集微网 · 2020年05月06日

【芯人物】鲁勇:不受固有思维约束,剥开表象,探索未知境界

【本期人物】鲁勇,清华大学物理系学士,电子系硕士、博士,具有20年芯片行业经验。曾在硅谷数模、Marvell等公司工作,是Marvell中国区研发负责人,曾同时管理中美两地研发工作,在通信、存储、消费类芯片等方面有丰富产品设计和管理经验。鲁勇曾主导过多款亿元级芯片研发,其中HDMI芯片占中国电视80%市场份额、硬盘芯片在全球市场占有率超过70%,年销售额超过15亿美元。2017年创办北京探境科技有限公司,已成功流片三款AI芯片。

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图示:北京探境科技有限公司创始人兼CEO鲁勇

2012年的夏天深夜,Marvell上海研发中心依旧灯火通明,鲁勇刚刚结束了一通漫长的越洋电话会议,正准备喝杯茶整理一下思绪。突然一个研发同事冲了过来,兴奋地告诉他两个字:“成了!” 鲁勇立马拨通越洋电话:“我们的芯片流片成功了。”回望当年研发闯关那一个个电光火石的瞬间,虽然离开Marvell已有经年,鲁勇仍然按捺不住的激动。

自清华微电子所算起,鲁勇已在芯片行业浸润了20年。岁月荏苒,鲁勇不仅成为拥有开发两款世界级应用芯片的专家,也因为从零开始组建并管理Marvell中国研发中心团队10年之久,累积了带团队、做管理、拼市场的实战经验,成就了他后来创立北京探境科技有限公司的信心和底气。

自2017年7月正式组建探境团队以来,仅两年多时间,探境已成功流片三款芯片,并实现一款芯片的量产,陆续获得了天使轮、A轮、A+轮等多轮融资。这份亮眼的成绩单,是鲁勇积蓄了20年能量的一次集中爆发

较劲的“三清”博士

这不得不溯源鲁勇与芯片的结缘史。

看看鲁勇的学业变迁经历:在清华大学本科读的是物理,硕士攻的虽是微电子,但专业却是EDA,自认为与芯片设计还有距离,于是到了博士阶段,鲁勇又跟自己“较劲”,主动换了芯片设计方向专业。

“最开始选择物理是因为高中老师让我对物理产生了浓厚的兴趣,五年大学时光,物理也赋予了我一种剥开表象、从事物的本质出发思考问题的思维方式。但是我还是想去创造一些更具象的、日常生活中看得到摸得着的产品,所以我转到了电子系。在研究生接触到EDA之后,更希望深入到产业链的更中心的位置,因而在读博士时转到了芯片设计专业,因为芯片是能够在众多领域都会被用得到的。”鲁勇解读了连换专业的初衷。

如果说半导体设备是物理的世界,那么EDA则是芯片之母,是IC设计最上游的基石,而选择从芯片设计源头向下扎根,这些“转换”让鲁勇构建了芯片底层思考的体系。

“很多人大概率会选择一个方向做到头,这样会有很深的积累,但接触面会比较单一,而我10年换了3个方向,这使得我不再畏惧一些没接触过的新事物,并培养了一种通感,很多东西表面看着很复杂,但其实内在的逻辑和方法论是共通的。正如治大国如烹小鲜。”

彼时,顶着清华大学本硕博“三清”的光环,鲁勇毕业后的选择不是耳熟能详的大公司,而是来到初创公司——硅谷数模,硅谷数模是2002年一位清华学长在硅谷创立的Fabless公司,也是美国芯片行业中最早愿意在中国建立研发团队的公司之一。

当时,硅谷数模的主营业务是高性能数模混合多媒体芯片,鲁勇负责专攻数模混合产品线,这在当时既要具备模拟知识也要有数字经验,但鲁勇很享受这种挑战,而机会总是垂青于有准备的人。

彼时电视机行业的高清需求正当红,通过机顶盒、数码摄像机的HDMI接口芯片连接到高清电视的需求走高,以使得画质更清晰,转换效果和动态效果更好。而当时正处于从模拟视频信号到数字信号过渡的阶段,需要在设计中克服诸多挑战。然而鲁勇所在的团队却跳过了新开发的芯片需要来回Debug的“陷阱”,一战全胜,彻底实现了“通关”,流片之时在全球也称得上是第二款HDMI芯片

这一“开门红”为公司带来了巨大的收入,甚至可以说是其成立之后真正实现批量化收入的“起点”。在这一过程中,鲁勇的初心愈发清晰:“我喜欢这种被看得见摸得着的产品,能为大多数人创造价值。”

这次研发也让鲁勇有了新的体悟:“不要迷信权威,不必受现有的思维所约束,而是要找到问题的本质,一箭穿心。”

此后,鲁勇又接连负责开发了后继的HDMI迭代芯片以及DisplayPort视频显示等芯片,对数模混合芯片的开发与设计亦有了更深的造诣。在硅谷数模历练5年之后,鲁勇的冒险精神再次涌动,而下一站的选择堪称“美满”。

“美满”的历练

一个偶然的机会,鲁勇与当时全球十大设计芯片厂商之一的Marvell(中文名为美满)有所接触。Marvell可谓是业界响当当的华人之光,曾创造了半导体行业历史上最高的股价。得知Marvell有意在中国建立研发中心,正在寻找负责人后,鲁勇当仁不让地挑起了这副重担

一个研发中心的设立,不只需要有过硬的技术功底,还必须具备统筹全局的管理能力。鲁勇至今记忆犹新,自己如何从零开始招聘人才,组建团队;又如何和兄弟们一起进行市场调研,定义适合中国市场需求的芯片规格。除此之外,研发中心的工作还涉及到与美国团队协作开发、开拓客户、技术支持等各类工作。鲁勇以特有的谨慎与缜密来有条不紊地一步步向前推进着,使得Marvell中国研发中心渐次成形并壮大起来

当时,虽然许多国际知名IC设计公司在中国设立了研究中心,但多数只会做一些FAE或非核心的研发工作,但Marvell则将许多根植于本土化的芯片研发项目放在了上海。这意味着新的机会,也意味着新的锤炼。

鲁勇提及,Marvell在技术上比较领先,最初接触的是用DSP算法开发数模混合IC,用数字信号处理的方法来解决模拟电路的问题,非常具有开创性和突破性,因而需要从芯片底层的体系思维开始构建,而不仅是关注产品的工程师思维。

“通过DSP方法来构建算法,映射到电路设计中,解决信号处理的问题,这也相应地培养很多能力,即如何解决算法以及与硬件设计结合的问题。”鲁勇进一步指出,这与其后来创立AI公司打下了伏笔,因其如何将算法在芯片上实现有异曲同工之处。

在Marvell中国研发中心的芯片研发中,鲁勇也经历了跃变,从一开始切入消费类IC试水成功之后,鲁勇承担了更大的责任和目标,将Marvell的看家本领即核心的存储控制芯片本地化。不知在经过多少个不眠之夜之后,最终这个获得全球市占率超过七成、销售额超15亿美元的产品系列也贴上了中国团队的标签

这让鲁勇更加满怀激情,无处不在的硬盘让他体会到为业界创造美好价值的荣光。

而在Marvell推进管理的过程中,鲁勇亦逐渐培养了一种更全面、更系统的思维能力。鲁勇回忆说,时任CTO是一个印尼华人,在他的身体力行中,学到了不仅要从单一产品来分析和看待事物,还要站到更高的高度和格局来看,比如技术演进、行业发展、全球视野,以更宏大的视角来解读和剖析

十年转眼即过,在职业生涯中的“之”字形发展路线,使鲁勇在通信、存储、消费类芯片等方面积累了丰富的产品设计和管理经验,同时在战略合作、商业拓展、跨文化技术团队管理等方面也拥有丰富的成功经验,从一个单纯的芯片专家蜕变成了技术+管理的双重人才

而时代的浪潮也在翻篇,在AI风起云涌的时代召唤之下,他感受到了AI扑面而来的气息。

锚定AI芯片

在Marvell做研发的过程中,鲁勇也时常问自己:国内的产品、技术与世界上最一流的企业差距有多大?中国的芯片有可能追上或者超过他们吗?

是的,有可能。这个被鲁勇长久地搁置在他心里的问题,终于有了答案,更有了行动

之前虽然做过存储控制芯片、无线芯片等等,但鲁勇认为已太过红海,虽然也看到了其他一些好的“芯片”苗子,但更多的是出自学术界。而AI芯片领域则不同,国内外也基本保持同步。

“目前的AI不仅在云端性能受限,在更广大的应用场景终端方面,不管是终端体验、还是智能设备品类的扩充都受限于芯片,从而不能完美地展现AI的能力。所谓AI的‘广谱赋能’能力,只有依托端侧芯片才能进一步落地,成为人们日常生活中触手可及的东西。”深思熟虑之后,鲁勇选择了端侧AI芯片赛道。

2017年鲁勇正式创立了探境科技。这一名字来自其英文名“Intengine”,取意“Intelligence’s Engine”,有“探索未来、探索未知境界”之意。鲁勇希望探境成为智能时代的发动机,推动AI普及落地。

而自“AI”被冠以国家发展战略的崇高定义后,老将新贵无不积极布局投身AI产业。在众多势力纷至沓来之际,如何在这一赛道上筑就自己的差异化竞争力,亦关乎初创企业的生存和发展之战

自研AI芯片架构,还是买IP攒一颗SoC芯片?鲁勇的回答是:“当然要自己做。”他的逻辑是自研架构是AI芯片企业的核心竞争力,是技术的护城河。芯片的核心技术不在自己手中,算法应用上必然受制于人,这块硬骨头啃不下来,一切都是无根之木、空中楼阁

目前AI工作多是数据密集型,需要大量的存储和各层次存储器间的数据搬移,而运算单元与内存之间的性能差距越来越大,内存子系统成为芯片整体处理能力提高的障碍,即“存储墙”问题成为AI芯片性能的最大瓶颈。“做研发要看本质,AI芯片设计难点的本质是如何高效的将数据提供给计算单元,因此瓶颈在数据供给方面。”鲁勇找到了存储墙难题的症结所在。

为此,鲁勇带团队开发了特有的SFA(存储优先)架构,以存储驱动计算,实现存储、计算、调度一体化,解决了与数据和存储相关的带宽、功耗瓶颈问题,还通过优化数据路径降低数据访问次数,实现了高能效比和强通用性。其功耗算力达800IPS/W,资源利用率高达80%,其SFA以超高的PPA,睥睨其他的AI芯片架构。

而就像福特T型车之于美国汽车行业、IBM公司的IBM-PC之于全球计算机领域,从性能到落地,必须跨越价格这道门槛。鲁勇深知,AI芯片产品想要大范围的普及,需要不断降低成本,使之更便宜、更好用。SFA架构自产品定义开始,就是工业级应用的产品,因其无需昂贵的HBM总线及大容量片上存储,仅依靠标准工艺单元设计也能获得超低功耗超高性能的AI计算,成为其可大规模量产及极高性价比的保证。

目前AI芯片企业或基于硬件,或缘于算法,而鲁勇选择的是兼收并蓄。

算法和芯片是AI芯片的两条腿,缺一不可,自主研发是达到算法与算力的最佳匹配的不二路径。”在进了深入的市场调研后,鲁勇决定首先进军语音领域,再选择性进入图像领域,这是因为语音所面对的消费类产品的落地速度更快,能尽快地实现自我造血。

探境基于Multi-task的端到端深度学习算法打通了语音“输入-降噪-识别-输出”的全部链条,精度更高,鲁棒性强。鲁勇提及:“比如探境的高计算强度神经网络(HONN),参考计算机视觉里面的最新进展,模型复杂度高于业内普遍的深度神经网络(DNN)近4倍,能大幅度提高计算强度能够提高模型的算力需求,而所需存储更低、识别率更准确。在公开语音识别模型测试中,识别准确率高达99%。”

通过芯片+算法的“双轮驱动”,探境锻造了自己的差异化竞争力。

创业攻坚战

伴随着AI芯片竞争进入下半场,落地之战已全面打响。

继2019年年中语音芯片音旋风611量产后,探境一举收获了包括美的、海尔在内的50多个合作伙伴,其工程能力和客户能力得到了充分验证,可谓初战告捷。

在落地过程中,鲁勇的感悟是要找到自己的瞄定点,定位自己在产业坐标轴中作为一个点的价值,这个价值不仅仅是企业本身的规模决定的,还要看其在整个坐标轴中的位置

而全球蔓延的疫情“龙卷风”让AI芯片更有用武之地,对探境亦带来了新的商机。“自春节期间疫情加剧,探境就紧急启动了语音电梯的研发方案,这个方案一经推出,咨询的电话非常多。以前也有构想在电梯中添加语音控制功能,但这一功能一直不温不火,而疫情让这一市场成为语音芯片新的助推器。” 据鲁勇介绍,探境的语音电梯项目已经实现了在北京、上海、深圳、石家庄等多地的安装。

可见,AI芯片研发不能只是单纯地考虑PPA,更重要的是要找到社会情况、消费者需求、技术成熟度三者之间的重合点。而找到真实的客户最好的方法是“体验—迭代”法,面对最真实的问题,提供最踏实的解决方案,这样的方向才是最合适的方向

鲁勇举例说,他们所研发的语音智能灯具方案可提供全屋智联的分布式入口的Turn-Key方案,这是指用户可以通过房间里任意的一个灯具控制其他灯具。“比如说你在卧室,突然想起来厨房的灯没关,不必走出卧室,只要对着卧室灯说一句关闭厨房灯,就可以实现了。”值得一提的是,他们的灯具智联方案完全依靠芯片本身实现,并不需要借助手机APP、遥控器这类辅助手段。

未来,鲁勇的打算是提供一个分布式的智能家居控制平台,未来能够通过任意一个智能家电实现全屋智联,即每个智能终端可以自主分析语音或图像信息得到处理结果,所有的智能终端通过局域网共享处理数据,并通过共享算力进一步进行更高层次的AI计算,最终构建矩阵式智能家居入口,通过分布式资源更便捷地控制全屋智能电器。

在逆全球化+疫情阴影的大形势下,每个企业的考验都在升级。“基于探境目前的规模和能力,仍需脚踏实地,根据AI落地的这些场景,仍然会一块骨头一块啃,以落地产生营收为正循环,逐渐从消费类升级到工业、汽车等应用场景。” 鲁勇对探境的未来发展路径已然定好务实的基调。

(校对/范蓉)

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