近日，創業六年的AI公司云知聲在北京召開發布會，正式發布了首款面向物聯網領域的AI系列芯片UniOne。

“雨燕”芯片發布：面向智能家居，云知聲稱用1／10的價格挑戰50倍的性能

根據云知聲的表示，UniOne是云知聲的芯片品牌，是一系列芯片的總稱。發布的第一代芯片是“雨燕”產品，是第一款面向IoT人機交互場景的AI芯片，面向智能家居和智能音箱，主要是由語音AI切入DNN／LSTM／CNN。而第二代芯片“雪豹‘預計將于明年發布，面向智能車載領域，主打多模態、車規級，對算力的數量級提升；第三代芯片”旗魚“預計將于2020年推出，面向智慧城市領域，將提供通用的AI邊緣算力。

本次發布的“雨燕”芯片采用CPU＋uDSP＋DeepNet架構，支持8／16 bit向量、短距運算，基于深度學習網絡架構。云知聲稱，雨燕可將面向語音AI的并行運算性能發揮到極致，在更低成本和功耗下提供更高的算力。

根據云知聲聯合創始人、芯片負責人李霄寒的表述，“雨燕”芯片架構可以分為五個部分。第一部分是Audio，內置了云知聲的全頻譜的自主語音AI技術。第二部分架構是云知聲擁有自主知識產權的數字信號處理器uDSP，支持多種類型麥克降噪和聲源定位。第三部分架構是云知聲完全自主研發的深度神經網絡處理器（NPU）DeepNet。前三部分是一個封閉的代碼。

但是，物聯網領域的終端形態多樣，需求非常復雜，所以云知聲不僅提供雨燕芯片和終端引擎，還將應用部分向客戶開源，同時提供相應定制化工具以及云端AI能力服務。而支持這種定制化能力的是雨燕芯片架構中的CPU＋Memory、以及多種接口這兩部分，可以提供給合作伙伴進行自由開發。

在架構靈活性方面，通過Scratch－Pad將主控CPU與AI加速器內部RAM相連，提供高效的CPU與AI加速器之間的數據通道，以便CPU對AI加速器運算結果進行二次處理。

也就說，UniOne提供產品共性的東西，比如遠場語音識別，標準化組件。但是在場景、產品使用等相關的個性化部分將源代碼開放。這樣就能在保證高性能、高能效比的同時，兼顧靈活性和通用性。

從軟件層面來看，雨燕提供了面向深度神經網絡的AI擴展指令集。李霄寒表示，將耗時的AI計算進行算子抽象，并在全新并行架構中進行硬件實現。

電源模式設計上，雨燕提供多級電源模式，從動靜檢測（占芯片能耗的2％），到活體檢測（占芯片能耗的10％），到目標檢測（占芯片能耗的20％），再到正常模式。大大降低功耗。

功能上，“雨燕”芯片提供聲源定位、回聲消除、遠講降噪、超低功耗的語音喚醒、離線識別、本地TTS、聲紋識別、用戶畫像、流式對話，應用定制化等等。

另外，云知聲不僅提供芯片，還將提供一體化的云端芯產品級解決方案，對接AI云服務、AI軟件方案商、芯片原廠等。在本次發布會上，云知聲還公布了與兩家公司的戰略合作。會上，云知聲宣布與京東Alpha平臺合力打造定制化智能標桿產品，并聯手億咖通科技共同研發汽車前裝車規級AI芯片，構造以語音為核心的座艙交互平臺。

AI芯片研發之路：打磨四年，先驗證市場合理性

云知聲為何要研發AI芯片？據云知聲CEO黃偉稱，從PC互聯網到移動互聯網，再到現在物聯網時代，AIoT的設備數量級將增長到348億，遠超PC設備和手機設備。但是，隨著物聯網的深度推進，終端設備被賦予更多的AI能力，且需求碎片化嚴重，對于AI算力需求也不盡相同，原有的通用架構芯片很難滿足物聯網設備的需求?！盁o論是CPU、GPU還是FPGA，現有的芯片架構并非為AI專門設計，并不能滿足物聯網AI算力的需求?！秉S偉稱。

另一方面，AI算法的接入，對設備端芯片的并行計算能力和存儲帶寬也提出了更高的要求，而且盡管基于GPU的傳統芯片能夠在終端實現推理算法，但并非針對深度學習設計，能效遠低于AI專用芯片。所以，AI芯片在設計上更加專門化，相比通用芯片在計算密度及功耗上有絕對優勢。

黃偉稱，做好一個AI芯片必須有三個前提，全棧式的AI技術能力、已經驗證的應用場景、芯片設計能力，云知聲在AI芯片上已經布局了四年。在這四年中，云知聲在家居、智能音箱、兒童機器人等市場方面已經基于IVM（通用芯片方案）的產品形態，驗證了市場、產品、用戶場景的合理性。

黃偉表示，云知聲早在2015年就組建了芯片團隊，2016年公司開始就市場、產品、技術路線以及芯片下游合作方的評估。2017年啟動芯片產品定義、IP選型、算法優化、工具準備，以及詳細產品定義和技術模塊評估工作。

黃偉稱，得益于四年時間的積累，“雨燕”量產后將能快速切入市場客戶并滿足更多產品種類和形態上對成本、穩定性、集成度等方面的需求。黃偉還表示，在落地過程中，AI芯片不是孤立的，還需要軟件應用、解決方案以及服務商的支持。

AI芯片領域的中國勢力凸起

在AI芯片領域，根據市場研究公司Compass Intelligence發布了最新研究報告，業界對于AI芯片的需求也在加大，目前有超過1700家創業公司對AI芯片感興趣。過去三年，排名前24家AI芯片公司總共在人工智能領域投入高達600億美元。

報告顯示，在全球前24名的AI芯片企業排名表中，英偉達（Nvidia）、英特爾（Intel）以及IBM（NPU）分別位列前三名，中國公司占據七個席位，并且最高名次是排行第12的華為，其他六家公司分別是華為海思（HiSilicon）、聯發科（MediaTek）、Imagination、瑞芯微（Rockchip）、芯原（Verisilcon）、寒武紀（Cambricon）、地平線（Horizon）。

云知聲殺入AI芯片領域，相比其他廠商，更專注于應用場景和解決方案。加上近日云知聲完成了1億美金C輪融資，可謂市場前景較好且糧草充足。未來，云知聲能否在AI芯片領域占有一席之地，還有待市場檢驗。