亮相世界互联网大会背后,云知声的造芯之路

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11月9日至11日,以“共建收集世界共创数字将来”为主题的2022世界互联网大会在浙江乌镇举办,“互联网之光”展览会同步开启,境表里嘉宾通过线上线下平台配合聚焦全球互联网开展前沿,配合切磋全球互联网开展将来。做为人工智能范畴的佼佼者,云知声携最新芯片产物表态展区,吸引了诸多存眷。

陪伴新基建、双轮回的加码提速,国内芯片需求继续上涨。近几年,国度陆续出台相关政策,鼓舞芯片行业立异与开展。《新期间促进集成电路财产和软件财产高量量开展的若干政策》《中共中心关于造定国民经济和社会开展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的定见》《“十四五”规划纲要和2035年远景目标纲要》等多项政策的提出,为包罗人工智能、芯片研发在内的高科技财产开展带来了空前的开展时机。

在此布景下,各大科技巨头纷繁加码科技研发与手艺储蓄,加速进局AI芯片市场。而做为国内顶尖的AI独角兽,云知声在那场“芯片大战”中的表示更是不遑多让。

以物联网为契机,进局AI芯片研发

AIoT时代,在差别利用场景下,海量末端设备要实现功用智能化必需端云共同,即构成边沿算力和云端算力的动态平衡,而那离不开AI芯片的强有力撑持。

为领会决边沿侧语音 AI 落地的问题,云知声于2014年提出了“云端芯”一体化战术——“云”次要处理末端智能化问题,“端”负责处理AI利用场景化问题,“芯”可加速AI利用的落地。

2015年,云知声正式启动造芯方案,起头动手研发UDSP处置器和DeepNet IP手艺。2018年,云知声发布首款AI语音芯片“雨燕”以及软硬一体处理计划,成为行业内首家公布造芯并胜利量产的智能语音公司。

其后,云知声基于多种公用芯片陆续发布了三代共6款语音芯片处理计划,进一步扩展了芯片产物可适配的物联网设备范畴。在云知声全栈式AI手艺的加持下,业界首款车规级语音AI公用芯片“雪豹”也在客户量产车型上落地出货,加速鞭策了我国汽车财产智能化历程。

从AI集中化进手,打造有合作力的芯片

当下,AI芯片已经从通用型开展到垂曲定造型,次要有两种开展标的目的:一种是基于冯·诺依曼架构的传统芯片,跟电脑类似;另一种是类脑芯片,即模仿人脑设想的芯片。前者的研究已具有必然规模,然后者潜力更大。

云知声正在做的就是后者——将硬件、软件、办事,麦克风阵列、信号降噪、语音识别和理解等所有手艺密切耦合在一路,实现AI集中化,让芯片像人脑一样伶俐。

通过完全自主研发的深度神经收集加速计划,云知声的芯片计划实现了语音识别、理解、合成所需的深度进修计算加速,实现三个“关键才能”,打造面向物联网 AI 的进口级处理计划:

起首是感知才能,能晓得用户在说什么;其次是表达才能,可以通过语音合成、图像或其他形象化体例,将内容和信息传递给用户;最初是根究才能,可通过云深进理解用户的企图,通过账号系统把一个用户在差别场景里的利用习惯混在一路,并通过用户最承受的体例,将用户所需要的内容和信息反应回往。

面临多场景的差别化需求,云知声也供给了差别的芯片设想计划。例如,面临空调、洗衣机等高噪音产物范畴,“蜂鸟”系列芯片装备双麦克风阵列,可实现5米远场识别,综合唤醒率达98%;在便携式及可穿戴范畴,“蜂鸟L-pro”摘用3mm*3mm超小面积设想以便利产物摆设;而针对用户的个性化需求,云知声在芯片处理计划中加进了自进修功用模块,用户可根据爱好录进本身想要的号令词。

以原则化交付,助力贸易化场景落地

从最后智能音箱市场大火,到AIoT时代的伶俐家居规划,再到智能汽车的发作式增长,在场景的抉择上,云知声的AI芯片规划不断适应着行业和市场的开展趋向而改变。而之所以可以在差别场景中“切换自若”,关键在于云知声AI芯片原则化的交付形式。

为助力产物快速落地,云知声为客户量身造定了AI软硬件一体化处理计划。客户通过原则化模组和API接进AI芯片利用开发平台,可停止麦克数量与间距设置装备摆设、自定义唤醒词、音色设置装备摆设、号令词和应答语自定义并一键下载版本烧录,实现末端产物的快速AI交互才能晋级,极大降低了利用门槛,让零根底企业轻松实现智能化。

现在,云知声已经发布7款全栈语音AI芯片软硬一体产物,芯片及模组出货量已达万万级程度,积存超越1000+协做客户。此中,做为白电和小家电范畴领先大规模量产的语音计划,“蜂鸟”及相关系列的芯片出货量均匀每年达百万级,笼盖了包罗格力、美的、海尔、奥克斯、华帝等国内一线家电厂商。

从提出“云端芯”一体化战术到战术规划的推进和落地,从夯实根底到加速扩大,云知声一边在家居、医疗等to B行业深耕下沉,一边对峙着艰辛的造芯之路。

在AI全球合作日趋猛烈的当下,云知声将不竭加强自主核心手艺,基于市场开展趋向不竭丰富和完美本身营业,结合诸多生态协做伙伴,展开愈加全面、愈加深进的战术协做,共促国产AI芯片财产开展,鞭策“智享将来”愿景的加速实现。

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