從去年開始起來的熱度,在中興事件的催化下,快速發生更強烈的化學反應。這其中,最耐人尋味的便是AI語音芯片的快速崛起: 5月到7月,短短兩個月的時間,從公開報道的資料可以看到有超過5家公司對外宣布做了AI語音芯片。
如果要概括近兩年的AI創企現狀,融資和造芯是繞不開的話題。而芯片這個詞,極有可能會入選2018年年度關鍵詞。
從去年開始起來的熱度,在中興事件的催化下,快速發生更強烈的化學反應。這其中,最耐人尋味的便是AI語音芯片的快速崛起:
5月到7月,短短兩個月的時間,從公開報道的資料可以看到有超過5家公司對外宣布做了AI語音芯片:
那么,為什么大家會不約而同的在當下這個時間節點發布AI語音芯片,這背后的邏輯到底是什么呢?
導火索:智能音箱市場的小爆發
今年的618促銷活動,天貓精靈玩了一把價格營銷戰,只需要99元就能購買一臺智能音箱。很快,在7月5日,天貓精靈就宣布一年時間內,他們的全渠道銷量累計超過500萬臺。
這種巨頭壓低價格走量的行為,很快引起了連鎖反應,關于智能音箱風口的討論甚囂塵上,由亞馬遜帶起的這陣風終于刮到了國內。
根據Strategy Analytics 最新發布的研究報告顯示,2018年第一季度,全球智能音箱的總銷量達到920萬,同比增長278%。
“當設備的量剛起來的時候,大家突然意識到芯片是很重要的一個環節,將它的必要性放到一個更高的位置。”作為最早開始布局AI語音芯片的云知聲,其創始人黃偉談到最近的芯片熱如是說道。
這一輪智能音箱市場的爆發,讓不少人看到潛在的AI語音芯片市場機會。
據今年3月外媒Information的報道,亞馬遜正在設計定制用于支持智能音箱Echo的AI芯片,當時消息稱亞馬遜已經擁有449名有芯片專業知識、技能的員工。
無獨有偶,剛剛被阿里收購的中天微,也在7月初表示要發布智能語音芯片。
巨頭潛在的動作是最重要的市場風向標之一,這個導火索也順其自然地燃到了AI語音芯片上,探尋其背后的邏輯,也在于AI語音芯片較之于傳統通用芯片的優勢。
其實最早的通用芯片在語音方面發揮的功效并不大,通常情況下就是將多媒體數字編碼器+數字信號模塊處理相結合。
在2014年年底的時候,亞馬遜的Echo問世,有些半導體廠商瞄準了這塊市場,開始推出語音芯片,其中最典型的莫過于聯發科。據了解,當時有人推測2016年智能音箱市場將近80%的芯片都是MTK提供的,而這又得益于他們和亞馬遜Echo的深度合作。
當智能硬件對語音交互的要求越來越高的時候,很多東西需要在端上實現,比如喚醒、數據信號處理。同時考慮安全、網絡情況等因素,AI語音芯片出現是必然結果。
相比較語音芯片,AI語音芯片集成度高、功耗低、成本低,能夠實現算法和終端的完美結合。
Rokid聯合創始人王舜德在回答當初為什么會做AI語音芯片的時候,就提到“因為我們知道做產品的痛苦,了解芯片的價錢會帶動整個產品,而當時的芯片非常耗電,集成度低。經歷過這些痛點,我們就想優化芯片的設計,用上我們前端的算法。”
算法—芯片—硬件:商業化落地的必然
仔細梳理一下現在幾大主流AI創企做AI語音芯片的思路,大多數還是選擇和有經驗的芯片公司深度合作。
比如出門問問和Rokid就宣布自己的芯片是基于杭州國芯科技芯片深度定制,其中Rokid的KAMINO18基于40nm工藝的國芯GX8010制造,GX8010是國芯去年發布的主打AI交互的NPU芯片,該芯片專為物聯網應用設計,具備低功耗、可離線、可移動的優勢。思必馳在宣布打造芯片的時候,也提到他們會和某芯片巨頭在AI芯片方面達成合作,成立合資公司。
芯片公司提供低功耗、集成度低的設計架構,AI語音技術公司則會在麥克風陣列信號處理、語音交互SDK以及語音降噪、喚醒、識別理解上做功夫,將自有的AI語音交互技術集成到其中。
為什么算法技術落地,要從芯片以后后續的硬件開始,個中緣由離不開我國的軟硬件環境。
華為的輪值CEO徐直軍在2018年軟博會上曾提到:“國內客戶尤其不接受軟件收費,導致國內軟件產品型企業無法形成商業模式?!?/p>
大家接受的軟件銷售模式就是類似于硬件的模式,國內就認為硬件很值錢,軟件不值錢,認為它的成本低。
所以在國內如果要實現業務和商業快速增長,規?;谋l,只做算法、軟件是非常困難的。最新的技術、方案,包括產品通過硬件載體的方式更有可能實現規?;脑鲩L和復制。
所以,AI公司的算法集成到芯片公司的語音芯片中,可以說是一個省力又討好的合作,而AI語音芯片伴隨著各種智能硬件熱度上升也是水到渠成的事情。
另外,刨除這些技術因素,講好芯片的故事,也有助于AI企業獲得融資,有更多的資本施展自己的實力。尤其是當下的時間節點:做芯片既是技術實力的表現,也是民族情懷的象征體。
在這樣一個天時地利人和的背景下,AI語音芯片走向崛起爆發期,實屬意料之中。
當然,也不排除還有一些跟風者想在浮躁的市場里作個“網紅”,蹭一波AI語音芯片的熱度,不過做芯片不是做肥皂,規?;漠a業考驗的不僅僅是技術實力,還有商業落地能力以及風險承擔能力。
虛火還是實熱?
智能音箱的蝴蝶效應以及芯片熱度等表征原因之外,從需求和產業去洞悉這次AI語音芯片熱的話,還得從更廣闊的應用場景以及商業落地說起。
清華大學微電子所所長魏少軍在接受媒體采訪時曾表示,AI的殺手級應用還沒出現,不管是智能音箱還是其他產品,都還沒有成為一個剛需。因此,只有使語音真正成為人機交互的主流,才能推動AI語音芯片的爆發。
所以盡管AI芯片熱度高,但隨之而來的理性聲音會問到語音技術的真實需求市場到底在哪里?
以智能音箱為例,在沒有形成家居物聯網前,很多人認為其更像是一個擺設性的雞肋硬件。在當下技術還未達到理想情況下,可以說消費端市場對于語音交互和識別等的剛需仍然有待挖掘。
為此我們整理了幾大AI語音技術公司的產品和方案:
回頭看國外的科技巨頭,也是遵循著相似的路徑在發展,他們通過投資或者收購的手段,做硬件,開放應用平臺。
從上述表格中可以看出,目前,無論是像思必馳、云知聲、出門問問、Rokid這樣的AI創企,還是谷歌、亞馬遜、蘋果這樣的巨頭,他們在應用場景的落地上有諸多交叉,大多偏向以物聯網為中心,圍繞智能家居、車載、機器人展開布局。而智能家庭、物聯網的主戰場之外,像智慧醫療、也是這些AI企業正在拓展的新邊疆。
同時,根據易觀的報告來看,智能語音市場整體處于高速發展期,基于語音交互的智能車載,智能家居,智能可穿戴等垂直領域都將日趨成熟。
在這些場景中,人工智能語音技術雖然算不上非常核心和必不可少的技術,但是沿襲消費升級和技術迭代的發展軌跡,AI語音芯片背后所承載的語音識別、交互技術絕對是大勢所趨。
基于這樣的發展路徑規劃以及龐大的消費市場的預測,AI語音芯片的火熱也是理所當然。
就像一個人的身體是由多個器官組成的,在很多智能應用場景,AI語音芯片扮演的角色更多的是算法技術的顯性體現,芯片作為“硬件”去配合自家的軟件解決方案,最終去完成生態的閉環。
披荊斬棘的關鍵:技術+數據
做AI語音芯片是個投入巨大的工程,Rokid聯合創始人王舜德表示,“芯片最重要的一個點就是量,芯片關鍵的利潤就是上五百萬以上?!?/p>
那么企業如果想要擁有自造血能力,目前面對的最大瓶頸又是什么?”
王舜德提出了兩點:數據和交互。其中,交互指的是“現在語音技術連一般小白用戶的行業理想都沒達到 ”,這也意味著語音技術還處在非常早期的階段。
而以數據為例,AI公司的競爭力表現之一就是數據,如何在行業內實現深度回流,是AI語音技術公司需要解決的問題。因為只有實現深度數據回流之后,在行業內做算法才會更加精準,產品競爭力更強。
但是整個人工智能里除了核心算法和算力外,場景和數據也非常重要:技術、方案、產品在核心應用場景上要能夠推廣出去,最終給公司帶來切切實實營收。
確實,除一體化的解決方案之外,與場景的深度融合才是未來真正的考驗。安創空間聯合創始人楊宇欣表示,“AI公司如果只做芯片,沒有算法和場景的話立馬就會遇到生態系統的問題?,F在有了算法和芯片,關鍵的問題是如何深入場景打造優秀的語音交互體驗?!?/p>
技術之外,思必馳的高始興也強調了產業落地的重要性,“技術和產業要形成一個循環,而且要把握好窗口期,機會過了就沒有了。”
在AI賦能傳統行業的窗口期,一旦一家足夠強大的AI公司切入到某個行業,它就能依靠數據和積累的行業經驗,建立起自己的壁壘。
這也是互聯網大數據時代下,AI企業的競爭力所在:技術+數據。
走出舒適區,面對真實的市場
“開始很多團隊希望做自己最擅長的事情,最擅長的能做的比較好,團隊也比較舒服,你從算法往芯片或者硬件走,你就得突破自己,走出自己的舒適區,這個可能是需要對自我的一個挑戰的?!?/p>
比如AI芯片僅僅強化深度學習能力是不夠的,傳感器接入,信號處理,檢測識別,以及軟件層面的決策和反饋等,各個環節需要的算法和計算特性也是不一樣的。
從算法到芯片、硬件,對于很多初創企業來說,可以算得上是一個大的跨越,這也是為什么一部分AI公司會選擇和芯片公司深度合作。因為要逃離舒適區,就得投入更多的精力,趟過更多的坑。
再就是市場的現狀,不可否認天貓精靈賣得很好,但是背后是阿里龐大的資金在做支撐,但無疑這種狀態不會持久,當這個生態去掉大頭后,很多硬件的成本都得面對真實成本,回到一個正常的階段。
所以在AI語音芯片落地上,大家更多的還會將眼光瞄準整個物聯網領域,云知聲黃偉在采訪中就提到,“今天看起來智能音箱起來的量比較多,其實它是巨頭在拼命的補貼,但那不是真正的市場行為?!?/p>
他提到云知聲做的其他智能語音場景雖不像智能音箱那樣,但縱向對比的依然有大幅度的增長。
確實,如果把智能音箱百萬、千萬的量級放在智能語音市場,只是滄海一粟。在思必馳的高始興來看,智能音箱的量還不能算“爆品”,“我們中國乃至全球的人口,每個人每個家庭里都有幾個智能硬件,在加上一些行業應用場景,最終物聯網智能硬件的終端會遠遠超過智能手機?!?/p>
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