手提式有线电话机AI化微电路渐成趋势:应该是外

日期:2019-10-18编辑作者:北京赛车官方正版投注

但实际上据业内人士透露,自主研发芯片并不是提高整体的计算力,而是对部分功能进行优化,与过去强调复杂运算的CPU不同,许多人工智能的应用,尤其是“学习”需要简单而大量地重复输入,这也是为什么“十项全能”的CPU之类的通用芯片在人工智能领域难以施展拳脚的原因。

趁着高通、英伟达、英特尔等芯片巨头还没有进入语音芯片市场,此时正是创业公司在语音芯片领域蒙眼狂奔的好时机。

“如果是入门级的低端手机,可以通过独立芯片来解决海量数据,”高通产品管理高级副总裁Keith kressin告诉南都记者,但这之前还要考虑AI处理能力、独立芯片价格、软件模式、电源管理一系列问题。“厂商的旗舰机还是会选择跟高通合作集成,因为独立芯片会增加手机体积跟成本。”

“市场上现有的解决方案和技术不能够满足其对AI算力的要求是百度决定自己研发芯片的原因,”据李彦宏介绍,“昆仑芯片的计算能力跟原来用FPGA做的芯片相比,计算能力有30倍左右的提升,可适用于语音、图像、自动驾驶等很多方面。”但南都记者在现场了解到,该款芯片目前仍在试生产中,具体量产时间表尚未可知。无独有偶,手机厂商华为、美图,语音识别厂商出门问问、若琪都开始往上游芯片延伸。中美贸易争端之后,国产终端厂商们做芯片热情空前高涨。如同前几年互联网造车热,今年许多发布的芯片也被吐槽可能沦为“PPT芯片”。当然除了品牌需求,自己做芯片更多也是寻求性价比更高、或者竞争力更大的发展路线。

而在Rokid发布会上,公司CEO Misa表示,Rokid不是To B公司,而是一家To C的公司。未来将通过对产品、技术、市场的研发和理解,推出平台及解决方案,搭建生态及产业赋能。

如果说最近刷爆朋友圈的三代AlphaGo Zero只是让群众“不明觉厉”,那么AI手机似乎离我们越来越近了。实际上,使用AI的手机已经屡见不鲜,比如直播软件的滤镜、支付软件的人脸识别,或者是siri、小冰之类的语音助手。但如果软件目前已经可以解决手机AI化的问题,那么AI芯片还有市场空间吗?

“今天的芯片跟过去理解的芯片不大一样,”祝铭明说,今天做芯片并不需要花精力去做各类IP内核“现在讲SoC 新品,更多的是架构层面的优化,根据需求业务对IP进行组合优化。”

5月24日,出门问问在北京发布了旗下首款AI语音芯片模组问芯Mobvoi A1。

有厂商选择把计算力放在云端,比如英特尔。“终端硬件的承载力将成为未来计算力的主要瓶颈,AI的需求会让手机变成‘大火炉’。”英特尔院士、英特尔通信与设备事业部无线标准首席技术专家吴耕曾告诉南都记者,未来的手机没有所谓的高低配,多大的内存条影响并不大。

“百度大约从2011年起开始大规模地对AI技术进行投入,不断遇到各种各样的问题,也需要用创新的方法来解决,其中一个重要的问题,就是对算力的需求一直在提升。我们早期用的是CPU,后来开始用GPU,再往后用FPGA,端到端去做各种各样的优化,到2017年的时候,我们还是觉得这些市场上现有的解决方案和现有的技术不能够满足我们对A I算力的要求。”李彦宏如是表示。

AI专用语音芯片的市场在哪里?

“与定制硬件相比,灵活的人工智能硬件在目前是更优选择,结合DSP与GPU的效果更好,我们主要花时间在SDK及框架上。”在被问及被华为抢先发布AI芯片的看法时,Keith kressin称,把AI的单元模块内置到芯片上并不是难事,高通之前就可以做。“关键还是在软件开发、编程模块的优化。”

7月4日,百度创始人兼董事长李彦宏在Baidu Crea-te2018百度AI开发者大会上正式发布百度自研的中国第一款云端全功能AI芯片“昆仑”,其中包含训练芯片昆仑818-300,推理芯片昆仑818-100。

目前,云知声走的是To B的道路,其合作厂商为京东Alpha平台以及亿咖通科技,与前者合作的目标是打造定制化智能标杆产品,而与后者是共同研发汽车前装车规级AI芯片。

“但比如人脸解锁的延时性问题;比如说现在可以瘦脸,但依然做不到瘦大腿,比如说拍了一张很多人的照片,对每个人脸进行标签化识别还做不到。”在徐立看来,AI对终端影响依然比较弱,主要是计算力不足的原因。要解决AI的处理,需要超高频的计算,否则延时性很严重;反过来计算量太大又面临功耗问题,也就是手机发热跟续航等问题。从高通4G/5G峰会上的数据不难看出,89%的用户现在最大的痛点就是续航问题。

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思必驰CEO高始兴近日也透露,下半年将要发布的AI语音芯片会是一款ASIC芯片,同时具备声学信号处理能力和语音能力,超低功耗,声学信号处理能力和扩展力都比较强。

功耗:AI芯片

AI芯片那么好做吗?

不管是云知声发布的面向IoT领域的第一代UniOne芯片“雨燕”,还是出门问问推出的语音芯片模组问芯Mobvoi A1,亦或是Rokid发布的SoC芯片KAMINO18,都主打高集成度、低功耗、低成本、可定制化等特点。

手机AI化芯片渐成趋势:应该是外挂还是集成?

在去年9月发布首款人工智能手机芯片麒麟970后,高通相关人士曾告诉南都记者,AI的单元模块内置到芯片上并不是难事,高通之前就可以做。“所谓的AI芯片并不是独立的一块芯片,而是针对一些AI功能进行加速优化。”

国芯科技在去年底发布了两款主打AI语音交互功能的NPU芯片GX8008和GX8010,内置Cadence最新的Tensilica HIFI 4 DSP内核,主打低功耗、低成本、可离线与集成化。

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对于科技企业蜂拥做AI芯片的现象,驭势科技创始人兼CEO吴甘沙向南都记者表示,“一方面说明AI芯片的门槛比通用芯片门槛低,另一方面目前大多数都说可以做出来AI芯片,但能否用得好能不能大批量卖出去还有待时间验证。”

一切等待市场和时间来检验。

徐立同样认为,独立的A芯片需要更长的发展时间。“并不是需要专门一块AI芯片,关键是释放更多计算资源跟其他模块去处理复杂场景。”这次商汤与高通的合作主要在创新视觉和基于摄像头的图形处理等领域。“软硬一体化开发是AI手机的趋势,关键是打破从芯片低端到终端应用之间的中间开发层(SDK)隔阂,”徐立告诉南都记者,“以前芯片层主要优化操作系统,但现在AI则要求芯片直接优化应用。”

而百度的“昆仑”则强调使用云端计算力。“这是中国第一款全功能的云端AI芯片,可适用于语音、图像、自动驾驶等很多方面,它的算力也非常强大,而且它是可编程的,也非常灵活。”李彦宏还透露“昆仑芯片”的优势就在于“灵活可编程”:“这些芯片,和芯片之上的软件、开发框架、各种各样的应用一起构成了一个庞大的平台和生态系统”。

云知声、出门问问、Rokid、思必驰,这四家AI语音领域的头部创业公司,几乎都在同一时间开始押注AI语音芯片。

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据南都记者了解,“昆仑”芯片可适配语音识别、图像优化、自动驾驶,目前还在试生产中,量产时间表尚不可知。

聊到AI专用芯片的市场,一般都会是根据具体场景的具体产品进行定制。对于这几家做AI专用语音芯片的公司来说,智能音箱、儿童故事机,以及家电产品成为其主打的产品。而找到能够大规模定制AI语音芯片的厂商则成为商业化最关键的一步。

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从云知声、出门问问发布的时间表看,芯片从设计到量产都只有3年多时间,这与“一个芯片产业需要几十年技术沉淀”的普遍印象相差甚远。但实际上,芯片有很多种,生产方式与定义也都有所不同。

芯片之外,这几家公司都把重点放在提供整体的语音交互解决方案上。其中,云知声提出了云端芯一体化的解决方案,对接AI云服务、AI软件方案商、芯片原厂,还提供一定的开源能力,提供相应的定制化工具;出门问问称要提供一站式软硬结合的语音解决方案;Rokid也表示要提供一系列的语音解决方案。

但徐立则认为,绝大部分的计算还需要在本地完成。“如果很多人同时使用AI程序,对于云端传输而言需要很大的带宽;而且延迟性会更严重。”而高通董事长孟樸补充说,“比如隐私方面,用户就不希望在云端完成。”

为什么大家都自己做芯片?

智能音箱之外,在家庭场景、办公场景中更多的硬件设备也开始语音化、智能化,这就更加带动了AI专用语音芯片的爆发。

如果本地运算很重要,那如何才能避免“发烧机”呢?

此前云知声CEO黄伟说过“语音识别公司不自己做芯片死路一条”。而若琪CEO祝铭明也对这个观点表示赞同。“如果有别人做我们就用别人的了。”祝铭明说,大家都知道芯片利润率很低,做这个事情不赚钱。“有时候计算力不是越高越好,而是需要针对特定场景做特定优化,寻找性价比最高的方案。”

在经历了2017年的小高潮(全球智能音箱销量突破3000万台)之后,国内智能音箱市场在今年迎来销量井喷期,各种百元级智能音箱铺天盖地。市场分析公司Canalys预测,2018年全球智能音箱出货量将超过5600万台,这让语音交互行业成为市场的焦点。

【嵌牛提问】:手机AI化芯片渐成趋势:应该是外挂还是集成?

“并不是需要专门做一块AI芯片,关键是释放更多计算资源跟其他模块去处理复杂场景。”今年初商汤与高通在创新视觉和基于摄像头图形处理等领域合作芯片优化,商汤CEO徐立告诉南都记者,软硬一体化开发是AI手机的趋势,关键是打破从芯片低端到终端应用之间的中间开发层隔阂:“以前芯片层主要优化操作系统,但现在AI则要求芯片直接优化应用。”

近期,国内数家语音技术创业公司陆续推出了AI语音专用芯片。

【嵌牛鼻子】:  华为  AI芯片  麒麟970  深度学习  手机  高通  AI算法

出门问问同样研发了一款前端接收信息的芯片模块“问芯”。“打个比方,电视关机后同样离线语音唤醒。这解决了语音识别重要的痛点,”以及为什么其他厂商在已有通用芯片之外还需要一个前端信号芯片时,出门问问CEO李志飞解释说:“一是贵,二是集成效果不好也不方便。‘问芯’AI芯片模组直接可以用USB。”

那么,AI专用语音芯片为什么在今年开始爆发了?

“其实用户感知不明显,但AI一直在进步。比如说美颜,以前需要拍出来才能看到照片,但现在可以实时预览,”商汤科技CEO徐立告诉南都记者,AI一直在进步,而这些变化需要类似高通芯片DSP的加速。

无独有偶,在南都记者采访中,许多做芯片的厂商都表示主要是“没有合适的芯片”。出门问问与若琪都选择与杭州国芯合作开发芯片。

5月16日,云知声在北京发布了首款面向物联网领域的AI系列芯片UniOne以及第一代芯片“雨燕”。

与电池续航问题

这催生了两种AI芯片。一种就是类似于美图MT-AI图像处理芯片、出门问问“国芯”这一类前端处理芯片,用更小模块,更便宜、更低功耗的方案处理特定问题,一种即是在通用芯片上集成对一些具体功能加速的架构处理,比如百度这次发布的“昆仑芯片”。

而在同一时间,思必驰CEO高始兴确认公司正在打造AI语音芯片,预计今年下半年流片。

应该是外挂还是集成?

在这样大的市场背后,智能音箱中的芯片方案开始由通用芯片转为使用专用语音芯片。比如,在2017年,阿里推出的天猫精灵就使用了联发科MT8516语音芯片,而小米小爱音箱使用的是晶晨A113芯片。

这一边,华为刚推出全球首款搭载AI芯片麒麟970、能够“深度学习”的手机mate10;那一边,结束4G/5G峰会的高通则马不停蹄与AI厂商商汤合作,从芯片层优化AI算法。

也就是说,国芯科技研发的AI芯片已经提供了数字信号处理器DSP、神经网络处理器NPU,以及USB/IIS/IIC/UART等标准接口。出门问问、Rokid等厂商不需要做IP设计,只需要进行架构集成,这些集成大多是麦克风阵列信号处理、降噪、唤醒技术、声纹识别以及一些语音技能。云知声虽是自研设计的uDSP和DeepNet架构,但在功能上与以上两款芯片基本相当。

AI手机的计算量

总之,云知声、出门问问、Rokid、思必驰,或许会借这波AI语音芯片热潮成为AI语音领域的佼佼者,但也有可能成为一场秀。

终端厂商选择外挂一个新模块。这也需要对芯片结构的全新理解。传统的手机芯片主要由CPU(中央处理器)/GPU(图形处理器)/DSP(数字信号处理)三部分组成。这次华为mate10的AI芯片则是在传统为核心的架构之外,增加一个寒武纪开发的NPU(神经元模块),对CPU/GPU减负,降低功耗。无独有偶,今年7月发布的vivo X9s Plus,同样是搭载一个独立DSP影像优化芯片提高拍照技术。

昨天,Rokid在杭州发布了旗下AI语音专用SoC芯片KAMINO18。

【嵌牛导读】:这一边,华为刚推出全球首款搭载AI芯片麒麟970、能够深度学习的手机mate10;那一边,结束4G/5G峰会的高通则马不停蹄与AI厂商商汤合作,从芯片层优化AI算法。 如果说最近刷爆朋友圈的三代AlphaGo Zero只是让群众不明觉厉,那么AI手机似乎离我们越来越近了。

那么,AI专用语音交互芯片与通用芯片相比,到底有什么优势呢?

图:出门问问Mobvoi A1芯片

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因此,只有使语音真正成为人机交互的一个界面,才能推动AI语音芯片的爆发。

云知声的“雨燕”芯片采用CPU uDSP DeepNet架构,且公司称这些架构都是自主研发的。而出门问问和Rokid则宣布自己的芯片是基于杭州国芯科技芯片深度定制。在接受网易智能采访时,Rokid CEO Misa确认KAMINO18基于40nm工艺的国芯GX8010制造。

这种形势下,国内一众语音技术公司凭借自身在语音识别、自然语言处理、语音交互设计等技术上的积累,开始转型做AI语音芯片集成及提供语音交互解决方案。而以上提到的四家语音创业公司——云知声、出门问问、Rokid、思必驰几乎都是在这种情况下开始了语音芯片的布局。

但是,以智能音箱为代表的语音交互产品真的能够撑起这些公司的AI芯片梦吗?AI专用语音芯片能否持续爆发,一方面要看这些芯片能否大规模应用于产品,另一方面还要看这些产品的语音交互能力到底能否得到用户的青睐和市场的检验。

清华大学微电子所所长魏少军在接受媒体采访时曾表示,现在的AI芯片市场被过度炒作。这是因为AI的杀手级应用还没出现,不管是智能音箱还是其他产品,都没有成为一个刚需产品。

另外,国芯科技与思必驰也是合作伙伴,如果不出意外,即将在下半年流片的思必驰AI语音芯片也将基于国芯GX8010打造。

出门问问则将自己定义为一家软硬件结合的公司,其正在推出多款不同品类的消费级智能硬件产品,除了在智能音箱领域布局,还涉足智能手表、智能耳机等领域。

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