云知声发布全球首款面向物联网领域的AI芯片“雨燕”

云知声发布全球首款面向物联网领域的AI芯片“雨燕”,第1张

刚拿到智能语音行业最大融资的云知声,在北京正式发布全球首款面向物联网领域的AI芯片“雨燕”(Swift)。作为云知声UniOne系列的第一代物联网AI芯片,“雨燕”完全由云知声自主设计研发。

芯片完全自研,采用CPU+uDSP+DeepNet架构将算力提升50倍

“雨燕”由云知声自主研发,采用云知声自主AI指令集,拥有具备自主知识产权的DeepNet、uDSP(数字信号处理器),支持DNN/LSTM/CNN等多种深度神经网络模型。

除了提供芯片和终端引擎,云知声还将应用部分向客户开源,同时提供相应定制化工具以及云端AI能力服务。通过云端芯结合,“雨燕”将应用于智能家居、智能音箱、智能车载等各个具体场景中。

采用CPU+uDSP+DeepNet架构,支持8/16bit向量、矩阵运算,基于深度学习网络架构,可将面向语音AI的并行运算性能发挥到极致,在更低成本和功耗下提供更高的算力。

具体而言,“雨燕”具备以下特征:

高性能深度学习加速:面向深度学习和语音信号处理的AI定制指令以及体系架构,将面向语音AI的并行运算性能发挥到极致,系统运算能力提升50倍以上;

高性能内部互联网络:结合片内Memory及内部互联网络,提高片内总线带宽的利用效率提升20倍;

低功耗架构:异构AMP架构可保证高性能与低功耗的有机结合,从而获得最佳的能效比,更适合IoT场景;

端云结合:混合应用架构设计,获得本地与云端能力的最佳平衡。

此外,在发布会现场,云知声也与京东、亿咖通科技达成合作,将共同推进AI芯片在智能家居和车载系统方面的研发与落地。云知声的“芯”路历程

云知声创始人兼CEO黄伟表示:“近期中美贸易战背后折射的是中国核心技术短板,我们在很多关键技术节点上依然受制于人。”

自2012年成立,以智能语音技术为核心,云知声一直专注于物联网人工智能。目前,其拥有完全自主知识产权的语音识别、语义理解技术,是当前国内为数不多的拥有算法、计算能力、芯片能力全栈式技术链条的人工智能企业。

在智能语音技术领域,上市企业科大讯飞是其中的佼佼者。不过,在整个产业中,云知声是唯一一家从事芯片研发的公司。

与科大讯飞一样,云知声的智能语音技术被广泛应用于智能音箱、机器人、车载语音助手等多个领域;与科大讯飞不同的是,云知声从成立之初就致力于为家电、汽车等行业提供智能语音服务,而科大讯飞则一直致力于为普通消费者提供AI翻译机、语音输入法等软硬件产品。

“我们发现,要实现技术落地的话,往往还需要与终端设备和芯片紧密联合。”黄伟表示。

也因此,2013年云知声正式确立了自己的定位和战略规划——打造“云端芯”生态闭环:云是智能、端是交互、芯片就是传感器和一部分智能。

基于“云端芯”的定位,云知声将自己的业务分成了三部分:

云——AI Service,提供云端服务;

端——AIUI,用户与终端之间的交互方式,目前就是语音;

芯——AI芯“UniOne”,形象一点说,就是连网的麦克风。

作为本次发布会绝对主角,云知声在AI芯片的整体规划上,是要“将AI芯片放进从家电到汽车的各类产品中,让它们都能连网,并通过语音交互连接到云端”。基于“UniOne”这一品牌,他们将推出一系列芯片,用以分别解决智能家居领域的多模态交互、车载环境的交互等做种问题。

具体落地上,以2015年为“分水岭”,在这之前,云知声选择采用高通等厂家的通用芯片,继而将自己的算法融入进去,让其具备ASR等AI能力,以寻找应用场景和客户;在这之后,云知声组建了一个新的团队以研发自己的AI芯片。

研发期间,云知声相继完成了三轮融资——2015年年底获得数千万美元的B+轮融资、2017年8月获得3亿人民币的战略融资、2018年5月获得1亿美元的C轮融资。在资金的使用上,“AI芯片的研发投入”被数次提及。

前后耗时3年,云知声打造出了物联网AI芯片“雨燕”,也成功的完成了流片。而在接下来,他们将逐步用新的AI芯片取代原有芯片方案。

最后

去年开始,“AI芯片”逐渐成为人工智能行业的关注焦点。而早在几年之前,包括云知声在内的多家公司就已经意识到了这一市场风口,并提前着手布局。目前,针对物联网、自动驾驶、安防等领域,国内厂商已经相应的公布了AI芯片解决方案。

近一段时间以来,因为“中兴被禁”事件,我们再次意识到了国内集成电路产业的薄弱。不过,虽然AI芯片也是集成电路的一部分,但不少业内人士都表示了积极的态度。在他们看来,虽然中国在通用芯片领域“受制于人”,但在人工智能时代,依托中国人口红利的海量数据、资本加持、巨大的应用场景和市场需求,中国AI芯片有望“弯道超车”。

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原文地址: http://outofmemory.cn/dianzi/2666160.html

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