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物聯網 AI 芯片的多模態演進之路

在第一代UniOne芯片雨燕的發布會上，云知聲聯合創始人李霄寒曾指出，UniOne并不是一顆芯片，而是一系列芯片，代表了云知聲對于物聯網AI芯片發展戰略的整體構想。在今日舉行的云知聲2019多模態AI芯片戰略發布會上，李霄寒再次從三方面論證了物聯網多模態AI芯片的必要性。他認為，當前物聯網產品線的AI芯片越來越明顯地體現出三個趨勢：

首先是場景化。芯片設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，甚至包括云端服務的方式來解決某個垂直領域的具體問題，芯片本身上升成為整個解決方案中的重要部分，而非唯一；

其次，端云互動。在物聯網的不同應用場景下，海量終端設備要實現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平衡。端云互動的命題需要AI芯片的強有力支持，進一步也深刻影響到芯片的設計，以及最終的交付；

再者，數據多模態。在以5G驅動的萬物智聯場景下，芯片所接觸到的數據維度將由原來的單一化走向多元化，芯片所需處理的數據也由單模態變成多模態，這對芯片尤其是物聯網人工智能芯片的設計提出了新的挑戰。

圖 ｜云知聲聯合創始人李霄寒

結合以上三點，李霄寒認為，物聯網AI芯片的最終呈現形式將不再是一個單一的硬件，而必然是承載著邊緣能力與云端能力的多模態AI軟硬一體解決方案。

云知聲多模態AI芯片技術布局

為實現多模態AI芯片的戰略落地，目前云知聲已在加速技術布局，并在機器視覺方面取得飛速進展。其中，面向機器視覺的輕量級圖像信號處理器已可實現在不依賴外部內存的情況下，在30 fps的速率下實時對傳感器的圖片進行預處理，以進一步提高后續機器視覺處理模塊的處理速度和效果。借助基于人臉信息分析的多模態技術，已可實現人臉／物體識別、表情分析、標簽化、唇動狀態跟蹤等功能，可為產品交互和用戶體驗提供更多的可玩性和靈活性。

尤為值得一提的是，云知聲多模態人工智能核心IP——DeepNet2．0的發布，標志著云知聲人工智能處理核心由1．0語音時代全面邁入2．0融合語音、圖像等處理能力的多模態時代。DeepNet2．0可兼容LSTM／CNN／RNN／TDNN等多種推理網絡，支持可重構計算與Winograd處理，最高可配置算力達4T，達行業一流水平。目前云知聲DeepNet2．0已在FPGA上得到驗證，將在2019年落地的全新多模態AI芯片海豚（Dolphin）上落地。

除此之外，在圖像與芯片技術的產學研合作方面，云知聲還與杜克大學所領導的美國自然科學基金旗下唯一人工智能計算中心——ASIC達成深度合作，致力于AI芯片算法壓縮與量化技術，以及非馮新型AI芯片計算架構研究，將進一步為云知聲多模態AI芯片戰略的推進夯實基礎。

三款在研芯片曝光，2019年啟動量產

在首款量產芯片雨燕已有大批客戶導入，占領市場先發優勢的背景下，2019年云知聲在芯片落地規劃方面仍將保持積極態度。

李霄寒透露，在持續迭代升級現有雨燕芯片的性能與服務之外，目前云知聲多款面向不同方向的芯片也已在研發中，包括適用性更廣的超輕量級物聯網語音AI芯片雨燕Lite，集成云知聲最先進神經網絡處理器DeepNet2．0，可面向智慧城市場景提供對語音和圖像等多模態計算支持的多模態AI芯片海豚（Dolphin），以及與吉利集團旗下生態鏈企業億咖通科技共同打造的面向智慧出行場景的多模態車規級AI芯片雪豹（Leopard）。以上三款芯片計劃于2019年啟動量產。

目前，依托在家居、車載等真實場景下豐富的產品經驗，以及具備先發優勢的AI芯片能力，云知聲將業務覆蓋到包括智能家居、智能汽車、智能兒童機器人、智慧酒店、智慧交通等諸多場景。未來云知聲將持續發力多模態AI芯片，不斷拓展技術與場景生態，以實現面向未來AIoT時代的全面賦能。