在近日青城山中國IC生態高峰論壇上，芯原董事長、總裁兼首席執行官戴偉民先生介紹了這么一家2015年才成立的公司：在現在所有AI公司都面臨怎么落地問題的時候，這家芯片公司離奇的以自動駕駛供應商的身份獲得訂單。

早在2017年的10月，西井信息科技就拿到了第一個訂單，為什么一個非原生自動駕駛公司，能殺出重圍跨界收獲訂單？

非原生自動駕駛公司，西井憑什么獲得訂單？

在2016年開始在做芯片之后，西井發現很難用一顆芯片去做通用的解決方案，必定要和場景做深度捆綁。

于是他們找第一個應用場景——港口。

“我們通過芯片本地端的圖象識別做了一個系統，同時開發應用層，在開發應用層的過程當中，我們得到了用戶的需求，說港口需要自動駕駛來幫助他們用無人化的方式去實現更低的運營成本和更安全的運營操作流程，以及他們對全港口自動化的整體解決方案。”西井信息科技有限公司創始人、CEO譚黎敏指出。

西井就通過這樣的場景來驅動產品，把技術和市場的需求作為一個雙輪驅動，以這樣的戰略往前推進。

“同時因為本身我們是做芯片的，在汽車電子當中，AI芯片其實是圖象處理和數據融合這兩部分，是一個未來有很大需求的點。” 譚黎敏表示。

2017年10月西井流片28納米，2.5×2.5mm的雙核DeepWell，首度在芯片上實現了二值神經網絡(Binary Neural Network)的片上(On-Chip)在線(On-line)學習。

“能做片上學習，這是我們和其他幾家友商的不同。我們這顆芯片確實是和深度學習一樣，和場景是深度綁定的，我們根據特定的場景和數據去訓練多少模型算法，” 譚黎敏指出，擁12800萬個神經元，通過專屬指令集調整芯片中神經元資源的分配，學習與識別速度遠遠高于運行在通用硬件(例如,CPU, GPU)上的傳統方法(例如,CNN)，且功耗更低。

西井的自動駕駛目前有兩款產品：一款是和全球港機市場占80%占有率的常常，合作的無人跨運車，完全是無人駕駛的，這個是在特定區域內的L5；還有無人駕駛的集卡，已經進入實際的訂單階段。

針對成功獲取訂單的秘訣，譚黎敏分享了兩點：

首先，和業務場景是深度吻合，我們的目標非常明確，就是去解決自動駕駛。

其次，我們做了全棧式開發，包括控制這部分，同時加上我們最早之前在港口內做的解決方案，我們的調度系統、我們的生產作業系統、給用戶提供全行業的解決方案，對用戶來說不需要到不同的集成商處去做集成。

“之前AI界大牛也認為未來AI的一些壁壘是逐漸通過行業壁壘來樹立，和我們想法有一些謀合。”譚黎敏指出。

物流：又一個有錢景的封閉場景

接下來第二個應用場景也是一個封閉場景——物流。

為什么選擇物流？

“因為首先物流是一個創造價值的行業，在這個過程當中用戶對傳感器的價格沒那么敏感，因為當我們的方案幫客戶節省人力的時候，港口一輛車可以節省30-40萬的司機工資開銷，傳感器一年不到就可以幫他省回來。”譚黎敏指出。

物流場景里沒有開放道路的交通法規影響，而且這個場景里會有一些保險去幫助用戶消除擔憂。

當然，封閉場景不是一味的只有簡單。

“在港口我們要做到車輛的控制和定位精度是兩公分，因為車輛需要跟大型的機械做交互，需要設備去抓集裝箱，所以在這個過程當中精度要求非常高，因為集裝箱鎖空就是兩到五公分左右。” 譚黎敏透露，也正是這個難點，促成了這次的訂單。

下一代芯片，走向模塊化

西井的下一代芯片是一個新的深度學習加速器。

“因為我們覺得做第一顆芯片的時候和場景實在是綁定得太痛苦了，所以我們的初衷是以各個模塊去獨立做升級，去做模塊化，我們還可以做定制化，同時我們可以做高效，通過這些靈活的方式去進行配置，實現我們對不同的場景的一個適用性。”

同時我們也會去針對不同的生態和軟件硬件，去做很好的兼容。

“作為一個芯片公司，我們在做自動駕駛的同時，考慮芯片如何推進，作一個整合的方案。”。