IDC 預(yù)計(jì)，2019 年全球智能家居設(shè)備市場出貨量將達(dá)到 8.327 億臺，將同比增長 26.9％。蛋糕之大讓業(yè)界一片歡騰，尤其是進(jìn)入門檻較低的語音識別應(yīng)用市場，吸引了眾多 AI 創(chuàng)業(yè)公司的目光，市面上出現(xiàn)了多款針對語音識別的 AI 芯片，其中不乏思必馳、云之聲等算法廠商，還有出門問問、若琪等終端廠商，語音 AI 芯片市場的競爭變得異常激烈。

近期，探境科技也推出了具有 AI 雙麥降噪功能的語音識別方案，即 Voitist 音旋風(fēng) 612。可能很多人對探境科技并不是熟悉，其實(shí)這并不是一家新的 AI 公司，而是在 2017 年就已經(jīng)成立，只是公司初期在埋頭研發(fā)，因此很少出現(xiàn)在公眾的視野中。據(jù)其技術(shù)副總裁李同治介紹，“公司創(chuàng)始人魯勇曾經(jīng)在全球著名半導(dǎo)體公司 Marvell 擔(dān)任研發(fā)高管，研發(fā)團(tuán)隊(duì)有著給蘋果、三星、希捷、西數(shù)、特斯拉等國際頂級公司量產(chǎn)芯片供貨的經(jīng)驗(yàn)，公司的目標(biāo)是為客戶提供終端人工智能芯片及整體解決方案。如今，公司在北京、上海、深圳、杭州、合肥及美國硅谷都設(shè)立了研發(fā)基地，目前公司員工近 200 人，其中技術(shù)研發(fā)人員 150 人，平均研發(fā)經(jīng)驗(yàn)在 15 年以上。”

在今年的 7 月份，探境科技就推出了首款 AI 語音識別芯片音旋風(fēng) 611，并且已經(jīng)量產(chǎn)，李同治介紹，“音旋風(fēng) 611 支持多達(dá) 200 條命令詞，能夠覆蓋家庭生活場景中幾乎所有常見的語音控制命令；在識別率方面，不低于 99%的喚醒率，超過 97%的識別率，以及低于 24 小時(shí) 1 次的誤喚醒率。適用于各種需要語音進(jìn)行控制的應(yīng)用場景，芯片內(nèi)嵌領(lǐng)先的 NPU 架構(gòu)，配合單麥克風(fēng)即可實(shí)現(xiàn) 5-10m 遠(yuǎn)距離的語音識別，識別延遲小于 0.2 秒，不需要依賴云和網(wǎng)絡(luò)，可在本地完成推理運(yùn)算，音旋風(fēng) 612 是 611 的升級版。”

AI 公司以技術(shù)取勝才能走得更遠(yuǎn)，探境科技能夠推出這樣的產(chǎn)品也全依賴于技術(shù)驅(qū)動。AI 應(yīng)用需要軟件和硬件共同實(shí)現(xiàn)，市面上的很多公司要么單獨(dú)做算法，要么單獨(dú)做硬件，這就容易出現(xiàn)軟件和硬件匹配困難的問題，探境科技是在軟件和硬件兩方面同時(shí)研發(fā)，從而實(shí)現(xiàn)軟硬件融合，包括芯片設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)框架、系統(tǒng)、算法等全部自主研發(fā)。在發(fā)布會上，探境科技負(fù)責(zé)人從硬件方面介紹了公司的獨(dú)特技術(shù)存儲優(yōu)先架構(gòu)，從軟件方面分析了公司的三大黑科技。

“殺手锏”：存儲優(yōu)先架構(gòu)

傳統(tǒng)的處理器一般都采用馮·諾伊曼體系結(jié)構(gòu)，計(jì)算單元和存儲單元相互獨(dú)立，每次運(yùn)算計(jì)算單元將數(shù)據(jù)從存儲單元中提取出來，處理完成后再寫回存儲單元中。近年來，處理器性能飛速提升，但是訪問存儲器的速度并沒有相應(yīng)的提升，所以訪問存儲器的速度無法跟上處理器消耗數(shù)據(jù)的速度，導(dǎo)致處理器的計(jì)算性能無法充分發(fā)揮出來，這就出現(xiàn)“存儲墻”問題。

為了解決“存儲墻”問題，探境科技推出了存儲優(yōu)先架構(gòu)（即SFA架構(gòu)），這是一種不同的技術(shù)路線。探境科技創(chuàng)始人魯勇解釋，所有深度學(xué)習(xí)算法和 AI 芯片都面臨一個(gè)問題，它們并不是要做卷積運(yùn)算的乘法或加法，這并不是最難解決的問題，難點(diǎn)是在于有很多數(shù)據(jù)在重復(fù)使用，數(shù)據(jù)在存儲器里的位置、相對關(guān)系、讀取的性能會影響到算法運(yùn)行的性能。而且數(shù)據(jù)的存儲帶寬要求很大，存儲功耗很高。傳統(tǒng)上的解決方式不考慮存儲墻的問題，暴力增加存儲單元，成本很高。我們用一種獨(dú)特的芯片架構(gòu)來推翻馮諾依曼體系架構(gòu)，把數(shù)據(jù)讀取的次數(shù)降低，降低數(shù)據(jù)的冗余，從而降低帶寬的需求，通過算法和調(diào)度數(shù)據(jù)的方式，改進(jìn)數(shù)據(jù)管理，在硬件上控制數(shù)據(jù)流，降低數(shù)據(jù)重復(fù)使用，通過軟件和硬件結(jié)合，在芯片上降低資源的鏈接復(fù)雜度，這種架構(gòu)我們稱為存儲優(yōu)先架構(gòu)，其實(shí)我們改善的是芯片本身的原因。”

從效果來看，魯勇強(qiáng)調(diào)，“這種方法可以帶來超高的能效比，數(shù)據(jù)訪問可降低 10-100 倍，存儲子系統(tǒng)功耗下降 10 倍以上，28nm 工藝系統(tǒng)能效超過 4T Ops/W。”

魯勇將 SFA 架構(gòu)稱為真正符合商業(yè)應(yīng)用的 AI 芯片架構(gòu)，因?yàn)槠洳捎贸墒斓脑O(shè)計(jì)方案，無需對底層器件進(jìn)行修改設(shè)計(jì)，可以走商業(yè)化路徑；通用性高，芯片面向的場景眾多，必須支持多種算法才可以被商業(yè)化；同時(shí)易用性高，用戶學(xué)習(xí)成本低，模型移植簡單。

需要指出的是，一般 AI 芯片只針對某一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行運(yùn)算，SFA 架構(gòu)支持任何神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而且可以調(diào)整參數(shù)。

存儲優(yōu)先算法既然如此高效，為什么其它 AI 公司沒有開發(fā)？魯勇的解釋是，這是一項(xiàng)有技術(shù)門檻的技術(shù)，不僅在技術(shù)上需要要懂?dāng)?shù)學(xué)原理、架構(gòu)、數(shù)據(jù)管理知識，同時(shí)需要有豐富的芯片設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，綜合起來才能做到高效率，這些都是探境科技所具備的。

如果說存儲優(yōu)先架構(gòu)是探境科技在硬件上實(shí)現(xiàn)的優(yōu)化，軟件上又做了哪些工作？李同治向我們做了詳細(xì)介紹。

三大“黑科技”加身，出貨量過百萬

李同治將探境科技在軟件上的創(chuàng)新歸結(jié)為三大“黑科技”，分別是 AI 降噪算法、高計(jì)算強(qiáng)度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) HONN、基于 FCSP 的端到端 AI 雙麥算法。

黑科技之一：AI降噪算法

目前在智能家居應(yīng)用中，語音識別面臨環(huán)境噪雜或者距離遠(yuǎn)，從而導(dǎo)致識別不清的難題，智能家居設(shè)備廠家急需一種能夠準(zhǔn)確過濾噪音，并提取目標(biāo)聲源的方案。

在語音識別技術(shù)中，信噪比是衡量識別的目標(biāo)聲源與其它干擾聲源強(qiáng)度比值的對數(shù)。一般將信噪比低于 15dB 的稱為噪聲環(huán)境。信噪比越低，識別難度越大。在語音識別的研發(fā)過程中，一個(gè)完整的識別鏈路可以簡化為麥克風(fēng)輸入、降噪處理、語音識別、識別結(jié)果輸入四個(gè)環(huán)節(jié)。想做好識別，首先要在降噪處理上下功夫。

探境科技自研了 AI 降噪算法基于深度學(xué)習(xí)，不僅能夠處理穩(wěn)態(tài)的噪聲，非穩(wěn)態(tài)的突發(fā)性噪聲也能快速過濾。為了驗(yàn)證探境 AI 降噪算法的有效性，技術(shù)人員將一批信噪比在 3dB 左右的語音數(shù)據(jù)送到一個(gè)知名的云端公開語音識別引擎做了測試，降噪后比降噪前提高 30%識別準(zhǔn)確率。

黑科技之二：高計(jì)算強(qiáng)度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)HONN

在對聲音進(jìn)行降噪處理之后，就進(jìn)入到了語音識別環(huán)節(jié)。在這一環(huán)節(jié)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所需的算力決定了模型的描述能力，同時(shí)也決定了模型處理能力和識別率的上限。在傳統(tǒng)的語音識別算法里，國內(nèi)很多語音識別芯片都采用了全連接操作 DNN 技術(shù)。但是相對全連接操作，卷積操作能夠提供更高的計(jì)算強(qiáng)度，且卷積運(yùn)算與人類大腦負(fù)責(zé)感知模塊的處理方法類似，能夠提取滿足大腦認(rèn)知的本質(zhì)特征。

探境將其計(jì)算機(jī)視覺中的一些經(jīng)驗(yàn)遷移到語音識別中，在語音識別算法上加入了更多的卷積操作，重新設(shè)計(jì)了一個(gè)高計(jì)算強(qiáng)度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即 HONN（High Operation Neural Network）。

李同治解釋，“對比發(fā)現(xiàn)，HONN 僅需要 350k 的存儲空間，而 DNN 需要 1.6M 的存儲空間，更低的存儲需求意味著成本更低。同時(shí) DNN 與 HONN 所需的算力相反，處理高強(qiáng)度模型單幀時(shí)，HONN 需要超過幾百兆 OPS，而一般的 DNN 模型僅為個(gè)位數(shù)的算力，兩者相差超過 30 倍。對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，模型所需的算力決定了模型識別率的上限。相對安靜的環(huán)境下兩者之間差別不大，但是當(dāng)信噪比進(jìn)一步降低時(shí)，基于 HONN 的方法識別優(yōu)勢非常明顯。”

在實(shí)際測試中，在抽油煙機(jī)的噪音中（大約 70 分貝），HONN 方式下的識別信噪比約為 3~5dB，單燈模型的識別效果非常準(zhǔn)確。

黑科技之三：基于FCSP的端到端AI雙麥算法

信噪比還有一種更嚴(yán)苛的情況，就是 0dB 和負(fù) dB，0dB 意味著噪聲和信號強(qiáng)度一樣，甚至噪聲比語音信號還要強(qiáng)，面對這種應(yīng)用場景，探境科技采用了基于 FCSP 的端到端 AI 雙麥算法。

傳統(tǒng)的麥克風(fēng)陣列處理算法有幾大缺點(diǎn)，從而造成處理效果并不理想。“為了克服傳統(tǒng)處理方式的缺點(diǎn)，我們設(shè)計(jì)出了基于 FCSP 的端到端 AI 雙麥算法。”李同治對記者表示“FCSP（Frequency Complex Subspace Projection）是我們自研的頻域復(fù)數(shù)子空間投影算法的簡稱，這個(gè)算法直接輸入陣列信號，輸出的是最終的識別結(jié)果，中間部分全部交給基于深度學(xué)習(xí)的 AI 算法來處理，不再使用傳統(tǒng)的數(shù)字信號處理方法。信號增強(qiáng)與識別模塊整體以降低識別錯(cuò)誤率為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，避免了語音增強(qiáng)與語音識別模塊錯(cuò)配的問題。”

另外，在模型訓(xùn)練期間，采取了“注意力增強(qiáng)”的學(xué)習(xí)方法，能夠靈敏的檢測到喚醒詞和命令詞，即使干擾信號與目標(biāo)信號方向接近，也能靈敏的進(jìn)行喚醒和識別。李同治做了一個(gè)形象的比喻，“這個(gè)類似于在一個(gè)嘈雜的環(huán)境里面，如果有人喊自己的名字，一下子就能反應(yīng)過來。”

李同治強(qiáng)調(diào)，“我們采取了頻域復(fù)數(shù)子空間投影，抗噪性能強(qiáng)，在信噪比為 0dB 時(shí)，相對于傳統(tǒng)的處理算法，相對識別錯(cuò)誤率降低超過 20%。”

通過 AI 語音算法+HONN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來提升識別率，再通過 FCSP“端到端”的雙麥處理算法簡化識別流程，降低最終識別錯(cuò)誤率，探境的語音算法實(shí)現(xiàn)了跨越式的升級，加上通過存儲優(yōu)先架構(gòu)打造的 AI 芯片，探境科技可以為客戶提供芯片、算法俱全的 Turn-key 方案。

除了支持 AI 雙麥的 Voitist 音旋風(fēng) 612 之外，還包括在離線一體的 Voitist 音旋風(fēng) 621、以及語音芯片的旗艦產(chǎn)品——可支持本地 NLP 的音旋風(fēng) 7 系列。探境目前擁有約 30 家合作伙伴，既有美的、海爾等智能家居制造大廠，也有世強(qiáng)科技在垂直領(lǐng)域頗具影響力的渠道商，知名智能家居制造商阿凡達(dá)智控也剛剛與探境達(dá)成合作，目前，探境科技的產(chǎn)品出貨量已達(dá)百萬級別。

未來規(guī)劃：從語音到圖像，離線在線一體方案已在路上

近兩年，邊緣計(jì)算大熱，隨著數(shù)據(jù)量不斷增大，云端的承載壓力越來越大，因此終端客戶尋求在邊緣完成部分?jǐn)?shù)據(jù)處理，從而分擔(dān)云端的壓力。尤其在 AI 領(lǐng)域，未來對延遲和帶寬提出更苛刻的要求，探境科技也認(rèn)為，真正的人工智能應(yīng)用場景，是不需要借助云端服務(wù)等做遠(yuǎn)程支持的，只有將人工智能做到終端上來，讓每個(gè)設(shè)備都具備人工智能，才是現(xiàn)階段“人工智能”的進(jìn)化。

目前廠商多采用在線方案，就是打一個(gè)數(shù)據(jù)包放到云端，而離線方案是語音識別算法在本地，音樂等播放內(nèi)容還是放在云端。據(jù)魯勇透露，未來探境還會將語音產(chǎn)品進(jìn)行二次升級，推出更多在線離線一體化方案。探境科技采用 HONN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，意味著處理模型變小，放在邊緣的存儲容量變小，成本也隨之降低。關(guān)于用戶對在線方案和離在線一起方案的選擇，魯勇表示，離線在線一體方案和在線方案兩種會共存，畢竟用戶的想法不同，選擇也不同。

關(guān)于產(chǎn)品規(guī)劃，魯勇還表示，“探境不僅僅是一個(gè)語音芯片公司，而是一家語音、圖像整體結(jié)合的 AI 芯片公司。除了語言市場之外，我們還看好工業(yè)視覺、新零售、安防、輔助駕駛等市場。我們的圖像芯片在 2019 年 Q4 就已經(jīng)流片成功，在某些應(yīng)用中已經(jīng)開始產(chǎn)生營收。AI 芯片的蛋糕非常大，探境希望可以聯(lián)合上下游一起，開發(fā)生態(tài)，開放 SDK 和工具鏈，不僅是大家可以直接使用我們的產(chǎn)品，我們也希望有大量的合作伙伴，完成更多的場景開發(fā)。”

魯勇認(rèn)為，AI 芯片這一領(lǐng)域不像手機(jī) APP 那樣，瞬間可以憑一款應(yīng)用獲得數(shù)百萬的用戶，AI 芯片更像馬拉松長跑，比的是耐力，而不是沖刺速度，在這場比賽中，不是要看誰跑得快，而是要看誰有潛力到達(dá)終點(diǎn)，誰在中途不走岔路。探境作為創(chuàng)業(yè)公司，雖然進(jìn)入市場比較晚，但是這也是一個(gè)拐點(diǎn)期，市場教育工作已經(jīng)完成，后面市場競爭還是看核心技術(shù)，我們的優(yōu)勢在于軟件和硬件都自主研發(fā)，因此算法移植非常快，我們將從智能家居領(lǐng)域開始，先打好地基，再逐漸加碼，等待市場大潮的到來。