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云、端、芯,AIoT将成为一个集成“APP”

to B创新力
亿欧
龚晨霞
2019-05-08 · 07:02
[ 亿欧导读 ] 与提供可运行动辄几十个APP的通用平台不同,物联网方案本身就是一个APP。这个APP与手机APP的意思并不相同,既包含软件,也包含硬件,芯片就包含在内。
物联网,供应链,物流,芯片,AIoT,边缘计算 图片来自“123rf.com.cn”

“这是一个最好的时代,也是最坏的时代。最好的时代是,产业机会已经摆在眼前了。但如果你还停留在技术AI的时代,那这个时代会进入第三次泡沫和寒冬。”云知声董事长、CTO梁家恩在今日开幕的2019 云知声 AI 技术开放日(Open Day)上海站上,谈到产业AI时代的技术布局与展望时如此总结。

事实上,人工智能从学术走向产业,经历过默默无闻、也经历过AplhaGo打败李世石的一战成名,以及后来技术发展先于应用落地的泡沫,到如今,整个AI产业已经趋向回归理性。那么整个产业真实的机会在哪里?挑战在哪里?语音智能AI公司云知声从云、端、芯的角度,在此次的AI技术开放日上探讨了在物联网时代AI的实际落地问题。

物联网+AI,AIoT需要新的“SoC”

自2013年起,云知声开始推进“云、端、芯”战略,即云、设备终端和芯片。梁家恩在接受亿欧采访时提到,云知声在产品上主要专注于云和芯片,而在业务上的设备终端保持开放。希望用这种全栈技术最大程度地激发 AI 技术价值,推动产业化落地。

也基于此,云知声从交互入手,构建了语音感知、认知和表达技术、AIoT 芯片,以及超算平台与图像、翻译拓展等多项技术,并将这些能力封装在自研 AI 芯片之上,通过这样一个“云端芯”一体化产品体系面向行业推出全栈式 AI 技术能力,帮助合作伙伴在家居、车载、儿童机器人、教育、医疗、金融、零售等多个领域实现落地,打造从  AI 技术创新到产业应用的生态闭环。

在整个物联网落地的过程中,云知声联合创始人、副总裁李霄寒提到,与以往相比,其中最重要的一个点就是物联网的AI化,也就是人工智能化。“我们发现很多物联网设备、老的物联网设备在人工智能上落地。以及随着人工智能发展,也有一些新的、没有见过的物联网设备出现,在做大整个市场。”而在物联网+AI的大背景下,市场对边缘计算芯片的需求正在不断提升。

梁家恩向亿欧解释,边缘计算由于其安全、隐私性的刚需,以及接近用户终端的网络覆盖减少延时的优势,正成为物联网智联网化的重要助力。李霄寒表示,在此基础上,AIoT需要新的“SoC”(系统级芯片)。

传统意义上的SoC是System on a Chip,“也就是上面有一个芯片,这个芯片可以做主控、逻辑控制、操作甚至有一定的计算功能。”但是在新的人工智能背景下,这个SoC需要重新定义了,定义成SkillS on Chip,“这个on可能是off Cloud,所以O的意义发生了变化,另外S也发生了变化,S原来是指的系统,在新的背景下,这个S重新定义为Skills,就是能力。”也就是说,物联网芯片搭载设备不仅仅是要提供计算平台,还要提供一定量的能力。

AIoT芯片设计要求:从PAA到APP

在会上,李霄寒提到了一个很有意思的观点,他认为,与提供可运行动辄几十个APP的通用平台不同,物联网方案本身就是一个APP。这个APP与手机APP的意思并不相同,既包含软件,也包含硬件,芯片就包含在内。

而在原先物联网解决方案中,对芯片的设计要求却是“PAA”。PAA的意思就是Power(功耗)、Performance(性能)、Area(面积)。李霄寒介绍,芯片的面积很大程度上决定了成本。做芯片设计的人PPA是核心追求的指标,得把PPA做到最优。因为之前做芯片面向的是通用平台,比如手机、电脑,“你永远不知道将来上面跑的应用是什么,它可能会跑几十个应用、上百个应用。所以它要做的尽可能灵活。”

但在物联网场景之下,一个芯片只会跑一到两个应用,比如智能音箱,没有GPS导航和支付宝,只能做声音的交互。“所以我们设计芯片时,对将来上面跑的应用要有了解,并且会反过来可以影响芯片的设计。另外就是芯片不需要那么灵活,针对这个应用做好就可以了。”

因此,在李霄寒看来,智能物联网场景下对芯片的解决方案共发生了三个变化。

第一个变化,从传统芯片设计思路上面向通用场景,变成面向垂直场景。“我设计的芯片可能就是面向智能印象、IPC(网络摄像头)或者空调等某些东西。”

第二个变化,从关注芯片本身到关注方案。也就是说,最后销售给客户的不再是一个一个裸芯片了,而是在芯片上把整个APP、软件方案都做上去。

第三个变化,从提供硬件本身演变成提供能力。这种能力不仅包括软件的研发,还包括云,以及要把云、端、芯整合在一起形成一个方案,面向垂直场景、具备多种能力的整体性方案。

除此以外,AIoT对数据采集分析和处理的能力要求也从单模态提升到了多模态。以路边最常见的摄像头为例,视觉的识别如果能加上“听声辩位”,会充分糅合视听各自的优势,提高摄像头安防、监测的功效。那么扩展到智能家居、智能医疗、智能教育等,还会有更大的想象空间。

目前,市场上出现了很多定义为AI芯片的厂商,梁家恩认为,其实很多都在炒概念。芯片要找到应用才能存活,这也是智能物联网存在的原因。他多次强调,云、端、芯这种全栈式服务是AIoT的必然解决方案,但是并不适用于所有企业,“AIoT成立的主要因素包括对AI算法的理解够深、芯片的设计能力够强,以及做通芯片应用。”

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