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对话云知声:创业公司的自研 AI 芯片之路,以及 ToB 攻坚战的机会

时间:2018-06-27 02:47来源:网络整理 作者:北箭GPS导航之家 点击:
后「百箱大战」时代的 AI 芯片之路。「不做芯片,必死。」上个月,刚刚宣布获得了 C 轮 1 亿美金融资的云知声,在北京的新品发布会上...


对话云知声:创业公司的自研 AI 芯片之路,以及 ToB 攻坚战的机会

后「百箱大战」时代的 AI 芯片之路

不做芯片,必死。」

上个月,刚刚宣布获得了 C 轮 1 亿美金融资的云知声,在北京的新品发布会上,推出了自研的物联网 AI 芯片「雨燕」。创始人兼 CEO 黄伟用这句话表达云知声为什么做芯片的决心。

与其说决心,不如说是时势使然。

众所周知,芯片研发是一项高风险、重成本的事业,需要有充足的弹药—— 哪怕是 10 名超过 10 年工作经验的博士,对于资源和资金都吃紧的创业团队来讲,无疑都是个相当大的挑战。

然而,在巨头争霸的 AIoT 赛道上,创业公司如果停留在提供解决方案的高度,就很难走得更远,甚至是等死。

「巨大的需求,渺小的背影,心里有深深的孤独感。」借用了微信启动界面的意境,黄伟感慨到。

身材渺小的 AI 创业公司,如何选择自身的赛道?

对话云知声:创业公司的自研 AI 芯片之路,以及 ToB 攻坚战的机会

云知声「雨燕」发布会现场,黄伟用一张沙漠背景的 PPT 展示云知声芯片之路的困难与决心

Part 1 自研 AI 芯片

在深圳组建分公司,因为市场和客户在这里,语音技术产品化的落地在这里

身材渺小的 AI 创业公司,如何选择自身的赛道?带着如上的问题,我们探访了云知声的深圳办公室。

对于华南的战场,云知声联合创始人康恒博士是领头人。家在北京的他,自 2014 年深圳分公司创立以来,大半的时间都在深圳。趁着中午吃着盒饭的功夫,他向我们讲述了一段云知声的成长故事。

对话云知声:创业公司的自研 AI 芯片之路,以及 ToB 攻坚战的机会

云知声深圳办公室的企宣墙,映射了很多 AI 创业公司的发展历程

2012 年,也是在亚马逊 Alexa 起步的同一年,云知声成立,并很快发布了国内首家永久免费的语音云平台,首度将深度学习引入到语音 AI 领域。

作为一家专注物联网人工智能(AIoT)服务公司(传统的说法是 IoT 服务供应商),云知声从创建之初就在做核心技术的积累,并拿着创办一年便拿下的 1 亿人民币 A 轮融资,组建技术团队,并与华为等优质客户达成合作。

然而,技术落地的场景,不是在北京和上海的办公室坐着就能找到的

「如果我们活动的区域一直局限在北京与上海,就很难感知到当地市场的动态变化。」2014 年,被任命为云知声 IoT 事业部副总裁的康恒,肩负重任来到深圳,着手组建深圳分公司,并开始与家电、机器人及各类消费电子硬件厂商接触。

从软件到硬件,将语音交互和 AI 技术硬件化,通过语音 AI 模组助推家电厂商快速推出智能产品

深圳分公司的组建,更多的是为了实践云知声在 2014 年 3 月就提出的「云端芯」的战略,将云知声的技术能力从云端迁移到终端,在家居、车载、医疗、教育等领域,服务更多的企业。

对话云知声:创业公司的自研 AI 芯片之路,以及 ToB 攻坚战的机会

云知声的「云端芯」产品架构

这一举措也表明黄伟不满足于做一家单纯的语音平台商,他希望加强 AI 服务的落地,让技术真正惠及 IoT 企业。

而如何将云端的「软」能力落地给到客户?在接触了大量终端客户后,康恒发现,仅仅打包云端算法能力是不够的,将 AI 能力通过模组「硬」化,是技术落地的一条「捷径」,也是和设备厂商合作的「套路」打法。

对于一家语音 AI 技术服务公司来说,语音模组这张牌的商业化优势很明显:

· 一是直接应用语音 AI 模组赋能设备,从而大幅缩短家电厂商智能产品的研发周期;

· 二是将语音技术可视化,当品牌商看到具体的模组实物,看到它的使用效果,就不需要再做更多技术上的判断,技术层面的判断难度及成本大幅降低;

· 三是成熟封装的模组方案,无论是在性能还是成本上,对于家电厂商来说都是可控的;

这种「套路」打法不仅降低了家电厂商对于语音技术的理解和应用门槛,也很快帮助云知声获取了第一批客户,华帝、海尔、长虹、美的、格力、TCL 等,这个名单还在不断的增加。

对话云知声:创业公司的自研 AI 芯片之路,以及 ToB 攻坚战的机会

华帝与云知声合作的第一台语音智能烟机

合作是双向的。在这一波「语音唤醒万物」的变革运动中,我们能看见:不仅是像云知声这样的 AI 公司在拓展家电市场,传统家电厂商也正在寻求以语音为契机,进军智能家居——从可以语音遥控的智能空调、电视、烟机,到电风扇、电灯等小家电。

如今,家电领域已全面开启 AI 模式。正如我们在地铁的 LED 屏、办公区电梯广告、以及各种家电卖场里看到的一样,传统家电都已经纷纷打上了 AI 的标签。

芯片从研发到量产,语音技术产业化落地最难走的捷径,九死一生才有机会

这个世界上「一招吃遍天」的生意几乎不存在。

「一些大家电,如电视、空调等,其产品利润足够高,足以覆盖语音模组的高成本;但是一旦扩大应用范围,例如风扇、电灯等小家电,或是车载、安防等其他领域,前面提到的模组的优势,就没那么明显了。」康恒分析到。

硬件模组这种产品形态,底层的各种电子元器件尤其是芯片,需要严重依赖上游供应商,渠道则通过代理商加持运营,成本和供应周期都很难把控。这一点,也是无数涉足硬件的软件公司,都很难绕开的坑,为此交了学费的企业不计其数。

自研芯片,从某种程度上而言,也是倒逼出来的一条路。

「掌握了芯片供应权之后,将集成了先进语音 AI 技术的芯片开放给方案商,通过方案商为品牌商提供个性化的解决方案,在成本及供应周期上,云知声都将有更大的主动权。」康恒说到。

自研芯片被提上了日程。从 2014 年黄伟提出「云端芯」战略,到 2015 年正式建立研发团队,再到 2018 年推出「雨燕」物联网 AI 芯片,花了整整 4 年时间。

雨燕采用自主 AI 指令集,拥有具备自主知识产权的 DeepNet、uDSP,支持 DNN/LSTM/CNN 等多种深度神经网络模型,NN 性能较通用 CPU 能提升超 50 倍,在低成本和低功耗设备上提供更高的算力。

对话云知声:创业公司的自研 AI 芯片之路,以及 ToB 攻坚战的机会

云知声「雨燕」芯片

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