近年來，隨著數實融合高速發展，人工智能技術在各行各業中得以普及和廣泛應用。數據顯示，2021年中國人工智能產業規模已達2008億元，并將持續增長，預計2025年將達到4000億元，人工智能時代的帷幕也已拉開。

而物聯網作為當下人工智能落地最密集的領域，被預測是互聯網發展的下一個浪潮。物聯網一定是高度智能化的網絡，“智能”將是物聯網時代最核心的生產力。AI技術將滲透到云、邊、端和應用的各個層面，與IoT設備進行深度融合。目前，AIoT已經成為一個大共識、大賽道、大市場。

在物聯網時代，用戶對于智能的需求呈現爆發式增長，但其碎片化程度也是前所未有。物聯網的產業鏈較長、場景分散、需求復雜，如何推動產業鏈上下游的精細化分工和協作，面臨巨大的挑戰。

2022年世界人工智能大會京東云“AI無界 產業原生 產業人工智能論壇”上，云知聲聯合創始人/創新事業部總裁陳吉勝先生，向與會嘉賓深度分享了當下AIoT行業的數字化改造之困與云知聲的解決路徑。

云知聲作為國內頂尖的AI獨角獸企業，以全棧 AI 技術為核心，打造云服務和 AI 芯片，基于云芯一體化平臺，輸出 PaaS 和 SaaS 平臺服務，目前只深耕AIoT與智慧醫療兩大領域。截至目前，已經幫助2w+智能家居、智慧酒店、智慧交通、智慧園區、智慧校園等行業客戶與開發者實現智能化化升級與創新，沉淀了一套可實戰的AIot數字化改造方法論。

現場，云知聲聯合創始人陳吉勝以主題演講的形式，把這套切實可行的方法論分享給大家，希望幫助國內AIot行業數字化改造加速前行。

以下為陳吉勝分享精華，我們做了整理，謹供學習。

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人工智能+物聯網 AIoT發展的浪潮與困境

當前，我們正在大踏步地邁入物聯網時代，AIoT行業迎來了前所未有的爆發與機遇。

伴隨著人工智能技術不斷提升在IoT設備端的滲透率，從最早的PC到移動，到手機，最后到IOT，設備數量是爆發式的增長，AIoT正逐漸成為傳統行業智能化升級的重要通道和物聯網產業未來發展的大趨勢。，

從市場產值上看，根據機構IDC的數據預測，2019年全球AIoT市場規模就已達到2264億美元，預計到今年將達到4820億美元，2019-2022年復合增長率有望達到為28.65%。

從產業發展上看， AIoT在家居、汽車、智慧城市等行業和領域的需求正在逐步放大，應用場景進一步拓展，產業發展前景可期。

但同時，因著物聯網的快速發展，也存在著2大困境。一是由于應用場景非常多，有家居，有車載，有辦公，等各種各樣的場景，同時形態也多樣化，身邊的智能設備越來越多了；有的公司，以前做音響，現在也做電視、冰箱、空調這樣家電之類的等等。這樣確實是擴大了AIoT的整體的爆發，但其碎片化程度也越來越嚴重。即無數需求碎片化組成的巨大市場總量。

另一個困境則是是，物聯網的要想實現彎道超車，確實亟需與人工智能結合，但又不僅限于與人工智能結合。

人工智能在賦能實體行業的時候，只是一個單點的技術。但客戶想要的，往往是一個以人工智能技術為核心的整體解決方案。任何一個行業都有自己的Know-how。單點的技術是通用型的，你的人臉、語音用在車行業還是鋼鐵行業是不一樣的。所以對于一家人工智能企業來說，如何把自己的物聯的平臺、把自己AI的能力和行業的Know-how相結合，也是一個大的挑戰。

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云知聲：從AI芯片到全場景智能

深度與廣度并行破解AIoT落地之困

云知聲從創始之初，就在努力發展技術創新的同時，首先實現與物聯網結合，并在智能家居、車載、智慧空間等場景落地。逐步打磨出一套，以全棧AI技術為核心，基于云+芯一體化平臺，輸出 PaaS 和 SaaS 平臺服，并結合行業Know-how的整體解決方案，并基于自身的技術平臺，已經在深度與廣度兩個方向同時擴展AIoT的落地與實踐。

深度上：云知聲以AI芯片緩解碎片化需求，云+芯一體化方案降低TTM.即在芯片端，主要解決感知與表達。這個感知是什么呢？比如說一個語音的駕照，或者是本地的識別，這個就是感知，表達是什么呢？就是基于這個芯片能做一些生成，無論是語音方面的生成，還是別的一些方面的生成。

而感知主要解決的是聽見或者看見了的問題。那光聽見或者看見也不行，還得聽懂或者看懂，并做出相應的反饋。這就是認知。云知聲的經驗是，把認知的事情交給云端，也就是我們剛才所談到的，大家說覺得比較傻的，需要非常強算力才能解決的問題，這一塊放在云端解決。

綜合起來就是，在千變萬化的各種形態都有可能的終端上，用一個更加通用、標準的芯片嵌進去，解決前端的感知和表達。同時把這一些在應用場景下面需要的一些Know-how的把它放到云端，并讓客戶或者是消費者，自行的參與云端調度度，緩解碎片化的情況，并擴大AIoT場景落地。

目前，云知聲自從在2018年5月正式發布了第一款自主研發的面向物聯網的語音AI芯片“雨燕”以及軟硬一體解決方案，其后基于多種專用芯片陸續發布了三代共7款語音芯片解決方案。

同時，關于云知聲的芯片，目前主要應用于兩個方向。一個是消費類，即蜂鳥系列，系列主要差異在功耗方面。蜂鳥主要作用于什么呢？其實我們很開心，我們其實都不知道它用于哪里。因為我們都是通過代理商發出去。

但是我們可以通過后來知道它用在哪里。比如帶有語音功能的自動麻將機。用喚醒詞洗牌既可以控制操作。它應用于碎片化的市場，用一顆比較標準的芯片，通過AI芯片在智能硬件上的集成，使得智能硬件立即轉換成面向物聯網的智能硬件。即可以擴大AIoT的場景落地，也有效緩解了需求碎片化的問題。

截至2021年，我們在消費類方面的芯片實現千萬級出貨。

另一個方向是車載。我們2020年推出了業界首款車規級語音專用芯片“雪豹”，今年也已經在客戶量產車型落地出貨。

同時，我們芯片的所有交互代碼都是開源的，這也就意味著我們的代理商、方案商拿到我們芯片之后，只需要按照我們的手冊，再結合他自己的行業know-how，做簡單的調用以及產品的外觀設計，就可以去推廣了。比如紅外搖控器、空調控制器，有冰箱的控制，洗牌板等。

廣度上：云知聲選擇全場景智慧家居，來做行業的數字化拓展。每一個行業都有自己know-how，所以一定要選好行業，這樣才能最大化的利用AI的力量，保證增量。

云知聲選擇行業的標準很簡單；第一個行業的體量要足夠大；如果行業的體量足夠大，即使只解決了1%對于整個行業整個經濟來說也是非常有價值的。比如說剛才咱們京東的供應鏈，這個行業足夠大，如果有效率上一點點的提升，那整個國家所帶來的運營的成本的下降，這個是非常顯著的。

另外一個具體的場景要選好。為什么這么說呢。目前關于AI，有兩種偏于極端的觀點，一種認為AI好像無所不能，另外一種覺得AI用起來好像沒有什么用。這兩個問題核心的點是什么呢？其實反映的是具體的場景使用。舉一個目前比較流行的智慧養老產品，即電話回訪。目的只是為了確認老人的一些可量化常規健康狀況，即血壓、血糖、有沒有頭暈等等。如果是人工客服，老人在回答這些問題的時候，可能會夾雜著一些抱怨與投訴，甚至情緒比較激動的謾罵，不僅會影響回訪速度，也會影響客服的心情，進而影響電話回訪的效果。如果是機器的話，如果老年人不是思維特別跳躍，一般會回答一下，也不用擔心由于心情激動。謾罵等影響回訪效果。這個是一個很小的例子，這就是我們所說的場景的選擇。

還有一個極端的例子，就是對于這些假釋人員直接打電話，問：你現在人在哪。這個可能比養老的場景更合適，因為你知道是機器你也得回答，除非你想越獄，所以這就是我說的，行業的選擇的適配性。

云知聲目前選擇在全場景智慧家居領域做深耕。

城市是人類發展文明的產物，社區是城市的重要組成部分，家居是社區的最基本組成單元。云知聲基于云芯一體化，以打造私域空間智能+1公里智慧社區為目標，精準匹配用戶生活中的痛點，連接社區服務、物業服務、構筑以服務為中心的AIoT全服務平臺，打通智慧社區的最后1公里，提高人們的家居智慧體驗。

同時，云知聲采用以人為本的策略，打造1+N全屋智能解決方案。即在房子預裝的時候，就預裝好相應的智能設備與智能中控，屆時只需要一個喚醒詞就可以控制全屋的智能設備，1+ N，不需要全屋設備配網、測試等。

目前，云知聲已經在廣州天鵝湖、廣州天越、珠海人工島、長沙福晟翡翠灣、瀘州世茂璀璨、福建霞浦等多個項目落地全場景智慧家居方案，反饋極佳。