编者按：近日，启明创投投资企业后摩智能宣布其自主研发的业内首款存算一体大算力AI芯片成功点亮，并成功跑通智能驾驶算法模型。这是业内首款基于严格存内计算架构，AI算力达到数十TOPS或者更高，可支持大规模视觉计算模型的AI芯片。与传统架构下的大算力芯片相比，该款芯片在算力、能效比等方面都具有显著的优势。
后摩智能是国内首家专注于存算一体技术的大算力AI芯片公司，通过底层架构创新，大幅提升芯片性能，可用于智能驾驶、泛机器人等大边缘端及云端推理场景。公司在天使轮便得到了头部机构的支持，数月后启明创投领投其Pre-A轮融资，并在今年初的Pre-A+轮追加投资。
后摩智能创始人兼CEO吴强日前在接受创业邦专访时指出建立有可能将创新技术优势转化成具有产品优势的实用产品的立体团队十分重要，他进一步分享了自己协调研发与工程团队的基调，并分析了后摩智能做存算一体大算力芯片的意义等。启明创投微信公众号经授权转载。
后摩智能创始人兼CEO吴强
事重要，人更重要。
这是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年的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：
01/
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。
02/
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，后摩智能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。在后摩智能，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。
03/
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，我花了很多精力在招聘上面。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，更看重对方的哪些品质？
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。
在后摩智能团队，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智能的人，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。后摩智能的团队很可爱，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。
04/
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，投资人也认可后摩智能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。
来源 | 创业邦
作者 | 周峰
