与此同时，有人指出比起图像，语音的技术挑战更加小，现有的芯片也早已需要符合AI语音的市场需求，这否不存在一些误会？思必驰CTO/深聪智能CEO周伟达拒绝接受(公众号：)采访时回应：“目前AI图像处理大部分用于CNN，CNN仅次于的瓶颈不是比特率和存储，而是并行计算，但解决问题并行计算问题用冯诺依曼CPU架构做到乘法的加快相对而言是好做到的事。AI语音则用于DNN，RNN系列的LSTM、BLSTM，这只不过有比图像更大的挑战，一个是分段乘法计算出来，另一个是模型参数更大，这不会让目前的CPU架构面对相当大的比特率瓶颈。”“之所以AI图像更先受到业界的注目，一方面是市场的市场需求，另一方面是因为学术圈和工业界指出CNN的硬件优化可玩性大于LSTM的大规模参数模型。”周伟达更进一步解释。

因此，可以具体的是深度自学算法从2005年明确提出到现在，其在语音辨识、图像视觉领域比起传统算法都带给了显著的改良。并且，无论是AI图像还是AI语音，现有的芯片都需要处置，但算力过于效率不低，都必须专用的AI芯片。思必驰CTO/深聪智能CEO周伟达为什么自由选择自研AI芯片？AI的火热让市场上兴起了不少AI芯片初创公司，但芯片是一个技术密集、人才密集、资金密集的高门槛的行业，并且芯片确实的顺利并非量产，还有先前的落地应用于以及大大的递归。

这也让芯片的投资报酬周期较为宽。思必驰作为一家以算法和软件著称的公司，是什么让他们下定决心自律研发芯片？周伟达在言由芯生——2019年思无以驰AI芯片暨战略发布会上举了个例子，他回应思必驰曾多次对接过一个最简单的场景，算法运营在4核Arm的芯片上，闲置了芯片50%-60%的计算出来量，语音作为一种交互手段闲置这么低的计算出来量在许多应用于场景是无法拒绝接受的。因此，思必驰要求做到AI语音专用芯片期望解决问题标准化芯片的三个闭环：标准化芯片无法和数据产生相连；标准化芯片无法和市场产生相连；更加最重要的是标准化芯片没算法，算法是灵魂，芯片是框架。

没灵魂的框架产生没法价值的，必需借由专用芯片才需要构建芯片未来的创造力。AI语音对专用芯片的市场需求毋庸置疑，但市场需求才是更加强劲的驱动力。

思必驰CEO低兴宁在发布会上提及，思必驰切断了全链路对话技术，深化韧融合，利用DUI平台前进自定义规模化，通过“不会话精灵”获取交互式信息服务，构建较慢落地。在车联网后装、智能音箱、儿童平板/故事机、科学知识机器人等领域市场占有率皆第一，在汽车前装、电视/白电、智能客服等重点领域市场增长速度第一。

未来，思必驰将统合智能终端方案能力参会话精灵智慧服务能力，构成All In One解决方案，转入酒店、地产、物流、养老、医疗、教育、安全性、社区等更加多行业。也了解到，思必驰在2017年构建了收支平衡，2018年迈进了盈利。这其中有市场对语音市场需求的快速增长的大背景，比如智能音箱的出货量将从2018年的1800万减少到2000万，故事机在2018年销售也将多达2000万，以及智能手机在2018年都相继重新加入了语音助手的功能。

当然，思必驰在各个领域维持市场占有率第一堪称他们最后自由选择转入芯片领域的底气。但是，周伟达拒绝接受专访时回应思必驰擅长于的是算法和软件，最后要求最AI芯片也有很多疑虑。

为何走进不一样的AI芯片路？既然早已要求自律研发AI芯片，如何做到就是接下来的关键问题。周伟达告诉他，思必驰进从2017年开始讫了一年的调研，刚开始想要与IP获取方合作，还包括将思必驰的算法重制到他们的CPU、DSP上，但最后找到不对硬件做到优化，必要展开算法的重制效率并没显著提高。与IP获取方的合作带给的提高这与思必驰的期望差距太远，接下来，思必驰又认识了芯片外包设计公司，这类公司可以根据等价的芯片市场需求设计出有芯片，但由于芯片外包设计公司使用项目制，在芯片构建之后，先前PPA（Performance、Power、Area）的优化他们会之后展开。

但高效能的芯片有可能设计必须20%的精力，先前的优化则必须80%的工作量。与芯片外包公司的合作也权宜之计，思必驰又尝试与不具备非常丰富芯片设计经验和市场经验的SoC公司合作，但是即便思必驰免费投放算法团队与SoC公司牵头设计和优化，一年下来计算出来效率也只改良了20%。思必驰找到与芯片设计公司合作的方式也回头必经，因此想起能否创建更加深度的合作，也就是芯片公司出有设计团队，思必驰出有算法团队重新组建合资公司。但这其中也有不少艰难，比如SoC公司意愿不强劲，以及未来还不会牵涉到知识产权的问题。

某种程度是深度合作的模式，思必驰又想起与芯片代工厂合作，因为芯片代工厂对IP的检验以及芯片的生产十分有经验，也与芯片产业链的上下游都有很好的接入，对芯片的量产、良率、订货和交货周期都有很好的确保，对思必驰而言是一个不俗的自由选择，当然，代工厂期望合作的是成熟期的IP。最后，思必驰在造访了芯片产业链上大大小小的近百家企业，并在调研的过程中付诸了行动之后，2018年3月，思必驰联手中芯国际辖下投资公司中芯聚源，联合投资正式成立上海深聪半导体有限责任公司（全称“深聪智能”）月打开造芯之路，8月开始流片，11月照亮检验。首代AI芯片典型工作场景功耗构建毫瓦级基于此前的调研以及在2017年12月份通过传统接入平台就早已完备了所有算法的重制定点简化和优化，深聪智能正式成立之后就开始月定义思必驰的第一款人工智能语音芯片，一个月的时间定义了芯片原始的规格书，4月份开始展开了芯片的底层的技术研发，构建检验以及建模以及优化，将近5个月的时间思必驰的第一款芯片在8月7日顺利流片，并在当天照亮。不过，AI算法还在大大演变，这对终端AI芯片的设计明确提出了更大的挑战。

回应，周伟达回应，归功于思必驰在市场上对接过大量的这IoT智能设备，我们对市场的市场需求十分理解。另外我们14篇论文选入ICASSP创下国家级自主创新能力新的记录，我们的算法研究是落后的，对未来两三年或者更加长时间都有规划预测。

思必驰的AI芯片早已作好了设计和规划，首先是确保目前的算法能迅速的重制进来，其次是我们对接下来两三年内的做到优化拔了一定的空间。这款较慢流片的AI芯片就是深聪TH1520，据深聪智能CTO朱澄宇讲解，TH1520展开了算法硬件优化，基于双DSP架构，内部构建codec编解码器以及大容量的内置存储单元，同时，TH1520使用了AI指令集拓展和算法硬件加速的方式，使其相比于传统标准化芯片具备10X以上的效率提高。

此外，TH1520在架构上具备算力及存储资源的灵活性，反对未来算法的升级和拓展。TH1520兼备低功耗及实用性，使用多级苏醒模式，内置低功耗IP，使其在always-on监听阶段的功耗较低至毫瓦级，典型工作场景功耗仅有须要几十毫瓦，极端场景峰值功耗不多达百毫瓦。对比来看，如果用于Arm芯片，工作场景性能展现出优化好的最少必须500毫瓦，有些则是瓦级功耗。周伟达拒绝接受采访时回应，从不滑稽的说道，我们做到AI算法跟硬件融合做到优化的时候，算法优化到指令集，内存优化到byte级。

当然，这个过程中也经历了软硬件团队从相互不解读到最后的默契因应。另外，TH1520反对单麦、双麦、线性4麦、环形4麦、环形6麦等全系列麦克风阵列，同时反对USB/SPI/UART/I2S/I2C/GPIO等应用于模块和多种格式的参照音，能在各类IoT产品中灵活性部署应用于。

周伟达也回应，TH1520定坐落于各类终端设备，并针对家居环境展开算法优化，需要较慢落地，降低成本、降低功耗，大幅提高电视、盒子、白电、平板、灯具等产品的用户体验。发布会现场，思必驰展出了TH1520在音箱、电视以及洗碗机的三个Demo，并回应更加高级的功能还在调试中。另外，周伟达向透漏TH1520最晚将在今年Q2产量。

他还透漏思必驰对于芯片也有自己具体的规划，目标是需要研发出有适合的类脑芯片，目前早已获得了一些进展。对外开放是思必驰的态度有了自研的AI芯片之后，思必驰能让终端语音处置能力的提高，这不仅需要构建更好的离线语音功能提高体验，增加数据传输到云端，同时基于芯片中重新加入的芯片密码，需要更佳地维护用户的隐私。当然，更加最重要的是思必驰-深聪将打造出更加契合产品市场需求的人工智能交互 “云+芯” 整体解决方案。

这否意味著思必驰更加偏向于获取原始的解决方案，周伟达回应我们不会根据客户的市场需求，可以获取韧一体的IP，芯片到Turnkey解决方案，我们更加期望以产品的性价比更有用户，也希大家需要一起再行把语音市场做到大。思必驰的对外开放某种程度反映在最后的产品方案上，周伟达回应深聪智能也期望能与芯片产业链的各方合作，还包括IP获取方，芯片设计外包公司。另外，深聪智能期望不仅做到人机语音的交互，未来也有可能做到图像，深聪智能青睐更好做到视觉，做到图像甚至做到AI金融的公司一起与跟深聪智能合作研发更加智能的类人脑的高效能的人工智能计算出来芯片。

小结芯片是AI发展的关键要素之一，当然对于算力的执着也让更加多的芯片公司意识到必须与算法和软件公司合作。不过在思必驰AI芯片的研发中则是思必驰这家以AI语音算法著称的公司从语音算法和市场需求的角度抵达，转入芯片市场，经过长年调研和慎重考虑最后以合资公司的方式已完成AI芯片的研发，这个过程解决了许多挑战，现在还很难说这种模式一定能取得最差的成果，但毕竟思必驰经过探寻后最合理的自由选择。

在专访的过程中，也能显著的感受到思必驰对外开放的态度，不仅是对于研发AI芯片合作的对外开放，堪称以对外开放的态度牵头更好的人去推展AI语音技术的普及。涉及文章：思必驰已完成5亿元D轮融资，并计划上市采访初敏：思必驰入局企业智慧服务领域，推会话精灵 原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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