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雲知聲推出首款物聯網AI芯片

繼宣布獲得1億美元C輪融資後,雲知聲正式推出了其首款面向物聯網的AI芯片——UniOne。

5月16日,物聯網人工智能服務企業雲知聲在北京召開發布會,推出其第一代 UniOne 物聯網 AI 芯片及解決方案——雨燕。

據悉,雨燕采用CPU+uDSP+DeepNet架構,支持8/16bit 向量、矩陣運算,基於深度學習網絡架構,可以更好發揮面向語音AI的並行運算性能,在更低成本和功耗下提供更高的算力。目前,UniOne已經流片成功,由臺聯電代工。

雲知聲聯合創始人李霄寒在發布會上指出,“UniOne 不是一顆芯片,而是一系列芯片。”此外,該公司將應用部分向客戶開源,同時提供相應定制化工具以及雲端AI能力服務。李霄寒表示,通過雲端芯結合,可以基於雨燕提供面向智能家居、智能音箱、智能車載等一個個具體場景的Turn-key解決方案。雲主要解決終端智能化問題,端解決AI應用場景化問題,芯可加速AI應用的落地。

不過,芯片行業是一個高投入、高風險、慢回報的行業,為何要布局AI芯片?雲知聲創始人兼CEO黃偉表示,無論是CPU還是GPU、FPGA,現有的芯片架構並非為AI專門設計,並不能滿足物聯網AI算力需求,且考慮了太多的向後兼容性,因此在性能上遠非最優。“基於業務方面對芯片產品、場景的反複驗證,以及對AIoT(人工智能+物聯網)終局的判斷,雲知聲在2014年就明確必須自主研發面向物聯網的AI芯片。”

繼移動互聯網之後,物聯網的發展引起了新一波的產業浪潮。根據中國信息通信研究院數據顯示,2017年是蜂窩物聯網的發展元年,自2013年後,蜂窩物聯網市場逐漸起步。到2017年,我國蜂窩物聯網用戶達到2.7億,是2016年的接近三倍。

而即將到來的5G帶來的最大變革也將是萬物互聯。不過,隨著物聯網的深入推進,終端設備被賦予越來越多的AI能力,要求其在保證低功耗、低成本的同時完成AI運算。然而,物聯網設備與手機不同,不僅形態千變萬化,而且需求碎片化嚴重,對於AI算力需求也不盡相同,原有通用架構的芯片很難滿足新形勢下的需求。

此外,AI算法的接入,對設備端芯片的並行計算能力和存儲器帶寬也提出了更高的要求,而盡管基於GPU的傳統芯片能夠在終端實現推理算法,但其並非針對深度學習設計,能效比遠低於AI專用芯片。因此,近年也湧現了越來越多的AI芯片設計公司。根據市場研究公司Compass Intelligence發布的全球AI芯片排行榜顯示,除了英偉達、英特爾等傳統芯片公司巨頭,寒武紀、地平線等AI芯片公司也位居前列。

不過,如何讓AI 滿足人們的需求?黃偉認為,破局點在於“芯”。他指出,AI落地的關鍵在於選擇場景,應用場景定義AI芯片,汽車、智能家居等不同的場景對AI芯片產品的定位完全不同。“在這個場景里面,我們通過AI芯片落地,反而可以加速推動AI技術和應用的前景,建立起技術和產業之間的閉環。此前,在2018中國半導體市場年會上,清華大學微電子所所長魏少軍教授表示,不管有什麽好的AI算法,要想最終得到應用,就必然要通過芯片來實現。

與一些AI創業公司選擇2C路徑,通過爆款產品打造自己的生態不同,黃偉認為,2B更適合中國環境。他對第一財經等記者表示,到今天為止,幾乎沒有一個2C的AI產品獲得過巨大的成功,“AI的本質是一種能力,在產品很多環境里面的一環而已,所以我們選擇2B。”他指出,AI跟行業結合是給行業賦能,促進技術不斷生長,“比如我們是做語音識別的,語音識別的本質是通過人機交互,讓設備更加自然、智能,但是智能本源是什麽?是需要得到服務,服務這一塊並不是我們公司所擅長的,這就是我們為什麽要合作。”當然,他也坦言,對於創業公司而言,一開始做平臺非常危險,“你必須有更多的渠道、資源”。

黃偉表示,作為平臺,UniOne把產品的共性部分變成標準化,“比方說語音識別,我們放個芯片,使它變成標準化”,而具體的場景、設備形態這些一些個性化的部分交給合作夥伴和客戶去做。

在本次發布會上,除了UniOne的重磅發布之外,雲知聲還公布了與京東智能、億咖通科技的戰略合作。各方將基於雲知聲在物聯網AI芯片及系統解決方案之上,共享各自優勢資源,構建面向新零售、智能家居、汽車等領域的AI“芯生態”。

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