⑴ 想設計一款晶元，想知道國內ASIC設計公司的報價從節省成本的角度考慮，從設計到流片要花多少錢
設計報價是根據很多因素來確定的，如果要流片就更不好說了，量大量小差別很大。一般流一次片20萬美金左右。量太小的話成本根本收不回來，而且片廠也不願意做。
⑵ 元戎啟行CEO周光： 一個被當做科學家培養的工程師卻成為了企業家
題記：
他出道巔峰，求學於無數人的夢想學府——清華大學基礎科學班，“我有很好的數學物理背景，基礎科學班實際上是非常難進去的，學的是數學系的數學，物理系的物理”；他也曾經歷迷茫與低谷，“我很喜歡物理，所以去做高能物理，但是真正做科研研究的時候，我卻是很迷茫的”；如今身為獨角獸公司的掌門人，他希望“匯聚和整合資源，用科技給人們的生活帶來好的改變。”他是得克薩斯大學達拉斯分校人工智慧博士，也是 元 戎啟行CEO周光。
6月9日，高考正式結束的日子。對於萬千考生而言，這意味著一場大戰的正式結束，同時也代表著另一場更大規模的人生戰役也正在悄悄地拉開帷幕，短暫的中場休息卻在不知不覺中決定了未來戰場的開端……
“是上清華還是去北大？”這是很多人八歲時提出的問題，十年之後還能思考這個問題的人的數量勢必要呈指數級下降，但是一定依然會有少數的頂級學霸需要面臨這一選擇。如果你恰巧是其中一員，你會選擇去清華園嗎？你會選擇經管學院？計算機系？還是那個天才、怪才扎堆的基礎科學班？
看完這位學長的經歷你或許就會作出選擇。
三個頂級劇本在手卻仍要折騰在中國一個大學生可以成為科學家的概率有多大？是1/175000；在號稱科學家搖籃的中科大，這一概率可以進一步提升至千分之一；而在清華大學基礎科學班，這一概率可以再提升十倍不止。
2021年清華大學數理基礎科學班的招生簡章是這樣描述的：“培養學生既具備有數學的高度抽象思維能力，又具有 現代 物理學的理論素養和實驗技能。”換句話說就是基科大門常打開，智 商 不夠你別來，我們這就是奔著培養科學家去的。
准科學家
作為智商超群的奧賽金牌選手，來自四川樂山的周光進入清華大學基礎科學班顯得順理成章，隨後就開始了按部就班的准科學家生涯。周光說自己“小時候的夢想就是做一名科學家”，而在清華的那些年也正是他距離夢想最近的時候。
回顧基科班的求學經歷，周光認為最寶貴的財富就是積累了足夠深厚的數理基礎知識，並且有幸求教於著名的華人科學家楊振寧院士，讓他意識到一名真正的“大科學家”究竟應該是什麼樣子的。
本科畢業後，周光進入清華大學高能物理研究中心工作，向著兒時的夢想又進了一步，可是也就在此時，一路走來頗為順利的周光經歷了人生中第一次較大的迷茫期，“我很喜歡物理，所以才會選擇做高能物理，但真正開始去做研究的時候，我是很迷茫的……”
經過一年的思考，周光做了個“艱難”的決定——赴美求學，到得克薩斯大學達拉斯分校攻讀人工智慧博士學位。這意味著他開始逐漸放棄了已經進行了一半的“科學家劇本”，准備在另一張紙上書寫新的篇章。
工程師
其實周光從小就不是一個坐冷板凳“安分人物”，他用“han ds -on(動手型）”來形容自己的特點。“我很小的時候就開始非常愛動手，小學的時候就忍不住、控制不住自己把家裡的收音機、電視機都拆了。”
上了中學後，周光開始越玩越大、越玩越深，不僅組裝大型電器設備，還開始正式接觸到了機器人，並一發不可收。全國第三屆青少年電腦機器人大賽第二名、亞太地區青少年電腦機器人大賽第六名等一系列亮眼表現，也成為他日後打開清華大學大門的另一把鑰匙。
清華大學基礎科學班雖然在客觀上培養了大批具有科學家潛質的研究型人才，但是同時也鼓勵學生根據自己的興趣、愛好和志向選擇在不同的學科方向繼續深造，因此周光赴美讀博一路也相對順利。
到了美國的周光沒改其“han ds -on”本色，開始琢磨汽車這個更大的物件。那時他買了一台故障率不低的二手德系汽車，然而買得起卻修不起，於是他開始調動自己所掌握的物理學知識，每天利用飯後的一個小時，拆完發動機拆變速箱，算是基本搞懂了汽車的內部構造。這也為他日後所從事的事業做了另一方面的准備。
學業方面，周光找回了自己曾經的興趣點——機器人。在人工智慧、深度學習爆火的前夜，他身處行業前沿又有著扎實的數理基礎，水到渠成地成為這一領域的中堅力量。
與做基礎科學的研究不同，新興技術勢必要與市場相結合才可能爆發出巨大的能量。於是在博士就讀期間，周光便加入到德州儀器的自主農業機器人系統項目組中，開始考慮技術應用的問題。也是從這時候開始，周光決定畢業後要到全球最好的地方去工作，他也正式接到“工程師劇本”。
為了實現目標，周光決定參加“第二屆DJI大疆創新開發者大賽”，本屆比賽要求參賽團隊必須提出不同尋常且可執行的無人機利用計劃，並要求其商業場景最大化。周光所在的團隊憑借著“電力系統線路巡檢APP”方案在全球200餘個團隊中摘得桂冠，獲獎理由為：簡單，低成本，且方便控制。記住這個評價，它在一定程度上反映了周光的做事原則。
2015年，自動駕駛尚處萌芽階段，周光人工智慧博士以及大疆開發者大賽冠軍成員的身份，讓他同時吸引到網路以及谷歌母公司Alphabet投資的Waymo這兩家日後行業巨頭的青睞。沒有經過猶豫，他果斷加入了網路矽谷的無人車項目。
回憶當初去網路的原因周光這樣說：“去一個2000人的團隊，你只是一個擰螺絲的，而網路正處在一個0到1的階段，在這里誰有能力誰就上。當時好多之前兩三個月沒解決的問題，我過去一周兩周就解決了。”
回頭看看就會 發現 ，網路矽谷的無人車項目可謂是群 星 閃 耀 ，貢獻了日後中國自動駕駛界的半壁江山：小馬 智行 CEO彭軍、CTO樓天城，文遠知行CEO韓旭，當然還有元戎啟行CEO周光。
兩年在網路的工作經歷讓周光很懷念也很感激，但是他總覺得自己還能多做一點什麼，於是他決定接下第三個劇本——“企業家劇本”。
企業家
從求學到工作，一路以來順風順水的周光卻在創業伊始就栽了大跟頭。
2017年，周光與兩位網路時期的同事聯合創立了自動駕駛公司Roadstar.ai，明星團隊中的明星人物，高學歷、高科技、高潛力，“三高” 元素 讓這家公司誕生之初就被寄予期待，輕輕鬆鬆融資上億美元
做企業或許不需要像做技術那樣解決那麼多精深的問題，但是只要涉及到人性就會讓問題復雜化。三個血氣方剛、還都沒有經營經驗的技術精英的結合很快就因為經營思路、股權分配等原因遭遇到了考驗。很可惜他們沒能共同度過難關，科技新貴Roadstar.ai在成立不到兩年後就走向了分崩離析，是非曲直，難以論說。
絕不承認這種“非技術因素”失敗的周光在隨後的兩年無奈地開啟了隱身模式，蟄伏期間他依靠著前期培養起來的研發團隊以及極其有限的資金支持，讓元戎啟行開始了艱難的起步。
周光再一次出現在公眾面前又是兩年之後的2021年。去年9月，元戎啟行完成了由阿里巴巴戰略領投的3億美元B輪融資，周光才終於由幕後回到前台，被正式任命為元戎啟行CEO。
面對著一個比四年前更加激烈的競爭局面，周光這一次將要應對的不僅有幾位進展飛速的前同事，還有自命不凡的造車新勢力，更有英偉達這樣虎視眈眈的跨界巨頭。
三個劇本中准科學家、工程師、企業家的三重經歷也共同塑造了今天的周光，如今再次回顧這三個身份，他這樣總結：
“這三者的思維方式有許多相似的地方，也因職業性質不同，會有不同的側重。在有了科研和工程師的工作經驗後，我希望能夠匯聚和整合資源，用科技給人們的生活帶來好的改變。”
終局思維與商業思維的融合對於自己選擇的這條創業之路，周光是信心十足的，而給予他信心的除了一個久經考驗的團隊外還有他一直以來崇信的終局思維。
終局思維
“我有一個非常好的團隊。我們團隊的凝聚力非常高，大家也都經歷過之前的風波，對新的機會是額外的珍惜……我們從出來的第一天就對終局看得比較清楚。同一時間點，別人融到是我們的十倍，但是我們卻能走得更快，就是因為看得准，看得清楚。”
如果說第一性原理是特斯拉的指導性原則，那麼“終局思維”在元戎啟行內部的影響也絲毫不會弱於前者。2021年12月元戎啟行正式發布了名為DeepRoute-Driver2.0的L4級自動駕駛前裝解決方案就是這種思維的體現。這個方案在硬體上由5顆（半）固態激光雷達以及8顆高動態范圍攝像頭組成，最大亮點在於其低於一萬美元的成本，而如今這一數字在量產後將減少到3000美元。
從創業伊始，周光就堅持一步到位走L4級自動駕駛路線，相比立刻就能帶來收益的L2+方案，這勢必是一條更艱難的道路，但是原因也很明確：“L4級自動駕駛是在設計運行范圍內的區域中實現無人駕駛，從自動駕駛終局來看，L4比L2的天花板要更高。”
在現階段的L2級自動駕駛演算法框架上，基本上是基於純視覺的方案來打造的，“沒有激光雷達的數據，難以通過純視覺演算法的不斷訓練和提升來實現高級別的自動駕駛”，基於此，周光從技術上判斷，裝備了激光雷達的L4級自動駕駛路線能夠更快抵達自動駕駛終局。
雖然是激光雷達派，但是周光卻並不認為“終局思維”與馬斯克堅持的第一性原理相悖，“從理論上來說純視覺是可以實現完全自動駕駛的，但實現起來會非常慢，主要原因在於今天的純視覺技術還是相對來說比較弱一點。”他這樣詮釋。
終局思維的形成與周光此前在清華作為准科學家培養與以及作為AI工程師的經歷中所培養的思維方式密切相關，“科學家更需要發散的思維，抽象的思維，既要能大膽猜想，也需要從千絲萬縷的線索中找到關聯，探索規律；而工程師需要聚合思維，從已知的知識中抽絲剝繭，尋求正確答案。”因此思考趨勢並提前布局成為了他做事的習慣。
當年赴美留學時，人工智慧、深度學習尚未有今天的地位，用周光自己的話來形容，自己是在別人還“看不起”這一領域時就埋頭其中，果然就在博士畢業期間迎來了這一領域的爆發。對於自動駕駛行業也是如此，周光在創業之初就已經准確預測了自動駕駛產業鏈在未來幾年的發展趨勢。
周光認為自動駕駛落地離不開車規級的感測器、車規級晶元以及能夠覆蓋全國范圍的高精度地圖三個重要的外部因素，要保證三要素發揮出作用，需要的是優異的演算法和工具鏈作為支撐，這也正是周光一直以來所深耕的領域。
周光表示：“2019年的時候我們就已經預料到了今天的自動駕駛可能採用的感測器晶元，它的算力、功耗會是怎樣，我們整個技術就是這個來規劃的”。
感知演算法方面，周光在2017年創業之初就在大力推進前融合感知方案，如今元戎啟行自研的前融合感知演算法可以讓價格便宜的固態、半固態激光雷達最大限度地替代機械式激光雷達；工具鏈方面，元戎啟行的自研的推理引擎技術，可以支持高級別自動駕駛系統在低功耗、低算力的車規級晶元上運行。
去年以來，自動駕駛晶元迎來了一場“算力革命”，英偉達看似一騎絕塵，高通、地平線等企業也是躍躍欲試。對此，周光並沒有表現得十分樂觀，他表示一味追求算力將會導致系統成本上升，自動駕駛系統需要針對自身演算法特點合理利用有限的計算資源。
同時周光對中國企業在高端AI晶元領域“卡脖子”風險也早有擔憂，這也是元戎啟行持續推進推理引擎技術研發的原因之一，它不僅可以降低對高算力晶元的依賴，更是應對壟斷型晶元企業“卡脖子”風險的有效手段。
正是憑借著在演算法與工具鏈方面所建立起來的信心，讓元戎啟行堅定了一條原則，就是在供應商選擇方面可以不挑最火的，只挑最合適的，這也正是周光敢於說出元戎啟行這套L4級自動駕駛成本未來將會低於3000美元的信心所在。
企業家思維
經歷過Roadstar.ai的失利之後，周光從身心兩方面加快了向一個成熟企業家過渡的進程。他表示相比於做科研與做工程師，企業家需要有系統性、創造性的思維，需要為企業制定前瞻性的戰略與企業文化，讓員工能夠發揮自己的才能，為客戶、為社會創造價值。
基於此，周光為元戎啟行的產品定下了低成本、能量產的目標，他表示一個公司如果長期不盈利也不以盈利為目的，是沒有意義的。
極狐阿爾法S華為HI版，搭載了華為全棧智能汽車方案，其中配備了3顆96線車規級激光雷達、6個毫米波雷達、12個攝像頭、13個超聲波雷達，同時搭載華為MDC810智能駕駛計算平台，算力達到了400TOPS，僅就數據而言，它不僅達到了華為最高階的自動駕駛輔助的水平，也是現階段量產的自動駕駛解決方案中的最高水平。
雖然就自動駕駛級別而言，阿爾法S華為HI版無法宣稱自己已經達到L4級別，但是就硬體表現而言已經不輸給眾多的L4級自動駕駛解決方案了，其入門的進階版售價為39.79萬元，相比沒有搭載華為自動駕駛方案的最高配車型高出4.7萬元，保守估計該系統售價在3萬元以上。
與華為對比就能發現元戎啟行的這套3000美元的自動駕駛解決方案在成本控制上的力度。周光為這套系統簡單做了一套算數題：激光雷達500美元一顆，將來需要三顆，雷達成本就是1500美元；AI晶元成本500美元一顆，算力平台如果需要雙晶元，晶元成本就是1000美元，其他費用500美元足夠……
低成本也在加快驅動元戎啟行自動駕駛方案的量產落地。現階段自動駕駛需要每年收集大量數據，而要實現這么大量數據的積累，量產是唯一的選擇。受限於法律法規和數據量的限制，L4級自動駕駛系統上車之後，還無法立馬實現大規模的自動駕駛，會經歷一段人機共駕的過程。
周光表示在數據積累較多的地方可率先實現自動駕駛，讓消費者不用自己開車或者享受Robotaxi（無人駕駛計程車）服務，而在一些數據積累較少的區域，則會不斷積累道路數據，逐步放開自動駕駛能力。
另一方面，元戎啟行現階段也在積極與車企開展合作，雖然L4級自動駕駛正式落地尚需時日，但是L4級的演算法卻可以賦予汽車L2+、L3的能力，“我們的系統上車之後也可以根據車企的需求，兼容L2、L3的智能駕駛。”
如今，36歲的周光正年富力強，作為一家高科技獨角獸企業的掌門人，他有過科學家、工程師、企業家的三重寶貴經歷，他也曾經歷過創業初期慘痛的失利，這位一個天生就具備選擇自己人生劇本的“hands-on”人士會帶領著元戎啟行書寫怎樣的新故事？未來的自動駕駛又會走向何方？
未完，待續……
（文： 陳彥宇）
@2019⑶ ai智能營銷系統開發費用大概多少
根據產品需求確定開發邏輯流程的復雜程度，以及要去的開發模式：定製開發，模板開發，原生開發還是混合開發等等，這些因素決定開發團隊的人力物力成本，一般一個APP開發幾萬到十幾萬不等
⑷ 失敗一個損失幾百萬美金，研發小米晶元成本有多大
晶元代工行業邁入10nm工藝後，成本壓力越來越高。10nm晶元的開發成本已超1.7億美元，7nm接近3億美元，5nm超5億美元。如果製造基於3nm開發出NVIDIA GPU那樣復雜的晶元，設計成本就高達15億美元。晶元成本主要由流片費用、IP授權購買費、自研部件費用、高通專利費、研發工程師工資獎金等5部分組成。
1000名工程師每年按50萬計算，3年合計15億。
人力成本占研發成本主要部分，項目開發效率與資深工程師數量相關，國內資深晶元設計工程師年薪一般在50～100萬元之間。EDA工具是晶元設計工具，是發展超大型集成電路的基石，EDA工具可有效提升產品良率。
20人的研發團隊設計一款晶元所需要的EDA工具采購費用在100萬美元／年（包括EDA和LPDDR等IP購買成本）。英偉達開發Xavier，動用了2000個工程師，開發費用共計20億美金，Xlinix ACAP動用了1500個工程師，開發費用總共10億美金。
以上各項共計 2+20+10+5+15=52億人民幣。
沒錯，52億！而這些還不包括架構開發，生態構建等的費用。
⑸ 平頭哥的首顆AI晶元對於阿里有何影響呢
我覺得這個晶元對阿里的影響是巨大的，有著非常關鍵的作用。
9 月 25 日，平頭哥拿出了第一款 AI 晶元含光 800。酷愛花式起名的阿里沒有錯過這個機會——「含光」為上古三大神劍之一，與 2 個月前發布的嵌入式 CPU「玄鐵」和 1 個月前發布的系統晶元平台「無劍」遙相呼應，武俠兵器陣營又添一員。
華為的思路與阿里不太一樣。雖然也是不單獨賣晶元，但不同於阿里「晶元搭著雲賣」的思路，華為的做法是「晶元搭著伺服器」賣。
對於阿里與華為來說，自研晶元開發成本高，周期長，先放入自家產品中使用是一個能保證研發成本不會竹籃打水一場空的快捷方式，至少兩家雲廠自己的需求就能消耗掉大半晶元。另外，華為的模式對於籠絡硬體廠商、構建華為生態有長遠意義。
⑹ 晶元的成本高嗎
晶元的量產製造成本不高，但是開發費用較高。
⑺ 做一個晶元需要多少錢
晶元解密的價格區間比較大，主要得看具體的型號！
從事晶元解密工作以來，經常接到客戶各式各樣的問題，今天我們來解釋一下，為什麼晶元解密同樣都是針對晶元，在價格上會有那麼大的差異呢？有些晶元只要幾百塊錢，而有些就需要幾萬甚至十幾萬呢？
首先，晶元解密的價格和我們研發費用是掛鉤的，方案花費的成本越高，相應的解密價格也會越高，相信這一點不用我過多的解釋，大部分客戶是能夠理解的，所以不同的公司因為技術實力不同，方案開發所花費的成本也就不一樣，另外一點，比如atmel系列的51單片機，因為在國內已經出現了幾十年，而且所有的技術資料都是對外公布的，任何人都可以輕易的獲得這方面的資料，所以在解密方案的研究上也會得心應手的多，自然成本就會很少，最重要的，這種晶元的加密方式一般不會太復雜，解密操作成本也低。而有些晶元，比如stc單片機，它們是由美國設計，國內宏晶公司貼牌生產的，這類晶元在設計的時候就吸取了51系列單片機容易被破解的教訓，改進了加密機制，在出廠的時候就已經完全加密，用戶程序是isp（在系統編程）/iap（在應用編程）機制寫入，編程的時候是一邊校驗一邊燒寫，無讀出命令，這些都在很大程度上增加了解密的難度。stc晶元空間分為：1、bootload
2、應用代碼
3、eeprom，我們解密主要是針對bootload區進行破解，然後讀出程序，針對這一點，最新版本的stc晶元去掉了bootload區。以上種種都需要我們花費大量的人力物力才能研究成解密方案，並且很多設備成本動輒幾百萬上千萬所以只能外借，綜合成本要高出很多很多。
另外一點，不同設備上的晶元由於應用不同，即使是同一型號，在解密費用上也會存在很大的差別，有些程序燒的很滿的甚至無法破解，特別是一些設備上會用到專用晶元，解密難度更是非常大，所以解密的費用也會比普通晶元高幾倍，幾十倍甚至百倍。
值得高興的是，隨著解密技術的發展以及我們對於不同晶元加密方式的深入研究，解密方案也在不斷進行優化，從各個方面來縮減解密成本，降低解密價格，讓更多的客戶得到實實在在的利益。雙高科技深圳mcu解密中心在這方面一直在努力，相信我們會實現大的突破，所謂難的不會，會的不難，有時候就是一個思路轉變的問題。
⑻ 一枚晶元的實際成本是多少 49
集成電路產業的特色是贏者通吃，像Intel這樣的巨頭，巔峰時期的利潤可以高達60%。
那麼，相對應動輒幾百、上千元的CPU，它的實際成本到底是多少呢？
晶元的硬體成本構成
晶元的成本包括晶元的硬體成本和晶元的設計成本。
⑼ 新零售科技ai，vr，ar資金投入成本需要多少
這個成本問題，首先要看你在那個市場做，你的目標客戶是什麼樣的人群，一般現在生產和研發的主流有國內的和國外的，投資資本如果按照HTC的設備在一台7000+左右 兩個月前暴風發布了新的產品，無需連接電腦設備，均價在3500+ 以後的硬體市場淘汰率很快 普及率在加大，如果只做硬體設備，要有良好的抗壓能力，和資金流，本人建議最好找有研發的廠家，不但要有設備的利潤，還要具有新產品的研發，去適應市場的價錢打壓和普及率的加大，做好資金風險控制。成本核算方面主要看你想做什麼樣品質的效果而定，打開淘寶看看，設備價錢從20元+到10000+的設備都有自己選擇吧~但是我感覺做硬體設備最後都是火拚價錢！升級產品在火拚價錢！在壟斷部分領域的市場。前期投資利潤大 風險也大。希望能給你解決問題。