本文摘要：2016 年，云知声 CEO 黄伟拒绝接受采访时透漏了公司的品牌升级方向————从智能语音公司，到物联网人工智能服务商。

2016 年，云知声 CEO 黄伟拒绝接受采访时透漏了公司的品牌升级方向————从智能语音公司，到物联网人工智能服务商。而构建这种转型，在产品层面上云知声明确提出了“云端芯”的概念，通过芯片将终端和云端连接起来。黄伟对回应，云知声的人工智能产品还包括以下三块：AI 芯，目前你可以将其解读成连网的麦克风；AIUI，用户与终端之间的交互方式，目前主要就是语音；AI Service，云端服务。

云知声要做到的，是将 AI 芯放入从家电到汽车的各种产品里，让它们都能连网并展开通过语音交互，并相连至云端服务。2017 年 8 月，云知声宣告获得 3 亿元战略投资，融资目的之一就是增大人工智能专用芯片 UniOne 的研发力度，更进一步完备以“云端芯”为核心的产品开发和商业落地。现在，云知声自行设计的 AI 芯片再一将在 5 月 16 日对外公布。

在月公布前，对 UniOne 芯片的研发负责人，IoT 事业部副总裁李霄寒展开了采访，对其建芯之路展开了解理解。云知声 IoT 事业部副总裁李霄寒对云知声来说，造芯不是目的，而是手段。人工智能时代，厂商的竞争力在于其向客户获取解决方案的能力，而芯片正是解决方案的重要一环。李霄寒告诉他，云知声设计自己的芯片是一件水到渠成的事，“我们再行用一个通用型的方案，去扩展、抛光这个产品，然后寻找我们的客户和应用于场景。

然后，我们再行做到芯片，去替代原先的产品。”对比之下，一些公司是再行设计出有芯片再行去找客户和应用于场景。而所谓“造芯”，并非是将设计、研发、生产整个流程都做到了，“我们不光要牵涉到到芯片的设计，还要牵涉到到整个上面的系统，还包括涉及的云端服务和算法”，李霄寒对透漏，芯片及方案研发团队有四五十人。

之所以投放的人力并不可观，是因为云知声只捉最核心的设计部分，还包括用作 AI加快的 NPU、用作信号处理的 DSP 以及其它一些know-how，其它一些核心模块都使用IP适配的方式，这也是当下许多芯片设计所用的方法。UniOne 并不是一款芯片，而是一个产品系列，并让每一款产品在尤其的场景下做淋漓尽致，“我们不会有一系列的芯片，比如第一款芯片解决问题智能家居领域里面的多模态交互问题，第二款芯片解决问题车载环境下的一些交互，或者是别的市场需求，不会把它这个方向做淋漓尽致。”李霄寒告诉他。

以下为李霄寒与的对话国史，展开了不转变本意的整理。做到芯片投放有多大？：讲解一下您的主要工作。李霄寒：我负责管理这边的研发平台和整个的产品化，我们有个 AI Labs 由 CTO 梁家恩负责管理，它输入核心引擎。

我底下有若干个团队，从终端、芯片、云平台、测试到系统应用于都覆盖面积，我们负责管理根据产品的市场需求，把技术再加一些产品化的工作制成最后的产品。：芯片这块有多大投放？李霄寒：我们不像传统芯片公司那样，设计、检验，然后后端等。

我们不光要牵涉到到芯片的设计，还要牵涉到到整个上面的系统，因为我们不是只获取一个芯片就推倒，还有解决方案以及涉及的云端服务和算法。在这上面的人力投放大约四五十人。

：在造芯的整个流程中你们主要做到哪些方面？哪些是跟第三方合作的？李霄寒：我们捉最核心的设计部分，现在的芯片设计很多是使用 IP 适配的方式。像 DDR、ADC，还有 CPU，很多都可以必要适配现有的 IP。

我们是做到 AI 加快，也就是 NPU 的部分，还有 DSP，以及一些其它的 know-how。其它的部分尽量适配。从 IVM 演化到 UniOne 是十分大自然的自由选择：IVM 和 UniOne 芯片有什么有所不同？李霄寒：IVM 不是一个芯片产品，它是一个板卡，基于标准化方案来转交客户的一个解决方案。比方说，我们不会出售第三方合乎我们明确产品市场需求的 CPU，以及适当的减震 DSP，把软件装进去，然后在上面做到优化，同时设计一个硬件的 PCB，作为最后的产品，这就是 IVM。

这个产品做到了有 3、4 年的时间，像格力、美的、长虹都是我们的客户。UniOne 是基于我们之前的一些行业 know-how，还包括对算法，对 AI 层面的 know-how，我们实在可以适当 IVM 的东西变为一颗 SoC。

它可以在性能、功耗、价格方面全面的打破原本的 IVM 产品。所以我们的路子是先用一个通用型的方案，去扩展、抛光这个产品，然后去寻找客户和应用于场景。然后再行做到芯片去替代原先的产品。

这跟一些其它的公司不一样，有些公司是再行设计出有芯片出来，再行去找客户。对我们来讲，客户也好，渠道也好，产品形态也好，这些都是现成的，都是被抛光过的，从 IVM 演化到 UniOne是一个十分大自然的自由选择。(公众号：)：是说道你们早已发展到了一定程度，有这样的市场不存在，然后找到有这个市场需求，所以才做到芯片？李霄寒：这不是几乎等价的，我刚才只是谈了一个自下而上的微观路径，只不过是有个自上而下的宏观路径：从物联网 AI 的发展大势上来辨别，它是一个跟手机和移动互联网都不一样的平台，因为它的产品形态多样化，各个场景是十分碎片化的。

所以，它必须一个硬件的解决方案。另外，随着 AI 的发展，物联网的 AI 一定必须边缘算力，有所不同场景对 AI 的算力市场需求也是不一样的。所以，原本的这种标准化方案是无法解决问题物联网的 AI 问题，必需要有专用的物联网 AI 芯片来关上这个市场。

这就是指宏观层面上去考虑到这件事情，跟我们以前做到过什么事情没关系，这也是我们在 3 年前就在考虑到的事。这是一个自上而下的分析路径，IVM 到 UniOne 是一个自下而上的路径。这 2 个路径殊途同归，都是在说道，我们必须一个甚至一系列的物联网 AI 芯片，来解决问题物联网各个场景下的人工智能问题。

：UniOne 跟市场上有数的 AI 芯片有什么有所不同？李霄寒：有所不同的 AI 芯片之间是有相当大差异的，像面向自动驾驶的 ADAS 图像芯片，和更为稍物联网或者嵌入式的芯片，在整个芯片的制程、功能设计、性能和功耗方面，期望都是不一样的。所以，AI 芯片的市场需求是差异化。

对于我们来讲，将来来说认同是射击整个物联网，所以 UniOne 本身是一个产品系列，不是一款芯片，是面向物联网的一系列芯片。现在这个时间点我们从现有的市场、算法和场景去去紧贴。比方说，原本 IVM 的既有市场，像智能家居，在芯片出来之后，可以构建无缝更换，客户那边有可能什么都不必须改为，必要用新的芯片更换原本那个板子上的老芯片就可以了。

所以，对于客户来讲，更新换代的成本是非常低的，他只感觉到了性能的提高，功耗和价格的上升。另外一方面，第一款芯片的出来，可以让我们紧贴之前尝试过但没大规模的上量的一些场景，比方说智能音箱。

今年上半年这一版主要是面向语音交互的，同时保有了多模态的一些拓展，但是目前的我们 solution 主要是面向语音的。智能燃气灶作好 AI 芯片的三个关键要素：就越专用的 AI 芯片可以做的能效比就越高，就越标准化的话在能效比上不会有所壮烈牺牲？咱们这边是怎么展开均衡的？李霄寒：我实在，做到一款好的 AI 芯片必须 3 个关键要素：第一，必须对算法有充足的理解，对算法要有 know-how。

如果你获得的是较为普通的算法，有可能你的优化也是较为普通的，如果你的 know-how 较为多，那有可能优化可以做到的较为细致。第二，必须对芯片推崇，要需要设计芯片，把它做到出来，需要得出较为好的架构。我们经过 3 年的抛光早已几乎不具备了这方面的能力。第三，很多人会忽视的一点，就是对应用于的 know-how。

做到芯片不是军备竞赛，不是说道效能比越高，或者说关键参数，主频、制程越高就越好。计算力并不是越高就越好，而是要符合场景的市场需求。就像做到军品和民用的产品一样，做到军品比较还更容易一点，因为很多情况下不必考虑到成本，但是做到民用的东西要考虑到均衡。

对云知声来讲的，我们有优势的一点是之前通过标准化的产品，针对产品形态和市场做到了较为浅的一些抛光。所以我们对市场的产品和用户理解是较为深刻印象的，基于以上 3 个要素去设计芯片就可以做较为好的均衡。

有一些公司可能会补一两个要素，那么它做到出来的产品可能会有点稍，比如性能很好但功耗很高，或者性能功耗比十分不俗，但价格很喜。：UniOne 不会针对有所不同场景做到专门优化吗？李霄寒：不会的，像家居、车载都会做淋漓尽致优化，但是我们不是拿一款芯片来解决问题所有的问题。

我们不会有一系列的芯片，比方说第一款芯片解决问题智能家居领域里面的多模态交互问题，第二款的芯片解决问题车载环境下的一些交互或是别的市场需求，不会把这个方向做淋漓尽致。后面还有其它的一些东西出来，但整个是统一的 AI 框架，大大去演变，然后在有所不同的场景里有有所不同的分支。为什么要自己做到而不是用第三方的？：为什么云知声要自己做到而不是跟其它厂商合作自定义芯片呢？李霄寒：AI 芯片的整体架构还近没成熟期，并不是说道像 CPU 一样，订购谁的都一样，没有适当自己去反复发明者一个 CPU。

我们面对的问题和 PC 上的 CPU 问题是几乎不一样的。现在从整个产品定义，到里面的架构都是在一个探寻阶段，没标准化，你去找一个合作伙伴的话，很有可能最后做到出来的东西不需要符合场景的市场需求。

这也是为什么我们极力要自己做到。而且我们在这方面有较为大的优势，因为我们做到了 2 年多将近 3 年的时间，团队早已从算法到应用于到芯片都抛光出来了。

后面做到芯片的递归，架构以及整体方案的演变，成本是较为较低的。所以，对于我们来讲，认同是还是自由选择自己做到，比不上跟别人去合作。：芯片团队和算法等团队是怎么合作的？李霄寒：我们基本上是躺在一块，做到减震的，做到苏醒的、辨识的，甚至还包括语音合成的，所有跟 AI 涉及的这些算法的同事，都是在一个环境里面工作。他们之间不会相互共享，做到算法的人会理解芯片的一些科学知识，做到芯片的人会理解算法的一些架构，相互不会做到一些渗入。

只有双方相互有较为浅的理解，才能作出一个比较自定义，但又不是那种杀的，具备一定的灵活性的架构，这对于产品的顺利是十分关键的。未来规划：除了语音，你们还不会做到其它领域吗，比如视觉？李霄寒：视觉我们早已在做到了，从语音交互这个切入点来看，只不过我们最后是要设计一个拟人化的东西，但是人的感官是相比之下不只是耳朵的，视觉也占到了相当大的一部分。我们不会很快的从语音交互，改向多模态交互，甚至把交互有可能都会去除，就是多模态的 AI。

：UniOne 发售后，接下来芯片方面的规划是什么？李霄寒：当前这款芯片就是指类 IVM 的一套东西著手，紧接着我们不会往车的方向回头，因为车这块是一个十分极大的市场。而且对芯片的市场需求是蛮高的，这是接下来必需要做到的。还有就是往多模态的方向回头，把更好的传感器构建进去，让这个语音交互逆的不那么薄弱，更加像一个真人，这是我们今年的研发规划。同时，在体系架构上面不会之后演变，之前的体系架构做到的会比较激进，因为这是我们的第一款芯片，要确保它需要量产，但这不代表战略是激进的，我们的芯片战略是较为保守的。

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