aifa平台官网-深聪智能朱澄宇：自研AI芯片不是赶时髦|CCF-GAIR2019

本文摘要：按：7 月 12 日-7 月 14 日，2019 第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）于深圳月开会。

按：7 月 12 日-7 月 14 日，2019 第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）于深圳月开会。峰会由中国计算机学会（CCF）主办，、香港中文大学（深圳）主办，深圳市人工智能与机器人研究院主办，获得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、工业界及投资界三大领域的顶级交流博览盛会，目的打造出国内人工智能领域极具实力的跨界交流合作平台。语音技术的演变和 IoT 时代的来临将不会再次发生有意思的撞击，芯片的变革不会提高了二者的融合。

在 CCF-GAIR 2019 AI 芯片专场，深聪智能 CTO 朱澄宇带给了关于末端外侧芯片的共享，演说主题为《末端外侧专用芯片-- AI 算法的理想载体》。深聪智能 CTO 朱澄宇朱澄宇在演讲时回应，语音技术的演变和 IoT 时代的来临或许上可以说道是一种天作之合，这两个技术必然是未来十年快速增长的亮点，特别是在芯片领域。他同时认为，如果用于第三方标准化芯片，产品研发与 AI 市场需求、AI 算法、AI 数据无法构成闭环，如果没闭环就无法构成生态，有利于把这块蛋糕做到大，这些问题的不存在让思必驰最后要求正式成立一家公司专门做到芯片。

值得注意的是，朱澄宇特别强调，思必驰做到芯片不是赶时髦，而是出于市场需求、技术以及算法能力三方面因素，具备长远规划。此前报导，思必驰在今年一月份公布了第一代 AI 语音芯片 TAIHANG。关于思必驰芯片的功耗，朱澄宇在会后拒绝接受专访时回应：“比起标准化芯片，思必驰芯片能减少 5 到 10 倍的能源消耗。”他在演说中提及，思必驰芯片+算法的韧融合方案将不会给用户带给十分好的体验，不仅需要听得明和听不懂，还有很高的识别率和较慢的反应，需要构建非常低的功耗。

不仅如此，韧融合的方案也不具备多种模块，可以做到很多拓展。更加最重要的是，与标准化芯片比起，因为不必须重制，需要让产品更加慢上市。

据理解，思必驰第二代芯片将解决问题本地语音辨识的问题，减少安全性、声纹特性，不会采行更加深度的融合，从算法到基础 IP 都做到专门的优化，超过更佳的目的。再行下一代芯片，不会考虑到多模态以及展开存储、工艺、PCB的优化。另外，朱澄宇还在专访中回应，思必驰芯片业务使用“芯片+算法”方案。他还说，不担忧思必驰芯片的落地，因为思必驰的芯片一开始就是照着落地来的，是看见了 AI 芯片的市场，确切客户的市场需求而展开的研发。

了解到，思必驰的芯片当前早已有在接洽的合作伙伴。目前，深聪智能（录：深聪智能是思必驰与中芯国际辖下投资公司中芯聚源正式成立的合资公司）第一代自研芯片早已量产，这否意味著思必驰不会增加 AI 语音芯片的出售？朱澄宇对回应，尽管目前思必驰早已自研芯片，但并会增加对其它芯片的出售。他提及：“市场是必须联合拓展的，思必驰做到芯片的目的不是为了竞争，而是看见芯片市场方向。

”对于首次发售芯片，他回应想覆盖面积尽量多的用户群，尝试尽量多的领域，且今后不会发售更加多版本，更为精准定位市场。最后，关于芯片的先前发展，朱澄宇在专访中回应，深聪智能仍然不会根据实际市场需求以及算法能力，脚踏实地一步步走，渐渐定义下一代芯片，在算法上展开优化，把效果做到得更佳，能耗更加较低。

另外，他还回应，目前深聪智能仍然以思必驰的芯片居多，但同时，深聪智能是一家对外开放的公司，关于与其它算法公司的合作，深聪智能也将所持对外开放态度。以下是朱澄宇在 CCF-GAIR 大会上的演说内容，(公众号：)对其展开了不转变本意的编辑整理：很高兴有机会跟大家共享思必驰以及思必驰辖下公司深聪对 AI 芯片的点子，也共享一下我们目前的成果，我这边的题目是《末端外侧专用芯片-- AI 算法的理想载体》。现在早已到了人机语音交互与 IoT 时代，我们应当怎么走？再行看一下人机语音交互，我以前仍然是做到芯片的，做到了二十多年。

做到人机语音交互，尤其是做到 IoT 的芯片，只不过是第一回。从传统的角度来说，做到芯片习惯问比特率有多少，人讲话要从芯片比特率的角度来说是很低很低的，大约只有几 bit，这是很低的频率。

为什么这个东西这么最重要？我们可以看见，人与人的交互不光是你字面上谈的几句话，很多时候还包括深层次的含义。如果从人机语音交互整个过程来看，首先要听得清，因为不会有各种各样的场景，比如说有很多的噪声、有很多人同时在讲话，所以要告诉你注目的对象在谈什么，再行听得确切；二是要听得明白、听不懂谈什么；三是解读它的意义。很多时候，我们讲话有表情，而且还有其他的含义在里面。

在人与人交流、机器与人交流的时候也要有合理的辨识，还要用适合的方式可以表达出来，因为人跟人、人跟机器语音方面的交互不是一个往返，而是多档次的交流。用人的声音表达出来，人机领域的交互还是十分普遍的。最近十多年来人机语音交互获得了相当大的进展，相当大程度也获益于 AI 技术的发展，尤其是这几年，人机语音交互渐渐南北成熟期。今天上午演说嘉宾也谈到，未来十年是 IoT、AIoT 的时代，基本上平时看见的、用于的物件都会联网。

早上我听见一个嘉宾说道，平均值一个人有一百多样东西不受你掌控。那么问题来了，那么多东西不受我掌控，我怎么掌控它？比如说用手机掌控，一百多样东西，我要刷半天，我还不一定寻找我想的东西。所以大家实在语音是最大自然的方式，可以对将来所有要掌控的端侧器件掌控特立独行大自然的方式展开交互。语音技术的演变和 IoT 时代的来临，这两个正好再次发生了有意思的撞击，或许上可以说道是一种天作之合，这两个技术必然是未来十年快速增长的亮点，特别是在芯片这块。

交织一下包在教授（录：中科院计算所包在云岗）刚才谈的，我们也是看见软件定义芯片时代的到来。我们可以看见，AI 的技术必不可少芯片的发展。

AI 在上世纪六十年代就早已开始明确提出，期间也经历了几起几落。在低潮的时候，我听闻很多学校里的学生、教授都说什么说道自己是做到 AI 的，因为大家实在 AI 没前途。随着芯片技术的发展，尤其是摩尔定律，芯片的 Computing Power 以指数级的减少挽回了 AI，当然 AI 也大大有新的技术出来；两方面同时的演变让 AI 的技术渐渐可以开始落地、可以确实的应用于。

刚才包在教授提及了 ICC 的会，我每年也去，我也看见某种程度的趋势。以前在会里唱主角的都是传统芯片公司，英特尔、TI 等是会上的主角。

近几年，我们看见主角渐渐在切换，除了传统的芯片公司，一类是包在教授说道的学校，另外一类就是互联网公司，还包括 Google、Microsoft、亚马逊。随着 AI 的发展，大大有更加多软件、算法公司转入芯片行业，为芯片行业带给新的活力。

这是思必驰以及深聪对于做到芯片的观点。思必驰传统是一家算法公司，大大把算法重制到有所不同的芯片、有所不同的平台上，在重制的过程中有很多用一起不方便、玩笑的地方。只不过是看见了三个问题，如果用第三方标准化的芯片：算法无法构成闭环。

有的时候算法跟芯片之间无法有十分好的默契，要么芯片实在补个角、要么内存过于，或者被迫自由选择更为高端的芯片，这样成本又不会增高，不会有这样的问题。跟 AI 的数据无法构成闭环。如果没闭环就无法构成生态，有利于把这块蛋糕做到大。市场。

芯片公司对于最后的用户不是必要的用户，造成对市场的不存在以及市场的预判就不会差点。不像软件公司、算法公司，因为是必要客户不会有很多这方面的信息。这些问题的不存在抗拒思必驰要求正式成立一家公司专门做到芯片，这是思必驰和深聪的布局。

思必驰是语音、算法仅有链路的布局，现在芯片进去以后，可以说道把整个产业链全部切断，专心地利用算法做到专用的芯片，把算法和芯片融合在一起，同时为客户带给最差的体验和最差的价值。我们也可以通过自定义简化的架构，渐渐代替第三方的标准化架构，后面我也不会谈到使用专用的架构在成本、功耗方面不会带给相当大的益处。前面几位嘉宾也谈到，设计芯片随着代工厂、EDA 工具以及 IP 厂商的不存在，现在门槛也在渐渐的减少，所以一旦芯片有好的架构、有好的定义，后面的继续执行相对来说可玩性没有以前那么低。在行业里，做到芯片一般分成云端和边缘末端外侧，思必驰自由选择的是末端外侧。

这边有一个图，我跟大家谈一下，最先大家告诉电脑都是共用的计算资源，后来发展沦为 PC。最近十几二十年，Mobile Computing 又放在云端，我们可以看见 2020 年之后趋势又渐渐不会移至末端外侧。虽然大家仍然在说道云端、公有、分享，但从人的本性来说，这些共计、分享并不归属于人的本性，人还是期望是本地化，公有和分享只是在资源严重不足情况下的权宜之计。

Computing Power 是很贵重的，不有可能个人享有，随着摩尔定律的发展，可以渐渐再次发生转变。后来经常出现了 Mobile，因为它的供电、体积所限 Computing Power 过于，不会渐渐再次发生转变。包在教授谈到通过韧融合的方法，里面还是有成百上千倍的空间，可以把 Computing Power 提升。

端侧的容量大、另外是实行性好、可靠性强劲，这是我们寄予厚望的方向，也是我们做到芯片的侧重点。下面花上点时间谈一下我们在这方面的芯片方案。

就像前面谈到的，我们的芯片不仅是芯片，而是芯片+算法统合的方案。如果你们从我们公司卖芯片，不光会卖到芯片，里面也不会内带思必驰的算法。从用户的角度不会看见有一个十分较好的体验；如果是语音交互的话，大家不会注目能无法听得清，有噪声听得不听得清，我们的方案在这方面都有十分好的展现出。

另外是听得不听不懂，我们有很高的识别率和迅速的反应，一叫它就能有反应。在你不期望跟他讲话的时候，他跟你讲话，这也是较为可怕的。二是较为较低的功耗。

因为应用于的场景不光是挂电的，而且是 mobile 的，所以只有低功耗的芯片、低功耗的方案才能做。外面的音响做到将近低功耗，它是仍然挂电，摸起来还有点热，而我们的方案基本上可以做用电池操作者。

三是成本。我们芯片的成本和算法是给定的，跟标准化芯片比起也不会有点优势。

另外是时间成本，要研发不具备语音交互的设备，我们的算法和芯片是构建在一起，不必须到系统上重制，可以比竞争对手早地上市。四是实用性。我们有多种的模块，还可以做到很多的拓展，这是我们芯片+算法的方案，可以为大家带给较好的体验。

我们的目标是让身边所有的设备都可以用语音展开交互，用于我们的方案就可以超过这个目的。我们做到芯片不是短期的赶时髦，我们也有将来的规划。

我们的第一代芯片量产的同时也不会有下一代、再行下一代的规划。我们的角度更加期望从能力的方面定义我们的芯片和方案。

第一代芯片，解决问题关键字和指令的辨识。比如说你喊一声你好小乐，关上空调，他不会做到一些反应，这是第一代芯片的能力。刚才说道到韧融合，软件仍然到硬件，或许就是指左边到右边，它是整个一条链路，从最左边的语音算法开始，算法基本上是一堆共识，下一个是 C 代码，下面是芯片架构，是不是用 DSP，是不是用 ARM 的 CPU。

再就是它的物理构建，下面就有基础 IP 存储、工艺、PCB。第一代芯片主要是构建关键字和指令的辨识，我们的语音融合方式也是较为深。第二代芯片，我们要解决问题本地语音辨识、安全性特征、声纹，我们不会采行更加深度的融合，从算法到基础 IP 都做到专门的优化，超过更佳的目的。

更加下一代芯片就是多模态，甚至我们也不会考虑到中用存储、工艺、PCB的优化。略为花上点时间谈一下对下面十年的未来发展，我们不会看见什么？一方面是不会有一些很幸福的想象；另一方面，我们也不会看见，AI 各方面的技术的应用于场景也并不那么令人感觉。

以前我们假设科学技术的变革一定是给人类带给更加幸福的生活，现在我们到了这个十字路口，下面不一定是这样，有可能在一些场景下带给一些负面起到。比如说，教室里每个人都会被监控的话，明年有可能这家公司不会发售一个 APP 将办公室也不会变为可监控的；或是后年发售一个东西，会议室也变为这样。

我想要，这不是我们想的东西。上个月国家实施了新一代人工智能管理原则，期望大家做到的时候注目这一块。

我们作为研发者、使用者要有高度的社会责任和自律意识，大家下班一天很艰辛，回家的时候也可以看看我做到的事究竟让人类的生活更为幸福、更为便利，还是我做到的事情侵扰别人，让别人更加难过。最后，还是期望大家多思维，做对的事情，就像父母说道“清告诉不该的事情不要做到”，希望保卫人类的一点精神。我就谈到这里，谢谢！原创文章，予以许可禁令刊登。

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