云知声首次公布了旗下AI 芯片 UniOne 的开源方案。
7月24日,在云知声组织的一场小型媒体沟通会上,云知声联合创始人、芯片负责人李霄寒博士公布了这一消息。
“对于开源的决定,不是我们闭门造车得出的,而是来自市场上客户的需求。”李霄寒这样对钛媒体表示。
在语音交互领域,2012年成立的云知声有过不少行业先例:国内首家免费的语音云平台、首个实现 IVM (智能硬件模组)在白电领域大规模出货的 AI 公司、以及发布首款面向物联网的AI系列芯片UniOne。
简单来说,云知声从创始至今在做的,就是将人与机器的语音交互能力,从晦涩的机器算法,逐步封装成可以调用的产品,并且落地到大众消费的场景中。
2014年,云知声提出“云-端-芯”战略,宣布将语音交互能力由原来单一的云平台,逐步延伸至本地硬件终端,为此,云知声还在深圳设立分公司,由分管 IoT 事业部副总裁康恒负责,以寻求与家电、机器人等消费电子硬件厂商建立合作。
在与终端客户的接触中,云知声发现单纯提供 AI 能力有明显的短板。康恒在接受采访时曾表示,
“打包云端算法是不够的,必须要将 AI 能力通过模组’硬’化,才能与更多设备厂商合作。”
为了更好地实现技术落地,云知声开始尝试使用“语音模组(IVM)+通用芯片”的方案,以降低合作厂商对语音交互能力的配置门槛。以音箱来说,相关厂商采用云知声的全栈方案后,只需组合麦克风、外壳等配件,即可完成一个具备语音交互能力的 AI 音箱。
这也成为云知声迄今为止的主要营收来源。目前,云知声已与华帝、海尔、长虹、美的、格力、TCL 等厂商达成合作,涉足领域包括家居、医疗、车载、机器人、教育等多个方向,合作伙伴数量超过2万家,覆盖设备超过1亿台。
不过,随着云知声业务进一步扩展,初期的语音模组方案开始暴露出不少问题。
首先是价格层面。厂商以语音模组的形式出货,成本一般会提升90-120元,这无疑会让终端价格走高;而一旦使用专有的语音交互类 AI 芯片,不仅性能会超越通用芯片的40-50倍,成本也会下降1/3左右,这对出货量更大的中低端家电设备无异于是个福音。
其次是供应链管控层面。由于硬件模组中的芯片等电子元件需要依赖供应商,这就对云知声的元件成本、渠道把控、供应周期都提出了更高要求。
这也成为云知声自研芯片的重要诱因。今年5月16日,云知声发布了首款面向物联网的AI系列芯片UniOne以及第一代芯片“雨燕”,和出门问问、Rokid 等厂商不同,UniOne 拥有具备自主知识产权的 DeepNet、uDSP,支持 DNN/LSTM/CNN 等多种深度神经网络模型,性能较通用 CPU 能提升超 50 倍,在低成本和低功耗设备上提供更高的算力。
可以说,从AI 云服务商、到软件方案商,再到芯片原厂,“芯片”已是云知声当下最重要的战略方向。“未来不排除云知声会成为一家芯片公司。”李霄寒对钛媒体坦陈。
那么,该如何理解云知声此次对 AI 芯片的开源?
由于在语音模组(IVM)方案中具备多种实际落地经验,此次云知声将积累的经验和参数,落实到自有 AI 芯片 UniOne 的设计中,并通过芯片把家居场景下的关键部分进行固化,再将该芯片之上的全栈语音交互进行开源,以降低技术门槛、缩短上市时间。
从技术维度来看,云知声在开源之后,将其与方案商/开发者、终端厂商的分工进行了更为具象的划分,并按照硬件—软件—云端—服务的产业链,明确了各个环节的能力边界。
而在云知声开源之后,包括PCBA(电子产品器件)、 定制化的云端能力、垂直的语音交互应用等等,全部交由第三方技术服务商完成。
将底层语音交互技术开源,上层定制化软件能力交由开发商——这种兼容型的平台形态与百度在2017年推出的语音交互平台 DuerOS颇有些类似,不过,两者的差异体现在集团对平台的需求层面:对于百度而言,Dueros 是百度音箱等硬件设备的中枢系统;但对于云知声来说,UniOne 的开源则是为了将芯片推广至更多第三方开发商与终端厂商。李霄寒坦言,
“从商业诉求来说,开源也是为了将芯片卖出去。”
在李霄寒看来,云知声过去提供的软硬件一体化解决方案,虽然对终端客户有了全栈式服务,但在很多与云知声展开合作的技术方案公司看来,这种做法有些过于大包大揽,而在开源之后,云知声将更加专注在自研芯片的能力设计中。
目前,云知声计划面向智能车载领域,将于明年发布第二代芯片“雪豹’;其第三代芯片“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。
另据李霄寒透露,云知声正在对物联网的图像领域进行探索,未来将图像、语音结合在一起,推出面向智能家居等场景的人机交互解决方案。(本文首发钛媒体,作者/苏建勋)
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