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六年的時間發生了很多事，時間不停地洗刷著每個行業。

成立于二零一二年的云知聲更像是一支向著目的地挺進的長征隊伍，任務明確，投入兵力，按照既定作戰方案穩步推進。

這是創始人黃偉自信的來源，資料顯示，云知聲的合作伙伴數量超過2萬家，覆蓋用戶超過2億，云平臺日調用量3.3億次，覆蓋的城市超過647個。

黃偉畢業于中國科學技術大學并獲得博士學位，畢業后任職摩托羅拉中國研究中心資深研究員，期間開發出了世界第一款手機聲紋認證系統。后出任盛大創新院核心高管，并創建了語音分院；隨后于2012年創立云知聲。

他曾連續三年參與美國國家標準技術署（NIST）說話人識別評測（SRE）項目，獲主任務第一名，是目前為止唯一一位在NIST評測中連續兩年做Keynote Speaker的華人。

“金字塔”式的研發規劃修煉好內功才能厚積薄發

在他看來，云知聲的“金字塔”式的研發規劃，保證了他們在過去六年始終保持在行業一線，同時，未來六年依舊如此，因為他們的“基礎建設”非常完善。

那么，何為“金字塔”式的研發？金字塔的底層是DeepFlow集群，這個異構化硬件服務器集群，可以向上提供密集的計算和存儲能力，保證研發團隊充足算力的支持，黃偉稱，在2018年計劃拓展到1000GPU以上的規模。

而中間層是Atlas超算平臺，這是分布式機器學習并行計算平臺，內部協同共享AI底層研發技術成果，可以遷移復用到各個領域的應用。

“我們在2012年就把深度學習做出來了，這個是我們確定的大數據方向，全面深度學習化，我可以負責任的說，那時中國95%的高校教授，都沒有聽說過深度學習”黃偉告訴網易智能。

而“金字塔”的頂層，則是應用層技術，比如有ASR、TTS、NLU等應用層技術的輸出，黃偉稱，可以理解為云知聲建立了一個核心能力，這個核心能力是AI，然后AI通過一種云端芯的產品架構體系，把它生產出來，然后應用到不同的應用場景。

談到應用，2018年被稱為人工智能落地元年，落地將變得至關重要，黃偉的關注重點是IoT和醫療等領域，“我們要把積累的勢能釋放出來，毫無疑問，今年我們在智能家居、機器人方面會大規模的出貨”。

由應用場景來推導AI芯片研發，是AI創業公司的最佳路徑

目前，人工智能芯片大行其道，無論是傳統的芯片巨頭英偉達、英特爾、高通，還是手機廠商發布的AI芯片蘋果AI1、海思麒麟970、高通驍龍845、三星Exynos 9810、聯發科曦力P60，以及創業公司地平線的征程芯片等等。

我們逐漸嗅到紅海的味道，究其原因，芯片是人工智能非常重要的計算載體，以及感知載體，它承載著人工智能非常重要的環節，必不可少。

但黃偉認為，大家都做芯片，但芯片其實包括幾大類，大家有重疊但都有各自的市場和發力點，比如英偉達的GPU是用來支撐特別高的計算量，這方面毫無疑問是巨頭們的戰場；還有一種是云端芯片，這類芯片主要用來做一些云端的認知決策，比如Google的TPU等等；還有一種則是云知聲、地平線們做的事情，這類芯片是終端芯片。

而做終端AI芯片最重要的是由應用場景來定義整個芯片的產品形態和邏輯。

黃偉指出，在芯片產品形態方面，云知聲已經過很長時間的探索。從市場著手，云知聲在智能家居、智能音箱、兒童教育機器人等市場方面已經基于IVM（通用芯片方案）的產品形態，驗證了市場、產品、用戶場景的合理性。而伴隨合作客戶在更多產品種類和形態上對成本、穩定性、集成度等方面的呼聲愈高，進而推出自研AI芯片就成為一件水到渠成的事情。 

黃偉表示，早在2015年云知聲就組建了芯片團隊，2016年公司開始就市場、產品、技術路線以及芯片下游合作方的評估。2017年啟動芯片產品定義、IP選型、算法優化、工具準備，以及詳細產品定義和技術模塊評估工作。目前，云知聲AI芯片UniOne已經流片，即將對外發布。

“在芯片這件事兒上面，我們至少領先三年的時間節點。可能出來的時間點正好趕上了AI芯片大熱的時間點，不過這也算是對我們前期投入的一個獎勵吧,”黃偉告訴網易智能。

第一款面向IoT人機交互場景的AI芯片

至于云知聲芯片的定位，黃偉表示，在IoT的人機交互的大背景下，AI算法對設備端芯片的并行計算能力和存儲器帶寬提出了更高的要求，傳統的芯片架構在這兩個方面卻捉襟見肘；另一方面，盡管基于GPU能夠在終端實現推理算法，但其功耗大、性價比低的弊端卻不容忽視，而IoT設備與手機不同，形態千變萬化，需求碎片化比較嚴重，因此很難跨設備形態的問題。因此，只有從IoT的應用場景出發，設計定制化的芯片架構，才能在大幅提升性能的同時，降低功耗和成本，同時滿足AI算力以及跨設備形態的需求。

“同時，無論是大的產品還是小的產品，有屏幕還是無屏幕的，人機交互相關的共性東西，應該把它提取出來，并且固化下來，從這個意義上講，芯片是最恰當的方式。我們這款芯片可以說是第一款面向IoT人機交互場景的AI芯片”。黃偉說到，從商業的角度看，目前市面上所有的芯片，并不是針對人工智能來設計的，它很難把算法的威力發揮出來。

此外，大家采用的模組組裝的模式，好處是能夠快速出貨，但因為受限于成本，很多時候只能選擇市面上計算能力比較差的芯片，而東拼西湊之后會出現良品率低等問題。

所以，云知聲的做法是，從算法公司的角度出發做終端芯片，它并不需要有特別高的計算能力，打造出一個夠用的芯片，他們認為做得再多的話，成本、功耗等各方面都是浪費。而且他們的芯片選擇對計算進行加速，對算法加速意味著你對它的能力做了限制的，而對計算加速就是“練內功”。

黃偉強調，最重要的是芯片的定位，而不是跟風。想清楚未來的生態是什么？客戶在哪里？因為芯片是高投入、高風險的行業。

AI的浮躁時代已經過去 2018年將出現“分水嶺”

黃偉在朋友圈談到，“年紀大了，最近經常半夜醒來”，面對記者，他坦言也有創業維艱的原因，作為創業者需要面對來自投資人、客戶、員工、市場等等方面的責任，時不我待，他不能止步不前。

智能硬件行業經歷了，過去兩年的浮躁期，開始回歸理性，黃偉認為，2018年將是行業的“分水嶺”，大家開始關注落地，有能力的公司開始釋放勢能，而對于沒有先發優勢的公司來說，如果你沒有顛覆性的東西，就很難再獲得投資人和市場的關注了，因為時間窗口已經過去，而在人工智能行業的幾個主流賽道里面，都誕生了獨角獸，所以的資源都將向頭部公司傾斜。

“通俗的講，過去幾年你還可以靠吹牛拿投資，但今年開始就沒那么簡單了，”黃偉說到。

對于人工智能行業以及人機交互如何發展的問題，他談到，人類的交互主要依靠耳朵和嘴巴，視覺可以讓我們看到更多的展示內容，語音可以讓我們主動表達，二者缺一不可，互為補充，所以，語音和圖像一定是未來的主要交互方式，鍵盤輸入或者鼠標輸入，本質上是違反人性的，未來手機不見得是我們的必需品。

根據調研機構GfK的數據，2015年中國智能音箱零售量只有1萬臺，2016年增至6萬臺，2017年1--8月共累計銷售超10萬臺，而隨著2017第三季度眾多新品的推出，僅在2017年8月，智能音箱市場就達到了同比178%的增長率。

交互革命已然來臨。

當然，公眾對于人工智能還存在質疑的聲音，最近優步自動駕駛致行人死亡事件鬧的紛紛揚揚，引發大家的恐慌心理，AI威脅論再次被大家熱議，對此，黃偉提醒，技術應該安全第一，在科技進步和人類生命安全之間，毫無疑問后者更為重要。（完）