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云知聲發(fā)布多模態(tài)AI戰(zhàn)略,欲依托算法與芯片構(gòu)建場景優(yōu)勢

本文作者: 任然 2019-01-04 19:28
導(dǎo)語:云知聲在北京召開新聞發(fā)布會,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景的AI芯片

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)。可以預(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算的需求,將進(jìn)一步挑戰(zhàn)AI芯片的計算能力。

2019年1月2日,云知聲在北京召開新聞發(fā)布會,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景的AI芯片。

AIoT造就AI芯片新形態(tài)

2018年,“多模態(tài)”逐漸成為了業(yè)界研究的一個重點(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未來的一個發(fā)展方向。

云知聲發(fā)布多模態(tài)AI戰(zhàn)略,欲依托算法與芯片構(gòu)建場景優(yōu)勢

云知聲創(chuàng)始人兼CEO黃偉認(rèn)為,隨著AIoT場景的逐漸豐富,未來應(yīng)用對于端云互動有更強(qiáng)的需求,二者需要緊密結(jié)合,這要求對芯片設(shè)計和云端架構(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)建場景優(yōu)勢,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On/Off Cloud,C代表具備智能處理能力的AI芯片。

同時,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。

云知聲發(fā)布多模態(tài)AI戰(zhàn)略,欲依托算法與芯片構(gòu)建場景優(yōu)勢

在會后的交流中,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”。他以自動駕駛為例,可以通過面部圖像識別司機(jī)注意力是否集中、是否疲勞駕駛,并根據(jù)識別結(jié)果提醒司機(jī)安全駕駛?!坝秩缫归g行車時視野不如白天清晰,這時如果有實(shí)時圖像增強(qiáng)的幫助就能大大提升安全性?!?/p>

多模態(tài)演進(jìn)之路

作為一家國內(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年云知聲正式啟動自研AI芯片計劃。

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產(chǎn)權(quán)的DeepNet1.0、uDSP(數(shù)字信號處理器),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。

云知聲發(fā)布多模態(tài)AI戰(zhàn)略,欲依托算法與芯片構(gòu)建場景優(yōu)勢

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)出三個趨勢:

  • 場景化:芯片設(shè)計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)的方式來解決某個垂直領(lǐng)域的具體問題,芯片本身上升成為整個解決方案中的重要部分,而非唯一;

  • 端云互動:在物聯(lián)網(wǎng)的不同應(yīng)用場景下,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態(tài)平衡。端云互動的命題需要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,以及最終的交付;

  • 數(shù)據(jù)多模態(tài):在以5G驅(qū)動的萬物智聯(lián)場景下,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),這對芯片尤其是物聯(lián)網(wǎng)人工智能芯片的設(shè)計提出了新的挑戰(zhàn)。

以此來看,面向物聯(lián)網(wǎng)終端場景的AI芯片核心是解決垂直場景問題的能力,其呈現(xiàn)形式將不再是一個單一的硬件,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。

三款芯片蓄勢待發(fā)

在首款量產(chǎn)芯片雨燕已有大批客戶導(dǎo)入,占領(lǐng)市場先發(fā)優(yōu)勢的背景下,2019年云知聲在芯片落地規(guī)劃方面仍將保持積極態(tài)度。

云知聲發(fā)布多模態(tài)AI戰(zhàn)略,欲依托算法與芯片構(gòu)建場景優(yōu)勢

李霄寒向雷鋒網(wǎng)透露,在持續(xù)迭代升級現(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物聯(lián)網(wǎng)語音AI芯片雨燕Lite、可面向智慧城市場景提供對語音和圖像等多模態(tài)計算支持的多模態(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景的多模態(tài)車規(guī)級AI芯片雪豹(Leopard),三款芯片計劃于2019年啟動量產(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)器視覺的輕量級圖像信號處理器已可實(shí)現(xiàn)在不依賴外部內(nèi)存的情況下,在30fps的速率下實(shí)時對傳感器的圖片進(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/物體識別、表情分析、標(biāo)簽化、唇動狀態(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。

云知聲發(fā)布多模態(tài)AI戰(zhàn)略,欲依托算法與芯片構(gòu)建場景優(yōu)勢

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)的美國自然科學(xué)基金旗下唯一人工智能計算中心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)場景下豐富的產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn),以及具備先發(fā)優(yōu)勢的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)與場景生態(tài),以實(shí)現(xiàn)面向未來AIoT時代的全面賦能。

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