2019AI芯片场景落地战打响

2019年的第一个工作日，在第一颗AI芯片“雨燕”落地不久，AI创业公司云知声紧锣密鼓地推出多模态AI芯片战略，并公布今年3款AI芯片日程表。

紧接着的1月4日，另一家语音公司思必驰成立独立控股公司，推出TAIHANG AI芯片，抢占终端语音交互市场。

这还没完，1月21日，猎豹移动旗下AI公司猎户星空联合瑞芯微电子发布专门针对智能语音和物联网设备的AI芯片——OS1000RK。其官方称，该芯片已经成功落地到数十万台智能音箱——小雅Nano中，并预计将在今年年底达到百万级出货量。

短短不到1个月时间，就有3家以语音起家的AI公司杀入AI芯片市场，推动战火升级。而这背后是语音公司集体涌入AI芯片市场，这将会是2019年AI落地的一大浪潮。

▲近期语音公司推出AI芯片主要玩家统计

但语音公司集体涌入AI芯片浪潮背后，他们到底做的是什么？他们为什么要做AI芯片，又为什么是他们最先涌现出来？AI芯片之争争夺的真的是芯片本身吗？带着种种疑问，智东西走访这一行业主要玩家，为您一一揭开谜底。

如果说2018年被行业称为AI芯片的元年，那么2019年就是AI芯片真正走向落地、经受市场洗礼的一年。

语音公司集体涌入AI芯片浪潮

随着2017年国内智能音箱的火热，语音交互技术开始走向前台，落地到越来越多的智能终端设备中，也为AI芯片的到来埋下了一颗种子。

2018年3月，语音技术公司声智科技推出了一款麦克风阵列芯片SAI101C，这是一款声学芯片，它集成了优化过的低功耗唤醒以及远场自动语音识别技术，支持多种麦克风阵列，能够与主控芯片配合，让设备具备远场拾音能力，应用智能音箱、智能电视、智能玩具等市场。

尽管它还算不上一款AI芯片，但代表着语音公司面向终端设备，聚焦在“耳朵”功能——麦克风阵列上的一次探索。

2018年5月，两家AI公司涌入AI芯片赛道。先是云知声宣布推出针对智能家居场景的语音AI芯片“雨燕”，当时云知声创始人、CEO黄伟称这款芯片已经成功流片，将在2018年第二季度量产。

据称，这款AI芯片由云知声自主研发设计，拥有具备自主知识产权的DeepNet（人工智能核心IP）、DSP（数字信号处理） 、支持DNN/LSTM/CNN等多种深度神经网络模型，以及多种应用接口，其性能比通用方案提升50倍。

当月，出门问问也推出一款AI语音芯片模组“问芯”。它融合了杭州国芯的语音前端芯片GX8008，与出门问问的麦克风阵列信号处理技术等，从模组层面探索B端市场。

紧接着的6月份，Rokid在其成立4年来的首场发布会中，发布了语音AI芯片KAMINO18。这款芯片由杭州国芯定制，Rokid主要做芯片的架构优化，以及NPU指令集的设定，采用40纳米工艺，由台积电代工生产。

Rokid CEO祝铭明当时表示，尽管这款芯片为40纳米，却比上一代Pebble音箱中16纳米的芯片算力提升1.5倍。此外，这款AI芯片的整体成本低于市场主流通用芯片方案30%。

他还透露，“已经订下的订单就有几百万片芯片了”，小雅mini儿童音箱与甘布儿童产品都使用这款芯片。

2018年下半年，语音芯片问世的节奏相对缓和一些，但厂商之间的竞争明显在加剧。思必驰、云知声等公司不断向外界透露AI芯片的最新进展，摩拳擦掌竞争的火花在蔓延。

而在2019年的第一周，两家公司纷纷举办发布会，发布AI芯片产品，展开“贴身肉搏”。

云知声公布了其多模态的AI芯片战略，并宣布2019年将会面向语音、视觉、车载等场景推出3款AI芯片，抢滩IoT场景。

随后，思必驰的语音AI芯片也与大家见面，它采用专用芯片+高性能DSP+扩展指令集的架构，具备低功耗、高能效、高性价比等优势，同时支持多种接口、多麦克风阵列，可应用在电视、白电、车载、机器人、智能音箱等场景。

这款AI芯片由思必驰控股的独立公司上海深聪智能打造，深聪智能CTO朱澄宇告诉智东西，这款AI芯片的定位前端语音交互的专用芯片，核心在于为设备赋予语音能力。

紧接着，猎豹移动也宣布，旗下AI公司猎户星空联合瑞芯微电子发布针对智能语音和物联网设备的AI芯片，它整合了8通道ADC+2通道DAC（数模/模数转换芯片），可支持8麦克风阵列，专用指令集可以加速神经网络算法。

此外，讯飞系的AI芯片也在路上。至此，语音算法公司掀起了集体涌入AI芯片的浪潮。

语音公司做芯片，做的到底是什么？

每一家语音公司做芯片后，我都会问他们，语音公司做芯片到底是做的什么。

Rokid CEO祝铭明谈道，Rokid不是一家芯片公司，不是为做芯片而坐芯片，也不靠芯片赚钱。Rokid更注重通过芯片来提供足够的算力，实现芯片与算法更好的匹配，并降低成本，核心在于输出解决方案。

因此，Rokid采取与杭州国芯合作的方式，Rokid主要做芯片的架构优化，以及NPU的指令集设定，在芯片层面则交由杭州国芯定制。

但云知声CEO黄伟显然不认同这一模式，他认为行业做AI芯片有三种做法，第一种是PPT造芯，第二种是合作的方式，第三种才是自研。

他认为与外部公司合作造芯并不是最好的一种方式，比如一方是做芯片的，一方是做算法的，很难在源代码层面做到很好的耦合。因此云知声选择了成立子公司，自研AI芯片的做法。具体而言，在AI芯片中，云知声主要做的是DSP与人工智能核心IP DeepNet。

选择独立公司方式来打造AI芯片的还有思必驰。思必驰CTO周伟达更进一步表示，语音公司做与不做芯片是按需求来的，思必驰做AI芯片的核心目的是，面向客户需求，通过软件定义硬件，软硬件耦合的思路来构建思必驰在算法方案上的优势。

联发科技副总经理暨智能设备事业群总经理游人杰则一针见血地指出，每一家语音公司的算法都不同，需要对芯片硬件架构做耦合，才能够产生更好的效果与效能，这是语音创业公司做AI芯片的一个主要原因。

他进一步指出，像科大讯飞、思必驰做语音芯片更主要在于做DSP（数字信号处理）。目前用CPU、AP芯片（应用处理器芯片）来做的方案，功耗比较高。

可见正是通用芯片在实际应用场景中的不足，无论是出于功耗、性能、成本等的各方面考量，语音公司涌入这一赛道，通过软硬件耦合的方式，来进一步确立在语音核心算法的优势。

为何要做AI芯片？

去年5月，云知声CEO黄伟曾说，“不做芯片，必死无疑”；随后，Rokid CEO祝铭明也回应道，“做语音的公司，毋庸置疑，一定要做芯片”；紧接着，思必驰CEO高始兴则称，做语音芯片是“顺势而为”。

那么，语音公司要做AI芯片背后的原因究竟是什么呢？

云知声CEO黄伟从市场需求与核心竞争力谈道，2014年当时做模组的时候，希望赋予场景语音交互的能力，但是发现市面上没有任何能够满足需求的芯片，并且拼凑出来的成本非常高。因此他很早就意识到了做芯片的必要性，并在2015年开始打造AI芯片。

他之所以说云知声不做芯片必死无疑，是因为语音公司的核心竞争力，必须在场景中打通，只有软硬件结合的方式才能够实现。

思必驰CEO高始兴也告诉智东西，随着整个物联网终端的爆发，行业对语音芯片的需求也进一步呈现，而思必驰在之前提供语音方案的过程中跟多家芯片做过对接，知道需求在哪里，自身做AI芯片本身，也有较大的业务体量做支撑。

并且，思必驰自己做芯片，芯片架构能够根据算法、算力做定制调整，算法也能根据芯片做优化，将芯和云端打通从而提供更优的性能与体验。

此外，他还从成本与低功耗的角度谈道，传统芯片在成本与功耗上都非常高，物联网终端更加讲求性价比，而自身打造语音芯片能够实现成本与功耗的最优化。

总结起来看，语音公司做AI芯片背后无外乎几大原因：提供充足算力，满足场景需求；降低芯片以及方案整体成本；智能家居IoT场景存在低功耗需求；而核心则指向通过软硬件一体构建算法核心竞争力，从而构建竞争壁垒，形成更闭环的商业模式与盈利能力。

为什么是他们最先涌入AI芯片？

对比传统芯片企业、芯片巨头可以发现，语音公司率先涌入终端AI芯片赛道，并率先推出产品，而芯片巨头在AI芯片尤其是语音AI芯片上还并无太多进展。

为什么又是语音公司率先涌入AI芯片赛道？

思必驰CTO周伟达以自身实践经历谈道，语音公司在技术服务产业的思路下，对接了大量客户，也对接了各种芯片平台，因此语音公司更清楚市场需要什么，目前市面已有的芯片能够做什么，不能够做什么，缺少哪些功能等。

从语音算法的角度来说，语音技术对硬件有一定需求，需要一款高能效、低功耗、降低成本，同时又能够改善体验的芯片。

因此他认为，语音算法公司最了解算法，又了解市场需求，能够做出能效最高的芯片，所以语音公司会率先做芯片。

周伟达从打造AI芯片的两种路径来看，一种是从硬件出发做AI芯片，但如果公司对AI算法不够了解，往往很难做出满足场景最优的芯片；另一类是算法公司，根据算法、场景的需求，结合硬件做优化。

尽管二者做AI芯片都有挑战，当相对而言，语音算法公司做AI芯片更有优势。

此外，他认为在AI芯片的行业早期阶段，当下AI算法还不够成熟，需要芯片硬件和AI算法的联合研发。

但随着AI算法的成熟，一定会有芯片公司涌入，并且只需要告诉芯片公司我们需要多少算力、多少带宽、多少存储、多少功耗，芯片公司就能够实现，但目前还无法做到。

市场竞争才刚刚开始

尽管语音公司在技术落地的过程中，对于算法和市场需求有更多的了解，并且率先发力AI芯片，走到了行业前面，但语音公司所面临的竞争才刚刚开始。

其一，看到IoT场景下端侧智能的市场前景，芯片公司也在积极布局AI芯片，比如2017年前后，杭州国芯、启英泰伦都推出了语音AI芯片，试图探索IoT场景。

▲杭州国芯GX8010芯片

再比如，脱胎于清华大学微纳电子系的清微智能，面向边缘设备和物联网提供芯片以及软件等解决方案。今年上半年清微智能的业务将集中在语音芯片，预计产量在千万级。

其二，随着AI算法的成熟，以及IoT市场对AI芯片的需求进一步爆发，芯片巨头必将会大规模涌入这一领域，一旦芯片巨头进入，将会对语音公司带来巨大的挑战。比如目前高通在IoT场景下进行了重点布局。

而这些都构成了语音公司布局AI芯片的外部竞争。

其三，语音公司内部的竞争也尤为激烈。语音公司布局AI芯片，正是想通过软硬件一体化的方式，匹配充足是算力、功耗等，降低成本，进一步增长自身AI算法与方案的竞争力。

其四是AI芯片落地场景的考验。目前各家语音公司的AI芯片刚刚推出，或者刚刚开始落地产品、落地场景，芯片能否真正工程化应用于产品，能否真正满足实际场景需求，以及芯片的稳定性等都是有待考验的地方。

2019年正是检验AI芯片落地的一年，谁能够真正落地场景，形成规模，谁就有可能在未来的竞争中胜出。

此外，行业也有一种观点，AI芯片至于物联网场景未必是必要的，这一观点认为物联网场景中存在很多不需要太多算力的设备，并且随着通用芯片的升级也能够满足这一需求。

面向终端侧，到底AI芯片能够在哪些行业场景爆发，都是有待验证的难题，也都需要语音公司以及行业进一步探索。

结语：2019AI芯片场景落地战打响

仅仅是2019年刚刚开年，我们就看到了数款AI芯片的亮相，这代表了AI公司场景落地的深化。

尽管各家都涌入了AI芯片这一赛道，各家的产品也都陆续推出，但产品推出只是第一步，紧接着落地场景才是真正的考验。

如果说2018年是AI芯片的元年，那么2019年将会是AI芯片打响场景落地战的一年。

只有经受场景与市场的考验，真正解决现实场景的实际痛点，才能真正被行业与市场认可，而这一战役刚刚开始。