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AI芯片耐力賽中,初創(chuàng)企業(yè)的探境潛能

汽車玩家 ? 來源:愛集微 ? 作者:愛集微 ? 2020-01-02 11:29 ? 次閱讀
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雖然是IC界的“網紅”,但AI芯片仍在經歷落地的陣痛。

即使面向已有大量需求的圖像識別和語音識別AI芯片,也同樣要在不同應用中破除算法、數據、應用場景的壁壘,才能得以成全。而隨著應用的深入,角逐其中的玩家還要在不斷的迭代中持續(xù)進化,以形成閉環(huán),加速落地。正如北京探境科技有限公司創(chuàng)始人兼CEO魯勇所言,AI芯片像馬拉松長跑,比的是耐力,而不是沖刺速度。在這場比賽中,不是要看誰跑得快,而是要看誰有潛力到達終點,誰在中途不走岔路。

多方角力

這顯然是一場“馬拉松”。隨著市場局面漸次打開,各方勢力紛至沓來,欲在市場格局未定之際占據先機。

而四種主流勢力亦在各較短長?;ヂ摼W和通信類巨頭的長處在于數據和場景的支持,以及足夠的資金和人才;成熟芯片設計公司在成本控制、芯片定義、供應鏈管理、渠道方面優(yōu)勢明顯;初創(chuàng)芯片公司在芯片前沿架構和定制化方面可輕裝前進;算法及方案公司在整合芯片下游算法和應用方案上具有優(yōu)勢。

雖然,先期AI語音芯片在集成方式、功能定位方面存在不同策略,但從通用走向專用的趨勢已然明了,即無論是CPU直接進行AI算法加速,還是DSP+NN模塊的方式,以及針對語音識別設計的AISC芯片,在靈活性及模型支持、成本、功耗等綜合指標來看,未來專用型AI芯片將成為主流產品。

于是乎,在專用AI芯片的賽道上,各種“架構熱”興起,但無論是存內計算、模擬計算、光計算、類腦等,確實各有差異,但對于初創(chuàng)公司來說,若僅是采用“專用架構”已然沒有太高的門檻,終級比拼的不僅是工程能力和客戶能力的全面考驗,還有持續(xù)迭代和進化的能力。

畢竟,以往規(guī)模的確很重要,但到今天可能更重要的不是規(guī)模,而是變化速度。

新的進化

而在年中發(fā)布音旋風611以來,出貨已趨百萬級,這對于成立僅兩年多的探境而言,殊為不易。而拿到越進下一階競爭的“門票”之后,探境持續(xù)發(fā)力,在12月底一舉發(fā)布了由低功耗系列、主打系列、旗艦系列組成的3大系列、6顆AI芯片組成的產品矩陣,包括首個離在線一體的語音識別解決方案以及具備AI雙麥降噪功能的語音識別方案。

“組合拳”式的產品矩陣凸顯出的是探境在算法和算力“接場景地氣”的革新。

要知道,落地問題就是解決場景挑戰(zhàn)問題。在實戰(zhàn)演練中,探境科技副總裁李同治認為,智能家居應用的語音控制技術層面仍面臨諸多挑戰(zhàn),包括由于高噪聲、遠場識別環(huán)境造成低信噪比情況,由于非穩(wěn)態(tài)噪聲對于降噪算法產生影響,以及在語音識別期間同時播放電視劇、音樂造成的多聲源問題。

對此,探境科技采取的方式是各個擊破。李同治介紹說,完整的語音識別鏈路可分為麥克風輸入、降噪處理、語音識別、識別結果輸出四個環(huán)節(jié)。首先要在降噪算法處理上下工夫。探境通過自研基于深度學習的AI降噪算法,不僅能夠處理穩(wěn)態(tài)的噪聲,對一些非穩(wěn)態(tài)的噪聲和突發(fā)性的噪聲也可高效過濾。而在降噪之后的語音識別環(huán)節(jié),探境采用新型高計算強度神經網絡HONN(High Operation Neural Network),其算法參數只是傳統DNN算法的1/5,但算力卻超過幾百兆,遠超DNN表現。實測結果顯示,在信噪比大于10dB和5-10dB的環(huán)境中,HONN命令詞識別準確率的提升分別為2%和10%。

但應用場景還有更嚴苛的情況,即0dB和負dB。為提升這些場景下的識別率,還需要使用麥克風陣列。探境在雙麥算法上也祭出了自己的獨門絕技——頻域復數子空間投影FCSP。

“這一算法克服了麥克風陣列的諸多缺點,通過采用一套基于深度學習的AI算法做信號增強,并將處理算法的參數和神經網絡一起訓練,整體優(yōu)化之后抗噪性更強,并降低最后的識別錯誤率?!崩钔沃赋?。據測算在信噪比為0dB時,相對于傳統的處理算法,FCSP識別錯誤率相對降低超過20%。

有了上述算法的“三大金剛”,探境的語音算法實現了跨越式的升級。然而,算法還需要在芯片載體上才能“發(fā)揮”實力。針對 AI 芯片存儲墻難題,探境科技自主研發(fā)了存儲優(yōu)先的SFA架構,解決了與數據和存儲相關的帶寬、功耗瓶頸問題,并具備高能效比和強通用性,相比其它“類CPU架構”可獲得8~12倍的利用率收益。

SFA架構使得算法與算力的最佳匹配層面“再上層樓”。有了軟硬件的“加持”,探境還深知,提供芯片、算法、工具鏈等一站式整體方案才是進取之道。作為首款通用型芯片,探境語音芯片可支持所有已知的神經網絡,對數據類型也沒有限制。同時探境還提供了可為零基礎客戶使用的工具鏈,實現云側端側的無縫遷移,而且無損精度,從而大幅減少開發(fā)時間。

通過軟硬一體的優(yōu)化,探境在能效、成本、易用性、開發(fā)性上全面提升,在市場亦贏得了熱烈的“呼應”。

未來進階

繼年中產品音旋風611在智能家居領域收獲百萬級“通行證”后,探境的工程能力和客戶能力得到了充分驗證。目前,探境擁有約30家合作伙伴,戰(zhàn)略合作伙伴關系既有美的、海爾等智能家居制造的大廠,也有像世強科技這樣在垂直領域頗具影響力的渠道商。據透露,知名智能家居制造商阿凡達智控也剛剛與探境達成合作。

而通過算法和算力的“雙重”迭代,探境的耐力再度得到打磨,未來戰(zhàn)略全景圖也再次浮出水面。

魯勇提及,一方面,語音AI芯片將持續(xù)迭化優(yōu)化,未來探境還將語音芯片進行高維升級,推出更多在線離線一體化方案;另一方面,探境已把觸角伸到了下一個紅利市場——圖像識別,探境的圖像芯片在2019年Q4已流片成功,核心能效比IPS/W高達800,在某些領域已產生營收,未來將瞄準工業(yè)視覺、新零售、安防、輔助駕駛等市場開拓。

在端側取得初步成果之后,探境的目光也向“云端”延伸。魯勇透露,SFA架構打造的AI芯片具備強通用性,不僅適用于端側,在云端也可適用于推理、訓練。探境的云端 AI 芯片已提上日程,將于2021年推出。

“AI芯片蛋糕非常大,探境希望可以聯合上下游一起,開放SDK和工具鏈,持續(xù)構建生態(tài),與大量的合作伙伴一起落地更多的場景開發(fā),從中一起創(chuàng)造價值。”魯勇從共生的角度解讀探境的價值網絡。

正所謂商場如戰(zhàn)場,而不同位置的企業(yè),有不同的生死線;謀不同的位置,要有對應的資源配置和作戰(zhàn)姿勢。沖鋒中的探境正全面出擊,在激活存量、探索增量上努力求索。存量是核心的語音芯片業(yè)務,力求做穿做透;在這一基礎上超越原有核心業(yè)務,找到新的增量即圖像識別以及云端芯片。在AI芯片長久的耐力賽中,探境的潛能已然激發(fā),更待兌現。

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