• 云知声正式推出了其首款面向物联网的AI芯片
  • 发布时间:2018-05-17 14:22 | 来源:hg0088 | 浏览:
  •   继移动互联网之后,物联网的发展引起了新一波的产业浪潮。根据中国信息通信研究院数据显示,2017年是蜂窝物联网的发展元年,自2013年后,蜂窝物联网市场逐渐起步。到2017年,我国蜂窝物联网用户达到2.7亿,是2016年的接近三倍。物联网人工智能服务企业云知声在北京召开发布会,推出其第一代 UniOne 物联网 AI 芯片及解决方案--雨燕。云知声联合创始人李霄寒在发布会上指出,“UniOne 不是一颗芯片,而是一系列芯片。”此外,该公司将应用部分向客户开源,同时提供相应定制化工具以及云端AI能力服务。李霄寒表示,通过云端芯结合,可以基于雨燕提供面向智能家居、智能音箱、智能车载等一个个具体场景的Turn-key解决方案。云主要解决终端智能化问题,端解决AI应用场景化问题,芯可加速AI应用的落地。
     
      不过,芯片行业是一个高投入、高风险、慢回报的行业,为何要布局AI芯片?云知声创始人兼CEO黄伟表示,无论是CPU还是GPU、FPGA,现有的芯片架构并非为AI专门设计,并不能满足物联网AI算力需求,且考虑了太多的向后兼容性,因此在性能上远非最优。“基于业务方面对芯片产品、场景的反复验证,以及对AIoT(人工智能+物联网)终局的判断,云知声在2014年就明确必须自主研发面向物联网的AI芯片。”
     
      此外,AI算法的接入,对设备端芯片的并行计算能力和存储器带宽也提出了更高的要求,而尽管基于GPU的传统芯片能够在终端实现推理算法,但其并非针对深度学习设计,能效比远低于AI专用芯片。因此,近年也涌现了越来越多的AI芯片设计公司。根据市场研究公司Compass Intelligence发布的全球AI芯片排行榜显示,除了英伟达、英特尔等传统芯片公司巨头,寒武纪、地平线等AI芯片公司也位居前列。
     
      不过,如何让AI 满足人们的需求?黄伟认为,破局点在于“芯”。他指出,AI落地的关键在于选择场景,应用场景定义AI芯片,汽车、智能家居等不同的场景对AI芯片产品的定位完全不同。“在这个场景里面,我们通过AI芯片落地,反而可以加速推动AI技术和应用的前景,建立起技术和产业之间的闭环。此前,在2018中国半导体市场年会上,清华大学微电子所所长魏少军教授表示,不管有什么好的AI算法,要想最终得到应用,就必然要通过芯片来实现。
     
      与一些AI创业公司选择2C路径,通过爆款产品打造自己的生态不同,黄伟认为,2B更适合中国环境。他对第一财经等记者表示,到今天为止,几乎没有一个2C的AI产品获得过巨大的成功,“AI的本质是一种能力,在产品很多环境里面的一环而已,所以我们选择2B。”他指出,AI跟行业结合是给行业赋能,促进技术不断生长,“比如我们是做语音识别的,语音识别的本质是通过人机交互,让设备更加自然、智能,但是智能本源是什么?是需要得到服务,服务这一块并不是我们公司所擅长的,这就是我们为什么要合作。”当然,他也坦言,对于创业公司而言,一开始做平台非常危险,“你必须有更多的渠道、资源”。
     
      在本次发布会上,除了UniOne的重磅发布之外,云知声还公布了与京东智能、亿咖通科技的战略合作。各方将基于云知声在物联网AI芯片及系统解决方案之上,共享各自优势资源,构建面向新零售、智能家居、汽车等领域的AI“芯生态”。黄伟表示,作为平台,UniOne把产品的共性部分变成标准化,“比方说语音识别,我们放个芯片,使它变成标准化”,而具体的场景、设备形态这些一些个性化的部分交给合作伙伴和客户去做。据悉,雨燕采用CPU+uDSP+DeepNet架构,支持8/16bit 向量、矩阵运算,基于深度学习网络架构,可以更好发挥面向语音AI的并行运算性能,在更低成本和功耗下提供更高的算力。目前,UniOne已经流片成功,由台联电代工。
     
      而即将到来的5G带来的最大变革也将是万物互联。不过,随着物联网的深入推进,终端设备被赋予越来越多的AI能力,要求其在保证低功耗、低成本的同时完成AI运算。然而,物联网设备与手机不同,不仅形态千变万化,而且需求碎片化严重,对于AI算力需求也不尽相同,原有通用架构的芯片很难满足新形势下的需求。
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