繼去年5月在行業(yè)率先推出首款面向物聯(lián)網(wǎng)的AI芯片—雨燕（Swift）及其系統(tǒng)解決方案之后，1月2日，國內(nèi)領(lǐng)先的人工智能企業(yè)云知聲在京召開新聞發(fā)布會，正式公布了其多模態(tài)AI芯片戰(zhàn)略與規(guī)劃。會上同步曝光了其正在研發(fā)中的多款定位不同場景的AI芯片，包括第二代物聯(lián)網(wǎng)語音AI芯片雨燕Lite、面向智慧城市的支持圖像與語音計算的多模態(tài)AI芯片海豚（Dolphin），以及面向智慧出行的車規(guī)級多模態(tài)AI芯片雪豹（Leopard）。

5G推動AIoT落地，多模態(tài)AI芯成必然

云知聲創(chuàng)始人／CEO黃偉認為，當前我們正處于5G爆發(fā)的邊緣，5G與人工智能的結(jié)合將真正促使萬物智聯(lián)（AIoT）的落地與實現(xiàn)。可以預(yù)見的是，未來巨量的多維數(shù)據(jù)（如語音、圖像、視頻等）集中處理與邊緣式分布計算的需求，勢必將進一步挑戰(zhàn)AI底層支持硬件——芯片的計算能力。

與此同時，AIoT場景下人工智能應(yīng)用對于端云互動有著強需求。強大的云會讓端能力更強，而強大的端則可提升數(shù)據(jù)處理的實時性和有效性，進而增強云的能力。二者需要緊密結(jié)合，這要求對芯片設(shè)計和云端架構(gòu)進行統(tǒng)一考量。傳統(tǒng)的通用方案架構(gòu)由于在高實時性、高智能化場景中的算力有限，且無法平衡好成本、功耗、安全性等諸多現(xiàn)實需求，因此具備多維度AI數(shù)據(jù)集中處理能力的多模態(tài)AI芯片將成必由之路。

黃偉同時指出，面向5G萬物智聯(lián)時代，人工智能服務(wù)需提供更加場景化的解決方案，云＋芯一體化的服務(wù)模式將成為行業(yè)主流?；诖?，他進一步對傳統(tǒng)SOC（System On Chip）概念提出全新定義，其中S代表不同的AI服務(wù)能力即Skills，O代表云端與邊緣側(cè)的互動On／off Cloud，C代表具備智能處理能力的AI芯片。

從IVM到雨燕，云知聲的造芯之路

云知聲2014年開始切入物聯(lián)網(wǎng)AI硬件芯片方案（IVM），并于2015年開始形成量產(chǎn)出貨，其中家居領(lǐng)域客戶覆蓋格力、美的、海爾、長虹、海信、華帝等幾乎所有國內(nèi)一線家電廠商。在深入場景提供服務(wù)的過程中，為彌補通用芯片方案在給定成本和功耗條件下的能效比問題，以及在邊緣算力、多模態(tài)AI數(shù)據(jù)處理方面的能力短板，2015年云知聲正式啟動自研AI芯片計劃。

去年5月16日，云知聲正式發(fā)布了旗下耗時近三年自主研發(fā)打造的首款物聯(lián)網(wǎng)AI芯片。該芯片采用云知聲自主AI指令集，擁有具備完整自主知識產(chǎn)權(quán)的DeepNet1．0、uDSP（數(shù)字信號處理器），并支持DNN／LSTM／CNN等多種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，性能較通用方案提升超50倍。

發(fā)布芯片后僅四個月，云知聲便選擇將基于雨燕的解決方案進行開源，于去年9月正式推出智能家居、智能音箱的兩套標桿解決方案。通過“云端芯”結(jié)合，提供給客戶與合作伙伴面向具體場景的軟硬件一體化Turnkey解決方案，可讓客戶站在更高的設(shè)計起點、以更低的成本，在更短的時間周期內(nèi)打造出更穩(wěn)定可靠的產(chǎn)品。同時，開源的方案也可確保客戶基于已提供的AI能力自行設(shè)計其它各種長尾產(chǎn)品形態(tài)，構(gòu)建更為豐富的AIoT生態(tài)。

目前，基于雨燕芯片的全棧解決方案已導(dǎo)入的各類方案商及合作伙伴已超過10家，包括美的、奧克斯、海信、京東、360、中國平安、硬蛋科技等，相關(guān)產(chǎn)品最早將于Q1量產(chǎn)上市。

物聯(lián)網(wǎng) AI 芯片的多模態(tài)演進之路

在第一代UniOne芯片雨燕的發(fā)布會上，云知聲聯(lián)合創(chuàng)始人李霄寒曾指出，UniOne并不是一顆芯片，而是一系列芯片，代表了云知聲對于物聯(lián)網(wǎng)AI芯片發(fā)展戰(zhàn)略的整體構(gòu)想。在今日舉行的云知聲2019多模態(tài)AI芯片戰(zhàn)略發(fā)布會上，李霄寒再次從三方面論證了物聯(lián)網(wǎng)多模態(tài)AI芯片的必要性。他認為，當前物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品線的AI芯片越來越明顯地體現(xiàn)出三個趨勢：

首先是場景化。芯片設(shè)計正在由原來的片面追求PPA ，即性能（Power）、功耗（Performance）和面積（Area）逐漸演變成基于軟硬一體，甚至包括云端服務(wù)的方式來解決某個垂直領(lǐng)域的具體問題，芯片本身上升成為整個解決方案中的重要部分，而非唯一；

其次，端云互動。在物聯(lián)網(wǎng)的不同應(yīng)用場景下，海量終端設(shè)備要實現(xiàn)功能智能化必須端云配合，即形成邊緣算力和云端算力的動態(tài)平衡。端云互動的命題需要AI芯片的強有力支持，進一步也深刻影響到芯片的設(shè)計，以及最終的交付；

再者，數(shù)據(jù)多模態(tài)。在以5G驅(qū)動的萬物智聯(lián)場景下，芯片所接觸到的數(shù)據(jù)維度將由原來的單一化走向多元化，芯片所需處理的數(shù)據(jù)也由單模態(tài)變成多模態(tài)，這對芯片尤其是物聯(lián)網(wǎng)人工智能芯片的設(shè)計提出了新的挑戰(zhàn)。

圖 ｜云知聲聯(lián)合創(chuàng)始人李霄寒

結(jié)合以上三點，李霄寒認為，物聯(lián)網(wǎng)AI芯片的最終呈現(xiàn)形式將不再是一個單一的硬件，而必然是承載著邊緣能力與云端能力的多模態(tài)AI軟硬一體解決方案。

云知聲多模態(tài)AI芯片技術(shù)布局

為實現(xiàn)多模態(tài)AI芯片的戰(zhàn)略落地，目前云知聲已在加速技術(shù)布局，并在機器視覺方面取得飛速進展。其中，面向機器視覺的輕量級圖像信號處理器已可實現(xiàn)在不依賴外部內(nèi)存的情況下，在30 fps的速率下實時對傳感器的圖片進行預(yù)處理，以進一步提高后續(xù)機器視覺處理模塊的處理速度和效果。借助基于人臉信息分析的多模態(tài)技術(shù)，已可實現(xiàn)人臉／物體識別、表情分析、標簽化、唇動狀態(tài)跟蹤等功能，可為產(chǎn)品交互和用戶體驗提供更多的可玩性和靈活性。

尤為值得一提的是，云知聲多模態(tài)人工智能核心IP——DeepNet2．0的發(fā)布，標志著云知聲人工智能處理核心由1．0語音時代全面邁入2．0融合語音、圖像等處理能力的多模態(tài)時代。DeepNet2．0可兼容LSTM／CNN／RNN／TDNN等多種推理網(wǎng)絡(luò)，支持可重構(gòu)計算與Winograd處理，最高可配置算力達4T，達行業(yè)一流水平。目前云知聲DeepNet2．0已在FPGA上得到驗證，將在2019年落地的全新多模態(tài)AI芯片海豚（Dolphin）上落地。

除此之外，在圖像與芯片技術(shù)的產(chǎn)學(xué)研合作方面，云知聲還與杜克大學(xué)所領(lǐng)導(dǎo)的美國自然科學(xué)基金旗下唯一人工智能計算中心——ASIC達成深度合作，致力于AI芯片算法壓縮與量化技術(shù)，以及非馮新型AI芯片計算架構(gòu)研究，將進一步為云知聲多模態(tài)AI芯片戰(zhàn)略的推進夯實基礎(chǔ)。

三款在研芯片曝光，2019年啟動量產(chǎn)

在首款量產(chǎn)芯片雨燕已有大批客戶導(dǎo)入，占領(lǐng)市場先發(fā)優(yōu)勢的背景下，2019年云知聲在芯片落地規(guī)劃方面仍將保持積極態(tài)度。

李霄寒透露，在持續(xù)迭代升級現(xiàn)有雨燕芯片的性能與服務(wù)之外，目前云知聲多款面向不同方向的芯片也已在研發(fā)中，包括適用性更廣的超輕量級物聯(lián)網(wǎng)語音AI芯片雨燕Lite，集成云知聲最先進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器DeepNet2．0，可面向智慧城市場景提供對語音和圖像等多模態(tài)計算支持的多模態(tài)AI芯片海豚（Dolphin），以及與吉利集團旗下生態(tài)鏈企業(yè)億咖通科技共同打造的面向智慧出行場景的多模態(tài)車規(guī)級AI芯片雪豹（Leopard）。以上三款芯片計劃于2019年啟動量產(chǎn)。

目前，依托在家居、車載等真實場景下豐富的產(chǎn)品經(jīng)驗，以及具備先發(fā)優(yōu)勢的AI芯片能力，云知聲將業(yè)務(wù)覆蓋到包括智能家居、智能汽車、智能兒童機器人、智慧酒店、智慧交通等諸多場景。未來云知聲將持續(xù)發(fā)力多模態(tài)AI芯片，不斷拓展技術(shù)與場景生態(tài)，以實現(xiàn)面向未來AIoT時代的全面賦能。