2018年5月16日，云知聲在北京推出首款面向IoT的AI芯片 UniOne 及其解決方案——雨燕（Swift）。該芯片由云知聲自主設(shè)計(jì)研發(fā)，采用云知聲自主AI指令集，擁有具備自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的DeepNet、uDSP（數(shù)字信號(hào)處理器），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。

雨燕采用CPU+uDSP+DeepNet架構(gòu)，支持8/16bit 向量、矩陣運(yùn)算，基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，可將面向語(yǔ)音 AI 的并行運(yùn)算性能發(fā)揮到極致，在更低成本和功耗下提供更高的算力。

通過(guò)Scratch-Pad將主控CPU與AI加速器內(nèi)部RAM相連，可提供高效的CPU與AI加速器之間的數(shù)據(jù)通道，便于CPU對(duì)AI加速器運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行二次處理。

通過(guò)云端芯結(jié)合，云知聲基于雨燕提供的是面向一個(gè)個(gè)具體場(chǎng)景如智能家居、智能音箱、智能車(chē)載等的Turn-key解決方案。

對(duì)于一個(gè)語(yǔ)音解決方案公司為什么要做芯片，云知聲董事長(zhǎng)梁家恩表示：做語(yǔ)音芯片是源于其在技術(shù)的穩(wěn)定性、成本方面的優(yōu)勢(shì)，但做芯片本身也有著不小的難度，由于市場(chǎng)上并無(wú)成熟、合適的解決方案，公司只能赤膊上陣。

后裝千萬(wàn)級(jí)供貨

梁家恩，云知聲公司創(chuàng)始人，董事長(zhǎng)&CTO。梁家恩曾參加國(guó)家863語(yǔ)音識(shí)別核心技術(shù)評(píng)測(cè)，連續(xù)獲得第一名；曾在中科院自動(dòng)化所高技術(shù)創(chuàng)新中心負(fù)責(zé)語(yǔ)音識(shí)別核心技術(shù)組，參與國(guó)家863、973、廣電、安全項(xiàng)目；曾任盛大創(chuàng)新院(北京)高級(jí)研究員。2012年創(chuàng)立北京云知聲。

公司做芯片的歷史，源于2014年，彼時(shí)公司制定了云端芯的發(fā)展戰(zhàn)略，目標(biāo)是要打通云端和終端的連接，最終從云端回到終端，實(shí)現(xiàn)技術(shù)落地。與著名芯片廠商高通的合作就是其中重要的一步。

經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，云知聲在車(chē)載后裝市場(chǎng)占有了不少的市場(chǎng)，累計(jì)有超過(guò)千萬(wàn)的出貨，梁家恩表示，這些語(yǔ)音交互的產(chǎn)品多搭載在智能后視鏡，以及中控車(chē)機(jī)上，后視鏡的占比較高，這是源于其方便安裝的特性。接下來(lái)公司將會(huì)努力走進(jìn)前裝市場(chǎng)。

語(yǔ)音交互在車(chē)載場(chǎng)景下，使用的算力主要分為終端和云端的，相對(duì)而言，終端處理的算力需求并不高，大部分還是在云端。因此原有的語(yǔ)音終端處理部分，大都集成在了中控、后視鏡的主處理器中，占用的資源也不多。

對(duì)于目前市場(chǎng)上存在的車(chē)載語(yǔ)音交互的問(wèn)題，比如延時(shí)、命令簡(jiǎn)化、不夠智能，梁家恩表示，網(wǎng)絡(luò)的問(wèn)題有待于更先進(jìn)、流暢的傳輸方式解決，但目前在車(chē)載終端的處理，本地的交互問(wèn)題不大，只是用戶(hù)的使用習(xí)慣需要培養(yǎng)；

另外用戶(hù)的口音多樣化，導(dǎo)致的識(shí)別率低的問(wèn)題，是行業(yè)難題，需要更長(zhǎng)時(shí)間的積累。云知聲非常看重云端的處理，因此也花費(fèi)了不少精力在云端的處理。

“誤入”車(chē)載語(yǔ)音芯片市場(chǎng)

而要進(jìn)入車(chē)載前裝市場(chǎng)，OEM希望語(yǔ)音處理能在一個(gè)單獨(dú)的多媒體的協(xié)處理芯片中完成，而非借用主控芯片算力資源。

這主要是源于OEM認(rèn)為多媒體處理是一個(gè)相對(duì)中控次一級(jí)安全的功能，為了保證中控處理的安全與穩(wěn)定性，多媒體處理要單獨(dú)進(jìn)行。于是，一些語(yǔ)音解決方案提供商，便開(kāi)始將軟件處理部分移植到芯片中。

梁家恩表示，云知聲是業(yè)內(nèi)較早將軟件算法處理集成到一塊語(yǔ)音芯片中的公司，這主要是源于公司在傳統(tǒng)消費(fèi)電子領(lǐng)域的需求。

在傳統(tǒng)的教育、家居等語(yǔ)音交互環(huán)境中，終端語(yǔ)音處理的要求會(huì)較高，周遭環(huán)境的降噪需求也較大。

使用通用芯片雖然可以勉強(qiáng)滿(mǎn)足需求，但一方面有資源浪費(fèi)的情況出現(xiàn)，另一方面價(jià)格也較高，對(duì)于有大量出貨需求的公司而言，這樣的做法并不經(jīng)濟(jì)實(shí)惠。

專(zhuān)用芯片不僅可以解決特定需求，同時(shí)在價(jià)格上也有優(yōu)勢(shì)，因此公司就做了語(yǔ)音處理的芯片。而前裝車(chē)載語(yǔ)音處理的市場(chǎng)，正好趕上，因此就順手做了。

方興未艾

梁家恩表示，公司的產(chǎn)品在車(chē)載后裝市場(chǎng)已經(jīng)積累一定的經(jīng)驗(yàn)，接下來(lái)的精力將會(huì)放在前裝市場(chǎng)。云知聲目前已經(jīng)同一些OEM在進(jìn)行緊密的合作，預(yù)計(jì)裝有云知聲語(yǔ)音交互解決方案的車(chē)型也會(huì)在兩年左右出現(xiàn)在市場(chǎng)上。

從后裝到前裝，需要跨越不少難題，首先需要跟OEM進(jìn)行深入溝通，理解雙方的需求與規(guī)范。

在這個(gè)過(guò)程中，云知聲積累了不少經(jīng)驗(yàn)，梁家恩認(rèn)為進(jìn)入前裝最大的問(wèn)題是產(chǎn)品的降噪能力，因?yàn)槠?chē)的使用環(huán)境相對(duì)復(fù)雜，噪音比較大，環(huán)境也比較惡劣。其次是從工程的角度來(lái)看，汽車(chē)環(huán)境復(fù)雜，芯片使用周期更長(zhǎng)，對(duì)正常工作穩(wěn)定性的要求更為苛刻。

語(yǔ)音芯片未來(lái)的發(fā)展空間還很大，這一代的芯片會(huì)是語(yǔ)音交互為主，下一代會(huì)是多模態(tài)交互，語(yǔ)音處理會(huì)跟攝像頭的處理結(jié)合進(jìn)來(lái)。

目前語(yǔ)音交互中存在的問(wèn)題，主要是云、端處理還不夠流暢，用戶(hù)的使用習(xí)慣還沒(méi)有培養(yǎng)起來(lái)，在線內(nèi)容還不夠豐富，這些問(wèn)題隨著技術(shù)和市場(chǎng)的成熟，未來(lái)5年將會(huì)有一個(gè)大的提升。

為了加快語(yǔ)音技術(shù)的成熟，更多資金的投入用于研發(fā)和運(yùn)營(yíng)，推進(jìn)產(chǎn)品落地則是至關(guān)重要。

此前，5月11日，云知聲宣布獲得1億美金C輪融資，由中電健康基金領(lǐng)投，360、前海梧桐并購(gòu)基金、漢富資本等跟投。7月19日，云知聲再次宣布完成新一輪C+輪6億元人民幣融資。

梁家恩表示，語(yǔ)音市場(chǎng)現(xiàn)在方興未艾，廠商之間事實(shí)上還談不到競(jìng)爭(zhēng)，無(wú)論行業(yè)領(lǐng)域還是細(xì)分領(lǐng)域，都大有可為。