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| 本文作者： 劉芳平 | 2018-05-09 12:06 |
2016 年，云知聲 CEO 黃偉接受雷鋒網(wǎng)專訪時(shí)透露了公司的品牌升級(jí)方向————從智能語(yǔ)音公司，到物聯(lián)網(wǎng)人工智能服務(wù)商。
而實(shí)現(xiàn)這種轉(zhuǎn)型，在產(chǎn)品層面上云知聲提出了“云端芯”的概念，通過(guò)芯片將終端和云端連接起來(lái)。黃偉對(duì)雷鋒網(wǎng)表示，云知聲的人工智能產(chǎn)品包括以下三塊：
AI 芯，目前你可以將其理解成連網(wǎng)的麥克風(fēng)；
AIUI，用戶與終端之間的交互方式，目前主要就是語(yǔ)音；
AI Service，云端服務(wù)。
云知聲要做的，是將 AI 芯放進(jìn)從家電到汽車的各種產(chǎn)品里，讓它們都能連網(wǎng)并進(jìn)行通過(guò)語(yǔ)音交互，并連接至云端服務(wù)。
2017 年 8 月，云知聲宣布獲 3 億元戰(zhàn)略投資，融資目的之一就是加大人工智能專用芯片 UniOne 的研發(fā)力度，進(jìn)一步完善以“云端芯”為核心的產(chǎn)品開發(fā)和商業(yè)落地。
現(xiàn)在，云知聲自行設(shè)計(jì)的 AI 芯片終于將在 5 月 16 日對(duì)外發(fā)布。在正式發(fā)布前，雷鋒網(wǎng)對(duì) UniOne 芯片的研發(fā)負(fù)責(zé)人，IoT 事業(yè)部副總裁李霄寒進(jìn)行了專訪，對(duì)其造芯之路進(jìn)行深入解讀。
云知聲 IoT 事業(yè)部副總裁李霄寒
對(duì)云知聲來(lái)說(shuō)，造芯不是目的，而是手段。人工智能時(shí)代，廠商的競(jìng)爭(zhēng)力在于其向客戶提供解決方案的能力，而芯片正是解決方案的重要一環(huán)。
李霄寒告訴雷鋒網(wǎng)，云知聲設(shè)計(jì)自己的芯片是一件水到渠成的事，“我們先用一個(gè)通用型的方案，去拓展、打磨這個(gè)產(chǎn)品，然后找到我們的客戶和應(yīng)用場(chǎng)景。然后，我們?cè)僮鲂酒?，去替代原有的產(chǎn)品?！睂?duì)比之下，一些公司是先設(shè)計(jì)出芯片再去找客戶和應(yīng)用場(chǎng)景。
而所謂“造芯”，并非是將設(shè)計(jì)、研發(fā)、生產(chǎn)整個(gè)流程都做了，“我們不光要涉及到芯片的設(shè)計(jì)，還要涉及到整個(gè)上面的系統(tǒng)，包括相關(guān)的云端服務(wù)和算法”，李霄寒對(duì)雷鋒網(wǎng)透露，芯片及方案開發(fā)團(tuán)隊(duì)有四五十人。
之所以投入的人力并不龐大，是因?yàn)樵浦曋蛔プ詈诵牡脑O(shè)計(jì)部分，包括用于 AI 加速的 NPU、用于信號(hào)處理的 DSP 以及其它一些 know-how，其它一些核心模塊都采用 IP 復(fù)用的方式，這也是當(dāng)下許多芯片設(shè)計(jì)所用的方法。
UniOne 并不是一款芯片，而是一個(gè)產(chǎn)品系列，并讓每一款產(chǎn)品在特別的場(chǎng)景下做到極致，“我們會(huì)有一系列的芯片，比如第一款芯片解決智能家居領(lǐng)域里面的多模態(tài)交互問題，第二款芯片解決車載環(huán)境下的一些交互，或者是別的需求，會(huì)把它這個(gè)方向做到極致?！崩钕龊嬖V雷鋒網(wǎng)。
以下為李霄寒與雷鋒網(wǎng)的對(duì)話實(shí)錄，雷鋒網(wǎng)進(jìn)行了不改變?cè)獾恼怼?/p>
李霄寒：我負(fù)責(zé)這邊的研發(fā)平臺(tái)和整個(gè)的產(chǎn)品化，我們有個(gè) AI Labs 由 CTO 梁家恩負(fù)責(zé)，它輸出核心引擎。
我底下有若干個(gè)團(tuán)隊(duì)，從終端、芯片、云平臺(tái)、測(cè)試到系統(tǒng)應(yīng)用都覆蓋，我們負(fù)責(zé)根據(jù)產(chǎn)品的需求，把技術(shù)加上一些產(chǎn)品化的工作做成最終的產(chǎn)品。
雷鋒網(wǎng)：芯片這塊有多大投入？
李霄寒：我們不像傳統(tǒng)芯片公司那樣，設(shè)計(jì)、驗(yàn)證，然后后端等。我們不光要涉及到芯片的設(shè)計(jì)，還要涉及到整個(gè)上面的系統(tǒng)，因?yàn)槲覀儾皇侵惶峁┮粋€(gè)芯片就拉倒，還有解決方案以及相關(guān)的云端服務(wù)和算法。
在這上面的人力投入大概四五十人。
雷鋒網(wǎng)：在造芯的整個(gè)流程中你們主要做哪些方面？哪些是跟第三方合作的？
李霄寒：我們抓最核心的設(shè)計(jì)部分，現(xiàn)在的芯片設(shè)計(jì)很多是采用 IP 復(fù)用的方式。像 DDR、ADC，還有 CPU，很多都可以直接復(fù)用現(xiàn)有的 IP。
我們是做 AI 加速，也就是 NPU 的部分，還有 DSP，以及一些其它的 know-how。其它的部分盡可能復(fù)用。
雷鋒網(wǎng)：IVM 和 UniOne 芯片有什么不同？
李霄寒：IVM 不是一個(gè)芯片產(chǎn)品，它是一個(gè)板卡，基于通用方案來(lái)交給客戶的一個(gè)解決方案。
比方說(shuō)，我們會(huì)購(gòu)買第三方符合我們具體產(chǎn)品需求的 CPU，以及相應(yīng)的降噪 DSP，把軟件裝進(jìn)去，然后在上面做優(yōu)化，同時(shí)設(shè)計(jì)一個(gè)硬件的 PCB，作為最終的產(chǎn)品，這就是 IVM。
這個(gè)產(chǎn)品做了有 3、4 年的時(shí)間，像格力、美的、長(zhǎng)虹都是我們的客戶。
UniOne 是基于我們之前的一些行業(yè) know-how，包括對(duì)算法，對(duì) AI 層面的 know-how，我們覺得可以相應(yīng) IVM 的東西變成一顆 SoC。它可以在性能、功耗、價(jià)格方面全面的超越原來(lái)的 IVM 產(chǎn)品。
所以我們的路子是先用一個(gè)通用型的方案，去拓展、打磨這個(gè)產(chǎn)品，然后去找到客戶和應(yīng)用場(chǎng)景。然后再做芯片去替代原有的產(chǎn)品。這跟一些其它的公司不一樣，有些公司是先設(shè)計(jì)出芯片出來(lái)，再去找客戶。
對(duì)我們來(lái)講，客戶也好，渠道也好，產(chǎn)品形態(tài)也好，這些都是現(xiàn)成的，都是被打磨過(guò)的，從 IVM 進(jìn)化到 UniOne是一個(gè)非常自然的選擇。
雷鋒網(wǎng)：是說(shuō)你們已經(jīng)發(fā)展到了一定程度，有這樣的市場(chǎng)存在，然后發(fā)現(xiàn)有這個(gè)需求，所以才做芯片？
李霄寒：這不是完全等價(jià)的，我剛才只是講了一個(gè)自下而上的微觀路徑，其實(shí)是有個(gè)自上而下的宏觀路徑：
從物聯(lián)網(wǎng) AI 的發(fā)展大勢(shì)上來(lái)判斷，它是一個(gè)跟手機(jī)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)都不一樣的平臺(tái)，因?yàn)樗漠a(chǎn)品形態(tài)多樣化，各個(gè)場(chǎng)景是非常碎片化的。
所以，它需要一個(gè)硬件的解決方案。
另外，隨著 AI 的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)的 AI 一定需要邊緣算力，不同場(chǎng)景對(duì) AI 的算力需求也是不一樣的。
所以，原來(lái)的這種通用方案是不能解決物聯(lián)網(wǎng)的 AI 問題，必須要有專用的物聯(lián)網(wǎng) AI 芯片來(lái)打開這個(gè)市場(chǎng)。這是從宏觀層面上去考慮這件事情，跟我們以前做過(guò)什么事情沒有關(guān)系，這也是我們?cè)?3 年前就在考慮的事。
這是一個(gè)自上而下的分析路徑，IVM 到 UniOne 是一個(gè)自下而上的路徑。這 2 個(gè)路徑殊途同歸，都是在說(shuō)，我們需要一個(gè)甚至一系列的物聯(lián)網(wǎng) AI 芯片，來(lái)解決物聯(lián)網(wǎng)各個(gè)場(chǎng)景下的人工智能問題。
李霄寒：不同的 AI 芯片之間是有很大差異的，像面向自動(dòng)駕駛的 ADAS 圖像芯片，和更加偏物聯(lián)網(wǎng)或者人機(jī)交互的芯片，在整個(gè)芯片的制程、功能設(shè)計(jì)、性能和功耗方面，期待都是不一樣的。
所以，AI 芯片的需求是差異化。對(duì)于我們來(lái)講，長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)說(shuō)肯定是瞄準(zhǔn)整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)，所以 UniOne 本身是一個(gè)產(chǎn)品系列，不是一款芯片，是面向物聯(lián)網(wǎng)的一系列芯片。
現(xiàn)在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)我們從現(xiàn)有的市場(chǎng)、算法和場(chǎng)景去去切入。比方說(shuō)，原來(lái) IVM 的既有市場(chǎng)，像智能家居，在芯片出來(lái)之后，可以實(shí)現(xiàn)無(wú)縫替換，客戶那邊可能什么都不需要改，直接用新的芯片替換原來(lái)那個(gè)板子上的老芯片就可以了。
所以，對(duì)于客戶來(lái)講，更新?lián)Q代的成本是非常低的，他只感覺到了性能的提升，功耗和價(jià)格的下降。
另外一方面，第一款芯片的出來(lái)，可以讓我們切入之前嘗試過(guò)但沒有大規(guī)模的上量的一些場(chǎng)景，比方說(shuō)智能音箱。
今年上半年這一版主要是面向語(yǔ)音交互的，同時(shí)保留了多模態(tài)的一些擴(kuò)展，但是目前的我們 solution 主要是面向語(yǔ)音的。
智能燃?xì)庠?/span>
雷鋒網(wǎng)：越專用的 AI 芯片可以做到的能效比就越高，越通用的話在能效比上會(huì)有所犧牲？咱們這邊是怎么進(jìn)行平衡的？
李霄寒：我覺得，做一款好的 AI 芯片需要 3 個(gè)關(guān)鍵要素：
第一，需要對(duì)算法有足夠的了解，對(duì)算法要有 know-how。如果你拿到的是比較普通的算法，可能你的優(yōu)化也是比較普通的，如果你的 know-how 比較多，那可能優(yōu)化可以做的比較精細(xì)。
第二，需要對(duì)芯片重視，要能夠設(shè)計(jì)芯片，把它做出來(lái)，能夠給出比較好的架構(gòu)。我們經(jīng)過(guò) 3 年的打磨已經(jīng)完全具備了這方面的能力。
第三，很多人會(huì)忽略的一點(diǎn)，就是對(duì)應(yīng)用的 know-how。做芯片不是軍備競(jìng)賽，不是說(shuō)效能比越高，或者說(shuō)關(guān)鍵參數(shù)，主頻、制程越高越好。計(jì)算力并不是越高越好，而是要滿足場(chǎng)景的需求。
就像做軍品和民用的產(chǎn)品一樣，做軍品相對(duì)還容易一點(diǎn)，因?yàn)楹芏嗲闆r下不用考慮成本，但是做民用的東西要考慮平衡。
對(duì)云知聲來(lái)講的，我們有優(yōu)勢(shì)的一點(diǎn)是之前通過(guò)通用的產(chǎn)品，針對(duì)產(chǎn)品形態(tài)和市場(chǎng)做了比較深的一些打磨。所以我們對(duì)市場(chǎng)的產(chǎn)品和用戶了解是比較深刻的，基于以上 3 個(gè)要素去設(shè)計(jì)芯片就可以做到比較好的平衡。
有一些公司可能會(huì)缺一兩個(gè)要素，那么它做出來(lái)的產(chǎn)品可能會(huì)有點(diǎn)偏，比如性能很好但功耗很高，或者性能功耗比非常不錯(cuò)，但價(jià)格很貴。
雷鋒網(wǎng)：UniOne 會(huì)針對(duì)不同場(chǎng)景做專門優(yōu)化嗎？
李霄寒：會(huì)的，像家居、車載都會(huì)做到極致優(yōu)化，但是我們不是拿一款芯片來(lái)解決所有的問題。
我們會(huì)有一系列的芯片，比方說(shuō)第一款芯片解決智能家居領(lǐng)域里面的多模態(tài)交互問題，第二款的芯片解決車載環(huán)境下的一些交互或是別的需求，會(huì)把這個(gè)方向做到極致。
后面還有其它的一些東西出來(lái)，但整個(gè)是統(tǒng)一的 AI 框架，不斷去演進(jìn)，然后在不同的場(chǎng)景里有不同的分支。
雷鋒網(wǎng)：為什么云知聲要自己做而不是跟其它廠商合作定制芯片呢？
李霄寒：AI 芯片的整體架構(gòu)還遠(yuǎn)沒有成熟，并不是說(shuō)像 CPU 一樣，采購(gòu)誰(shuí)的都一樣，沒必要自己去重復(fù)發(fā)明一個(gè) CPU。我們面臨的問題和 PC 上的 CPU 問題是完全不一樣的。
現(xiàn)在從整個(gè)產(chǎn)品定義，到里面的架構(gòu)都是在一個(gè)探索階段，沒有標(biāo)準(zhǔn)化，你去找一個(gè)合作伙伴的話，很可能最后做出來(lái)的東西不能夠滿足場(chǎng)景的需求。這也是為什么我們堅(jiān)決要自己做。
而且我們?cè)谶@方面有比較大的優(yōu)勢(shì)，因?yàn)槲覀冏隽?2 年多將近 3 年的時(shí)間，團(tuán)隊(duì)已經(jīng)從算法到應(yīng)用到芯片都打磨出來(lái)了。后面做芯片的迭代，架構(gòu)以及整體方案的演進(jìn)，成本是比較低的。
所以，對(duì)于我們來(lái)講，肯定是還是選擇自己做，勝過(guò)跟別人去合作。
雷鋒網(wǎng)：芯片團(tuán)隊(duì)和算法等團(tuán)隊(duì)是怎么合作的？
李霄寒：我們基本上是坐在一塊，做降噪的，做喚醒的、識(shí)別的，甚至包括語(yǔ)音合成的，所有跟 AI 相關(guān)的這些算法的同事，都是在一個(gè)環(huán)境里面工作。
他們之間會(huì)互相分享，做算法的人會(huì)了解芯片的一些知識(shí)，做芯片的人會(huì)了解算法的一些架構(gòu)，互相會(huì)做一些滲透。
只有雙方互相有比較深的了解，才能做出一個(gè)相對(duì)定制，但又不是那種死的，具有一定的靈活性的架構(gòu)，這對(duì)于產(chǎn)品的成功是非常關(guān)鍵的。
雷鋒網(wǎng)：除了語(yǔ)音，你們還會(huì)做其它領(lǐng)域嗎，比如視覺？
李霄寒：視覺我們已經(jīng)在做了，從語(yǔ)音交互這個(gè)切入點(diǎn)來(lái)看，其實(shí)我們最終是要設(shè)計(jì)一個(gè)擬人化的東西，但是人的感官是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不只是耳朵的，視覺也占了很大的一部分。
我們會(huì)迅速的從語(yǔ)音交互，轉(zhuǎn)向多模態(tài)交互，甚至把交互可能都會(huì)去掉，就是多模態(tài)的 AI。
雷鋒網(wǎng)：UniOne 推出后，接下來(lái)芯片方面的規(guī)劃是什么？
李霄寒：當(dāng)前這款芯片是從類 IVM 的一套東西著手，緊接著我們會(huì)往車的方向走，因?yàn)檐囘@塊是一個(gè)非常巨大的市場(chǎng)。而且對(duì)芯片的需求是蠻高的，這是接下來(lái)必須要做的。
還有就是往多模態(tài)的方向走，把更多的傳感器集成進(jìn)來(lái)，讓這個(gè)語(yǔ)音交互變的不那么單薄，更像一個(gè)真人，這是我們今年的研發(fā)規(guī)劃。
同時(shí)，在體系架構(gòu)上面會(huì)繼續(xù)演進(jìn)，之前的體系架構(gòu)做的會(huì)相對(duì)保守，因?yàn)檫@是我們的第一款芯片，要保證它能夠量產(chǎn)，但這不代表戰(zhàn)略是保守的，我們的芯片戰(zhàn)略是比較激進(jìn)的。
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