从学术成果到产品转化，创业仅一年点亮存算一体大算力芯片，后摩智能做对了什么？

　　前沿硬科技创业不是开科研机构，生存是第一要务，产品落地是王道。

　　事重要，人更重要。

　　这是后摩智能创始人兼CEO吴强创业一年多以来，最深刻的感悟之一。这家公司从2020年底开始创办，瞄准了AI技术广泛应用下，最核心的大算力芯片。

　　理论上，这是一个巨头搏杀的领域。以占据了AI芯片市场90%以上份额的GPU芯片为例，Jon Peddie Research（JPR）报告显示，仅英伟达一家在去年第四季度的出货量，就达到了整个市场的81%。而在GPU之外的ASIC和FPGA芯片领域中，英特尔、谷歌也是市场中的主要玩家。

　　如何在巨头竞争的市场中具有生存和竞争的实力？后摩智能团队从创立之初就在思考这个问题，答案指向了一条没有人涉足过的道路——存算一体架构。

　　和传统计算芯片架构相比，存算一体芯片通过整合计算单元和存储单元，优化了数据传输路径。这让新架构突破了现代计算机技术中，冯·诺伊曼架构的存储墙和能效墙的瓶颈，在提高芯片算力天花板、缩短系统响应时间的同时，也在能效比上带来了数量级的提升。

　　更关键的是，由于无需依赖先进制程工艺和封装技术，存算一体芯片的制造成本，能够降低到采用先进工艺制程芯片的大约三分之一。对于在全球地缘政治影响下的中国半导体行业，采用新架构无疑具有重要的战略意义。

　　吴强毕业于美国普林斯顿大学，早前是AMD GPGPU/OpenCL创始团队核心成员，曾任Facebook总部资深科学家，也曾在国内独角兽芯片公司担任过CTO。近20年硅谷及国内从业经验，使得他能够迅速组织起一支硕博占比70%以上，成员具有来自英伟达、德州仪器、AMD、英特尔、华为海思，地平线等知名芯片企业背景的豪华团队。

　　天时地利人和齐聚，后摩智能在天使轮便受到了红杉中国、经纬创投、联想创投等头部机构的支持。完成天使轮融资后仅数月，团队又收到了来自启明创投等机构的3亿元人民币Pre-A轮融资。今年初，后摩智能再次完成一轮数亿元人民币的融资。

　　唯一的问题在于，这是一个相对前沿的领域。在吴强组建起后摩智能团队前，大部分技术成果都还停留在学术领域。

　　从学术成果到产品转化需要不懈的努力和突破。创业邦从团队获悉，公司去年完成了首颗芯片流片，该芯片于近期已成功点亮并跑通主流智能驾驶算法，是业内将存算一体技术用于大算力芯片设计并成功点亮的首个案例。

　　生存对创业公司至关重要。这可以解释为何后摩智能团队能在短时间内，迅速将科研成果落地成为实际可用的产品。但科研和工程思维不同，在二者之间平衡，是吴强和创业伙伴们需要面对的主要挑战。

　　近日，创业邦专访吴强，探讨前沿硬科技创业过程中，对打造高效研发团队的心得体会。虽然话题离不开组织架构、团队文化，但吴强最深刻的感悟，还是开头的那一句。

　　以下为专访主要内容：

　　【小标题：想做对的产品，先把事做对】

　　创业邦：创业至今，除了产品上的里程碑，公司最重要的进展有哪些？

　　吴强：主要是团队建设，公司从0开始，组建了一支横跨学术界和工程界的团队，吸引了很多牛人加入公司。除此之外，团队成员的在文化上能够融合，这在组织能力建设方面是非常重要的。

　　创业邦：公司现在有多少人？刚开始时呢？

　　吴强：到今年4月份，已经发展到有100多人了。我们公司2020年年底注册，2021年初才开始真正运营，当时团队只有几个人。

　　创业邦：这么多人，主要都在哪些团队？

　　吴强：主要是研发团队。大算力芯片技术含量很高，具体的研发工作又分了几层，很复杂，需要比较强大的研发力量。

　　首先我们需要的是存储和存算相关的人才，这样的人才需求是很多用传统方式做AI芯片的公司所没有的。拥有一支比较豪华的存储和存算团队，算是我们公司的一个特色。

　　除此之外我们也需要AI芯片设计人才，培养AI芯片团队。国内AI芯片行业里，核心IP设计人才不是特别多，大部分国内芯片设计团队还是针对机器人领域，做集成化的SoC。但存算一体芯片是非传统架构的新技术，不能简单地集成，就要求我们拥有自主核心知识产权。

　　所以我们的前期团队，在核心技术、架构、电路等研发方面投入的人员最多。

　　创业邦：初创团队的成员背景是怎样的？

　　吴强：团队刚组建的时候，主要成员都是学术背景，因为需要很强的原创科研能力。同时做大芯片，也需要在人工智能、车规级芯片等方面有很强的工程能力。但最初的团队，还是以具有存算一体领域原创科研能力的人为主。

　　初创团队成员本身都是非常稀缺的人才。没有他们，后摩智能是不可能诞生的。毕竟我们是一家将新兴技术作为立命之本的芯片公司。但科研能力只代表了团队有创新的可能，公司还是需要逐渐变得更强。

　　大芯片是非常系统化的工程，需要团队不仅掌握AI技术、SoC集成、IP设计方面的能力，还要能够将这些能力转化成为软件、应用、算法等形式的解决方案。

　　在这之后，我们还需要形成可以落地的产品，自然也需要能够研判产品需求、定义产品、开拓市场的人才。

　　总而言之，只有一支立体的团队，才有可能将创新的技术优势，转化成具有产品优势的实用产品。

　　想要做出对的产品，首先要做正确的事情。所以我们团队在很早的时候，就吸纳了一批资深的产品专家，确保我们在能做对的产品前提下，能够正确地做事，通过技术手段把大算力存算一体芯片真正实现出来。

　　【小标题：公司是一支球队，每个位置都需要明星】

　　创业邦：能介绍下团队的组建过程吗？

　　吴强：我之前的职业生涯中，恰好和工业界、学术界都有交集。有了想法之后，我发现这种交集是稀缺资源。

　　因为想要把存算一体芯片做出来，不只是找到一个人就能解决的事情，而是要找一系列的人。比如有人做架构，有人做电路，有人做工艺……各个环节都要有人，才能做成。

　　在最核心的技术方面，我们找到了国内做存算技术最强的年轻一辈，和他们沟通，邀请他们进入团队。与此同时，我在半导体行业有20年的工作经历，自己也是做大算力芯片出身，有资源把工程团队组织起来。

　　创业邦：研发和工程是非常不同的两种工作思路，后摩是怎样协调两支团队工作的？

　　吴强：我自己就是拥有学术背景和工业背景的。科研、工程人员都有接触，也理解他们的想法，能起到桥梁的作用。

　　协调二者的工作，需要定一个基调。后摩智能就很明确：我们不是大学，不是科研机构，是一家公司，生存是第一要务。

　　但我们做的事情又和先进技术相关，是走在技术前沿的公司。这就要求我们一定要掌握最前沿的技术，甚至还要比同行领先半步。

　　这个基调从一开始就要和所有人同步，把大家的思想统一起来。在此之后，才会落实到具体的事情上来。

　　比如对于工程师，我们鼓励他们在工程领域之外，也能了解下最新的技术。用一些方法在团队内部形成这种氛围。

　　比如英伟达GTC大会结束后，我们就请一位同事来组织讨论英伟达的一些新技术和新产品，分析设计，这场讨论有50多个同事参加。

　　而对于科研团队，也要意识到研发需要能够转化成为产品，对公司有所贡献。因为有些创新适合在学校的环境里做。领先行业一步或者两步，特别前沿的技术，其实不适合创业公司。

　　所以从研发立项开始，我们就会关注产品落地的可能性。前沿技术的研发可以失败，但如果完全没有产品落地可能的话，那么对不起，这件事情可能不适合我们来做。

　　创业邦：研发还是产品导向的。

　　吴强：对。比如有的研发人员更愿意发表文章，而不是做一些实际性的研究，那这种人可能就不适合在公司里发展了。从公司角度出发，我们不希望只看到SCI文章，更希望这些文章能变成真正的产品。

　　从理论到产品的过程会耗费大量精力。学术研究不用考虑良品率、修复等等问题，但做产品必须要考虑到如何量产，怎么测试。

　　有产品意识，看到自己的成果真正地产品化后，会有成就感，这才是适合在公司发展的研发人员。在后摩，只要研究成果能够转化成为产品，我们是鼓励同事们去发表SCI文章，研究指标领先业内同行数代的技术的。

　　创业邦：会要求研发团队也深入参与到工程团队的工作中去吗？

　　吴超：这是必须的。而且在统一思想之后，科研团队和工程团队相处也不会有太多矛盾。

　　创业邦：如果有矛盾，团队怎么解决？

　　吴强：后摩智能的团队，分工和定位比较明确，总体来说还好。

　　我一直都把创业公司比喻成一个球队。一个好的球队，需要有好的前锋、好的中场、好的后卫，也需要好的守门员——每个位置都需要有明星式的人物。

　　公司团队里最核心团队，其实也是各个位置上的明星。CEO是这支球队的队长，是协商解决问题的召集人。虽然我有最终表决权，但一般情况下都会尊重大家的意见。

　　打个比方，假如中场出现了问题，那我们就以中场球星的意见为主，相信他的判断，尽可能实现他的观点。

　　当然这个过程中也会有争论，这时最核心的团队会详细讨论，然后大家一起投票表决。只不过在表决的过程里，相关负责人的权重会比较重一些。

　　创业邦：是不是有点像技术委员会，只不过表决机制和实际业务挂钩？

　　吴强：对的。某种意义上这是一个委员会，大家都有权利评论和参与，但具体情况不同，最后大家的表决权也不太一样。

　　创业邦：这需要很大的沟通量。

　　吴强：从我的层面来看，沟通最多的其实还是产品定义是什么。围绕产品定义的讨论和沟通很重要，因为它决定了公司的大方向。

　　这样的沟通，参与者往往有二三十号人，要花两天的时间来一起讨论。大家可以有争论，但最终还是要形成公司层面的决定。沟通过后，不管原来的观点是什么，大家都会往决定的方向努力，大方向不会再变。

　　当然这是从我的层面来组织的沟通。大方向定下来之后，更具体的讨论，就是局部的团队来讨论了。在细节上大家会有分歧，会有争论，但我觉得这些争论都是小范围内的事情，用小范围的委员会机制来决策就好了。

　　所以团队在沟通方面，其实没有花那么多时间，因为我们大部分人还是信任核心人员的。前锋怎么踢，我们相信前锋位置上的明星。

　　【小标题：机制只是方法，团队形成机制还要靠人】

　　创业邦：沟通机制是怎么形成的？

　　吴强：还是通过一个个项目，在实战中摸索出来的。

　　比如公司成立半年之后，我们就做了一次小的流片。之后还做过中型和大型的流片。

　　用小规模的战斗来磨合团队，我觉得这是最好的办法。因为在磨合的过程中会发现各种问题。这样的磨合也是团队扩大规模的过程中所需要的。

　　除了一起做事，每个项目完成后，无论大小我们都会总结复盘，在这个过程里，决策机制也就随着团队的成长沉淀下来了。

　　但机制只是方法层面的东西。团队能够摸索出来机制，还是有前提的：人很重要。

　　后摩智能创业的一年多的时间里，我花了很多经历在招聘上面。创业公司应该吸纳怎样的人加入，是非常重要的。特别是大家是不是有相同的价值观，是不是在理念上相符。这样团队才能顺利磨合。

　　创业邦：在招聘的时候，更看重对方的那些品质？

　　吴强：首先我希望对方是一个对技术有追求，正直纯正，更看重长期回报，能够做事的人。性格方面也会倾向于有闯劲、有团队精神的人。

　　在后摩团队，我们特别喜欢用“味道”这个词来形容大家是不是契合。这种“味道”也是团队慢慢总结出来的：气味相投的同事，往往也能在公司中发展得比较好。

　　创业邦：总结下来，有技术理想，而且乐于去实现这点很重要。

　　吴强：创业能够走下去，吸引什么样的人加入是关键。芯片行业现在比较火，有些浮躁，会有人因为追逐金钱和短期利益加入这个行业。这样的人自然也会因为钱和利益做出损害团队的事情。

　　相反，因为热爱先进技术，看好公司长期发展，对短期内的收益不是那么在意而加入后摩的人，反而会迅速成长，挑起大梁。

　　这也是我的创业心得：沟通机制、团队文化等等还是停留在“术”的层面上，而创业的关键，还是把志同道合的人汇集起来。

　　创业邦：招聘的时会花多长时间来考察对方？

　　吴强：如果按照上面的标准来找人，最起码会花其他人招聘的2-3倍时间。因为符合这样标准的候选者，在整体人群中差不多只有三分之一。所以在过去一两年里，我在寻找合适的团队成员上花了很多时间。

　　创业邦：现在团队已经有100多人了，还会在找人上用这么多时间吗？

　　吴强：对于公司里最核心的岗位，还是这样，因为这些同事是公司的骨架。除此之外的岗位，可能没有办法每一个都这么细致地考察了。而且100多人的规模，这样做也不太现实。关键还是公司的框架在。

　　创业邦：有没有遇到过一些挑战，验证过这种团队构建思路？

　　吴强：我们自己做的存算一体大算力芯片就是。在此之前业内没有过将它产品化的尝试，这本身就是对团队的挑战。

　　在这个过程里，要研发自己的IP，要尝试新的工程化手段，有很多事情我们是无从借鉴的。而且时间也很紧迫，工作强度和技术难度的挑战都很大。

　　团队核心的重要性在这里就体现出来了。我们所有的干部都是有担当的，遇到问题自己带头解决；而且团队也有互相补位的意识，很像球队，中层干部除了自己的事情之外，也会帮助完成一些其他工作。

　　这就又回到我为什么说人很重要的感受上了。我们做的事情是业内最领先的，不是跟在别人屁股后面，是没人做过的。后摩团队很可爱，也很可敬的一点就是对技术有追求，很在意自己有没有从挑战中收获成长。

　　【小标题：一旦做成，就有国际竞争力】

　　创业邦：后摩智能做存算一体大算力芯片，这件事的意义是什么？

　　吴强：此前，存算一体芯片更多被用在小算力领域，而我们是第一个将这种技术用到了智能驾驶等大算力场景中，并且在产品化和商业化方面都作出了探索和拓展。

　　从技术角度来讲，存算一体技术取得了突破，证明了这种架构是可以用在大算力上的，这在业内是件好事。而对国家而言，也需要自主研发的大算力芯片技术。

　　创业邦：这种技术的优势有哪些？

　　吴强：传统芯片架构是以逻辑单元为核心进行计算的。存算一体架构的设计围绕数据的存储和调取展开。以数据为核心的AI计算就非常适合采用这种架构。它能解决AI芯片计算的根本问题，例如存储、功耗等等。同时也是最接近商业化落地的技术方向。

　　创业邦：为什么之前很少有人考虑用存算一体架构来设计大算力芯片？

　　吴强：一方面最初的存算一体技术不适合大算力。当时相关领域采用的存储介质基于NOR Flash。这种介质不仅读写性能差，擦写次数也比较少。

　　因为这些问题，早期的存算一体芯片只能进行一些串联操作，没有办法把中间结果存储下来用于并行计算，只能用在小算力场景里。

　　2017年左右出现了新型的存储介质，有很强的读写能力，可擦写性能又非常好，能够利用中间结果做并行计算。这种新技术的出现，让存算一体架构有了进行大算力计算的可能。

　　此外，存算技术的人才储备多在学术界。但大算力芯片是非常复杂的工程。除了学术能力外，团队还要有很强的工程能力，考虑如何量产等问题。工程能力不足，也是这种技术没有应用到大算力领域中的原因之一。

　　创业邦：英伟达、AMD这些巨头已经在大算力领域占据主导地位了，为什么还要创业做这件事？

　　吴强：这和大环境有关。

　　芯片有很强的技术壁垒，创业公司从中抓住机遇很难。我之前在美国读书和工作了近20年时间，看到能够做这件事情的，都是英伟达、AMD这样的巨头。

　　因为地缘因素，中国芯片行业被“卡脖子”后，国家对大芯片的需求迫切，无论是政策，还是资本，都在鼓励大家在这个方向上努力。当时我们判断，这是一个适合布局的历史机遇，无论从国家战略，还是从商业价值上看，中国都有机会从中诞生芯片巨头。

　　然后是怎么做的问题。机会虽然存在，但还是要思考怎样做才能达到最大的成功率。我们当时的想法很清晰：既然很难正面挑战英伟达这种巨头，那就采用新的技术、新的手段来另辟蹊径。只有这样才有可能弯道超车。

　　创业邦：开始创业后，第一个大的战略目标是什么？

　　吴强：把产品方向定义下来。虽然技术大方向有：做存算一体，做大算力，做AI芯片。但在这个大方向下，我们具体要做的事情是什么？还是要细化下来。

　　细化工作其实就是研判产品的应用场景。即便是AI芯片，应用场景也有很多：安防、AIoT、智能驾驶……创业公司总要聚焦，选择场景切入。

　　我们最后选择是“先边后云”：先从边缘计算入手，再做云端AI算力。落地到智能驾驶、泛机器人的细分赛道上去。

　　创业邦：能详细介绍下思考的过程吗？

　　吴强：主要是三个方面的思考：首先是看市场空间是否足够大，其次看巨头在这个领域里的壁垒深不深，最后看存算一体芯片的优势能否发挥出来。

　　比如市场空间，AIoT的市场空间也很大，但它碎片化程度高，单独到某一个细分方向上空间就很小了。安防也是这样：两家公司就占了80%、90%的市场份额。

　　智能驾驶、云端的市场规模都很大。为什么要“先边后云”？是因为巨头在云端的壁垒太深厚了。英伟达从2006年开始就在云端耕耘，到现在接近20年，很难突破。但在车端计算方面，他们是从2018年才开始进入，目前的投入远不如云端大。

　　而且存算一体芯片在能满足大算力计算要求的同时，又有很高的性能功耗比——在通过电池供能的场景里这是更明显的优势。所以基于这三个原则，我们选择了在智能驾驶、泛机器人的赛道上发展。

　　创业邦：寻找早期投资的过程顺利吗？

　　吴强：还是比较顺利的。很多投资人对我们做的事情，我们的思路是认可的。早期投资更多关注潜在发展空间有多大，而大算力芯片本身就是一个天花板很高，空间很大的事情。

　　大家也认可我们另辟蹊径的思路。用传统技术来做国产替代是值得支持的，但不应该所有人都是这条路径，还是要寻求一些新的东西。当然我们的路线会有一些风险，毕竟是新的东西。

　　不过存算一体大算力芯片一旦做成，就是具有国际竞争力的东西。因为它不是模仿别人的成果，在市场有差异化优势，同时也在国际市场上具有先进性。除此之外，投资人也认可后摩团队在国内存算领域的实力，觉得新技术有可能成功，值得尝试。

　　创业邦：公司从天使轮开始，就拿到了红杉、经纬、联想创投的投资。之后又完成了3亿元Pre-A轮融资，今年初又有一轮数亿规模的Pre-A+。

　　吴强：天使轮的时候可能还只是投资人认可我们讲故事的逻辑。后面我们取得了一些具体的进展，就让更多的人觉得这条路径更具象，可能性更大了。

　　创业邦：芯片成功点亮后，后摩智能接下来的计划是什么？

　　吴强：我们希望通过芯片的量产, 让公司进入商业落地阶段。所以为商业化落地做准备会是今年的重点工作之一，包括拓展种子客户，和战略合作伙伴。

　　包括我在内，这些工作目前是核心团队在做。但打造商业化团队，已经在公司的计划中了。

　　创业邦：这是你第一次创业吗？压力感受如何？

　　吴强：是第一次创业。

　　压力方面还好，创业之前我就有过创业公司参与经历，近距离见证创业公司从小做大的过程；之前在英特尔、AMD、Facebook等巨头的同事也有不少在创业，见到了很多起起伏伏。

　　所以对我而言创业并不陌生，只是身在其中是另外一种体验。

　　创业邦：在组织建设方面，有没有借鉴过其他人的经验？

　　吴强：创始人肯定是要不停学习，提高认知的。

　　提高认知的途径里，一方面是和朋友多交流，另外投资人也会提供很好的投后服务。在这里我很感谢他们，给创业者提供了很好的支持，我的很多成长，都是从中得到的。