解密科大讯飞布局芯片底层逻辑，AWE秀最强AI芯片

芯东西（IDaichip001）

作者 | 心缘

编辑 | 漠影

在时隔两年回归的AWE展会上，科大讯飞展台最吸睛的存在，竟是一堆芯片和模组。

▲科大讯飞AWE展位上的聆思芯片展台

这些芯片背后的功臣是聆思智能，一家专注于面向AIoT领域研发AI芯片的创企。

聆思已经有三款终端AI芯片落地，还是国内巨头科大讯飞“钦点”的芯片合作伙伴。

能让科大讯飞在AWE展会上为它开辟专区，这家创企到底有什么背景？凭什么获得讯飞的青睐？

讯飞联手这家公司，背后又有怎样的谋篇布局？

一、生态链合作企业，为讯飞算法量体裁衣

聆思智能的芯片设计团队是来自业内各个大厂的专家。

其CTO邵智勇在芯片领域的从业经验已经超过25年，带队研发的智能工业芯片出货量超过1亿片，研发和管理经验均相当丰富。

据悉，他硕士毕业于上海交大电路与系统专业，曾先后在IDT、芯原微电子、灿芯半导体等中大型芯片企业，任IC设计总监、技术副总裁等职务。

▲聆思智能在AWE展出的芯片及模组

在昨日与科大讯飞副总裁、研究院执行院长王智国交流期间，王智国解答了两家公司的关系讯飞的一些算法人员在芯片设计之初即开始参与协作。

简单来说，双方合作的内容，就是聆思针对讯飞先进AI算法的特点，量身定制一套专用AI芯片，通过软硬件深度耦合，最大程度挖掘讯飞AI算法的能力，从而最大化AI落地效果。

芯东西获悉，当前聆思已完成A轮融资，聆思和讯飞合力打造的“芯片+算法”软硬一体解决方案，已落地在海尔、TCL、海信、OPPO、华帝、奥克斯、云米、艾美特等知名品牌的产品中。

▲聆思和讯飞合作落地的一些应用展示

二、新一代芯片性能翻倍，未来两年路线图公开

聆思打造的一系列AIoT芯片被命名为CSK。

通过与聆思智能CTO邵智勇交流，芯东西了解了聆思自2019年~2022年的芯片迭代规划。

▲聆思2019 Q3~2022 Q4芯片路线图

目前聆思已经规划了三代芯片第一代芯片包括中高端400x、中低端300x系列，采用40nm制程工艺，现已推向市场；第二代芯片包括600x、500x系列，采用22nm制程工艺，聆思正在集中攻关，预计今年亮相；第三代芯片则要等到明年。

三代芯片的性价比、集成度逐步优化，其中第三代芯片将真正具备完整集成度，能更好兼顾离线和在线语音交互，并集成了有通信功能的LTE模块，用云端算法补充有限的端侧算力。

总体来说，聆思CSK芯片的特征有AI强耦合、高集成度、高强算力、极致性价比。

聆思自主设计了NPU+DSP+MCU三核异构芯片存储架构，兼顾控制、化、智联化三种功能，支持AI、触控、Wi-Fi、语音记录等应用。

▲CSK4002芯片架构介绍

CSK芯片的另一优势是通过采用自主设计架构，在设计之初即与讯飞合作适配AI算法的需求，能做到在有限的面积和功耗情况下，以最高算力跑讯飞的AI模型。

在其自研硬件加速器加持下，聆思第一代芯片峰值算力可达128GOPS，堪比手机处理器；第二代芯片的算力预计比上一代提升1倍以上。

邵智勇说，在同等面积下，聆思研发的定制化芯片，算力大约比传统通用芯片高5-10倍，可支持多个AI算法的并发运行。

，CSK与电控集成方案，可以替代传统产品的MCU，有效提高模组集成。

性价比方面，相较现有通用芯片，400x系列已经能做到将价格降低一半，600x系列将能再降一半，功能越来越强，价格越来越低。

在离线场景下，经家庭里各种环境下综合测试后的唤醒率仍可达到95%以上，并支持200个以内的离线命令词，可广泛应用在风扇、面板插座、浴霸、取暖器、晾衣架等无需联网交互的场景下。

当接通网络后的离在线场景下，在线识别率可达到98%以上，并在讯飞云（iFLYOS/AIUI）的云端生态加持下，打通AI能力链路，接入丰富的内容资源，能够快速支持空调、冰箱、音箱等离在线应用场景。据悉在此次AWE上，iFLYOS也一举荣获艾普兰智能科技奖。

▲聆思的离在线语音交互方案

除了以CSK+语音为核心的离在线、纯离线、通话降噪、语音合成等多场景方案之外，在语音基础之上，研发团队还创新性地将讯飞计算机视觉技术结合融入CSK，比如OCR技术、边缘计算、手势识别、等等，提供多模态方案，用于跟拍云台、机器人、扫描笔、学习机等场景。

为了帮助各大厂商快速应用AI并落地，聆思还打造了与芯片配套的全流程工具链及认证体系，提供包含从研发设计到落地全周期的一站式开发工具服务，以及专业的技术支持和认证培训体系。

▲聆思打造的全流程工具链

三、深度合作聆思，讯飞究竟为了什么？

在算法领域，讯飞已经是业内TOP，按理说在采购AI芯片时应该相当有话语权，为什么讯飞不直接用业界最好的芯片，反而选择合作研发芯这样一条相对麻烦的路？

这其实涉及AI业界的一个独特趋势，软件算法发展到一定高度后，就思考如何“由软变硬”，将算法的思路嵌入到芯片设计中。

最早这样做的是谷歌，在2015年6月的I/O开发者大会上推出专为优化自家TensorFlo深度学习框架而打造的云端专用芯片TPU。后来百度、华为、阿里、亚马逊等国内外科技巨头也纷纷开始研发云端专用AI芯片，核心目的都是为了优化性能和省钱。

讯飞决定布局芯片的原因有共通之处。过去讯飞走得是“软件适配硬件”的路线，即采购已经固化的芯片，然后对自家模型进行裁剪来适应硬件条件。这种路线不仅会产生许多额外工作量，而且最终效果难免会出现算力不够、模型裁剪过多、芯片成本偏高等各种遗憾。

“如果把芯片比作一双鞋子，合不合脚，我们心里是很清楚的。”科大讯飞副总裁、研究院执行院长王智国说，以前移植算法时非常辛苦。

相比之下，众多互联网厂商走得是“软件定义硬件”的路线，即从芯片源头设计时就结合自家算法的特点，打造出软硬协同的最优解，讯飞也有类似的思路。

但毕竟语音与互联网不同，终端与数据中心应用需求也不同，讯飞要想在持续爆发式扩张的AIoT市场中站得更稳、扎根更深，照搬互联网企业自主造芯的套路显然不可取，企业基因不允许，客观限制条件亦不允许。

讯飞的核心能力是算法，但软件算法和芯片研发的规律和文化完全不同，盲目入局既要完全从零起步招兵买马，又必然要消耗巨资。

，对于讯飞来说，与聆思合作研发芯片是一条更合适的道路。

如今，适配讯飞算法需求的聆思CSK芯片，已成为讯飞打造“云端芯一体化”的重要硬件底座。

芯东西获悉，讯飞将AIoT划分为以网器互联为核心的1.0阶段，和以智能化为核心的2.0阶段，而随着设备联网已成行业标配，讯飞在AIoT2.0阶段的具体战略分为三个方面

（1）夯实芯片端侧能力和聆思合作打造极致性价比的AI芯片，以配合行业发展对芯片算力及AI效果上不断增长的需求。除了聆思外，讯飞开放平台还同90多家芯片企业有广泛合作。

（2）细分场景专属算法随着市场走向成熟，通用算法逐渐无法满足细分市场领域的需要。2020年，讯飞针对空调、风扇、浴室等多个场景/产品优化打造了专属的算法，以适配在这些场景下对语音效果的要求。

（3）巩固云端互动的生态体系建设深度打通上下游链路，让AI变得更加普适，降低入局门槛，入局者越多，AIoT生态就能更快的发展和繁荣。

在芯片、算法、云平台三种能力的累加下，讯飞正加速布局AIoT垂直领域，推进AI落地与普及。

AIoT不应是奢侈品，落地普及加速中

在王智国看来，做AIoT不是说要做一个只有少数人能用的奢侈品，而过往许多历史案例映证，芯片的能力恰恰能让奢侈品走向千家万户。

蓬勃发展的万物互联+万物智能生态，正催生海量终端AI芯片需求，从到，由终端AI芯片加速的多模态交互技术逐渐发展成的重头戏。

如今“软硬兼施”已是业界共识，多家算法公司开始采用自研或与独立芯片设计公司合作的专用芯片，以更高算力、高集成度、高性价比的软硬协同解决方案，持续推动下游用户的体验升级。

聆思与讯飞的深度合作，是AIoT爆发前夜芯片企业与算法企业深度绑定、优势互补的一个典型案例，顺应着打造智能化新基建的大潮，处于AIoT产业链上下游的玩家，均有望迎来更多的机遇。