AI晶元浮出新玩家OURS，來者何人？新晉圖靈獎得主華人弟子譚章熹

李根 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

激光雷達和AI晶元領域要更熱鬧了。

矽谷公司OURS，已經啟動「回國」議程，準備持低功耗計算AI晶元開拓國內市場，這也是其低調創業一年後，首次浮出水面。

來者並不簡單。

OURS

OURS，簡寫自Optical Universal RISC Systems，是一家2017年2月創建於矽谷聖克拉拉的「硅光」公司，主打的核心技術產品為低功耗端計算 (Edge Computing) AI晶元。

方案包含幾項國際最前沿技術：基於硅光相控陣的全固態激光雷達、基於RISC-V指令集架構的物聯網處理器和神經網路加速系統級晶元。

這其中，涉及硅光工藝、激光雷達、處理器架構、神經網路、軟體系統等領域的世界級難題。

而OURS目前擁有從3D感測器（全固態LiDAR-on-a-chip），domain-specific AI晶元到軟體的全棧解決方案。OURS的AI處理器為全自主設計的基於開放的RISC-V指令架構。

應用領域涉及工業/商業、機器人、汽車自動駕駛、安防等，希望解決3D機器視覺和多感測器融合的問題，讓機器更加智能地以3D方式感知世界。

值得八一八的是背後創始團隊。

新晉圖靈獎得主門徒

「RISC-V」，一個晶元領域無人不知的指令架構，也出現在新晉圖靈獎得主David Patterson的履歷中，該技術開創者正是在UC伯克利任教40年的David Patterson。

David Patterson教授

有意思的是，OURS公司的創始人及CEO譚章熹，正是David Patterson為數不多的華人門徒。

雖然現在已經名滿天下、譽滿江湖，但David Patterson在伯克利著實經歷過一段「冷門」時光。在過去20年乃至40年中，矽谷顯學是軟體和互聯網，晶元架構方面的研究者並不多。

據說在伯克利，機器學習宗師Michael I. Jordan的課程講座總是人山人海，但另一位晶元架構大拿David Patterson，選課者20以內，中間還會有退學者。所以David Patterson雖然名聲在外，但學成出師者並不多。

目前華人範圍內，受David Patterson直接指導的博士生有兩位，一位是OURS的創始人譚章熹，另一位則是當前任教於清華大學交叉信息研究院的徐葳教授。

（徐葳教授的現任「老闆」是姚期智院士，也是唯一的圖靈獎華人得主^_^）

譚章熹博士畢業後，加入矽谷公司Pure Storage（NYSE：PSTG），成為該公司第一個晶元設計工程師。後來領導開發了產品Pure FlashBlade，並在2017年榮獲AI硬體領域的AIconics最佳創新獎，目前Tesla, 賓士F1賽車隊、 Riot Games等都在使用它。

同時，譚章熹在快閃記憶體和硬體加速器領域還擁有20多份專利，也是一款開源SPARC CPU（RAMP Gold）的發明人。

譚章熹

履歷足夠閃耀，但有過如此從0到1開發經歷後，譚章熹在2017年2月決定創業，以迎接更大的挑戰——或用伯克利的「范兒」來說，做點什麼改變世界。

於是譚章熹找到清華和伯克利的師弟林森，後者是加州大學伯克利分校電子工程博士，硅光和混合信號設計專業高材生。在伯克利期間研發了世界上第一個直接用光互聯的微處理器晶元。

2005年教育部提名國家科學技術獎項目（清華譚章熹）

兩位清華-伯克利校友集結後，決定圍繞硅光、FMCW LiDAR和低功耗的AI處理器進行突破，核心是讓機器能夠智能地以3D的方式感知世界。

當然，「OURS」（Optical Universal RISC Systems）也能集中反映他們的目標，其中的小插曲是公司名定名來自David Patterson，老教授對4字母名的公司頗有信心，而且迷信「R」能帶來好運——他的成功產品和公司，也都是這樣。

最新進展

2017年2月正式創立後，OURS以十人左右的團隊規模，完成了多方面進展，涉及技術、產品和融資：

技術方面，2017年5月完成8項LiDAR專利申請。

產品方面，樣機已經研製成功，並多次成功流片，涵蓋了兩大成果：1）OPA測試晶元成功流片；2）第一代FMCW LiDAR和低功耗的AI處理器原型FPGA驗證，即將流片。

產品完成流片同時，OURS也獲得了包括中國客戶在內的實地測試。

雖然未透露具體客戶，但有據可查的是，譚章熹曾與David Patterson教授到訪過長虹集團旗下公司。

David Patterson和譚章熹（右一和右二）

最後，資本方面，OURS在2017年6月完成了A輪次融資，股東名錄中涵蓋了創新工場、北極光創投和元禾控股。

OURS的市場目標是首先面向物聯網、機器人和無人機等領域打造感知解決方案。再主要針對汽車自動駕駛等市場。

如果他們的FMCW LiDAR和低功耗的AI處理器一切順利，未來有可能將基於激光雷達的汽車自動駕駛現有感知方案成本，從數萬美元降低至數百美元，幅度接近99%。

不過現在，OURS最直接的任務是拿著初代產品回國，完成與更多客戶的聯合測試，實現更多場景更大規模的驗證。

總之，激光雷達和AI晶元賽道，又多了一個變數。

作者系網易新聞·網易號「各有態度」簽約作者

—完—

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