首款面向物联网领域的AI系列芯片UniOne发布_AI芯片领域的中国势力凸起
近日，创业六年的ai公司云知声在北京召开发布会，正式发布了首款面向物联网领域的ai系列芯片unione。
“雨燕”芯片发布：面向智能家居，云知声称用1／10的价格挑战50倍的性能
根据云知声的表示，unione是云知声的芯片品牌，是一系列芯片的总称。发布的第一代芯片是“雨燕”产品，是第一款面向iot人机交互场景的ai芯片，面向智能家居和智能音箱，主要是由语音ai切入dnn／lstm／cnn。而第二代芯片“雪豹‘预计将于明年发布，面向智能车载领域，主打多模态、车规级，对算力的数量级提升；第三代芯片”旗鱼“预计将于2020年推出，面向智慧城市领域，将提供通用的ai边缘算力。
本次发布的“雨燕”芯片采用cpu＋udsp＋deepnet架构，支持8／16 bit向量、短距运算，基于深度学习网络架构。云知声称，雨燕可将面向语音ai的并行运算性能发挥到极致，在更低成本和功耗下提供更高的算力。
根据云知声联合创始人、芯片负责人李霄寒的表述，“雨燕”芯片架构可以分为五个部分。第一部分是audio，内置了云知声的全频谱的自主语音ai技术。第二部分架构是云知声拥有自主知识产权的数字信号处理器udsp，支持多种类型麦克降噪和声源定位。第三部分架构是云知声完全自主研发的深度神经网络处理器（npu）deepnet。前三部分是一个封闭的代码。
但是，物联网领域的终端形态多样，需求非常复杂，所以云知声不仅提供雨燕芯片和终端引擎，还将应用部分向客户开源，同时提供相应定制化工具以及云端ai能力服务。而支持这种定制化能力的是雨燕芯片架构中的cpu＋memory、以及多种接口这两部分，可以提供给合作伙伴进行自由开发。
在架构灵活性方面，通过scratch－pad将主控cpu与ai加速器内部ram相连，提供高效的cpu与ai加速器之间的数据通道，以便cpu对ai加速器运算结果进行二次处理。
也就说，unione提供产品共性的东西，比如远场语音识别，标准化组件。但是在场景、产品使用等相关的个性化部分将源代码开放。这样就能在保证高性能、高能效比的同时，兼顾灵活性和通用性。
从软件层面来看，雨燕提供了面向深度神经网络的ai扩展指令集。李霄寒表示，将耗时的ai计算进行算子抽象，并在全新并行架构中进行硬件实现。
电源模式设计上，雨燕提供多级电源模式，从动静检测（占芯片能耗的2％），到活体检测（占芯片能耗的10％），到目标检测（占芯片能耗的20％），再到正常模式。大大降低功耗。
功能上，“雨燕”芯片提供声源定位、回声消除、远讲降噪、超低功耗的语音唤醒、离线识别、本地tts、声纹识别、用户画像、流式对话，应用定制化等等。
另外，云知声不仅提供芯片，还将提供一体化的云端芯产品级解决方案，对接ai云服务、ai软件方案商、芯片原厂等。在本次发布会上，云知声还公布了与两家公司的战略合作。会上，云知声宣布与京东alpha平台合力打造定制化智能标杆产品，并联手亿咖通科技共同研发汽车前装车规级ai芯片，构造以语音为核心的座舱交互平台。
ai芯片研发之路：打磨四年，先验证市场合理性
云知声为何要研发ai芯片？据云知声ceo黄伟称，从pc互联网到移动互联网，再到现在物联网时代，aiot的设备数量级将增长到348亿，远超pc设备和手机设备。但是，随着物联网的深度推进，终端设备被赋予更多的ai能力，且需求碎片化严重，对于ai算力需求也不尽相同，原有的通用架构芯片很难满足物联网设备的需求。“无论是cpu、gpu还是fpga，现有的芯片架构并非为ai专门设计，并不能满足物联网ai算力的需求。”黄伟称。
另一方面，ai算法的接入，对设备端芯片的并行计算能力和存储带宽也提出了更高的要求，而且尽管基于gpu的传统芯片能够在终端实现推理算法，但并非针对深度学习设计，能效远低于ai专用芯片。所以，ai芯片在设计上更加专门化，相比通用芯片在计算密度及功耗上有绝对优势。
黄伟称，做好一个ai芯片必须有三个前提，全栈式的ai技术能力、已经验证的应用场景、芯片设计能力，云知声在ai芯片上已经布局了四年。在这四年中，云知声在家居、智能音箱、儿童机器人等市场方面已经基于ivm（通用芯片方案）的产品形态，验证了市场、产品、用户场景的合理性。
黄伟表示，云知声早在2015年就组建了芯片团队，2016年公司开始就市场、产品、技术路线以及芯片下游合作方的评估。2017年启动芯片产品定义、ip选型、算法优化、工具准备，以及详细产品定义和技术模块评估工作。
黄伟称，得益于四年时间的积累，“雨燕”量产后将能快速切入市场客户并满足更多产品种类和形态上对成本、稳定性、集成度等方面的需求。黄伟还表示，在落地过程中，ai芯片不是孤立的，还需要软件应用、解决方案以及服务商的支持。
ai芯片领域的中国势力凸起
在ai芯片领域，根据市场研究公司compass intelligence发布了最新研究报告，业界对于ai芯片的需求也在加大，目前有超过1700家创业公司对ai芯片感兴趣。过去三年，排名前24家ai芯片公司总共在人工智能领域投入高达600亿美元。
报告显示，在全球前24名的ai芯片企业排名表中，英伟达（nvidia）、英特尔（intel）以及ibm（npu）分别位列前三名，中国公司占据七个席位，并且最高名次是排行第12的华为，其他六家公司分别是华为海思（hisilicon）、联发科（mediatek）、imagination、瑞芯微（rockchip）、芯原（verisilcon）、寒武纪（cambricon）、地平线（horizon）。
云知声杀入ai芯片领域，相比其他厂商，更专注于应用场景和解决方案。加上近日云知声完成了1亿美金c轮融资，可谓市场前景较好且粮草充足。未来，云知声能否在ai芯片领域占有一席之地，还有待市场检验。
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3000亿！大基金来了，制造设备受益……附已投资名单
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为降低梯级利用处理成本，天津铁塔动力电池梯级利用基站超300个
记时防盗报警器,断线报警器
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实时测试(RTT)技术的演变进程
苹果建议创造无线缆的头显 可使用无线基站来负责图形处理
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根据云知声的表示，unione是云知声的芯片品牌，是一系列芯片的总称。发布的第一代芯片是“雨燕”产品，是第一款面向iot人机交互场景的ai芯片，面向智能家居和智能音箱，主要是由语音ai切入dnn／lstm／cnn。而第二代芯片“雪豹‘预计将于明年发布，面向智能车载领域，主打多模态、车规级，对算力的数量级提升；第三代芯片”旗鱼“预计将于2020年推出，面向智慧城市领域，将提供通用的ai边缘算力。
本次发布的“雨燕”芯片采用cpu＋udsp＋deepnet架构，支持8／16 bit向量、短距运算，基于深度学习网络架构。云知声称，雨燕可将面向语音ai的并行运算性能发挥到极致，在更低成本和功耗下提供更高的算力。
根据云知声联合创始人、芯片负责人李霄寒的表述，“雨燕”芯片架构可以分为五个部分。第一部分是audio，内置了云知声的全频谱的自主语音ai技术。第二部分架构是云知声拥有自主知识产权的数字信号处理器udsp，支持多种类型麦克降噪和声源定位。第三部分架构是云知声完全自主研发的深度神经网络处理器（npu）deepnet。前三部分是一个封闭的代码。
但是，物联网领域的终端形态多样，需求非常复杂，所以云知声不仅提供雨燕芯片和终端引擎，还将应用部分向客户开源，同时提供相应定制化工具以及云端ai能力服务。而支持这种定制化能力的是雨燕芯片架构中的cpu＋memory、以及多种接口这两部分，可以提供给合作伙伴进行自由开发。
在架构灵活性方面，通过scratch－pad将主控cpu与ai加速器内部ram相连，提供高效的cpu与ai加速器之间的数据通道，以便cpu对ai加速器运算结果进行二次处理。
也就说，unione提供产品共性的东西，比如远场语音识别，标准化组件。但是在场景、产品使用等相关的个性化部分将源代码开放。这样就能在保证高性能、高能效比的同时，兼顾灵活性和通用性。
从软件层面来看，雨燕提供了面向深度神经网络的ai扩展指令集。李霄寒表示，将耗时的ai计算进行算子抽象，并在全新并行架构中进行硬件实现。
电源模式设计上，雨燕提供多级电源模式，从动静检测（占芯片能耗的2％），到活体检测（占芯片能耗的10％），到目标检测（占芯片能耗的20％），再到正常模式。大大降低功耗。
功能上，“雨燕”芯片提供声源定位、回声消除、远讲降噪、超低功耗的语音唤醒、离线识别、本地tts、声纹识别、用户画像、流式对话，应用定制化等等。
另外，云知声不仅提供芯片，还将提供一体化的云端芯产品级解决方案，对接ai云服务、ai软件方案商、芯片原厂等。在本次发布会上，云知声还公布了与两家公司的战略合作。会上，云知声宣布与京东alpha平台合力打造定制化智能标杆产品，并联手亿咖通科技共同研发汽车前装车规级ai芯片，构造以语音为核心的座舱交互平台。
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