李晓丽

云知声首枚面向物联网AI芯片—UniOne背后的故事

李晓丽 硬件之家 2018-05-08 浏览

「下周就能看到封装好的芯片了。」在云知声位于冠捷大厦办公室接受采访的 CEO 黄伟,难掩内心的喜悦。

这是国内首枚面向 AIoT (AI+IoT)的 AI 芯片(UniOne),指令集和微架构均由云知声自研,拥有全新的芯片结构。

「三年了,我们花费的精力和时间不比这些公司(寒武纪、地平线等公司)少。」黄伟感叹道,「而且我要强调一下,这不是语音芯片,是针对深度学习进行架构设计,是对计算本身的加速,而不是算法加速。」

借由这枚芯片的流片成功,云知声也成为中国语音 AI 公司中,第一家拥有自研 AI 芯片的公司。

采访结束后不久,笔者终于见到了这枚 AI 芯片。

UniOne 量产版

芯片基于 UniOne 的 AI 指令集和 DSP 指令集,针对语音应用场景,将麦克风阵列信号处理、语音识别及语音合成结为一体。

巧合的是,就在那段时间,芯片领域又接连传来几枚重磅消息。

阿里宣布全资收购中国大陆唯一的自主嵌入式 CPU IP Core 公司——中天微系统有限公司。而在此之前,阿里达摩院就曾表示正在自研 Ali-NPU。

最近,阿里又宣布全资收购语音信号处理领域的创业公司——北京先声互联,意在布局语音专用芯片。这家公司曾为阿里、百度、小米等多家公司提供远场语音交互软硬件的解决方案,

放眼海外,亚马逊自研 AI 芯片已不是新闻。这枚芯片将用于下一代 Echo 设备,提升 Alexa 的响应时间与搜索速度。

「从 400 多人的研发团队规模来看,应该很早之前就开始做了。」黄伟说。

最近又有消息指出 Facebook 正在研发智能音箱,LeCun 甚至在社交媒体上贴出了 ASIC 与 FPGA 职位的招募信息。

面对越来越热闹的赛道,「这证明我们走的路是对的。」黄伟说。三年前,「我们想到做的时候,地平线还没有成立。我们决定搭建团队时,地平线刚成立。」

谁也逃不过漫长的研发周期,至少目前「在工业界,我们是走在前面的。」

Bring up,各项工作都完成,可以投向量产了。左一为公司物联网事业部副总裁李霄寒,右二为公司CEO黄伟

作为大多数语音交互公司演化逻辑的「云·端·芯」

国内从事语音交互的公司其实不算多,除了 BAT 巨头,比较知名的公司就是搜狗、科大讯飞、云知声、思必驰、出门问问、声智科技、蓦然认知、三角兽等公司,而且以创业公司为主。

在商业模式上,这些技术见长公司的选择逐渐趋于共性:做 B 端产品公司的技术服务商,提供软硬一体的解决方案。(做消费类硬件的出门问问和以 G 端业务为主的科大讯飞是两个比较明显的例外。)

其背后逻辑并不难理解:就尚处早期的新技术而言,其核心问题往往是「使能」(enabling technology),而这通常是一个软硬融合的问题。

历经十多年市场验证的 Mobileye 模式就是一个典型案例:算法距离应用场景非常近,而由此产生的优势就是可以针对使用场景需求研究最适合的算法框架,然后将算法框架实现在芯片方案上。在加速技术落地同时,也不断滚动数据收集,并与行业深度结合。

不过,云知声将这个内在逻辑更加形象地概括为了「云·端·芯」。

调试用的测试封装。

具体说来,语音AI公司最初会从算法团队转型为「云平台」商。

语音识别技术最关键的是先要有充足的语料积累,不光是找人去录语音,更需要用户真实的数据。尽快实现算法的云平台化,能够在短时间内、很低成本地完成大量语音数据积累。

因此,语音技术公司初创后,通常会向拥有海量用户产品开放 API,将算法云平台化,实现算法团队到云平台服务的转变。而免费+定制化收费(比如与垂直领域紧密结合的 ASR),亦即 Freemium(免费+增值)模式成为语音技术起家公司的多数选择。

2012 年,成立后短短三个月内,云知声就迅速完成了算法团队向云平台服务的转变,将基于深度学习的语音识别引擎部署到云端。并随着技术的变化,逐步扩展了自己的算法能力边界,涵盖信号处理、NLP 等。

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