云知声发布首款面向物联网的AI芯片.doc

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1、云知声发布首款面向物联网的AI芯片　　5月16日，距云知声宣布完成1亿美金C轮融资仅过去5天，在市场声量中沉寂多年的云知声，开始了马拉松后半程的加速——今天，它推出首款面向IoT的AI芯片UniOne及其解决方案——雨燕（Swift）。　　　　云知声是一家专注物联网人工智能的服务公司，主要产品包括智能家居、智能车载、智慧医疗、智能教育等语音技术解决方案、云知声输入法、语控精灵等。云知声利用机器学习平台，在语音技术、语言技术、知识计算、大数据分析等领域建立了领先的核心技术体系，这些技术共同构成了云知声完整的人

2、工智能技术图谱。在应用层面，AI芯、AIUI、AIService三大解决方案支撑起云知声核心技术的落地和实现，目前已经在家居、车载、医疗和教育等领域有广泛应用，形成了完整的“云端芯”生态闭环。　　云知声的“造芯之路”　　云知声创始人/CEO黄伟指出，“在AIoT市场加速爆发的今天，云端方案在网络、带宽、能耗、隐私以及边缘计算等方面的限制，使得面向物联网的AI芯片成为必然抉择。在推出芯片产品之前，云知声已在家居、智能音箱、儿童机器人等市场方面，基于通用芯片方案（IVM）百万级出货量的产品形态，验证了芯片市场、

3、产品和用户场景的合理性。第一代UniOne物联网AI芯片雨燕量产后，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。”　　　　随着物联网的深入推进，终端设备被赋予越来越多的AI能力，要求其在保证低功耗、低成本的同时完成AI运算。然而，IoT设备与手机不同，不仅形态千变万化且需求碎片化严重，对于AI算力需求也不尽相同，因此，原有通用架构的芯片很难满足新形势下的需求。　　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器带宽也提出了更高的要求，而尽管基于GPU的传统芯

4、片能够在终端实现推理算法，但其并非针对深度学习设计，能效比远低于AI专用芯片。　　黄伟指出，无论是CPU还是GPU、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算力需求，且考虑了太多的向后兼容性，因此在性能上远非最优。“基于业务方面对芯片产品、场景的反复验证，以及对AIoT终局的判断，云知声在2014年就明确必须自主研发面向物联网的AI芯片。”　　较之于传统芯片，定制化的AI芯片由于应用场景和AI算法相对确定，因此在硬件设计上更加专门化，在面向此类任务时其相对于通用芯片在计算密度及功耗上

5、有绝对优势。因此，相较通用芯片而言，AI芯片可以在更低的主频、更小的芯片面积，完成机器学习中同等任务量的计算，做到成本、功耗、算力等多维需求之间的完美平衡。　　第一代UniOne物联网AI芯片“雨燕”及其解决方案　　雨燕采用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极致，在更低成本和功耗下提供更高的算力。　　“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。客户可以站在更高的设计起点，以更低的成本在更短的时间

6、内打造出更稳定可靠的产品。同时，开源的方案也可确保客户基于已提供的AI能力自行设计其它各种长尾产品形态，构建更为丰富的AIoT生态。　　　　IoT事业部副总裁李霄　　“UniOne不是一颗芯片，而是一系列芯片，它代表了云知声对于物联网AI芯片发展战略的整体构想。”IoT事业部副总裁李霄寒指出。　　李霄寒表示，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。通过云端芯结合，云知声基于雨燕提供的是面向一个个具体场景如智能家居、智能音箱、智能车载等的Turn-

7、key解决方案。基于雨燕方案，可让客户站在更高的设计起点，以更低的成本在更短的时间内打造出更稳定可靠的产品。同时，开源的方案也可确保客户基于已提供的AI能力自行设计其它各种长尾产品形态，构建更为丰富的AIoT生态。　　自2012年成立以来，云知声一直专注于物联网人工智能服务，是当前国内为数不多拥有算法、计算能力、芯片能力全栈式技术链条的人工智能龙头企业。目前，云知声在家居、医疗、机器人、汽车、教育等各业务的合作伙伴数量已经超过2万家，覆盖用户已经超过2亿，日调用量4亿次。　　此次，伴随着UniOne芯片的量

8、产落地，云知声“云端芯”产品架构及战略闭环正式搭建完毕。未来，云知声将以更加完善立体的全栈解决方案，联合诸多产业上下游合作伙伴，展开更加全面、更加深入的人工智能多模态服务，推动”智享未来”愿景的加速实现。