您的位置:飞艇pk10一天稳赚5000 > 飞艇pk10一天稳赚5000 > 云知声的多模态场景突围:软硬结合,端云互动

云知声的多模态场景突围:软硬结合,端云互动

2019-10-19 03:30

电工电气网】讯

在架构灵活性方面,雨燕通过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。另外,连接各个运算单元的可编程互联矩阵架构,提供了扩展运算指令的功能,从而进一步提升硬件架构的灵活性及可扩展性。同时,芯片采用多级多模式唤醒,从能量检测,到人类声音检测,再到唤醒词检测,针对语音设备及使用场景的定制化Power Domain等技术,可将芯片功耗降低至最低。具体而言,雨燕包括以下几大显著特征:1、高性能深度学习加速:面向深度学习和语音信号处理的 AI 定制指令以及体系架构,将面向语音 AI 的并行运算性能发挥到极致,系统运算能力提升50倍以上;2、高性能内部互联网络:结合片内 Memory 及内部互联网络,提高片内总线带宽的利用效率提升20倍;3、低功耗架构:异构 AMP架构可保证高性能与低功耗的有机结合,从而获得最佳的能效比,更适合IoT场景;4、端云结合:混合应用架构设计,获得本地与云端能力的最佳平衡。

此外,李霄寒介绍了 AI 芯片在算法应用方面取得的新进展——「超听限同向降噪技术」。所谓「超听限」顾名思义,就是让机器识别到人类听觉范围以外的声音,而「同相降噪」可满足在嘈杂的远场环境下,保证芯片灵敏精准地捕捉到人声。

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。

另一方面,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。

飞艇pk10一天稳赚5000 1

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。

赋能行业落地,牵手合作伙伴共建“芯”生态

另一场革命

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。

自2012年成立以来,云知声一直专注于物联网人工智能服务,是当前国内为数不多拥有算法、计算能力、芯片能力全栈式技术链条的人工智能龙头企业。目前,云知声在家居、医疗、机器人、汽车、教育等各业务的合作伙伴数量已经超过2万家,覆盖用户已经超过2亿,日调用量4亿次。

作为一家靠语音技术做强的公司,云知声看到多模态场景的大势所趋。2018 年,云知声进入图像领域,并投入了不少资源。李霄寒解释,云知声已经完全具备硬件平台能力和分布式机器学习能力,以及数据高速处理和迭代能力。做这些事情不是兴趣始然,而是为了满足物联网场景下,芯片设计的需要。

5月16日,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。

此次,伴随着UniOne芯片的量产落地,云知声“云端芯”产品架构及战略闭环正式搭建完毕。未来,云知声将以更加完善立体的全栈解决方案,联合诸多产业上下游合作伙伴,展开更加全面、更加深入的人工智能多模态服务,推动“智享未来”愿景的加速实现。

在产品落地的过程中,算法和芯片二者不可或缺。「如果市面上有适用的芯片还好,如果没有我们就要造」,黄伟指出,「造芯」是云知声的自我选择。这不是它擅长的事,但云知声还是做出来了。去年 5 月 16 日,云知声把第一代 AI 芯片雨燕摆在众人面前。黄伟放言,即便是现在,「雨燕」的各项指标仍保持业内领先。

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。

黄伟指出,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。”

在经历了 2018 年的商业化洗礼后,国内人工智能企业愈发重视技术和产品方案的完整性和普适性。当人工智能在应用场景的加速落地,AI 芯片的价值毋庸赘言,而「多模态」一词开始被越来越多地提及。

继宣布获得1亿美元C轮融资后,云知声正式推出了其首款面向物联网的AI芯片——UniOne。

云知声创始人/CEO黄伟指出,“在AIoT市场加速爆发的今天,云端方案在网络、带宽、能耗、隐私以及边缘计算等方面的限制,使得面向物联网的AI芯片成为必然抉择。在推出芯片产品之前,云知声已在家居、智能音箱、儿童机器人等市场方面,基于通用芯片方案百万级出货量的产品形态,验证了芯片市场、产品和用户场景的合理性。第一代UniOne物联网AI芯片雨燕量产后,将能快速切入市场客户并满足更多产品种类和形态上对成本、稳定性、集成度等方面的需求。”

随着技术迭代和场景需求叠加,AI 芯片的边界发生着微妙变化。2015 年云知声决心做硬件时,专门为此在深圳设立分公司。一套完整的芯片开发过程相对漫长,期间不可避免地会涉及算法迭代,对芯片的研制速率造成影响。雨燕从设计到研发,直至最终量产,时间周期为 3 年。要保证 2015 年立项的芯片,仍适用于时下主流的算法,云知声联合创始人李霄寒并不否认这项任务的艰巨性。凭经验对算法预判之外,团队还要拿出勇气和魄力唯此一搏。

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。

第一代物联网 AI 芯片及解决方案——雨燕

在 2012 年公司成立之后,同年 9 月云知声就推出了语音识别功能,专门面向端云互动。经过 6 年多发展,云知声已经拥有成面向物联网单日用量达到 5 亿次的云平台,并为平台开发了 ADPC 模式,它是云知声 AI 深度处理的核心。

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”。

加速爆发的物联网对AI芯片提出全新需求

展望未来的物联网 AI 芯片的发展路径,云知声团队一致认为,连接方式、安全性、PPA(Power,Performance,Area)是核心。但 AI 物联网芯片仅仅考虑这三要素还不够,场景化、多模态、端云互动这三大方面将深刻地影响 AI 芯片的设计、定位、成本、功耗和芯片需求。

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。”

云知声第一代 UniOne 物联网 AI 芯片及解决方案——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。

黄伟表示,云知声在芯片上下足了功夫,为 B 端客户提供了一套完整的解决方案。其不仅利用人工智能引擎对「雨燕」进行调优,还专门为硬件产品设计 app。客户即买即用,无需再找其他供应商,这是云知声今后芯片提供销售服务模式。

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”。

云知声联合创始人/芯片负责人李霄寒表示,云知声不仅提供雨燕芯片和终端引擎,还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。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。基于雨燕方案,可让客户站在更高的设计起点,以更低的成本在更短的时间内打造出更稳定可靠的产品。同时,开源的方案也可确保客户基于已提供的 AI 能力自行设计其它各种长尾产品形态,构建更为丰富的AIoT生态。

新年伊始,云知声正在开发的 3 款芯片,会在年内投产上市。一款是面向语音场景的第二代 AI 芯片雨燕-Lite,其主要特点是更加轻薄;另一款是面向智慧城市场景的多模态 AI 芯片海豚,这款芯片是云知声在 2019 年非常大的投入,继承云知声的 DeepNet2.0,它不仅仅支持雨燕的功能,还支持摄像头、ISP、OD 和人脸识别;第三款是云知声与亿咖通科技合作推行的车载多模态 AI 芯片雪豹,它更加着重本地算力,提供本地语音搜索,无网络的状况下也可通过语音导航选址,并具备一定的图像处理能力。

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。

在“匠芯•致物”发布会上,云知声创始人/CEO黄伟,中关村管委会副主任翁啟文,厦门火炬高新区管委会主任黄晓舟,中电健康基金CEO宋雨,前海梧桐基金合伙人王彦,中科院自动化所原副所长、研究员黄泰翼,平安好医生CTO王齐共同发布了第一代UniOne物联网AI芯片及其解决方案——雨燕。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,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。

2014 年初,团队把语音识别技术分别切入到「AI 生活」和「AI 服务」两个场景中。很快,算法平台化的雏形初现,创始团队很快意识到,光有能力是不够的。「算力和算法的融合,同理于技术与场景结合」,于是云知声便有了「云端芯一体化」的产品技术架构。

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。

较之于传统芯片,定制化的AI芯片由于应用场景和AI算法相对确定,因此在硬件设计上更加专门化,在面向此类任务时其相对于通用芯片在计算密度及功耗上有绝对优势。因此,相较通用芯片而言,AI芯片可以在更低的主频、更小的芯片面积,完成机器学习中同等任务量的计算,做到成本、功耗、算力等多维需求之间的完美平衡。

从 2015 年芯片项目确立并搭建团队「正规军」,2017 年「造芯」项目进入攻坚阶段,再到 2018 年 1 月做出第一个 MPW,2018 年 5 月份做了发布首款芯片,6 月份启动量产,9 月份发布了基于雨燕的开源方案,云知声的脚步没有停歇。紧跟着,芯片设计团队从语音技术转战至图像 IP 设计。

云知声创始人CEO黄伟

半年前,云知声发布了首款面向物联网的 AI 芯片雨燕;半年后,云知声宣布了多模态 AI 芯片战略,曝光了正在研发的三款 AI 芯片:第二代物联网语音 AI 芯片雨燕 Lite、面向智慧城市的支持图像与语音计算的多模态 AI 芯片海豚,以及面向智慧出行的车规级多模态 AI 芯片雪豹。

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”。

当前,云知声图像识别的准确率高达 99.8%。除人脸识别外,云知声还有物体识别、表情分析、颜值分析、标签化能力,这背后得益于 DeepNet2.0 的算力加持。

针对智能网联汽车领域,云知声将携手亿咖通科技,共同研发汽车前装车规级AI芯片,打造极致的车内智能交互体验,推动人工智能芯片在汽车行业的升级应用。双方将围绕GKUI座舱生态系统,构建以语音为核心的座舱交互平台,帮助用户在位置导航,车载娱乐,车辆控制,车与车互联等方面实现更精准的语音的服务,让AI赋能汽车,让汽车更“聪明”,让人们更便捷和高效的乐享汽车智慧出行。面向智能网联汽车大时代的到来,双方还将在自动驾驶领域进行AI芯片的研发合作,共同致力于未来智能出行技术能力的提升。

多模态的进击

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,IoT设备与手机不同,不仅形态千变万化且需求碎片化严重,对于AI算力需求也不尽相同,因此,原有通用架构的芯片很难满足新形势下的需求。

「在 2015 年的这个时间点,我们真心没有想过 2018 年我们会推出自研芯片,不光做出来而且还卖出去了。」黄伟透露,云知声 2018 全年数亿元的营收较上年 3 倍的增长,几乎全部仰仗于芯片的功劳和正确的商业化路径,预计在 2019 年营收再翻 2-3 倍。而看似几个亿的营业额背后,实则撬动了几十亿甚至上百个亿的产值。

“UniOne 不是一颗芯片,而是一系列芯片,它代表了云知声对于物联网 AI 芯片发展战略的整体构想。” 李霄寒指出,面向方案商与开发者,UniOne可提供完整的语音 AI 应用参考方案、云端能力以及定制化工具,可以帮助客户在跨形态的物联网硬件产品上以最低的时间、资源等探索成本,打造最高体验的用户入口应用未来。

DeepNet 是云知声开发的深度神经网络处理器,DeepNet 1.0 面向语音技术,DeepNet2.0 面向多模态,后者既支持图像处理,同时支持语音处理。目前云知声 DeepNet2.0 已在 FPGA 上得到验证,其算力将在 AI 芯片海豚 Leopard 上得以体现。

飞艇pk10一天稳赚5000 2

「第一代 AI 芯片雨燕的架构非常典型。云知声做了两件事情:一是专门设计的具备自主知识产权的高性能 DSP,做音频数据处理,二是做面向音频的人工智能数据/神经处理器。当把这个人工处理器集成进去以后效果是显而易见的,相对于通用方案提升了 50 倍。在硬件设备方面,因为这个芯片是高度集成的,所以外围的线路使得很大的成本降低三分之一」,他说。

中新网5月17日电 耗时近3年匠心研发,5月16日,业界领先的物联网(IoT,Internet Of Things)人工智能服务企业云知声在北京召开新品发布会,正式推出全球首款面向物联网的AI芯片——UniOne。

当云、端、芯被认作物联网产品端的三要素,云知声立即展开对 IDM 产品的开发,并于在 2015 正式量产,出货量呈规模性增长。

在智能家居领域,云知声携手京东智能,推动人工智能芯片在智能家居领域的应用。与京东Alpha平台合力打造定制化智能标杆产品,实现跨品牌、跨品类智能设备的互联互通,使用户通过自然语言即可获取平台音乐、新闻、购物等海量内容服务,带来更为智能化以及更为便捷舒适的家居生活体验。

较 1.0 版本相比,DeepNet 2.0 首先是兼容性更好,可支持 LSTM、CNN、RNN、TDN 等网络;其次是支持可重构计算,DeepNet2.0 计算单元可以拼接应对计算模式,模式切换也可以快速组合,用单条指令来计算公式;第三是支持 Winograd,芯片做乘法的耗时远远高于加法,基于这一点,Winograd 把乘法耗时降低为原来的 1/2,进一步提升效率。

飞艇pk10一天稳赚5000 3中科院自动化所原副所长、研究员黄泰翼

第一是来自数据处理的挑战。在跟用户打交道的过程中,注定有大量新数据的导入,语音、头像、手势等数据需要处理,深度互联对算力的要求更高。追求高效就要采用基于深度神经网络的算法,这意味着云知声需要在终端提供更加充分的算力。

飞艇pk10一天稳赚5000 4云知声发布全球首款面向IoT的AI芯片

另外一个约束来自成本。为解决算力问题,云知声不得不采用更好的算法,导致了成本大幅提升,这对于硬件来说十分敏感。成本之外,更强的算力还意味着更多的功耗。非插电产品的「续航焦虑」指望电池性能得到提升显然不现实。

商业变现更进一竿

与此同时,2015 年,云知声遭遇来自业务端的「战术端的挑战」,主要有两方面:

眼下,只强调算法优势的 AI 企业,很难再满足 B 端客户的场景需求,致使企业的市场竞争力和话语权逐步衰减。尽管云知声创始人兼 CEO 黄伟接受采访时没有明确表态「不做芯片就会被淘汰」,但必须承认,软硬结合才是 AI 企业未来立足之根本。

云知声现阶段的目标明确,就是在物联网技术面前,选择某个重点场景切入,将算力和应用服务更好地结合。而李霄寒笃信,物联网时代的重要命题,是将「能力下沉到设备端」。

那么主要矛盾如何化解?云知声认为,基于深度学习的新硬件,即「边缘侧的人工智能芯片」势在必行,这场「自我革命」是 2015 年芯片项目的整体思路。

去年 9 月,云知声推出了基于「雨燕」的解决方案,并进行开源,正式推出正对智能家居和智能音箱场景下的解决方案。截至目前,基于「雨燕」的全栈解决方案已导入的各类方案商及合作伙伴已超过 10 家,包括美的、奥克斯、海信、京东、360、中国平安、硬蛋科技等,相关产品有望在今年第一季度上市。

半年前,云知声发布了首款面向物联网的 AI 芯片雨燕;半年后,云知声宣布了多模态 AI 芯片战略,曝光了正在研发的三款 AI 芯片:第二代物联网语音 AI 芯片雨燕 Lite、面向智慧城市的支持图像与语音计算的多模态 AI 芯片海豚,以及面向智慧出行的车规级多模态 AI 芯片雪豹。

作为云知声的芯片品牌,「雨燕」是 UniOne 芯片矩阵中的初代产品,它围绕智能家居和智能音箱等场景,集成 IoT 人机交互的各项技术,云知声发布这款芯片时称赞「雨燕」是以 1/10 的价格挑战 50 倍的性能。

本文由飞艇pk10一天稳赚5000发布于飞艇pk10一天稳赚5000,转载请注明出处:云知声的多模态场景突围:软硬结合,端云互动

关键词: 首款 芯片 AI 云知声