2019年將是人工智能規模化運用關鍵年

2019年將是人工智能規模化應用關鍵年

圖為雲知聲多模態AI晶片戰略發布會現場。

智能家居、智能音箱、智能汽車、智能兒童機器人等智能產品越來越深入人們的生活，在改變人們生活體驗的同時，推進著產品升級和消費升級，催生著新的市場空間和商機。在日前召開的雲知聲多模態AI晶片戰略發布會上，雲知聲創始人、CEO黃偉認為，2019年將成為大陸人工智能產業化、規模化應用的關鍵一年。

晶片是關鍵

當前，5G正處在應用爆發的邊緣，5G與人工智能的結合將真正促使萬物智聯（AIoT）的落地與做到。可以預見的是，未來語音、圖像、視頻等巨量的多維數據集中處理與邊緣式分布計算的需求，勢必將進一步挑戰AI底層支持硬件——晶片的計算能力。

在深入場景提供服務的過程中，為彌補通用晶片方案在給定成本和功耗條件下的能效比問題，以及在邊緣算力、多模態AI數據處理方面的能力短板，2015年雲知聲正式啟動自研AI晶片計劃。繼去年5月在行業率先推出面向物聯網的AI晶片——雨燕（Swift）及其系統解決方案之後，雲知聲在日前正式公布其多模態AI晶片戰略與規劃的同時，曝光了其正在研發中的多款定位不同場景的AI晶片，包括第二代物聯網語音AI晶片雨燕Lite，面向智慧城市的支持圖像與語音計算的多模態AI晶片海豚（Dolphin），以及面向智慧出行的車規級多模態AI晶片雪豹（Leopard），這三款晶片計劃於2019年啟動量產。

黃偉認為，面向5G萬物智聯時代，人工智能服務需提供更加場景化的解決方案，雲+芯一體化的服務模式將成為行業主流。對於當前物聯網產品線的AI晶片發展趨勢，雲知聲聯合創始人李霄寒認為有三個趨勢將越來越明顯。

首先是場景化。晶片設計正在由原來的片面追求PPA，即性能（Power）、功耗（Per-formance）和面積（Area）逐漸演變成基於軟硬一體，甚至包括雲端服務的方式來解決某個垂直領域的具體問題，晶片本身上升成為整個解決方案中的重要部分，而非惟一。

其次，端雲互動。在物聯網的不同應用場景下，海量終端設備要做到功能智能化必須端雲配合，即形成邊緣算力和雲端算力的動態平衡。端雲互動的命題需要AI晶片的強有力支持，也進一步深刻影響到晶片的設計，以及最終的交付。

再者，數據多模態。在以5G驅動的萬物智聯場景下，晶片所接觸到的數據維度將由原來的單一化走向多元化，晶片所需處理的數據也由單模態變成多模態，這對晶片尤其是物聯網人工智能晶片的設計提出了新的挑戰。

結合以上三點，李霄寒認為，物聯網AI晶片的最終呈現形式將不再是一個單一的硬件，而必然是承載著邊緣能力與雲端能力的多模態AI軟硬一體解決方案。

消費品是重點應用領域

自去年發布晶片後僅四個月，雲知聲便選擇將基於雨燕的解決方案進行開源，於去年9月正式推出智能家居、智能音箱的兩套標桿解決方案。通過「雲端芯」結合，提供給客戶與合作夥伴面向具體場景的軟硬件一體化Turnkey解決方案，可讓客戶站在更高的設計起點、以更低的成本，在更短的時間周期內打造出更穩定可靠的產品。同時，開源的方案也可確保客戶基於已提供的AI能力自行設計其它各種長尾產品形態，構建更為豐富的AIoT生態。

目前，基於雨燕晶片的全棧解決方案，已導入的各類方案商及合作夥伴已超過10家，包括美的、奧克斯、海信、京東、360、中國平安、硬蛋科技等，相關產品最早將於今年一季度量產上市。

依托在家居、車載等真實場景下豐富的產品經驗，以及具備先發優勢的AI晶片能力，雲知聲將業務覆蓋到包括智能家居、智能汽車、智能兒童機器人、智慧酒店、智慧交通等諸多場景。未來雲知聲將持續發力多模態AI晶片，不斷拓展技術與場景生態，以做到面向未來AIoT時代的全面賦能。

據了解，為做到多模態AI晶片的戰略落地，目前雲知聲已在加速技術布局，並在機器視覺方面取得飛速進展。其中，面向機器視覺的輕量級圖像信號處理器已可做到在不依賴外部內存的情況下，以每秒傳輸30幀畫面的速率下實時對傳感器的圖片進行預處理，以進一步提高後續機器視覺處理模塊的處理速度和效果。借助基於人臉信息分析的多模態技術，已可做到人臉、物體識別，表情分析、標籤化、唇動狀態跟蹤等功能，可為產品交互和用戶體驗提供更多的可玩性和靈活性。

文章來源 : 中國工業新聞網 李鋒白