作者 |  心緣
編輯 |  漠影在時隔兩年回歸的AWE展會上，科大訊飛展臺最吸睛的存在，竟是一堆芯片和模組。

這些芯片背后的功臣是聆思智能，一家專注于面向AIoT領域研發AI芯片的創企。聆思已經有三款終端AI芯片落地，還是國內語音識別巨頭科大訊飛“欽點”的芯片合作伙伴。能讓科大訊飛在AWE展會上為它開辟專區，這家創企到底有什么背景？憑什么獲得訊飛的青睞？訊飛聯手這家公司，背后又有怎樣的謀篇布局？
生態鏈合作企業，為訊飛算法量體裁衣

聆思智能的芯片設計團隊是來自業內各個大廠的專家。其CTO邵智勇在芯片領域的從業經驗已經超過25年，帶隊研發的智能工業物聯網芯片出貨量超過1億片，研發和管理經驗均相當豐富。據悉，他碩士畢業于上海交大電路與系統專業，曾先后在IDT、芯原微電子、燦芯半導體等中大型芯片企業，任IC設計總監、技術副總裁等職務。

在昨日與科大訊飛副總裁、研究院執行院長王智國交流期間，王智國解答了兩家公司的關系：訊飛的一些算法人員在芯片設計之初即開始參與協作。簡單來說，雙方合作的內容，就是聆思針對訊飛先進AI算法的特點，量身定制一套專用AI芯片，通過軟硬件深度耦合，最大程度挖掘訊飛AI算法的能力，從而最大化AI落地效果。芯東西獲悉，當前聆思已完成A輪融資，聆思和訊飛合力打造的“芯片+算法”軟硬一體解決方案，已落地在海爾、TCL、海信、OPPO、華帝、奧克斯、云米、艾美特等知名品牌的產品中。

新一代芯片性能翻倍，未來兩年路線圖公開

聆思打造的一系列AIoT芯片被命名為CSK。通過與聆思智能CTO邵智勇交流，芯東西了解了聆思自2019年~2022年的芯片迭代規劃。

目前聆思已經規劃了三代芯片：第一代芯片包括中高端400x、中低端300x系列，采用40nm制程工藝，現已推向市場；第二代芯片包括600x、500x系列，采用22nm制程工藝，聆思正在集中攻關，預計今年亮相；第三代芯片則要等到明年。三代芯片的性價比、集成度逐步優化，其中第三代芯片將真正具備完整集成度，能更好兼顧離線和在線語音交互，并集成了有通信功能的LTE模塊，用云端算法補充有限的端側算力。總體來說，聆思CSK芯片的特征有AI強耦合、高集成度、高強算力、極致性價比。聆思自主設計了NPU+DSP+MCU三核異構芯片存儲架構，兼顧控制、物聯網化、智聯化三種功能，支持AI、觸控、Wi-Fi、語音記錄等應用。

CSK芯片的另一優勢是通過采用自主設計架構，在設計之初即與訊飛合作適配AI算法的需求，能做到在有限的面積和功耗情況下，以最高算力跑訊飛的AI模型。在其自研硬件加速器加持下，聆思第一代芯片峰值算力可達128GOPS，堪比手機處理器；第二代芯片的算力預計比上一代提升1倍以上。邵智勇說，在同等面積下，聆思研發的定制化芯片，算力大約比傳統通用芯片高5-10倍，可支持多個AI算法的并發運行。另外，CSK與電控集成方案，可以替代傳統產品的MCU，有效提高模組集成。性價比方面，相較現有通用芯片，400x系列已經能做到將價格降低一半，600x系列將能再降一半，功能越來越強，價格越來越低。在離線場景下，經家庭里各種環境下綜合測試后的喚醒率仍可達到95%以上，并支持200個以內的離線命令詞，可廣泛應用在風扇、面板插座、浴霸、取暖器、晾衣架等無需聯網交互的場景下。當接通網絡后的離在線場景下，在線識別率可達到98%以上，并在訊飛云（iFLYOS/AIUI）的云端生態加持下，打通AI能力鏈路，接入豐富的內容資源，能夠快速支持空調、冰箱、音箱等離在線應用場景。據悉在此次AWE上，iFLYOS也一舉榮獲艾普蘭智能科技獎。

除了以CSK+語音為核心的離在線、純離線、通話降噪、語音合成等多場景方案之外，在語音基礎之上，研發團隊還創新性地將訊飛計算機視覺技術結合融入CSK，比如OCR技術、邊緣計算、手勢識別、人臉識別等等，提供多模態人機交互方案，用于跟拍云臺、機器人、掃描筆、學習機等場景。為了幫助各大廠商快速應用AI并落地，聆思還打造了與芯片配套的全流程工具鏈及認證體系，提供包含從研發設計到落地全周期的一站式開發工具服務，以及專業的技術支持和認證培訓體系。

深度合作聆思，訊飛究竟為了什么？

在語音識別算法領域，訊飛已經是業內TOP，按理說在采購AI芯片時應該相當有話語權，為什么訊飛不直接用業界最好的芯片，反而選擇合作研發芯這樣一條相對麻煩的路？這其實涉及AI業界的一個獨特趨勢，軟件算法發展到一定高度后，就思考如何“由軟變硬”，將算法的思路嵌入到芯片設計中。最早這樣做的是谷歌，在2015年6月的I/O開發者大會上推出專為優化自家TensorFlow深度學習框架而打造的云端專用芯片TPU。后來百度、華為、阿里、亞馬遜等國內外科技巨頭也紛紛開始研發云端專用AI芯片，核心目的都是為了優化性能和省錢。訊飛決定布局芯片的原因有共通之處。過去訊飛走得是“軟件適配硬件”的路線，即采購已經固化的芯片，然后對自家模型進行裁剪來適應硬件條件。這種路線不僅會產生許多額外工作量，而且最終效果難免會出現算力不夠、模型裁剪過多、芯片成本偏高等各種遺憾。“如果把芯片比作一雙鞋子，合不合腳，我們心里是很清楚的。”科大訊飛副總裁、研究院執行院長王智國說，以前移植算法時非常辛苦。相比之下，眾多互聯網廠商走得是“軟件定義硬件”的路線，即從芯片源頭設計時就結合自家算法的特點，打造出軟硬協同的最優解，訊飛也有類似的思路。但畢竟語音與互聯網不同，終端與數據中心應用需求也不同，訊飛要想在持續爆發式擴張的AIoT市場中站得更穩、扎根更深，照搬互聯網企業自主造芯的套路顯然不可取，企業基因不允許，客觀限制條件亦不允許。訊飛的核心能力是算法，但軟件算法和芯片研發的規律和文化完全不同，盲目入局既要完全從零起步招兵買馬，又必然要消耗巨資。因此，對于訊飛來說，與聆思合作研發芯片是一條更合適的道路。如今，適配訊飛算法需求的聆思CSK芯片，已成為訊飛打造“云端芯一體化”的重要硬件底座。芯東西獲悉，訊飛將AIoT劃分為以網器互聯為核心的1.0階段，和以智能化為核心的2.0階段，而隨著設備聯網已成行業標配，訊飛在AIoT2.0階段的具體戰略分為三個方面：（1）夯實芯片端側能力：和聆思合作打造極致性價比的AI芯片，以配合行業發展對芯片算力及AI效果上不斷增長的需求。除了聆思外，訊飛開放平臺還同90多家芯片企業有廣泛合作。（2）細分場景專屬算法：隨著市場走向成熟，通用算法逐漸無法滿足細分市場領域的需要。2020年，訊飛針對空調、風扇、浴室等多個場景/產品優化打造了專屬的算法，以適配在這些場景下對語音效果的要求。（3）鞏固云端互動的生態體系建設：深度打通上下游鏈路，讓AI變得更加普適，降低入局門檻，入局者越多，AIoT生態就能更快的發展和繁榮。在芯片、算法、云平臺三種能力的累加下，訊飛正加速布局AIoT垂直領域，推進AI落地與普及。
結語：AIoT不應是奢侈品，落地普及加速中

在王智國看來，做AIoT不是說要做一個只有少數人能用的奢侈品，而過往許多歷史案例映證，芯片的能力恰恰能讓奢侈品走向千家萬戶。蓬勃發展的萬物互聯+萬物智能生態，正催生海量終端AI芯片需求，從智能家居到自動駕駛，由終端AI芯片加速的多模態交互技術逐漸發展成人機交互的重頭戲。如今“軟硬兼施”已是業界共識，多家算法公司開始采用自研或與獨立芯片設計公司合作的專用芯片，以更高算力、高集成度、高性價比的軟硬協同解決方案，持續推動下游用戶的體驗升級。聆思與訊飛的深度合作，是AIoT爆發前夜芯片企業與算法企業深度綁定、優勢互補的一個典型案例，順應著打造智能化新基建的大潮，處于AIoT產業鏈上下游的玩家，均有望迎來更多的機遇。