2019年的第一個工作日，在第一顆AI芯片“雨燕”落地不久，AI創(chuàng)業(yè)公司云知聲緊鑼密鼓地推出多模態(tài)AI芯片戰(zhàn)略，并公布今年3款AI芯片日程表。

緊接著的1月4日，另一家語音公司思必馳成立獨立控股公司，推出TAIHANG AI芯片，搶占終端語音交互市場。

這還沒完，1月21日，獵豹移動旗下AI公司獵戶星空聯(lián)合瑞芯微電子發(fā)布專門針對智能語音和物聯(lián)網(wǎng)設備的AI芯片——OS1000RK。其官方稱，該芯片已經(jīng)成功落地到數(shù)十萬臺智能音箱——小雅Nano中，并預計將在今年年底達到百萬級出貨量。

短短不到1個月時間，就有3家以語音起家的AI公司殺入AI芯片市場，推動戰(zhàn)火升級。而這背后是語音公司集體涌入AI芯片市場，這將會是2019年AI落地的一大浪潮。

▲近期語音公司推出AI芯片主要玩家統(tǒng)計

但語音公司集體涌入AI芯片浪潮背后，他們到底做的是什么？他們?yōu)槭裁匆鯝I芯片，又為什么是他們最先涌現(xiàn)出來？AI芯片之爭爭奪的真的是芯片本身嗎？帶著種種疑問，智東西走訪這一行業(yè)主要玩家，為您一一揭開謎底。

如果說2018年被行業(yè)稱為AI芯片的元年，那么2019年就是AI芯片真正走向落地、經(jīng)受市場洗禮的一年。

語音公司集體涌入AI芯片浪潮

隨著2017年國內(nèi)智能音箱的火熱，語音交互技術開始走向前臺，落地到越來越多的智能終端設備中，也為AI芯片的到來埋下了一顆種子。

2018年3月，語音技術公司聲智科技推出了一款麥克風陣列芯片SAI101C，這是一款聲學芯片，它集成了優(yōu)化過的低功耗喚醒以及遠場自動語音識別技術，支持多種麥克風陣列，能夠與主控芯片配合，讓設備具備遠場拾音能力，應用智能音箱、智能電視、智能玩具等市場。

盡管它還算不上一款AI芯片，但代表著語音公司面向終端設備，聚焦在“耳朵”功能——麥克風陣列上的一次探索。

2018年5月，兩家AI公司涌入AI芯片賽道。先是云知聲宣布推出針對智能家居場景的語音AI芯片“雨燕”，當時云知聲創(chuàng)始人、CEO黃偉稱這款芯片已經(jīng)成功流片，將在2018年第二季度量產(chǎn)。

據(jù)稱，這款AI芯片由云知聲自主研發(fā)設計，擁有具備自主知識產(chǎn)權的DeepNet（人工智能核心IP）、DSP（數(shù)字信號處理） 、支持DNN/LSTM/CNN等多種深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，以及多種應用接口，其性能比通用方案提升50倍。

當月，出門問問也推出一款AI語音芯片模組“問芯”。它融合了杭州國芯的語音前端芯片GX8008，與出門問問的麥克風陣列信號處理技術等，從模組層面探索B端市場。

緊接著的6月份，Rokid在其成立4年來的首場發(fā)布會中，發(fā)布了語音AI芯片KAMINO18。這款芯片由杭州國芯定制，Rokid主要做芯片的架構優(yōu)化，以及NPU指令集的設定，采用40納米工藝，由臺積電代工生產(chǎn)。

Rokid CEO祝銘明當時表示，盡管這款芯片為40納米，卻比上一代Pebble音箱中16納米的芯片算力提升1.5倍。此外，這款AI芯片的整體成本低于市場主流通用芯片方案30%。

他還透露，“已經(jīng)訂下的訂單就有幾百萬片芯片了”，小雅mini兒童音箱與甘布兒童產(chǎn)品都使用這款芯片。

2018年下半年，語音芯片問世的節(jié)奏相對緩和一些，但廠商之間的競爭明顯在加劇。思必馳、云知聲等公司不斷向外界透露AI芯片的最新進展，摩拳擦掌競爭的火花在蔓延。

而在2019年的第一周，兩家公司紛紛舉辦發(fā)布會，發(fā)布AI芯片產(chǎn)品，展開“貼身肉搏”。

云知聲公布了其多模態(tài)的AI芯片戰(zhàn)略，并宣布2019年將會面向語音、視覺、車載等場景推出3款AI芯片，搶灘IoT場景。

隨后，思必馳的語音AI芯片也與大家見面，它采用專用芯片+高性能DSP+擴展指令集的架構，具備低功耗、高能效、高性價比等優(yōu)勢，同時支持多種接口、多麥克風陣列，可應用在電視、白電、車載、機器人、智能音箱等場景。

這款AI芯片由思必馳控股的獨立公司上海深聰智能打造，深聰智能CTO朱澄宇告訴智東西，這款AI芯片的定位前端語音交互的專用芯片，核心在于為設備賦予語音能力。

緊接著，獵豹移動也宣布，旗下AI公司獵戶星空聯(lián)合瑞芯微電子發(fā)布針對智能語音和物聯(lián)網(wǎng)設備的AI芯片，它整合了8通道ADC+2通道DAC（數(shù)模/模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片），可支持8麥克風陣列，專用指令集可以加速神經(jīng)網(wǎng)絡算法。

此外，訊飛系的AI芯片也在路上。至此，語音算法公司掀起了集體涌入AI芯片的浪潮。

語音公司做芯片，做的到底是什么？

每一家語音公司做芯片后，我都會問他們，語音公司做芯片到底是做的什么。

Rokid CEO祝銘明談道，Rokid不是一家芯片公司，不是為做芯片而坐芯片，也不靠芯片賺錢。Rokid更注重通過芯片來提供足夠的算力，實現(xiàn)芯片與算法更好的匹配，并降低成本，核心在于輸出解決方案。

因此，Rokid采取與杭州國芯合作的方式，Rokid主要做芯片的架構優(yōu)化，以及NPU的指令集設定，在芯片層面則交由杭州國芯定制。

但云知聲CEO黃偉顯然不認同這一模式，他認為行業(yè)做AI芯片有三種做法，第一種是PPT造芯，第二種是合作的方式，第三種才是自研。

他認為與外部公司合作造芯并不是最好的一種方式，比如一方是做芯片的，一方是做算法的，很難在源代碼層面做到很好的耦合。因此云知聲選擇了成立子公司，自研AI芯片的做法。具體而言，在AI芯片中，云知聲主要做的是DSP與人工智能核心IP DeepNet。

選擇獨立公司方式來打造AI芯片的還有思必馳。思必馳CTO周偉達更進一步表示，語音公司做與不做芯片是按需求來的，思必馳做AI芯片的核心目的是，面向客戶需求，通過軟件定義硬件，軟硬件耦合的思路來構建思必馳在算法方案上的優(yōu)勢。

聯(lián)發(fā)科技副總經(jīng)理暨智能設備事業(yè)群總經(jīng)理游人杰則一針見血地指出，每一家語音公司的算法都不同，需要對芯片硬件架構做耦合，才能夠產(chǎn)生更好的效果與效能，這是語音創(chuàng)業(yè)公司做AI芯片的一個主要原因。

他進一步指出，像科大訊飛、思必馳做語音芯片更主要在于做DSP（數(shù)字信號處理）。目前用CPU、AP芯片（應用處理器芯片）來做的方案，功耗比較高。

可見正是通用芯片在實際應用場景中的不足，無論是出于功耗、性能、成本等的各方面考量，語音公司涌入這一賽道，通過軟硬件耦合的方式，來進一步確立在語音核心算法的優(yōu)勢。

為何要做AI芯片？

去年5月，云知聲CEO黃偉曾說，“不做芯片，必死無疑”；隨后，Rokid CEO祝銘明也回應道，“做語音的公司，毋庸置疑，一定要做芯片”；緊接著，思必馳CEO高始興則稱，做語音芯片是“順勢而為”。

那么，語音公司要做AI芯片背后的原因究竟是什么呢？

云知聲CEO黃偉從市場需求與核心競爭力談道，2014年當時做模組的時候，希望賦予場景語音交互的能力，但是發(fā)現(xiàn)市面上沒有任何能夠滿足需求的芯片，并且拼湊出來的成本非常高。因此他很早就意識到了做芯片的必要性，并在2015年開始打造AI芯片。

他之所以說云知聲不做芯片必死無疑，是因為語音公司的核心競爭力，必須在場景中打通，只有軟硬件結(jié)合的方式才能夠?qū)崿F(xiàn)。

思必馳CEO高始興也告訴智東西，隨著整個物聯(lián)網(wǎng)終端的爆發(fā)，行業(yè)對語音芯片的需求也進一步呈現(xiàn)，而思必馳在之前提供語音方案的過程中跟多家芯片做過對接，知道需求在哪里，自身做AI芯片本身，也有較大的業(yè)務體量做支撐。

并且，思必馳自己做芯片，芯片架構能夠根據(jù)算法、算力做定制調(diào)整，算法也能根據(jù)芯片做優(yōu)化，將芯和云端打通從而提供更優(yōu)的性能與體驗。

此外，他還從成本與低功耗的角度談道，傳統(tǒng)芯片在成本與功耗上都非常高，物聯(lián)網(wǎng)終端更加講求性價比，而自身打造語音芯片能夠?qū)崿F(xiàn)成本與功耗的最優(yōu)化。

總結(jié)起來看，語音公司做AI芯片背后無外乎幾大原因：提供充足算力，滿足場景需求；降低芯片以及方案整體成本；智能家居IoT場景存在低功耗需求；而核心則指向通過軟硬件一體構建算法核心競爭力，從而構建競爭壁壘，形成更閉環(huán)的商業(yè)模式與盈利能力。

為什么是他們最先涌入AI芯片？

對比傳統(tǒng)芯片企業(yè)、芯片巨頭可以發(fā)現(xiàn)，語音公司率先涌入終端AI芯片賽道，并率先推出產(chǎn)品，而芯片巨頭在AI芯片尤其是語音AI芯片上還并無太多進展。

為什么又是語音公司率先涌入AI芯片賽道？

思必馳CTO周偉達以自身實踐經(jīng)歷談道，語音公司在技術服務產(chǎn)業(yè)的思路下，對接了大量客戶，也對接了各種芯片平臺，因此語音公司更清楚市場需要什么，目前市面已有的芯片能夠做什么，不能夠做什么，缺少哪些功能等。

從語音算法的角度來說，語音技術對硬件有一定需求，需要一款高能效、低功耗、降低成本，同時又能夠改善體驗的芯片。

因此他認為，語音算法公司最了解算法，又了解市場需求，能夠做出能效最高的芯片，所以語音公司會率先做芯片。

周偉達從打造AI芯片的兩種路徑來看，一種是從硬件出發(fā)做AI芯片，但如果公司對AI算法不夠了解，往往很難做出滿足場景最優(yōu)的芯片；另一類是算法公司，根據(jù)算法、場景的需求，結(jié)合硬件做優(yōu)化。

盡管二者做AI芯片都有挑戰(zhàn)，當相對而言，語音算法公司做AI芯片更有優(yōu)勢。

此外，他認為在AI芯片的行業(yè)早期階段，當下AI算法還不夠成熟，需要芯片硬件和AI算法的聯(lián)合研發(fā)。

但隨著AI算法的成熟，一定會有芯片公司涌入，并且只需要告訴芯片公司我們需要多少算力、多少帶寬、多少存儲、多少功耗，芯片公司就能夠?qū)崿F(xiàn)，但目前還無法做到。

市場競爭才剛剛開始

盡管語音公司在技術落地的過程中，對于算法和市場需求有更多的了解，并且率先發(fā)力AI芯片，走到了行業(yè)前面，但語音公司所面臨的競爭才剛剛開始。

其一，看到IoT場景下端側(cè)智能的市場前景，芯片公司也在積極布局AI芯片，比如2017年前后，杭州國芯、啟英泰倫都推出了語音AI芯片，試圖探索IoT場景。

▲杭州國芯GX8010芯片

再比如，脫胎于清華大學微納電子系的清微智能，面向邊緣設備和物聯(lián)網(wǎng)提供芯片以及軟件等解決方案。今年上半年清微智能的業(yè)務將集中在語音芯片，預計產(chǎn)量在千萬級。

其二，隨著AI算法的成熟，以及IoT市場對AI芯片的需求進一步爆發(fā)，芯片巨頭必將會大規(guī)模涌入這一領域，一旦芯片巨頭進入，將會對語音公司帶來巨大的挑戰(zhàn)。比如目前高通在IoT場景下進行了重點布局。

而這些都構成了語音公司布局AI芯片的外部競爭。

其三，語音公司內(nèi)部的競爭也尤為激烈。語音公司布局AI芯片，正是想通過軟硬件一體化的方式，匹配充足是算力、功耗等，降低成本，進一步增長自身AI算法與方案的競爭力。

其四是AI芯片落地場景的考驗。目前各家語音公司的AI芯片剛剛推出，或者剛剛開始落地產(chǎn)品、落地場景，芯片能否真正工程化應用于產(chǎn)品，能否真正滿足實際場景需求，以及芯片的穩(wěn)定性等都是有待考驗的地方。

2019年正是檢驗AI芯片落地的一年，誰能夠真正落地場景，形成規(guī)模，誰就有可能在未來的競爭中勝出。

此外，行業(yè)也有一種觀點，AI芯片至于物聯(lián)網(wǎng)場景未必是必要的，這一觀點認為物聯(lián)網(wǎng)場景中存在很多不需要太多算力的設備，并且隨著通用芯片的升級也能夠滿足這一需求。

面向終端側(cè)，到底AI芯片能夠在哪些行業(yè)場景爆發(fā)，都是有待驗證的難題，也都需要語音公司以及行業(yè)進一步探索。

結(jié)語：2019AI芯片場景落地戰(zhàn)打響

僅僅是2019年剛剛開年，我們就看到了數(shù)款AI芯片的亮相，這代表了AI公司場景落地的深化。

盡管各家都涌入了AI芯片這一賽道，各家的產(chǎn)品也都陸續(xù)推出，但產(chǎn)品推出只是第一步，緊接著落地場景才是真正的考驗。

如果說2018年是AI芯片的元年，那么2019年將會是AI芯片打響場景落地戰(zhàn)的一年。

只有經(jīng)受場景與市場的考驗，真正解決現(xiàn)實場景的實際痛點，才能真正被行業(yè)與市場認可，而這一戰(zhàn)役剛剛開始。