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| 本文作者： 任然 | 2019-01-04 19:28 |
雷鋒網(wǎng)消息，當(dāng)前我們正處于5G爆發(fā)的邊緣，5G與AI的結(jié)合將真正促使AIoT智慧物聯(lián)的落地與實(shí)現(xiàn)?？梢灶A(yù)見的是，未來巨量的多維數(shù)據(jù)（如語音、圖像、視頻等）集中處理與邊緣式分布計(jì)算的需求，將進(jìn)一步挑戰(zhàn)AI芯片的計(jì)算能力。
2019年1月2日，云知聲在北京召開新聞發(fā)布會(huì)，正式公布了其多模態(tài)AI芯片戰(zhàn)略與規(guī)劃，并同步曝光了在研的三款定位不同場(chǎng)景的AI芯片。
2018年，“多模態(tài)”逐漸成為了業(yè)界研究的一個(gè)重點(diǎn)。如果把模態(tài)理解為感官，那么多模態(tài)即是調(diào)用多種感官的交互方式，它跨過了自然語言，其方式也更加貼近人，是AI未來的一個(gè)發(fā)展方向。
云知聲創(chuàng)始人兼CEO黃偉認(rèn)為，隨著AIoT場(chǎng)景的逐漸豐富，未來應(yīng)用對(duì)于端云互動(dòng)有更強(qiáng)的需求，二者需要緊密結(jié)合，這要求對(duì)芯片設(shè)計(jì)和云端架構(gòu)進(jìn)行統(tǒng)一考量，具備多維度AI數(shù)據(jù)集中處理能力的多模態(tài)AI芯片將成必由之路。云知聲接下來將依托AI算法與AI芯片構(gòu)建場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)，關(guān)鍵就在于多模態(tài)AI芯片戰(zhàn)略。
基于此，云知聲進(jìn)一步對(duì)傳統(tǒng)SoC（System on Chip）概念提出全新定義，其中S代表不同的AI服務(wù)能力即Skills，O代表云端與邊緣側(cè)的互動(dòng)On/Off Cloud，C代表具備智能處理能力的AI芯片。
同時(shí)，云知聲發(fā)布了DeepNet2.0多模態(tài)人工智能核心IP，其AI處理能力也從1.0的語音進(jìn)化到2.0的多模態(tài)，支持語音、圖像等處理能力。DeepNet2.0可兼容LSTM/CNN/RNN/TDNN等多種推理網(wǎng)絡(luò)，支持可重構(gòu)計(jì)算與Winograd處理，最高可配置算力達(dá)4Tops。目前云知聲DeepNet2.0已在FPGA上得到驗(yàn)證，將在今年的全新多模態(tài)AI芯片海豚（Dolphin）上落地。
在會(huì)后的交流中，黃偉特別向雷鋒網(wǎng)強(qiáng)調(diào)“多模態(tài)不是為了做視覺而做視覺，而是產(chǎn)品真正需要這種能力”。他以自動(dòng)駕駛為例，可以通過面部圖像識(shí)別司機(jī)注意力是否集中、是否疲勞駕駛，并根據(jù)識(shí)別結(jié)果提醒司機(jī)安全駕駛。“又如夜間行車時(shí)視野不如白天清晰，這時(shí)如果有實(shí)時(shí)圖像增強(qiáng)的幫助就能大大提升安全性?！?/p>
作為一家國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的AI企業(yè)，云知聲2014年開始切入物聯(lián)網(wǎng)AI硬件芯片方案（IVM），并于2015年開始量產(chǎn)出貨。在深入場(chǎng)景提供服務(wù)的過程中，為彌補(bǔ)通用芯片方案在給定成本和功耗條件下的能效比問題，以及在邊緣算力、多模態(tài)AI數(shù)據(jù)處理方面的能力短板，2015年云知聲正式啟動(dòng)自研AI芯片計(jì)劃。
去年5月，云知聲推出業(yè)內(nèi)首款面向IoT的AI芯片UniOne及其解決方案雨燕（Swift），加速商業(yè)擴(kuò)張與應(yīng)用。該芯片采用云知聲自主AI指令集，擁有具備完整自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的DeepNet1.0、uDSP（數(shù)字信號(hào)處理器），并支持DNN/LSTM/CNN等多種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，性能較通用方案提升超50倍。
云知聲聯(lián)合創(chuàng)始人李霄寒曾指出，“UniOne不是一顆芯片，而是一系列芯片，它代表了云知聲對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)AI芯片發(fā)展戰(zhàn)略的整體構(gòu)想”。在今天的發(fā)布會(huì)上，李霄寒再次從三方面論證了物聯(lián)網(wǎng)多模態(tài)AI芯片的必要性。他認(rèn)為，當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品線的AI芯片越來越明顯地體現(xiàn)出三個(gè)趨勢(shì)：
場(chǎng)景化：芯片設(shè)計(jì)正在由原來的片面追求PPA，即性能（Power）、功耗（Performance）和面積（Area），逐漸演變成基于軟硬一體，甚至包括云端服務(wù)的方式來解決某個(gè)垂直領(lǐng)域的具體問題，芯片本身上升成為整個(gè)解決方案中的重要部分，而非唯一；
端云互動(dòng)：在物聯(lián)網(wǎng)的不同應(yīng)用場(chǎng)景下，海量終端設(shè)備要實(shí)現(xiàn)功能智能化必須端云配合，即形成邊緣算力和云端算力的動(dòng)態(tài)平衡。端云互動(dòng)的命題需要AI芯片的強(qiáng)有力支持，進(jìn)一步也深刻影響到芯片的設(shè)計(jì)，以及最終的交付；
數(shù)據(jù)多模態(tài)：在以5G驅(qū)動(dòng)的萬物智聯(lián)場(chǎng)景下，芯片所接觸到的數(shù)據(jù)維度將由原來的單一化走向多元化，芯片所需處理的數(shù)據(jù)也由單模態(tài)變成多模態(tài)，這對(duì)芯片尤其是物聯(lián)網(wǎng)人工智能芯片的設(shè)計(jì)提出了新的挑戰(zhàn)。
以此來看，面向物聯(lián)網(wǎng)終端場(chǎng)景的AI芯片核心是解決垂直場(chǎng)景問題的能力，其呈現(xiàn)形式將不再是一個(gè)單一的硬件，而是承載著邊緣能力與云端能力的多模態(tài)AI軟硬一體解決方案。
在首款量產(chǎn)芯片雨燕已有大批客戶導(dǎo)入，占領(lǐng)市場(chǎng)先發(fā)優(yōu)勢(shì)的背景下，2019年云知聲在芯片落地規(guī)劃方面仍將保持積極態(tài)度。
李霄寒向雷鋒網(wǎng)透露，在持續(xù)迭代升級(jí)現(xiàn)有雨燕芯片的性能與服務(wù)之外，目前云知聲多款面向不同方向的芯片也已在研發(fā)中，包括適用性更廣的超輕量級(jí)物聯(lián)網(wǎng)語音AI芯片雨燕Lite、可面向智慧城市場(chǎng)景提供對(duì)語音和圖像等多模態(tài)計(jì)算支持的多模態(tài)AI芯片海豚（Dolphin），以及與吉利集團(tuán)旗下生態(tài)鏈企業(yè)億咖通科技共同打造的面向智慧出行場(chǎng)景的多模態(tài)車規(guī)級(jí)AI芯片雪豹（Leopard），三款芯片計(jì)劃于2019年啟動(dòng)量產(chǎn)。
為實(shí)現(xiàn)多模態(tài)AI芯片的戰(zhàn)略落地，目前云知聲已在加速技術(shù)布局，并在機(jī)器視覺方面取得飛速進(jìn)展。其中，面向機(jī)器視覺的輕量級(jí)圖像信號(hào)處理器已可實(shí)現(xiàn)在不依賴外部?jī)?nèi)存的情況下，在30fps的速率下實(shí)時(shí)對(duì)傳感器的圖片進(jìn)行預(yù)處理，以進(jìn)一步提高后續(xù)機(jī)器視覺處理模塊的處理速度和效果。
據(jù)悉，借助基于人臉信息分析的多模態(tài)技術(shù)，已可實(shí)現(xiàn)人臉/物體識(shí)別、表情分析、標(biāo)簽化、唇動(dòng)狀態(tài)跟蹤等功能，可為產(chǎn)品交互和用戶體驗(yàn)提供更多的可玩性和靈活性。
此外，在圖像與芯片技術(shù)的產(chǎn)學(xué)研合作方面，云知聲還與杜克大學(xué)所領(lǐng)導(dǎo)的美國(guó)自然科學(xué)基金旗下唯一人工智能計(jì)算中心ASIC達(dá)成深度合作，致力于AI芯片算法壓縮與量化技術(shù)，以及非馮·諾依曼架構(gòu)的新型AI芯片計(jì)算架構(gòu)研究，將進(jìn)一步為云知聲多模態(tài)AI芯片戰(zhàn)略的推進(jìn)夯實(shí)基礎(chǔ)。
目前，依托在家居、車載等真實(shí)場(chǎng)景下豐富的產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)，以及具備先發(fā)優(yōu)勢(shì)的AI芯片能力，云知聲將業(yè)務(wù)覆蓋到包括智能家居、智能汽車、智能兒童機(jī)器人、智慧酒店、智慧交通等諸多場(chǎng)景。未來云知聲將持續(xù)發(fā)力多模態(tài)AI芯片，不斷拓展技術(shù)與場(chǎng)景生態(tài)，以實(shí)現(xiàn)面向未來AIoT時(shí)代的全面賦能。
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