2018年5月16日,云知声在北京推出首款面向IoT的AI芯片 UniOne 及其解决方案——雨燕(Swift)。该芯片由云知声自主设计研发,采用云知声自主AI指令集,拥有具备自主知识产权的DeepNet、uDSP(数字信号处理器),支持DNN/LSTM/CNN等多种深度神经网络模型,性能较通用方案提升超50倍。
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,可将面向语音 AI 的并行运算性能发挥到极致,在更低成本和功耗下提供更高的算力。
通过Scratch-Pad将主控CPU与AI加速器内部RAM相连,可提供高效的CPU与AI加速器之间的数据通道,便于CPU对AI加速器运算结果进行二次处理。
通过云端芯结合,云知声基于雨燕提供的是面向一个个具体场景如智能家居、智能音箱、智能车载等的Turn-key解决方案。
对于一个语音解决方案公司为什么要做芯片,云知声董事长梁家恩表示:做语音芯片是源于其在技术的稳定性、成本方面的优势,但做芯片本身也有着不小的难度,由于市场上并无成熟、合适的解决方案,公司只能赤膊上阵。
后装千万级供货
梁家恩,云知声公司创始人,董事长&CTO。梁家恩曾参加国家863语音识别核心技术评测,连续获得第一名;曾在中科院自动化所高技术创新中心负责语音识别核心技术组,参与国家863、973、广电、安全项目;曾任盛大创新院(北京)高级研究员。2012年创立北京云知声。
公司做芯片的历史,源于2014年,彼时公司制定了云端芯的发展战略,目标是要打通云端和终端的连接,最终从云端回到终端,实现技术落地。与著名芯片厂商高通的合作就是其中重要的一步。
经过多年的发展,云知声在车载后装市场占有了不少的市场,累计有超过千万的出货,梁家恩表示,这些语音交互的产品多搭载在智能后视镜,以及中控车机上,后视镜的占比较高,这是源于其方便安装的特性。接下来公司将会努力走进前装市场。
语音交互在车载场景下,使用的算力主要分为终端和云端的,相对而言,终端处理的算力需求并不高,大部分还是在云端。因此原有的语音终端处理部分,大都集成在了中控、后视镜的主处理器中,占用的资源也不多。
对于目前市场上存在的车载语音交互的问题,比如延时、命令简化、不够智能,梁家恩表示,网络的问题有待于更先进、流畅的传输方式解决,但目前在车载终端的处理,本地的交互问题不大,只是用户的使用习惯需要培养;
另外用户的口音多样化,导致的识别率低的问题,是行业难题,需要更长时间的积累。云知声非常看重云端的处理,因此也花费了不少精力在云端的处理。
“误入”车载语音芯片市场
而要进入车载前装市场,OEM希望语音处理能在一个单独的多媒体的协处理芯片中完成,而非借用主控芯片算力资源。
这主要是源于OEM认为多媒体处理是一个相对中控次一级安全的功能,为了保证中控处理的安全与稳定性,多媒体处理要单独进行。于是,一些语音解决方案提供商,便开始将软件处理部分移植到芯片中。
梁家恩表示,云知声是业内较早将软件算法处理集成到一块语音芯片中的公司,这主要是源于公司在传统消费电子领域的需求。
在传统的教育、家居等语音交互环境中,终端语音处理的要求会较高,周遭环境的降噪需求也较大。
使用通用芯片虽然可以勉强满足需求,但一方面有资源浪费的情况出现,另一方面价格也较高,对于有大量出货需求的公司而言,这样的做法并不经济实惠。
专用芯片不仅可以解决特定需求,同时在价格上也有优势,因此公司就做了语音处理的芯片。而前装车载语音处理的市场,正好赶上,因此就顺手做了。
方兴未艾
梁家恩表示,公司的产品在车载后装市场已经积累一定的经验,接下来的精力将会放在前装市场。云知声目前已经同一些OEM在进行紧密的合作,预计装有云知声语音交互解决方案的车型也会在两年左右出现在市场上。
从后装到前装,需要跨越不少难题,首先需要跟OEM进行深入沟通,理解双方的需求与规范。
在这个过程中,云知声积累了不少经验,梁家恩认为进入前装最大的问题是产品的降噪能力,因为汽车的使用环境相对复杂,噪音比较大,环境也比较恶劣。其次是从工程的角度来看,汽车环境复杂,芯片使用周期更长,对正常工作稳定性的要求更为苛刻。
语音芯片未来的发展空间还很大,这一代的芯片会是语音交互为主,下一代会是多模态交互,语音处理会跟摄像头的处理结合进来。
目前语音交互中存在的问题,主要是云、端处理还不够流畅,用户的使用习惯还没有培养起来,在线内容还不够丰富,这些问题随着技术和市场的成熟,未来5年将会有一个大的提升。
为了加快语音技术的成熟,更多资金的投入用于研发和运营,推进产品落地则是至关重要。
此前,5月11日,云知声宣布获得1亿美金C轮融资,由中电健康基金领投,360、前海梧桐并购基金、汉富资本等跟投。7月19日,云知声再次宣布完成新一轮C+轮6亿元人民币融资。
梁家恩表示,语音市场现在方兴未艾,厂商之间事实上还谈不到竞争,无论行业领域还是细分领域,都大有可为。
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