AI語音芯片初創(chuàng)企業(yè)如何走通進化路徑

近年來，AI芯片仍一直在經(jīng)歷落地的陣痛中，即使面向已有大量需求的圖像識別和語音識別AI芯片，也同樣要在不同應用中破除算法、數(shù)據(jù)、應用場景的壁壘，才能得以成全。而隨著應用的深入，逐鹿其中的玩家還要在不斷的迭代中持續(xù)進化，以形成閉環(huán)，加速落地。AI芯片像馬拉松長跑，比的是耐力，而不是沖刺速度。在這場比賽中，不是要看誰跑得快，而是要看誰有潛力到達終點，誰在中途不走岔路。

語音芯片算法及方案

隨著語音芯片市場局面漸次打開，各方勢力紛至沓來，欲在市場格局未定之際占據(jù)先機。而四種主流勢力亦在各較短長?；ヂ?lián)網(wǎng)和通信類巨頭的長處在于數(shù)據(jù)和場景的支持，以及足夠的資金和人才；成熟芯片設計公司在成本控制、芯片定義、供應鏈管理、渠道方面優(yōu)勢明顯；初創(chuàng)芯片公司在芯片前沿架構和定制化方面可輕裝前進；算法及方案公司在整合芯片下游算法和應用方案上具有優(yōu)勢。

雖然，先期AI語音芯片在集成方式、功能定位方面存在不同策略，但從通用走向?qū)Ｓ玫内厔菀讶幻髁?，即無論是CPU直接進行AI算法加速，還是DSP+NN模塊的方式，以及針對語音識別設計的AISC芯片，在靈活性及模型支持、成本、功耗等綜合指標來看，未來專用型AI芯片將成為主流產(chǎn)品。

語音芯片的規(guī)模與速度

在AI芯片中，以往規(guī)模的確很重要，但到今天可能更重要的不是規(guī)模，而是變化速度。在專用AI芯片的賽道上，各種“架構熱”興起，無論是存內(nèi)計算、模擬計算、光計算、類腦等，確實各有差異。對于初創(chuàng)公司來說，若僅是采用“專用架構”已然沒有太高的門檻，終級比拼的不僅是工程能力和客戶能力的全面考驗，還有持續(xù)迭代和進化的能力。

在年中發(fā)布音旋風611以來，出貨已趨百萬級，這對于成立僅兩年多的探境而言，殊為不易。而拿到越進下一階競爭的“門票”之后，探境持續(xù)發(fā)力，在12月底一舉發(fā)布了由低功耗系列、主打系列、旗艦系列組成的3大系列、6顆AI芯片組成的產(chǎn)品矩陣，包括首個離在線一體的語音識別解決方案以及具備AI雙麥降噪功能的語音識別方案。

語音芯片的智能家居應用

在智能家居應用中，其語音控制技術層面仍面臨諸多挑戰(zhàn)，包括由于高噪聲、遠場識別環(huán)境造成低信噪比情況，由于非穩(wěn)態(tài)噪聲對于降噪算法產(chǎn)生影響，以及在語音識別期間同時播放電視劇、音樂造成的多聲源問題。

完整的語音識別鏈路可分為麥克風輸入、降噪處理、語音識別、識別結果輸入四個環(huán)節(jié)。首先，要在降噪算法處理上下工夫。一方面，語音AI芯片將持續(xù)迭化優(yōu)化，未來還將語音芯片進行高維升級，推出更多在線離線一體化方案；另一方面，已把觸角伸到了下一個紅利市場（圖像識別）。

AI芯片蛋糕非常大，希望有能力的可以聯(lián)合上下游一起，開放SDK和工具鏈，持續(xù)構建生態(tài)，與大量的合作伙伴一起落地更多的場景開發(fā)，從中一起創(chuàng)造價值?！?/p>

商場如戰(zhàn)場，而不同位置的企業(yè)，有不同的生死線；謀不同的位置，要有對應的資源配置和作戰(zhàn)姿勢。在沖鋒中正全面出擊，在激活存量、增量上努力求索。存量是核心的語音芯片業(yè)務，力求做穿做透；在這一基礎上超越原有核心業(yè)務，找到新的增量即圖像識別以及云端芯片。