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2019年启动量产 云知声发布三款AI芯片 广东快乐

来源:http://www.btxygg.com 作者:广东快乐10分预测 时间:2019-11-08 13:40

为进一步满足自然人机交互过程中多维数据(语音、图像、视频等)的集中处理,以及海量边缘分布式计算的需求,今年年初云知声再次升级发布多模态 AI 芯片战略,并同步公布了正在研发中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,以及面向智慧出行的车规级多模态 AI 芯片雪豹。

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1月2日,专注物联网人工智能服务的云知声在京公布多模态AI芯片战略与规划,同时曝光正在研发中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,以及面向智慧出行的车规级年内实现量产。

以下就是CB Insights提供的全球独AI角兽俱乐部中所有初创公司:

不过,对于云知声这样一家过往长期专注于语音AI领域的技术厂商,突然进入到视觉AI领域,确实会给市场一种突兀感,要想在强敌林立的视觉AI市场取得成功确实不易。当然,视觉AI市场巨大,机会犹存,这也是为什么现有的视觉AI厂商的数量数倍于语音AI厂商的一个原因。

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汽车、智慧交通、智能家居等场景。未来云知声将持续发力多模态AI芯片,不断拓展技术与应用场景生态。

2018 年 5 月,云知声在京发布全球首款面向物联网领域的 AI 芯片“雨燕”。作为云知声 UniOne 系列的第一代物联网AI芯片,“雨燕”由云知声自主设计研发,采用 CPU uDSP DeepNet 架构,算力较通用方案提升近 50 倍。

b.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;

公开信息显示,云知声成立于2012年,2013年即获1亿元A轮融资;2018年7月,云知声完成6亿元C 轮融资,截至目前,共获系列融资金额约17.4亿元。据云知声CEO黄伟透露,云知声业务营收已连续三年保持超100%的同比增长,2018年收入规模预计增300%。其中,去年5月推出的AI芯片雨燕对公司商业化起到了重要推进作用。

在这份名单中, CB Insight 将人工智能公司定义为那些使用机器学习作为核心差异化,销售人工智能软件或制造人工智能芯片的公司。

5G 推动AIoT落地,多模态AI芯片成必然

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比如中国 AI 独角兽中,商汤与云从、旷视等,向客户出售面部识别技术;寒武纪科技,主要业务是研发 AI 芯片;字节跳动,使用 AI 技术来向用户推荐内容。

而雨燕芯片在市场上的成功,也成功推动了云知声营收的增长。虽然2018年整体的大环境不是很好,但是,根据云知声公布的数据显示,2018年云知声的营收相比2017年竟猛增了3倍。而之所以能够有如此巨大的增长,与”雨燕“的”开花结果“密不可分。

其中雨燕Lite是在第一代雨燕芯片基础上发布的轻量版,最快将于今年一季度面世;多模态AI芯片海豚,则将在今年第三季度投产;雪豹是云知声和吉利汽车旗下亿咖通合作的AI芯片,将在今年第三或第四季度投产。其中面向智慧出行的车规级多模态AI芯片雪豹可解锁多项新功能,比如针对车载场景,即便在没有网络连接的情况及其他故障情况下,用户依然可以通过语音导航选址,并可对相应的图像进行处理,提升用户的智能出行体验。

依托公司丰富的产品经验,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、智能客服、智慧政务等诸多场景。接下来,在多模态 AI 芯片战略指引下,云知声将不断拓展技术与场景边界,推动科技产业化、产业智能化进程。

其次,端云互动。在物联网的不同应用场景下,海量终端设备要实现功能智能化必须端云配合,即形成边缘算力和云端算力的动态平衡。端云互动的命题需要 AI 芯片的强有力支持,进一步也深刻影响到芯片的设计,以及最终的交付;

日前,全球知名创投研究机构 CB Insights 发布了最新的 32 家全球 AI 独角兽公司名单,云知声与商汤、云从、寒武纪、字节跳动等 10 家国内 AI 企业共同入围。

据介绍,目前基于雨燕芯片的全栈解决方案已导入的各类方案商及合作伙伴已超过 10 家,包括美的、奥克斯、海信、京东、360、中国平安、硬蛋科技等,相关产品最早将于Q1 量产上市。

云知声成立于 2012 年,以智能语音技术为核心,面向 AI 生活(家居、车载、机器人等)与AI服务(医疗、教育、政务等)两大核心领域,提供基于“云 芯”的 AI 系统解决方案与产品。云知声拥有完全自主知识产权的语音识别、语义理解等技术,是当前国内为数不多的拥有先进算法、计算能力、芯片能力全栈式技术链条的人工智能企业,也是智能语音整个产业中,最早从事芯片研发并率先发布芯片的公司。

不过,相对于语音AI市场来说,视觉AI市场虽然更为广阔,但是同样也是竞争激烈,不仅有着商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技等众多的独角兽,也有着海康、大华等老牌安防厂商,还有着一大批的中小型视觉AI初创企业,并且不少视觉AI厂商已经推出或正在积极的准备推出视觉AI芯片/模组。

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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 芯片海豚上落地。除此之外,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。

有了第一代量产芯片雨燕的经验,云知声在 AI 芯片的打法也有了更加明显的章法。本次发布会上,云知声发布了多模态人工智能核心 IP——DeepNet2.0,宣告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。

2. 端云互动。在物联网的不同应用场景下,海量终端设备要实现功能智能化必须端云配合,即形成边缘算力和云端算力的动态平衡。端云互动的命题需要 AI 芯片的强有力支持,进一步也深刻影响到芯片的设计,以及最终的交付。

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。

发布会上,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:

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。根据云知声公布的数据显示,基于云知声的DeepNet2.0,在LFW2018、MegaFace2018等人脸识别评测中,准确度分别达到了99.80%、99.47%,已接近现有的最优成绩。

为实现多模态 AI 芯片的战略落地,此前,云知声在机器视觉领域做了大量的工作。根据介绍,云知声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。

另据李霄寒透露,面向智慧出行场景的多模态车规级AI芯片雪豹是与吉利集团旗下生态链企业亿咖通科技共同打造的,这也意味着一旦这款芯片成功量产,后续或有机会在吉利集团的支持下实现快速落地商业化。

一款是面向智慧城市的多模态AI芯片“海豚”。支持摄像头,ISP、OD、Face ID,支持麦克风矩阵、语音唤醒、离线语音识别合成等。还有一款面向智慧出行的多模态AI芯片“雪豹”。其中,后两者都同时融合了语音AI和视觉AI的能力。而根据云知声在会上公布的资料显示,多模态AI芯片“海豚”将采用28nm工艺,对标的是Mobileye EQ4。根据规划,云知声的“海豚”最高可配置算力达4Tops,达到了EQ4的1.6倍,功耗为4.3W,略高于EQ4。

而对于云知声来说,从语音技术服务提供商,进一步扩展语音AI芯片,再到视觉AI领域,显然是希望能够摆脱语音AI市场的激烈竞争,分食市场更为庞大的视觉AI市场蛋糕。

知己知彼,百战不殆。作为一线芯片市场的参与者,云知声怎么看未来芯片市场的发展?

云知声创始人兼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的落地与实现。可以预见的是,未来巨量的多维数据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。

而为了进一步加速”雨燕“及系统解决方案的落地,去年9月12日,云知声又发布了基于”雨燕“的智能音箱和智能家居的解决方案,并宣布将该方案开源。过“云端芯”结合,提供给客户与合作伙伴面向具体场景的软硬件一体化 Turnkey 解决方案,可让客户站在更高的设计起点、以更低的成本,在更短的时间周期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。

布局多模态 AI 芯技术,发布多模态人工智能核心 IP「DeepNet 2.0」

云知声多模态 AI 芯片技术布局

在图像与芯片技术的产学研合作方面,云知声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 达成合作,开发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。

AI 芯片的三个趋势:场景化、端云互动、数据多模态

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。

物联网AI芯片的多模态演进之路

借着这次发布会,云知声创始人 CEO 黄伟对传统 SOC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。

文章来源:深圳湾

c.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。

云知声透露,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。目前DeepNet2.0已在FPGA上得到验证,将在2019年落地的全新多模态AI芯片海豚上落地。

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。

云知声创始人兼CEO 黄伟认为,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,黄伟对传统SOC的概念提出全新定义,认为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,即On/off Cloud,C代表具备智能处理能力的 AI芯片。

经过三年的研发,去年5月16日,云知声率先推出了业界首款面向物联网的语音AI芯片——UniOne雨燕及其系统解决方案。该芯片采用云知声自主 AI 指令集,拥有具备完整自主知识产权的 DeepNet1.0、uDSP,并支持DNN/LSTM/CNN等多种深度神经网络模型,性能较通用方案提升超50倍。

三款在研芯片曝光,2019年启动量产

2018 年 5 月16 日,云知声正式发布了首款自主研发的物联网 AI 芯片雨燕。该芯片采用云知声自主 AI 指令集,拥有具备完整自主知识产权的 DeepNet1.0、uDSP,并支持 DNN/LSTM/CNN 等多种深度神经网络模型,性能较通用方案提升超 50 倍。

a.适用性更广的超轻量级物联网语音 AI 芯片雨燕 Lite;

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。

云知声 2014 年开始切入物联网 AI 硬件芯片方案,并于 2015 年开始形成量产出货,其中家居领域客户覆盖格力、美的、海尔、长虹、海信、华帝等几乎所有国内一线家电厂商。在深入场景提供服务的过程中,为弥补通用芯片方案在给定成本和功耗条件下的能效比问题,以及在边缘算力、多模态 AI 数据处理方面的能力短板,2015 年云知声正式启动自研 AI 芯片计划。

那么作为一家语音AI技术厂商,云知声这一次为什么会突破原有的语音AI厂商的定位,进一步扩展到了视觉AI领域,并宣布推多模态AI芯片呢?

此外,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。

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。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 芯片海豚上落地。

结合以上三点,李霄寒认为,物联网 AI 芯片的最终呈现形式将不再是一个单一的硬件,而必然是承载着边缘能力与云端能力的多模态 AI 软硬一体解决方案。

另外,对于视觉AI最大的也是价值最高的一块市场——安防市场,其壁垒相对较高,而且需要较长周期的持续耕耘,而这一块市场也是大家争夺的焦点。但是由于各地政府的政策、偏好及要求不同,也使得这块市场呈现出割裂的态势。所以,新的玩家依然存在机会。

1. 场景化。芯片设计正在由原来的片面追求 PPA ,即性能、功耗和面积逐渐演变成基于软硬一体,甚至包括云端服务的方式来解决某个垂直领域的具体问题,芯片本身上升成为整个解决方案中的重要部分,而非唯一。

第三,数据多模态。在以 5G 驱动的万物智联场景下,芯片所接触到的数据维度将由原来的单一化走向多元化,芯片所需处理的数据也由单模态变成多模态,这对芯片尤其是物联网人工智能芯片的设计提出了新的挑战。

云知声透露,目前面向机器视觉的轻量级图像信号处理器已实现在不依赖外部内存的情况中,以30fps的速率下实时对传感器的图片进行预处理,还实现了人脸/物体识别、表情分析、标签化、唇动状态跟踪等功能,产品交互和用户体验更可玩灵活。

  1. 数据多模态。在以 5G 驱动的万物智联场景下,芯片所接触到的数据维度将由原来的单一化走向多元化,芯片所需处理的数据也由单模态变成多模态,这对芯片尤其是物联网人工智能芯片的设计提出了新的挑战。

李霄寒认为,当前物联网产品线的 AI 芯片越来越明显地体现出三个趋势:

三款芯片之外,云知声在战略布局上也转了转方向盘。云知声表示,目前已在加速技术布局,而这不仅仅限制于云知声的老本行语音识别。在计算机视觉领域,云知声也在扩展着。

以上三款芯片计划于 2019 年启动量产。

在第一代 UniOne 芯片雨燕的发布会上,云知声联合创始人李霄寒曾指出, UniOne 并不是一颗芯片,而是一系列芯片,代表了云知声对于物联网 AI 芯片发展战略的整体构想。在今日举行的云知声 2019 多模态 AI 芯片战略发布会上,李霄寒再次从三方面论证了物联网多模态 AI 芯片的必要性。

在今日举行的云知声 2019 多模态 AI 芯片战略发布会上,李霄寒再次从三方面论证了物联网多模态 AI 芯片的必要性。

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。尤为值得一提的是,云知声多模态人工智能核心 IP——DeepNet2.0 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。

在第一代 UniOne 芯片雨燕的发布会上,云知声联合创始人李霄寒曾指出, UniOne 并不是一颗芯片,而是一系列芯片,代表了云知声对于物联网 AI 芯片发展战略的整体构想。

三款在研芯片:雨燕 Lite、海豚、雪豹

他认为,当前物联网产品线的 AI 芯片越来越明显地体现出三个趋势:

首先是场景化。芯片设计正在由原来的片面追求 PPA ,即性能、功耗和面积逐渐演变成基于软硬一体,甚至包括云端服务的方式来解决某个垂直领域的具体问题,芯片本身上升成为整个解决方案中的重要部分,而非唯一;

AI芯片三趋势

2019 年开年的第一枪,云知声亮出了自家多模态 AI 芯片战略与规划,以及三款 AI 芯片。1月2日,云知声在北京举行了发布会,正式公布了多模态 AI 芯片战略与规划,并曝光多款正在研发中的不同场景 AI 芯片,其中,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,以及面向智慧出行的车规级多模态 AI 芯片雪豹。

在首款量产芯片雨燕已有大批客户导入,占领市场先发优势的背景下,云知声在2019年AI芯片规划方面显得较为激进,计划推出三款AI芯片,并计划于2019年启动量产。一款是轻量级物联网AI芯片雨燕Lite。支持麦克风矩阵、轻量级语音唤醒、轻量级语音识别。

目前,基于雨燕芯片的全栈解决方案已导入的各类方案商及合作伙伴已超过 10 家,相关产品最早将于 Q1 量产上市;云知声的业务已经覆盖包括智能家居、智能汽车、智能儿童机器人、智慧酒店、智慧交通等诸多场景。李霄寒表示,未来,云知声将持续发力多模态 AI 芯片,不断拓展技术与场景生态,以实现面向未来 AIoT 时代的全面赋能。

从 IVM 到雨燕,云知声的造芯之路

老本行之外

2017年年底百度率先宣布免费开放其语音AI能力,随后科大讯飞的讯飞开放平台也免费开放了基础能力。这也使得语音AI市场竞争变得异常激烈。在此背景之下,不少语音AI初创公司纷纷寄希望于通过推出语音AI芯片来打造生态,从而实现价值的提升。

云知声的战略规划也体现在其AI核心IP DeepNet2.0发布上。

四个月后,云知声将基于雨燕的解决方案进行开源,并推出智能家居、智能音箱的两套标杆解决方案。通过「云端芯」结合,提供给客户与合作伙伴面向具体场景的软硬件一体化 Turnkey 解决方案,可让客户站在更高的设计起点、以更低的成本,在更短的时间周期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。

云知声创始人兼CEO黄伟也表示,2018年云知声的营收主要就是来源于芯片和软件服务。

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关键词: 全球 独角兽 芯片 Insight 多模