刚拿到智能语音行业*大融资的云知声，在北京正式发布全球首款面向物联网领域的AI芯片“雨燕”(Swift)。作为云知声UniOne系列的**代物联网AI芯片，“雨燕”完全由云知声自主设计研发。

　　芯片完全自研，采用CPU+uDSP+DeepNet架构将算力提升50倍

　　“雨燕”由云知声自主研发，采用云知声自主AI指令集，拥有具备自主知识产权的DeepNet、uDSP(数字信号处理器)，支持DNN/LSTM/CNN等多种深度神经网络模型。

　　除了提供芯片和终端引擎，云知声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。通过云端芯结合，“雨燕”将应用于智能家居、智能音箱、智能车载等各个具体场景中。

　　采用CPU+uDSP+DeepNet架构，支持8/16bit向量、矩阵运算，基于深度学习网络架构，可将面向语音AI的并行运算性能发挥到**，在更低成本和功耗下提供更高的算力。

　　具体而言，“雨燕”具备以下特征：

　　高性能深度学习加速：面向深度学习和语音信号处理的AI定制指令以及体系架构，将面向语音AI的并行运算性能发挥到**，系统运算能力提升50倍以上;

　　高性能内部互联网络：结合片内Memory及内部互联网络，提高片内总线带宽的利用效率提升20倍;

　　低功耗架构：异构AMP架构可保证高性能与低功耗的有机结合，从而获得*佳的能效比，更适合IoT场景;

　　端云结合：混合应用架构设计，获得本地与云端能力的*佳平衡。

　　此外，在发布会现场，云知声也与京东、亿咖通科技达成合作，将共同推进AI芯片在智能家居和车载系统方面的研发与落地。云知声的“芯”路历程

　　云知声创始人兼CEO黄伟表示：“近期中美贸易战背后折射的是中国核心技术短板，我们在很多关键技术节点上依然受制于人。”

　　自2012年成立，以智能语音技术为核心，云知声一直专注于物联网人工智能。目前，其拥有完全自主知识产权的语音识别、语义理解技术，是当前国内为数不多的拥有算法、计算能力、芯片能力全栈式技术链条的人工智能企业。

　　在智能语音技术领域，上市企业科大讯飞是其中的佼佼者。不过，在整个产业中，云知声是**一家从事芯片研发的公司。

　　与科大讯飞一样，云知声的智能语音技术被广泛应用于智能音箱、机器人、车载语音助手等多个领域;与科大讯飞不同的是，云知声从成立之初就致力于为家电、汽车等行业提供智能语音服务，而科大讯飞则一直致力于为普通消费者提供AI翻译机、语音输入法等软硬件产品。

　　“我们发现，要实现技术落地的话，往往还需要与终端设备和芯片紧密联合。”黄伟表示。

　　也因此，2013年云知声正式确立了自己的定位和战略规划——打造“云端芯”生态闭环：云是智能、端是交互、芯片就是传感器和一部分智能。

　　基于“云端芯”的定位，云知声将自己的业务分成了三部分：

　　云——AI Service，提供云端服务;

　　端——AIUI，用户与终端之间的交互方式，目前就是语音;

　　芯——AI芯“UniOne”，形象一点说，就是连网的麦克风。

　　作为本次发布会绝对主角，云知声在AI芯片的整体规划上，是要“将AI芯片放进从家电到汽车的各类产品中，让它们都能连网，并通过语音交互连接到云端”。基于“UniOne”这一品牌，他们将推出一系列芯片，用以分别解决智能家居领域的多模态交互、车载环境的交互等做种问题。

　　具体落地上，以2015年为“分水岭”，在这之前，云知声选择采用高通等厂家的通用芯片，继而将自己的算法融入进去，让其具备ASR等AI能力，以寻找应用场景和客户;在这之后，云知声组建了一个新的团队以研发自己的AI芯片。

　　研发期间，云知声相继完成了三轮融资——2015年年底获得数千万美元的B+轮融资、2017年8月获得3亿人民币的战略融资、2018年5月获得1亿美元的C轮融资。在资金的使用上，“AI芯片的研发投入”被数次提及。

　　前后耗时3年，云知声打造出了物联网AI芯片“雨燕”，也成功的完成了流片。而在接下来，他们将逐步用新的AI芯片取代原有芯片方案。

　　*后

　　去年开始，“AI芯片”逐渐成为人工智能行业的关注焦点。而早在几年之前，包括云知声在内的多家公司就已经意识到了这一市场风口，并提前着手布局。目前，针对物联网、自动驾驶、安防等领域，国内厂商已经相应的公布了AI芯片解决方案。

　　近一段时间以来，因为“中兴被禁”事件，我们再次意识到了国内集成电路产业的薄弱。不过，虽然AI芯片也是集成电路的一部分，但不少业内人士都表示了积极的态度。在他们看来，虽然中国在通用芯片领域“受制于人”，但在人工智能时代，依托中国人口红利的海量数据、资本加持、巨大的应用场景和市场需求，中国AI芯片有望“弯道超车”。