智东西(公众号:zhidxcom)
文 | 轩窗

智东西5月16日消息,今天国内人工智能IoT创企、语音识别技术公司云知声,宣布推出首款物联网AI芯片UniOne以及针对智能家居场景的行业解决方案雨燕。

在本次发布会上,云知声还宣布与京东智能在智能家居领域进行合作,与京东Alpha平台合力开发大型智能家居产品。同时,云知声还与亿咖通科技(吉利汽车旗下科技公司)在智能网联汽车领域进行合作,共同研发汽车前装车规级AI芯片。

一、AIoT破局点在于芯片

“互联网正经历由PC-Mobile-AIot的迁移”,云知声创始人/CEO黄伟一开场就指明了互联网行业正面临着计算平台的转移,伴随着平台的转移,输入方式也在从键盘、鼠标到触控、再到语音手势等多种交互手段的转变。同时,AIot设备呈数量级增长态势也非常迅猛,从PC机的35亿到Mobile的68亿,而今天AIot设备的数量更是达到了348亿。

AIoT设备呈现出三种典型特征:功能智能化、应用场景化、形态多样化。功能方面对于语音、手势等多种交互方式要求更高,应用场景包括家居、汽车、办公、零售等众多场景,在形态方面则不在拘泥于PC机、手机等一种形态,而是向着电视、冰箱、空调、音箱等多元化设备上演进。

黄伟说到,云知声于2012年成立至今已有6年的时间,在2014年初云知声第一次提出“云+端+芯”一体化方案,这一方案主要解决三大问题:云能解决终端智能化问题、端能解决AI应用场景化问题、芯片可加速AI应用的落地。

云知声推物联网AI芯片  现已流片二季度将量产

而面对目前AIoT发展情况,黄伟认为AIoT的破局点在于“芯”,其中对于AI技术来说,场景的选择最为重要,由AI芯片和场景就可以形成一个完善的产业闭环,首先AI技术的落地需要找到具体场景,其次应用场景也将定义AI芯片,而芯片也将加速应用的落地。

同时,黄伟也谈到做芯片产业是非常不容易的,芯片的研发周期非常长,从底层设计、到流片再到封装测试,最后到量产应用,任何一个环节出了差错则功亏一篑。在黄伟看来,做好AI芯片有三个前提:全栈式的AI技术能力、已验证的成熟业务场景以及AI芯片设计能力。

二、UniOne架构解读

在AI技术落地的过程中,芯片成为了至关重要的一环。从2017年开始AI在芯片行业掀起了一波浪潮。今天云知声宣布推出首款物联网AI芯片UniOne以及针对智能家居场景的行业解决方案雨燕。

之所以选择雨燕这个名字,是因为“雨燕”是一种小型候鸟,不仅身形优美,还是世界上飞的最快的鸟,云知声联合创始人李霄寒解释说。

“UniOne不是一颗芯片,而是一系列芯片”,随后,李霄寒向在座嘉宾详细解读了UniOne的架构。

云知声推物联网AI芯片  现已流片二季度将量产

UniOne由云知声自主设计研发,采用云知声自主AI指令集,拥有具备自主知识产权的DeepNet、uDSP 、支持DNN/LSTM/CNN等多种深度神经网络模型,以及多种应用接口,据称性能比通用方案提升50倍。

UniOne包括Audio、uDSP 、DeepNet、CPU&Memory 以及Peripherais五大板块。其中,DeepNet是云知声拥有自主知识产权的NPU,可进行高性能深度学习加速、高性能内部互联网络以及多级多组共享内容。

在UniOne中,云知声提供了自主研发的面向深度神经网络的AI扩展指令集,通过将多种复杂的AI计算抽象成算子,并在异构架构的硬件中实现。李霄寒从技术层面解释了这种方案的好处。

在软件层面,UniOne也进行了不少优化。

1、首先是在计算时间上,传统方案在进行计算时,采用的是逐一调度函数,先从存储器搬运数据然后计算然后再搬运的模式,UniOne则采用在进行第一次计算的同时,将第二组计算数据调度过来的方式,将调度时间大幅分缩减,在一个周期内完成8次浮点MAC操作。

2、其次,UniOne中的数字信号处理器uDSP,也是云知声自主研发的,可以实现家庭环境下的有效降噪。

3、基于场景模式,对电源模式设计的考虑,灵活性和空间。雨燕采用了多级电源模式,可实现多电源域、低功耗服务、动态频率调整以及多级/多模式唤醒。

云知声推物联网AI芯片  现已流片二季度将量产

4、AI任务的性能提升,主要是在DSP任务加速上实现8倍提升、miniNLP任务加速10倍提升、TTS任务加速16倍提升、带宽利用效率提升20倍、NN任务提升50倍。

云知声推物联网AI芯片  现已流片二季度将量产

在性能的优化上,李霄寒表示UniOne将声源定位做到5米,回声消除超-20dB,同时具有5米的远讲降噪、低功耗的语音唤醒,延迟时间在500ms内,同时还具有离线识别、多音色的本地TTS功能,以及声纹识别、用户画像、流式对话等黑科技功能。同时还支持应用、功能和参数的定制化。

三、云知声的AI芯片战略

会后,智东西与少数媒体参与了云知声创始人黄伟和李霄寒的专访,对云知声在进行AI芯片开发和布局上的战略进行了深入讨论。

云知声推物联网AI芯片  现已流片二季度将量产

(左为云知声联合创始人/IoT副总裁李霄寒、右为云知声创始人/CEO黄伟)

就在5月11日,云知声宣布获得了1亿美金C轮融资,对于本领融资,黄伟表示将在基础技术上加大力度,未来将为产品添加多模态交互能力,如亿咖通科技(吉利汽车旗下科技公司)在车载语音交互上进行合作研发前端芯片。

2012年云知声以语音技术起家,同年推出了To B的云平台,2015年开启了做芯片的计划。而对于做芯片这件事,起初云知声并不被业内看好,但在黄伟看来,做IoT和AI产品始终是绕不过芯片的,芯片的研发也是在为产品化打好基础。

之所以云知声选择从To B场景切入,黄伟说表示AI是一种技术能力,做To C的服务并不是语音技术公司擅长的。之所以选择云端芯这条路,黄伟表示,先要把行业的共性覆盖着,同时这也是在大好行业的基础。但是黄伟也认为任何一家公司不可能凭借一己之力将所有能力和方案都建立起来,因此选择了将自身的算法和能力进行了开放。

传统的芯片商,只提供芯片这一底层硬件,客户拿到芯片后,还需找算法上搭配算法,找应用开发商进行应用开发,时间将持续一年多,非常的费时。这也正是云知声提出在某些垂直领域提供一体化解决方案的原因,目前,云知声针对三个领域提供一体化方案:智能家居、智能网联汽车以及智慧城市。而对于这三个场景,云知声将逐一开展,今年推出的雨燕解决方案就是针对智能家居场景的,明年将会推迟针对智能网联汽车的解决方案雪豹、后年将推出针对智慧城市的解决方案旗鱼。

云知声推物联网AI芯片  现已流片二季度将量产

云知声除了提高一体化的结局方案外,李霄寒称云知声还将分层级为不同能力的客户提供技术能力,所提供的四层级能力从下到上依次有:算法集成、应用开源、工具免费以及云端开放。

李霄寒表示现在云知声建立了10多人的芯片研发团队,以及更多的芯片外围研发工作者。目前,UniOne已经成功流片,在发布会外的展区也进行了展示,黄伟表示第二季度将进行量产。而这款芯片的代工厂,则是选择了台湾老牌厂商台联电,据悉这家企业在台湾、厦门等多地都有工厂。据李霄寒介绍,目前已经有多家客户在预定这款新品,虽然还未形成订单,但双方正在进行产品对接。

在本次发布会上,云知声还宣布与京东智能在智能家居领域进行合作,与京东Alpha平台合力开发大型智能家居产品。同时,云知声还与亿咖通科技在智能网联汽车领域进行合作,共同研发汽车前装车规级AI芯片。

结语:终端物联网已处在爆发前夜

近期,国内对芯片的热情空前高涨。去年智东西也洞察都了在AI行业里,芯片作为实现AI技术的基础,将成为业内率先火热的领域,因此进行了半年多的芯片产业链走访。目前,物联网作为终端设备的网络基础,在大数据的采集上发挥着重要的作用。随着AI技术在终端的落地,终端芯片也成为了实现设备AI能力和提升用户体验的最重要的一环,因此吸引了众多企业在物联网芯片上布局。

从云知声今天推出的物联网AI芯片来看,终端物联网已经处在爆发的前夜。对于场景的选择,目前云知声选择了在智能家居、智能网联汽车以及智慧城市三个场景上,而与寒武纪做云端芯片不同的是,云知声将市场瞄准在了量更大的物联网产品上。黄伟表示,去年云知声的利润已经到到了9位数字,雨燕进入市场后,云知声的利润将会大幅度提升,而这也得益于这款新品可以在将性能10倍级提升的同时成本也将更低,这些都将成为物联网快速铺开的条件。

云知声推物联网AI芯片  现已流片二季度将量产