美国一纸禁令造成严重的冲击，中兴“芯痛”危机成为全民热议的话题。由此，人们认识到了一个现实：芯片重要，但是非常难做。
物联网（IoT，InternetOfThings）人工智能服务企业，主要业务一般都是提供“云端”方案，而云知声怎么会“守虚向实”研发AI芯片？这是现场参会人员心中共同的疑问，也是云知声团队“自讨苦吃”的决策根源。
“研发AI芯片的决定是通向光明和大海的道路，不过这个过程却像进入未知的沙漠充满艰辛和暗淡，在沙漠行军的过程中，投资者提供了食物和水，而云知声芯片研发团队必须要亲身体验无尽的折磨。”云知声创始人/CEO黄伟说。
云知声创始人/CEO黄伟
在第一代UniOne物联网AI芯片及其解决方案——雨燕（Swift）的发布会现场，甲子光年创始人张一甲感受到了黄伟状态的变化。她直言，和过去的三年的状态相比，现在的黄伟仿佛从黑夜走向进了白天，给人的感觉都阳光多了。
答案：原有芯片架构很难满足AIOT新形势下的需求
中国家电网了解到，云知声在2014年就做出了自主研发面向物联网的AI芯片的决定，2015年开始组建芯片团队，踏上“越过山丘”的征程。
黄伟指出，在互联网经历PC、Mobile、AIOT阶段的迁移发展过程中，终端智能设备程数量级增长态势，不仅其形态和场景千变万化，而且需求碎片化严重，原有通用架构的芯片很难满足新形势下的体验需求。
此外，AI算法的接入，对设备端芯片的并行计算能力和存储器带宽也提出了更高的要求，尽管基于GPU的传统芯片能够在终端实现推理算法，但其并非针对深度学习设计，能效比远低于AI专用芯片。
黄伟认为，无论是CPU还是GPU、FPGA，现有的芯片架构并非为AI专门设计，并不能满足物联网AI算力需求，且考虑了太多的向后兼容性，因此在性能上远非最优。“基于业务方面对芯片产品、场景的反复验证，以及对AIoT终局的判断，云知声在2014年就明确必须自主研发面向物联网的AI芯片。”
较之于传统芯片，定制化的AI芯片由于应用场景和AI算法相对确定，因此在硬件设计上更加专门化，在面向此类任务时其相对于通用芯片在计算密度及功耗上有绝对优势。因此，相较通用芯片而言，AI芯片可以在更低的主频、更小的芯片面积，完成机器学习中同等任务量的计算，做到成本、功耗、算力等多维需求之间的完美平衡。
方向：“雨燕”先行 牵手合作伙伴共建“芯”生态
5月16日，云知声在北京发布第一代UniOne物联网AI芯片及其解决方案——雨燕（Swift）。该芯片由云知声自主设计研发，为CPU+uDSP+DeepNet架构，采用云知声自主AI指令集，拥有具备自主知识产权的DeepNet、uDSP（数字信号处理器），支持DNN/LSTM/CNN等多种深度神经网络模型，性能较通用方案提升超50倍。
云知声联合创始人/芯片负责人李霄寒表示，云知声不仅提供雨燕芯片和终端引擎，还将应用部分向客户开源，同时提供相应定制化工具以及云端AI能力服务。通过云端芯结合，云知声基于雨燕提供的是面向一个个具体场景如智能家居、智能音箱、智能车载等的Turn-key解决方案。基于雨燕方案，可让客户站在更高的设计起点，以更低的成本在更短的时间内打造出更稳定可靠的产品。同时，开源的方案也可确保客户基于已提供的AI能力自行设计其它各种长尾产品形态，构建更为丰富的AIoT生态。
“UniOne不是一颗芯片，而是一系列芯片，它代表了云知声对于物联网AI芯片发展战略的整体构想。”李霄寒指出，面向方案商与开发者，UniOne可提供完整的语音AI应用参考方案、云端能力以及定制化工具，可以帮助客户在跨形态的物联网硬件产品上以最低的时间、资源等探索成本，打造最高体验的用户入口应用未来。
云知声联合创始人/芯片负责人李霄寒
据了解，“雨燕”之后，云知声将在2019年推出“雪豹”智能车载芯片，在2020年推出“旗鱼”智慧城市芯片。
发布会现场，云知声公布了与京东智能、亿咖通科技的战略合作。各方将基于云知声在物联网AI芯片及系统解决方案之上，共享各自优势资源，构建面向新零售、智能家居、汽车等领域的AI“芯生态”。
在智能家居领域，云知声携手京东智能，推动人工智能芯片在智能家居领域的应用。与京东Alpha平台合力打造定制化智能标杆产品，实现跨品牌、跨品类智能设备的互联互通，使用户通过自然语言即可获取平台音乐、新闻、购物等海量内容服务，带来更为智能化以及更为便捷舒适的家居生活体验。
针对智能网联汽车领域，云知声将携手亿咖通科技，共同研发汽车前装车规级AI芯片，打造极致的车内智能交互体验，推动人工智能芯片在汽车行业的升级应用。双方将围绕GKUI座舱生态系统，构建以语音为核心的座舱交互平台，帮助用户在位置导航，车载娱乐，车辆控制，车与车互联等方面实现更精准的语音的服务，让AI赋能汽车，让汽车更“聪明”，让人们更便捷和高效的乐享汽车智慧出行。面向智能网联汽车大时代的到来，双方还将在自动驾驶领域进行AI芯片的研发合作，共同致力于未来智能出行技术能力的提升。
