芯东西（ID：aichip001）
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，还是国内语音识别巨头科大讯飞“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物联网芯片出货量超过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、物联网化、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。
另外，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、人脸识别等等，提供多模态人机交互方案，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？
在语音识别算法领域，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TensorFlow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。
因此，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。
结语：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，从智能家居到自动驾驶，由终端AI芯片加速的多模态交互技术逐渐发展成人机交互的重头戏。
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。
