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云知声发布多模态AI芯片战略 覆盖智能家居儿童

发布时间:2019-05-15

  今天,我国领先的人工智能企业云知声对外公布了其多模态AI芯片战略。其正在研发的多款定位不同场景的AI芯片,包括第二代物联网语音AI芯片雨燕Lite、面向智慧城市的支持图像与语音计算的多模态AI芯片海豚Dolphin,以及面向智慧出行的车规级多模态AI芯片雪豹Leopard。

  今天,我国领先的人工智能企业云知声对外公布了其多模态AI芯片战略。其正在研发的多款定位不同场景的AI芯片,包括第二代物联网语音AI芯片雨燕Lite、面向智慧城市的支持图像与语音计算的多模态AI芯片海豚Dolphin,以及面向智慧出行的车规级多模态AI芯片雪豹(Leopard)。

  云知声创始人/CEO 黄伟认为,当前我们正处于 5G 爆发的边缘,5G 与人工智能的结合将真正促使万物智联(AIoT)的落地与实现。可以预见的是,未来巨量的多维数据(如语音、图像、视频等)集中处理与边缘式分布计算的需求,势必将进一步挑战 AI 底层支持硬件芯片的计算能力。

  与此同时,AIoT 场景下人工智能应用对于端云互动有着强需求。强大的云会让端能力更强,而强大的端则可提升数据处理的实时性和有效性,进而增强云的能力。二者需要紧密结合,这要求对芯片设计和云端架构进行统一考量。传统的通用方案架构由于在高实时性、高智能化场景中的算力有限,且无法平衡好成本、功耗、安全性等诸多现实需求,因此具备多维度 AI 数据集中处理能力的多模态 AI 芯片将成必由之路。

  黄伟表示,面向 5G 万物智联时代,人工智能服务需提供更加场景化的解决方案,云+芯一体化的服务模式将成为行业主流。基于此,他进一步对传统 SOC(System On Chip)概念提出全新定义,其中 S 代表不同的 AI 服务能力即 Skills,O 代表云端与边缘侧的互动 On/off Cloud,C 代表具备智能处理能力的 AI 芯片。

  为实现多模态 AI 芯片的战略落地,目前云知声已在加速技术布局,并在机器视觉方面取得飞速进展。其中,面向机器视觉的轻量级图像信号处理器已可实现在不依赖外部内存的情况下,在 30 fps 的速率下实时对传感器的图片进行预处理,以进一步提高后续机器视觉处理模块的处理速度和效果。借助基于人脸信息分析的多模态技术,已可实现人脸/物体识别、表情分析、标签化、唇动状态跟踪等功能,可为产品交互和用户体验提供更多的可玩性和灵活性。

  特别是云知声多模态人工智能核心 IPDeepNet2.0 的发布,标志着云知声人工智能处理核心由 1.0 语音时代全面迈入 2.0 融合语音、图像等处理能力的多模态时代。DeepNet2.0 可兼容 LSTM/CNN/RNN/TDNN 等多种推理网络,支持可重构计算与 Winograd 处理,最高可配置算力达 4T,达行业一流水平。目前云知声 DeepNet2.0 已在 FPGA 上得到验证,将在 2019 年落地的全新多模态 AI 芯片海豚(Dolphin)上落地。

  

  此外,广东会国际娱乐官网。在图像与芯片技术的产学研合作方面,云知声还与杜克大学所领导的美国自然科学基金旗下唯一人工智能计算中心ASIC 达成深度合作,致力于 AI 芯片算法压缩与量化技术,以及非冯新型 AI 芯片计算架构研究,将进一步为云知声多模态 AI 芯片战略的推进夯实基础。

  李霄寒透露,在持续迭代升级现有雨燕芯片的性能与服务之外,目前云知声多款面向不同方向的芯片也已在研发中,包括适用性更广的超轻量级物联网语音 AI 芯片雨燕 Lite,集成云知声最先进神经网络处理器 DeepNet2.0,可面向智慧城市场景提供对语音和图像等多模态计算支持的多模态 AI 芯片海豚(Dolphin),以及与吉利集团旗下生态链企业亿咖通科技共同打造的面向智慧出行场景的多模态车规级 AI 芯片雪豹(Leopard)。以上三款芯片计划于 2019 年启动量产。

  目前,依托在家居、车载等真实场景下丰富的产品经验,以及具备先发优势的 AI 芯片能力,云知声将业务覆盖到包括智能家居、智能汽车、智能儿童机器人、智慧酒店、智慧交通等诸多场景。(石坚)