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06-18
雷锋网：7月12日至7月14日，第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳正式召开。
本次峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，深圳市人工智能与机器人研究院协办。
其得到了深圳市政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界和产业界的重要论坛。
是产业界和投资界三大领域的顶级交流博览盛会，旨在打造国内人工智能领域强大的跨境交流合作平台。
语音技术的演进与物联网时代的到来将会产生有趣的碰撞，而芯片的进步将增强两者的结合。
在CCF-GAIR人工智能芯片专场上，深聪智能CTO朱澄宇分享了终端侧芯片。
他演讲的主题是《端侧专用芯片-- AI 算法的理想载体》。
深度智能CTO朱澄宇在演讲中表示，语音技术的演进和物联网时代的到来在某种程度上可以说是天生的匹配。
这两项技术必将成为未来十年的增长亮点，尤其是在芯片领域。
他还指出，如果采用第三方通用芯片，产品研发与AI市场需求、AI算法、AI数据无法形成闭环。
没有闭环就无法形成生态系统，不利于把蛋糕做大。
这些问题的存在，让斯必驰最终决定成立一家公司，专攻芯片。
值得注意的是，朱澄宇强调，Spichi的芯片生产并不是随波逐流，而是基于市场需求、技术和算法能力三个因素制定长期计划。
雷锋网此前报道，Spichi于今年1月发布了第一代AI语音芯片TAIHANG。
对于Spichi芯片的功耗，朱澄宇在会后接受雷锋网采访时表示：“与通用芯片相比，Spichi芯片可降低能耗5至10倍。
”他在演讲中提到，Spichi芯片可以降低能耗5至10倍。
Chi芯片+算法的软硬件结合将为用户带来非常好的体验。
它们不仅可以清晰地听到和理解，而且还具有高识别率和快速响应，并且可以实现非常低的功耗。
不仅如此，软硬件结合的解决方案还拥有多种接口，可以进行多种扩展。
更重要的是，与通用芯片相比，由于不需要移植，产品可以更快地推向市场。
据了解，Spichi的第二代芯片将解决本地语音识别问题，增加安全性和声纹功能，并将采用更深层次的集成，专门优化从算法到基础IP的各个方面，以实现更好的目标。
下一代芯片将考虑多模态并优化存储、处理和封装。
此外，朱澄宇在采访中还表示，Spichi芯片业务采用“芯片+算法”的解决方案。
他还表示，他并不担心Spichi芯片的实现，因为Spichi芯片从一开始就是为了实现而设计的。
它是在看到AI芯片市场并了解客户需求后开发的。
雷锋网获悉，Spichi的芯片目前正在与合作伙伴洽谈。
目前，深聪智能（雷锋网注：深聪智能是Spichi与中芯国际旗下投资公司中芯聚源成立的合资公司）第一代自研芯片已经量产。
这是否意味着Spichi会减少AI语音芯片的采购？朱澄宇告诉雷锋网，虽然Spichi已经开发了自己的芯片，但不会减少其他芯片的采购。
他提到：“市场需要共同开发，Spichi做芯片的目的不是为了竞争，而是看清芯片市场的走向。
”对于芯片的首次推出，他表示想要覆盖尽可能多的用户群体，尝试尽可能多的领域，未来还会推出更多版本，更精准地定位市场。
最后，关于芯片的后续发展，朱澄宇在接受采访时表示，深聪智能仍会根据实际需求和算法能力一步步向前，慢慢定义下一代芯片，优化算法，达到最好的效果。
并且消耗更少的能量。
此外，他还表示，目前深聪智能仍然主要使用Spichi的芯片，但同时，深聪智能是一家开放的公司，也将开放与其他算法公司的合作。
以下是朱澄宇在CCF-GAIR会议上的讲话内容。
雷锋网在不改变原意的情况下进行了编辑整理：很高兴有机会与大家分享Spichi及其子公司神宗对于AI芯片的想法。
我也来分享一下我们目前的成果。
我这里的主题是《端侧专用芯片-- AI 算法的理想载体》。
现在我们已经进入人机语音交互和物联网时代，我们应该如何前进？我们先来看看人机语音交互。
我做芯片已经有20多年了。
这其实是我第一次做人机语音交互，尤其是做物联网芯片。
从传统的角度来看，做芯片的时候习惯性的会问带宽是多少。
从芯片带宽来看，人说话的时候，很低，可能只有几个比特，是一个很低的频率。
为什么这件事如此重要？我们可以看到，人与人之间的互动不仅仅是你字面上说的几句话，往往还包含着深刻的含义。
如果你看人机语音交互的整个过程，你首先要听清楚，因为会有各种各样的场景，比如很大的噪音，很多人同时说话，所以你需要知道你的人在说什么。
正在注意正在说话。
首先是听清楚；第二件事是清楚地听并理解所说的内容；第三件事是理解它的含义。
很多时候，我们说话的时候，有表情，里面还有其他的意思。
人与人之间、机器与人之间进行沟通时，必须有合理的识别，必须以适当的方式表达出来，因为人与人、人与机器之间的语音交互不是一个往返，而是多重的。
回合。
的沟通。
用人的声音来表达，人与机器的交互还是非常广泛的。
人机语音交互在过去十年取得了长足的进步，也极大受益于AI技术的发展。
尤其是这几年，人机语音交互已经逐渐成熟。
今天上午的演讲者还表示，未来十年将是物联网和AIoT时代，基本上我们看到的、使用的一切都将连接到互联网。
今天早上我听一位客人说，一般人能掌控的事情有一百多件。
那么问题来了，这么多事情都在我的掌控之中，我该如何掌控呢？比如说，如果我用手机控制一百多个东西，我会花很长时间去翻阅它们，但我仍然可能找不到我想要的东西。
因此，大家都觉得语音是未来所有控制的端侧设备最自然的交互方式。
语音技术的演进与物联网时代的到来，恰好发生了有趣的碰撞。
从某种程度上来说，可以说是天生的一对。
这两项技术必将成为未来十年的增长亮点，尤其是在芯片领域。
。
呼应鲍教授（雷锋网注：中国科学院计算技术研究所鲍云刚）刚才所说的，我们也看到了软件定义芯片时代的到来。
我们可以看到，AI技术的发展离不开芯片的发展。
人工智能从20世纪60年代就被提出，在此期间经历了数次起伏。
在最低谷的时候，我听说学校里很多学生和教授都不好意思说自己从事AI工作，因为大家都觉得AI没有未来。
随着芯片技术尤其是摩尔定律的发展，芯片的计算能力以指数级增长拯救了AI。
当然，新的人工智能技术不断涌现。
这两方面的同时演进，让AI技术逐渐开始落地和落地。
实际应用。
鲍教授刚才提到了ICC会议。
我每年都会去那里，看到同样的趋势。
过去，传统芯片公司在会议上扮演主角，例如英特尔和德州仪器。
近年来，我们看到主角在慢慢发生变化。
除了传统的芯片企业，一是包教授提到的学校，二是互联网企业，包括谷歌、微软、亚马逊。
随着人工智能的发展，更多的软件和算法公司不断进入芯片行业，给芯片行业带来新的活力。
这是Spichi和沉聪对于做芯片的看法。
Spirit传统上是一家算法公司，不断将算法移植到不同的芯片和不同的平台上。
在移植过程中，使用起来有很多不方便和不愉快的方面。
事实上，我看到了三个问题。
如果使用第三方通用芯片：算法无法形成闭环。
有时候算法和芯片之间并没有很好的默契。
要么是芯片感觉缺失，要么是内存不够，要么就必须选择更高端的芯片，这样就会增加成本，就会出现这样的问题。
AI数据不可能形成闭环。
如果没有闭环，就无法形成生态，不利于蛋糕做大。
市场。
芯片企业并不是最终用户的直接使用者，这导致对市场的存在和市场的预测不佳。
与软件公司、算法公司不同，因为他们是直接客户，所以他们会有很多这方面的信息。
这些问题的存在，促使Spichi决定成立一家公司，专攻芯片。
这就是斯皮奇和神聪的布局。
Spichi是语音和算法的全链路布局。
现在芯片进来了，可以说打通了整个产业链，专注于用算法做专用芯片，将算法和芯片融为一体，同时把最好的带给客户。
很棒的体验和最超值的。
我们也可以通过定制架构逐步替代第三方通用架构。
后面我还会讲到，使用专用架构在成本和功耗方面会带来很大的好处。
前面几位嘉宾也提到，随着代工厂、EDA工具和IP厂商的存在，设计芯片的门槛正在逐渐降低。
因此，一旦芯片有了好的架构、好的定义，后续的执行难度就会相对不会像以前那么高。
在业界，芯片制造一般分为云端和边缘端。
SPHI选择了末端。
这里有一张图片。
让我告诉你吧。
最早大家都知道计算机是共享计算资源，后来发展成了PC。
最近十几二十年，移动计算又被放到了云端。
我们可以看到，20年后趋势会慢慢向终端侧转移。
虽然大家一直在讲云、公有、共享，但从人性的角度来看，这些共享、共享并不是人性。
人们仍然希望本地化。
公有、共享只是资源不足时的权宜之计。
。
算力非常宝贵，不能为个人所拥有。
随着摩尔定律的发展，它可以逐渐改变。
后来，移动出现了。
由于其供电和体积的限制，算力不够，所以会逐渐改变。
鲍教授表示，通过软件和硬件的结合，算力还有成百上千倍的提升空间。
终端侧容量大、实施性好、可靠性强。
这是我们看好的方向，也是我们芯片生产的重点。
让我们花点时间谈谈我们在这方面的芯片解决方案。
前面说过，我们的芯片不仅仅是一个芯片，而是一个芯片+算法的一体化解决方案。
如果你购买我们公司的芯片，你购买的不仅仅是一个芯片，它还包含了SPEED的算法。
从用户的角度来看，这将是一个非常好的体验；如果是语音交互，大家就会关注是否听得清楚，是否有噪音。
我们的解决方案在这方面有非常好的表现。
另外，我们的识别率非常高，响应速度也很快，一打电话就能响应。
当你不想和他说话时，他也很害怕和你说话。
二是功耗相对较低。
因为应用场景不仅是插电式的，而且是移动式的，只有低功耗芯片和低功耗解决方案才能实现这一点。
外接扬声器无法实现低功耗。
它们总是插着电源，摸起来有点热。
然而，我们的解决方案基本上可以依靠电池运行。
第三是成本。
我们的芯片成本与算法相匹配，与通用芯片相比会有一些优势。
另一个因素是时间成本。
开发语音交互的设备，我们的算法和芯片是集成在一起的，不需要移植到系统中。
因此，我们可以比竞争对手更早进入市场。
第四是实用性。
我们有多种接口，可以做很多扩展。
这是我们的芯片+算法的解决方案，可以给您带来很好的体验。
我们的目标是让我们周围的所有设备都能进行语音交互，而这个目标可以通过我们的解决方案来实现。
我们做芯片不是追随短期趋势，我们也有长期规划。
当我们第一代芯片量产的时候，我们也会有下一代以及之后的下一代的计划。
从我们的角度来看，我们更愿意根据能力来定义我们的芯片和解决方案。
第一代芯片解决了关键字和指令的识别问题。
比如你跟小乐打招呼，打开空调，他就会有一些反应。
这是第一代芯片的能力。
刚才提到了软件和硬件的融合，软件一直到硬件，某种程度上从左到右，是一个整体的环节，从最左边的语音算法开始，算法基本上就是一堆共识，下一篇是C代码，下面是芯片架构，不管是用DSP还是ARM CPU。
然后是它的物理实现，包括基本的IP存储、处理和封装。
第一代芯片主要实现关键词和指令的识别，我们的语音融合方法也比较浅薄。
对于第二代芯片，我们将解决本地语音识别、安全功能和声纹。
我们将采取更深层次的整合，从算法到基础IP进行专项优化，以实现更好的目标。
下一代芯片是多模态的，我们甚至会考虑优化存储、工艺、封装。
花点时间谈谈未来十年的展望。
我们会看到什么？一方面会有一些奇妙的想象；另一方面，我们也会看到AI技术各方面的应用场景并不那么令人愉悦。
过去，我们认为科技的进步一定会给人类带来更好的生活。
现在我们已经到了这个十字路口。
下面的情况可能并非如此，在某些场景下可能会带来一些负面影响。
例如，如果教室里的每个人都会被监控，公司明年可能会推出一个APP，让办公室可以监控；或者可能后年推出一个东西，会议室就会变成这样。
我认为这不是我们想要的。
上个月，国家出台了新一代人工智能治理原则。
希望大家在做的时候注意这方面。
作为开发者和用户，我们必须有高度的社会责任和自律。
每个人都经历过上下班路上辛苦的一天。
当我们回到家的时候，我们也可以思考一下，我所做的事情是否让人类的生活变得更好、更方便，或者说我所做的事情。
骚扰他人并使他人感觉更糟。
最后还是希望大家多思考，多做正确的事，就像父母说的“不要做明知是错的事”，努力捍卫一点做人的尊严。
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