深入场景把蛋糕做大！语音 AI 领跑企业云知声再推多模态 AI 芯片战略

　　2018年，芯片成为了AI行业最受关注的热点，不少业内人士更是将这一年定义为“芯片元年”。

　　在这一年5月，云知声正式推出了耗时近三年打造的首款物联网AI芯片——雨燕(Swift)，成为语音AI领域为数不多的拥有自研芯片的企业。

　　而今年1月2日，云知声召开了“2019云知声多模态AI芯片战略发布会”，会上正式公布了其多模态AI技术，以及正在研发中的多款定位不同场景的AI芯片，包括实用性更广的超轻量级物联网语音芯片雨燕Lite、及面向智慧城市、出行的芯片海豚和雪豹。

　　发力物联网，三大战略“投注”

　　黄伟介绍道，云知声目前已经形成三大战略，包括：2012年引入DNN、2014年确定了云端芯战略、2015年开始自研芯片。

　　“云端芯”的策略，概括来说，“云”即是指云端算力以及链接第三方的服务;“端”是指音响、手机、空调等实物终端及各类APP等用于用户交互非实物产品;“芯”则是指传感器加终端算力。

　　而在应用场景上，黄伟将其场景分为AI生活、AI服务两大部分，其中AI生活包括家居、车载、机器人场景;AI服务包括医疗、教育、政务、金融、客服、酒店等。

　　在家居领域，云知声于2015年成功出货IVM模组，客户覆盖格力、美的、长虹、华帝等一线家电厂商;

　　车载领域，云知声主要针对汽车后装市场，提供驾驶场景下的一站式智能语音交互方案及云服务，包括拾音降噪、语音交互、云端计算和内容服务等，合作方案商、品牌商超100 家，赋能终端数超 1700 万台。

　　机器人领域，云知声提供智能儿童机器人方案。目前，云知声智能机器人方案(UniToy )已服务近百家客户，出货量超 200 万台，智能机器人方案中高端市场占有率行业第一。

　　医疗方面，云知声主要产品包括语音电子病历、超声助手、导诊机器人、病历质控、预诊机器人等。目前，云知声语音电子病历系统已落地 100 多家大型综合性医院，测试医院超 400 家。

　　多模态AI芯片落地，曝光海豚、雪豹等三款在研芯片

　　云知声创始人兼CEO黄伟认为，5G与人工智能的结合，将真正促使万物智联(AIoT)的落地与实现。未来巨量的多维数据(如语音、图像、视频等)集中处理与边缘式分布计算的需求，势必将进一步挑战AI底层支持硬件——芯片的计算能力。因而，具备多维度AI数据集中处理能力的多模态AI芯片将成必由之路。

　　去年5 月16 日，云知声正式发布了旗下耗时近三年自主研发打造的首款物联网AI 芯片。该芯片采用云知声自主 AI 指令集，拥有具备完整自主知识产权的DeepNet1.0、uDSP(数字信号处理器)，并支持DNN/LSTM/CNN等多种深度神经网络模型。

　　发布芯片后仅四个月，云知声便选择将基于雨燕的解决方案进行开源，于去年9 月正式推出智能家居、智能音箱的两套标杆解决方案。目前，基于雨燕芯片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，相关产品最早将于Q1 量产上市。

　　而为实现多模态AI芯片的战略落地，目前云知声目前已在机器视觉方面取得进展。其中，面向机器视觉的轻量级图像信号处理器已可实现在不依赖外部内存的情况下，在30FPS的速率下实时对传感器的图片进行预处理，以进一步提高后续机器视觉处理模块的处理速度和效果。

　　借助基于人脸信息分析的多模态技术，已可实现人脸、表情分析、标签化、唇动状态跟踪等功能，可为产品交互和用户体验提供更多的可玩性和灵活性。

　　云知声多模态人工智能核心IP-DeepNet2.0也在本次发布会上发布，这标志着云知声人工智能处理核心由1.0语音时代迈入2.0融合语音、图像等处理能力的多模态时代。目前云知声DeepNet2.0已在FPGA上得到验证，将在2019年落地的全新多模态AI芯片海豚Leopard上落地。

　　云知声联合创始人李霄寒也透露，目前面向不同方向的芯片也已在研发中，包括适用性更广的超轻量级物联网语音AI 芯片雨燕Lite，集成云知声最先进神经网络处理器DeepNet2.0，可面向智慧城市场景提供对语音和图像等多模态计算支持的多模态AI 芯片海豚(Dolphin)，以及与吉利集团旗下生态链企业亿咖通科技共同打造的面向智慧出行场景的多模态车规级AI 芯片雪豹(Leopard)。以上三款芯片计划于2019 年启动量产。

　　黄伟还介绍道，云知声2018年实现了较上年3倍的增长，2019年还将实现较2018年2-3倍的增长，2018年已达到上亿销售额。

　　赶超科大讯飞和BAT?云知声们的机会在垂直赛道

　　梳理目前的智能语音领域的领军企业，可以看出：科大讯飞在占据教育领域霸主地位的同时，拓展司法、智慧城市、消费者等业务，并建立了AI开放平台;思必驰在车载、家居、机器人三大业务之外，发展”两端”“一横”战略，拓展企业语音服务领域;出门问问，则坚持消费端的开拓，进一步打造移动终端、可穿戴设备、车和家居的物联网多屏联动生态，同时涉及企业端业务。

　　也能看到阿里、腾讯、百度、小米等巨头更有野心的局部或全景布局：基于核心技术和核心业务，构建和完善语音智能平台(OS或语音交互引擎，如DuerOS)，再分别从云端(如腾讯云小微整合QQ音乐服务)、芯片(如阿里收购芯片公司中天微)、及终端(如小度智能音箱和小度在家，以及小米智能硬件家族)布局IoT生态等。

　　此前，云知声联合创始人、副总裁康恒认为，“云知声ToB模式的打法，有时候不是BAT、科大讯飞等公司能顾及得那么深入的。”

　　AI技术产业化无非就两条路径：一是平台化路径，就像BAT那样，基于大流量去做C端大众需求的产品(以及广义的B端的平台级产品);另一条路径，就是像云知声这样深耕B端垂直领域，基于细分领域的需求做产品，去针对细分客户的需求做极致化服务。

　　“云知声一定要形成自己的护城河，这就要求我们一定要在垂直细分市场做到足够强”，康恒认为。

　　“不做‘分蛋糕’的人，做‘做蛋糕’的人”，依靠云端芯战略，落地垂直细分领域，云知声希望在垂直赛道打下一片天。