无效的数据，如毫无波澜的海洋照片。
雨人平台可以训练识别岛屿、舰船等目标物，将其安放到卫星上后，平台在卫星端就能实时分析图像，只将有效画面传输至地面，这样可大幅度提升通信带宽有效利用率以及工作效率。
左上为星空平台，左下为雨人平台2代，右侧为雨人平台1代
在2016年6月推出第一代雨人平台后，时隔一年，第二代产品也面向市场。相比一代产品，二代雨人平台性能提升了2倍，可支持更多的深度学习算法。同时，为了更好地进行商业化，团队为垂直领域客户提供了从底层的板卡设计到顶层应用开发的全套解决方案。
好了，以上技术部分介绍是我从官方文章里面抄来
鲲云科技有什么不一样？
以下是本学渣自己的思考：
这两年的AI如火如荼，国内已经成立了好几家做AI本地化加速方案的公司，其中能提供AI芯片的公司也为数不少。同样是AI芯片，牛博的鲲云科技到底有什么不一样呢？
再穿越到2012~2015年，牛博帮陆院士打理帝国理工人工智能实验室的日子：
由于陆永青院士在定制计算领域近30年研究，及丰富的产品化经验。实验室经常与大型企业展开合作，比如JP摩根，花旗银行，雪弗龙石油企业的地质图像处理等等。
合作的过程中，发现各行各业都有本地化加速的需求。而他们实验室摸索出来的这套方案，在很多行业都可以复用，并且，在过去的这些年里，构建了完整的实验室工具链和机器学习组，这样，人工智能领域的硬件+开发平台的雏形便诞生了。
大家都喜欢提精益创业，喜欢说MVP(minimum viable product,最小化可行产品)，而鲲云科技的MVP，在帝国理工的人工智能实验室里，用了30年的时间打造完成了。正是这样的厚积薄发，才让鲲云科技从创办之初变可以迅速推出产品，并落地商业化，且在创办的第二年，2017年实现盈亏平衡。
当然，牛博的征途远不止于此，在我的认知里，牛博的鲲云科技和其他的AI企业，其实并不是一个物种，不能完全类比。鲲云科技想成为的是：AI时代的Intel+Windows的结合体。在提供底层硬件的同时，提供低门槛的人工智能应用开发平台，支持万物智能的实际应用落地。
具体来说，这套解决方案最底层基于FPGA的定制化板卡，采用嵌入式Linux操作系统，支持USB、Ethernet、VUSB、DMI等多种数据接口，可嵌入多种目标系统；
上层将训练后的深度学习算法处理模型，固化为硬件模块；
顶层为应用层，会根据不同的目标、数据宽度、并行网络层数、网络层内部数据存储架构等因素，自动调整深度学习网络架构。
鲲云科技已经落地的领域包括：航空，航天，智慧城市，工业监控，教育研发。
全球人工智能应用创新峰会
最后，不得不提地是鲲云科技令人咋舌的全球AI领域顶级权威大咖资源，由人工智能应用创新研究院主办，鲲云科技承办的2018年“全球人工智能应用创新峰会”即将于2018年4月18日在深圳举办，敬请关注【鲲云科技】公众号。
主讲嘉宾（已确认出席）
Prof. Wayne Luk
英国皇家工程院院士
IEEE fellow
BCS fellow
帝国理工教授
定制计算芯片领域国际权威
Prof. Steve Furber
英国皇家工程院院士
英国皇家科学院院士
IEEE fellow
曼彻斯特大学教授
ARM 技术创始人
欧盟脑计划计算负责人
与比尔盖茨一同当选英国计算机协会杰出会士
类脑芯片领域国际权威
Prof. Arvind
IEEE fellow
ACM fellow
美国科学院院士
MIT 人工智能实验室教授
Sandburst 芯片公司创始人
Bluespec 公司创始人
芯片验证领域国际权威
Prof. Kunle Olukotun
IEEE fellow
ACM fellow
斯坦福教授
Afara 芯片创始人
UltraSPARC T1 芯片架构师
多核计算芯片领域国际权威
杨广文教授
国家超级计算无锡中心主任世界超算第一名纪录连续四年保持者
ACM Gordon Bell 奖 2016, 2017
超级计算领域国际权威
敬请关注【鲲云科技】公众号