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云知声发布多模态AI芯片战略,在研芯片今年量产

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发表于 2019-1-3 10:00:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

【1月2日消息】今天,云知声在京公布了其多模态 AI 芯片战略与规划。会上还同步曝光了其正在研发中的多款定位不同场景的 AI芯片。
据了解,在持续迭代升级现有雨燕芯片的性能与服务之外,目前云知声多款面向不同方向的芯片也已在研发中,包括适用性更广的超轻量级物联网语音 AI 芯片雨燕 Lite,集成云知声最先进神经网络处理器 DeepNet2.0,可面向智慧城市场景提供对语音和图像等多模态计算支持的多模态 AI 芯片海豚(Dolphin),以及与吉利集团旗下生态链企业亿咖通科技共同打造的面向智慧出行场景的多模态车规级 AI 芯片雪豹(Leopard)。以上三款芯片计划于 2019年启动量产。
在云知声最新的物联网多模态战略方面,据介绍,当前物联网产品线的 AI 芯片越来越明显地体现出三个趋势:首先是场景化。芯片设计正在由原来的片面追求 PPA 逐渐演变成基于软硬一体;其次,端云互动;第三,数据多模态。在以 5G 驱动的万物智联场景下,芯片所接触到的数据维度将由原来的单一化走向多元化,芯片所需处理的数据也由单模态变成多模态,这对芯片尤其是物联网人工智能芯片的设计提出了新的挑战。
云知声认为,物联网 AI 芯片的最终呈现形式将不再是一个单一的硬件,而必然是承载着边缘能力与云端能力的多模态 AI 软硬一体解决方案。
为实现多模态 AI 芯片的战略落地,其中,面向机器视觉的轻量级图像信号处理器已可实现在不依赖外部内存的情况下,在 30 fps 的速率下实时对传感器的图片进行预处理,以进一步提高后续机器视觉处理模块的处理速度和效果。借助基于人脸信息分析的多模态技术,已可实现人脸/物体识别、表情分析、标签化、唇动状态跟踪等功能,可为产品交互和用户体验提供更多的可玩性和灵活性。
在发布会现场,云知声还与杜克大学所领导的美国自然科学基金旗下人工智能计算中心ASIC 达成深度合作,共同致力于 AI 芯片算法压缩与量化技术,以及非冯新型 AI 芯片计算架构研究。
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