筹划3年,即将发布:详解云知声的造芯之路|五大联赛下注官网

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【五大联赛下注平台】2016 年,云知声 CEO 黄伟拒绝接受采访时透漏了公司的品牌升级方向————从智能语音公司,到物联网人工智能服务商。而构建这种转型,在产品层面上云知声明确提出了“云端芯”的概念,通过芯片将终端和云端连接起来。黄伟对回应,云知声的人工智能产品还包括以下三块:AI 芯,目前你可以将其解读成连网的麦克风;AIUI,用户与终端之间的交互方式,目前主要就是语音;AI Service,云端服务。

云知声要做到的,是将 AI 芯放入从家电到汽车的各种产品里,让它们都能连网并展开通过语音交互,并相连至云端服务。2017 年 8 月,云知声宣告获得 3 亿元战略投资,融资目的之一就是增大人工智能专用芯片 UniOne 的研发力度,更进一步完备以“云端芯”为核心的产品开发和商业落地。

现在,云知声自行设计的 AI 芯片再一将在 5 月 16 日对外公布。在月公布前,对 UniOne 芯片的研发负责人,IoT 事业部副总裁李霄寒展开了采访,对其建芯之路展开了解理解。云知声 IoT 事业部副总裁李霄寒对云知声来说,造芯不是目的,而是手段。

人工智能时代,厂商的竞争力在于其向客户获取解决方案的能力,而芯片正是解决方案的重要一环。李霄寒告诉他,云知声设计自己的芯片是一件水到渠成的事,“我们再行用一个通用型的方案,去扩展、抛光这个产品,然后寻找我们的客户和应用于场景。然后,我们再行做到芯片,去替代原先的产品。

”对比之下,一些公司是再行设计出有芯片再行去找客户和应用于场景。而所谓“造芯”,并非是将设计、研发、生产整个流程都做到了,“我们不光要牵涉到到芯片的设计,还要牵涉到到整个上面的系统,还包括涉及的云端服务和算法”,李霄寒对透漏,芯片及方案研发团队有四五十人。

之所以投放的人力并不可观,是因为云知声只捉最核心的设计部分,还包括用作 AI加快的 NPU、用作信号处理的 DSP 以及其它一些know-how,其它一些核心模块都使用IP适配的方式,这也是当下许多芯片设计所用的方法。UniOne 并不是一款芯片,而是一个产品系列,并让每一款产品在尤其的场景下做淋漓尽致,“我们不会有一系列的芯片,比如第一款芯片解决问题智能家居领域里面的多模态交互问题,第二款芯片解决问题车载环境下的一些交互,或者是别的市场需求,不会把它这个方向做淋漓尽致。”李霄寒告诉他。以下为李霄寒与的对话国史,展开了不转变本意的整理。

做到芯片投放有多大?:讲解一下您的主要工作。李霄寒:我负责管理这边的研发平台和整个的产品化,我们有个 AI Labs 由 CTO 梁家恩负责管理,它输入核心引擎。

我底下有若干个团队,从终端、芯片、云平台、测试到系统应用于都覆盖面积,我们负责管理根据产品的市场需求,把技术再加一些产品化的工作制成最后的产品。:芯片这块有多大投放?李霄寒:我们不像传统芯片公司那样,设计、检验,然后后端等。

我们不光要牵涉到到芯片的设计,还要牵涉到到整个上面的系统,因为我们不是只获取一个芯片就推倒,还有解决方案以及涉及的云端服务和算法。在这上面的人力投放大约四五十人。

:在造芯的整个流程中你们主要做到哪些方面?哪些是跟第三方合作的?李霄寒:我们捉最核心的设计部分,现在的芯片设计很多是使用 IP 适配的方式。像 DDR、ADC,还有 CPU,很多都可以必要适配现有的 IP。我们是做到 AI 加快,也就是 NPU 的部分,还有 DSP,以及一些其它的 know-how。其它的部分尽量适配。

从 IVM 演化到 UniOne 是十分大自然的自由选择:IVM 和 UniOne 芯片有什么有所不同?李霄寒:IVM 不是一个芯片产品,它是一个板卡,基于标准化方案来转交客户的一个解决方案。比方说,我们不会出售第三方合乎我们明确产品市场需求的 CPU,以及适当的减震 DSP,把软件装进去,然后在上面做到优化,同时设计一个硬件的 PCB,作为最后的产品,这就是 IVM。这个产品做到了有 3、4 年的时间,像格力、美的、长虹都是我们的客户。UniOne 是基于我们之前的一些行业 know-how,还包括对算法,对 AI 层面的 know-how,我们实在可以适当 IVM 的东西变为一颗 SoC。

它可以在性能、功耗、价格方面全面的打破原本的 IVM 产品。所以我们的路子是先用一个通用型的方案,去扩展、抛光这个产品,然后去寻找客户和应用于场景。

然后再行做到芯片去替代原先的产品。这跟一些其它的公司不一样,有些公司是再行设计出有芯片出来,再行去找客户。对我们来讲,客户也好,渠道也好,产品形态也好,这些都是现成的,都是被抛光过的,从 IVM 演化到 UniOne是一个十分大自然的自由选择。

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(公众号:):是说道你们早已发展到了一定程度,有这样的市场不存在,然后找到有这个市场需求,所以才做到芯片?李霄寒:这不是几乎等价的,我刚才只是谈了一个自下而上的微观路径,只不过是有个自上而下的宏观路径:从物联网 AI 的发展大势上来辨别,它是一个跟手机和移动互联网都不一样的平台,因为它的产品形态多样化,各个场景是十分碎片化的。所以,它必须一个硬件的解决方案。另外,随着 AI 的发展,物联网的 AI 一定必须边缘算力,有所不同场景对 AI 的算力市场需求也是不一样的。

所以,原本的这种标准化方案是无法解决问题物联网的 AI 问题,必需要有专用的物联网 AI 芯片来关上这个市场。这就是指宏观层面上去考虑到这件事情,跟我们以前做到过什么事情没关系,这也是我们在 3 年前就在考虑到的事。这是一个自上而下的分析路径,IVM 到 UniOne 是一个自下而上的路径。这 2 个路径殊途同归,都是在说道,我们必须一个甚至一系列的物联网 AI 芯片,来解决问题物联网各个场景下的人工智能问题。

:UniOne 跟市场上有数的 AI 芯片有什么有所不同?李霄寒:有所不同的 AI 芯片之间是有相当大差异的,像面向自动驾驶的 ADAS 图像芯片,和更为稍物联网或者嵌入式的芯片,在整个芯片的制程、功能设计、性能和功耗方面,期望都是不一样的。所以,AI 芯片的市场需求是差异化。

对于我们来讲,将来来说认同是射击整个物联网,所以 UniOne 本身是一个产品系列,不是一款芯片,是面向物联网的一系列芯片。现在这个时间点我们从现有的市场、算法和场景去去紧贴。比方说,原本 IVM 的既有市场,像智能家居,在芯片出来之后,可以构建无缝更换,客户那边有可能什么都不必须改为,必要用新的芯片更换原本那个板子上的老芯片就可以了。

所以,对于客户来讲,更新换代的成本是非常低的,他只感觉到了性能的提高,功耗和价格的上升。另外一方面,第一款芯片的出来,可以让我们紧贴之前尝试过但没大规模的上量的一些场景,比方说智能音箱。今年上半年这一版主要是面向语音交互的,同时保有了多模态的一些拓展,但是目前的我们 solution 主要是面向语音的。

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智能燃气灶作好 AI 芯片的三个关键要素:就越专用的 AI 芯片可以做的能效比就越高,就越标准化的话在能效比上不会有所壮烈牺牲?咱们这边是怎么展开均衡的?李霄寒:我实在,做到一款好的 AI 芯片必须 3 个关键要素:第一,必须对算法有充足的理解,对算法要有 know-how。如果你获得的是较为普通的算法,有可能你的优化也是较为普通的,如果你的 know-how 较为多,那有可能优化可以做到的较为细致。第二,必须对芯片推崇,要需要五大联赛下注官网设计芯片,把它做到出来,需要得出较为好的架构。

我们经过 3 年的抛光早已几乎不具备了这方面的能力。第三,很多人会忽视的一点,就是对应用于的 know-how。做到芯片不是军备竞赛,不是说道效能比越高,或者说关键参数,主频、制程越高就越好。计算力并不是越高就越好,而是要符合场景的市场需求。

就像做到军品和民用的产品一样,做到军品比较还更容易一点,因为很多情况下不必考虑到成本,但是做到民用的东西要考虑到均衡。对云知声来讲的,我们有优势的一点是之前通过标准化的产品,针对产品形态和市场做到了较为浅的一些抛光。

所以我们对市场的产品和用户理解是较为深刻印象的,基于以上 3 个要素去设计芯片就可以做较为好的均衡。有一些公司可能会补一两个要素,那么它做到出来的产品可能会有点稍,比如性能很好但功耗很高,或者性能功耗比十分不俗,但价格很喜。:UniOne 不会针对有所不同场景做到专门优化吗?李霄寒:不会的,像家居、车载都会做淋漓尽致优化,但是我们不是拿一款芯片来解决问题所有的问题。

我们不会有一系列的芯片,比方说第一款芯片解决问题智能家居领域里面的多模态交互问题,第二款的芯片解决问题车载环境下的一些交互或是别的市场需求,不会把这个方向做淋漓尽致。后面还有其它的一些东西出来,但整个是统一的 AI 框架,大大去演变,然后在有所不同的场景里有有所不同的分支。为什么要自己做到而不是用第三方的?:为什么云知声要自己做到而不是跟其它厂商合作自定义芯片呢?李霄寒:AI 芯片的整体架构还近没成熟期,并不是说道像 CPU 一样,订购谁的都一样,没有适当自己去反复发明者一个 CPU。我们面对的问题和 PC 上的 CPU 问题是几乎不一样的。

现在从整个产品定义,到里面的架构都是在一个探寻阶段,没标准化,你去找一个合作伙伴的话,很有可能最后做到出来的东西不需要符合场景的市场需求。这也是为什么我们极力要自己做到。而且我们在这方面有较为大的优势,因为我们做到了 2 年多将近 3 年的时间,团队早已从算法到应用于到芯片都抛光出来了。

后面做到芯片的递归,架构以及整体方案的演变,成本是较为较低的。所以,对于我们来讲,认同是还是自由选择自己做到,比不上跟别人去合作。:芯片团队和算法等团队是怎么合作的?李霄寒:我们基本上是躺在一块,做到减震的,做到苏醒的、辨识的,甚至还包括语音合成的,所有跟 AI 涉及的这些算法的同事,都是在一个环境里面工作。他们之间不会相互共享,做到算法的人会理解芯片的一些科学知识,做到芯片的人会理解算法的一些架构,相互不会做到一些渗入。

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只有双方相互有较为浅的理解,才能作出一个比较自定义,但又不是那种杀的,具备一定的灵活性的架构,这对于产品的顺利是十分关键的。未来规划:除了语音,你们还不会做到其它领域吗,比如视觉?李霄寒:视觉我们早已在做到了,从语音交互这个切入点来看,只不过我们最后是要设计一个拟人化的东西,但是人的感官是相比之下不只是耳朵的,视觉也占到了相当大的一部分。我们不会很快的从语音交互,改向多模态交互,甚至把交互有可能都会去除,就是多模态的 AI。

:UniOne 发售后,接下来芯片方面的规划是什么?李霄寒:当前这款芯片就是指类 IVM 的一套东西著手,紧接着我们不会往车的方向回头,因为车这块是一个十分极大的市场。而且对芯片的市场需求是蛮高的,这是接下来必需要做到的。

还有就是往多模态的方向回头,把更好的传感器构建进去,让这个语音交互逆的不那么薄弱,更加像一个真人,这是我们今年的研发规划。同时,在体系架构上面不会之后演变,之前的体系架构做到的会比较激进,因为这是我们的第一款芯片,要确保它需要量产,但这不代表战略是激进的,我们的芯片战略是较为保守的。

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