探境科技发力智能家居领域

 2019年9月19日，人工智能芯片公司探境科技在北京举办了一场新品发布会。会上，探境科技向公众正式推出了旗下的语音芯片产品“音旋风”611(英文名称：Voitist611)。

据了解，这款“音旋风”611芯片采用的是探境科技自主研发的存储优先SFA架构，支持200条命令词，唤醒率超过99%，响应时间小于0.2S，支持0-10米远场识别范围等，且售价低于2美元，基于这款芯片，智能家居厂商可实现成本更低性能体验更好的离线语音识别方案。

探境科技创始人兼CEO鲁勇表示，目前探境已有20多个智能家居合作伙伴，预计今年年底，搭载探境语音芯片的智能家电产品将在各大卖场面市流通。

近年来，随着人工智能技术的应用和普及，AI芯片成为热门行业，中兴芯片事件之后，更是激发了政策、资本和企业的多方位多层次的推波助澜，综合天眼查、IT桔子及互联网公开数据看，国内已有100多家AI芯片企业，但自2018年起，行业整体投融资状况趋冷，能否量产商业化成为大部分AI芯片公司落地能力的最终考验。

据介绍，鲁勇有近20年在芯片行业的从业经验，创业之前曾在国际排名前五的半导体企业Marvell工作并负责中国区研发团队。在他看来，芯片是一个技术密集型的产品，从架构设计、代码实现、功能仿真到封装、测试，门槛高、周期长、投入大是这个行业的基本特征。

而且芯片是一个人才金字塔特别明显的产业，最顶端的架构设计、前端设计人才是稀缺的，SOC设计、后端设计的人才还相对丰富，好的芯片不仅需要科学的设计方法学降低错误机制、好的芯片架构更依赖优秀的顶尖人才。

所以，芯片研发有资金是必要条件，但光凭资金并不能砸出成功，全民造芯的行业态势并不可取。很多公司大量做国际芯片的进口替代，做比较低端的芯片，价格低、成本低，利润率很低，生存环境很艰难，对于国产芯片行业来说也并无多大前途。芯片行业里马太效应非常明显，一般来讲做不到行业前几名的技术产品水平基本上没有什么生存空间，未来行业洗牌之下泡沫破碎，大部分AI芯片公司都将倒下。

鲁勇认为AI芯片的核心点、难点在于为了执行深度学习而出现的高差异、高并发，高耦合的运算特征，芯片存储资源复杂度被大幅提高，引发带宽、功耗瓶颈而造成的存储墙难题，数据无法高效率运送给计算单元。

近两年在市场上的各种AI芯片的方案，早期有采用DSP、GPU+软件配置方案执行，这种方案比CPU运行起来速度要加快，但是离最优的效果差很远;第二是卷积和矩阵加速方式，都在做计算单元优化，这类方案并没有对存储墙做任何改善;最近一年出现存算一体化结构，主要改造存储器本身，改造存储器从专业角度来讲是非常底层的技术，商业化路径很长，最大问题是芯片成本增高，对于最终商业应用来讲成本因素成阻碍;

探境科技自主研发的SFA存储优先架构，是以存储驱动计算一种方式，并通过自主研发的一款RISC—V微处理器完成数据调度管理过程，控制运行期的动态数据流。

“从实验结果来看，同等条件下我们的SFA架构数据访问量可以降低10到100倍，存储子系统功耗下降10倍，我们在28nm条件下，系统能效比超过4T OPS/W，资源利用率超过80%，DDR带宽占有率降低5倍。此外，可以支持所有已知神经网络，它对神经网络兼容性等同于GPU兼容性。”鲁勇说。

在芯片研发进度方面，成立于2017年的探境科技，在2018年Q1完成了SFA架构搭建，2018年Q2基于该架构的语音芯片“音旋风”611流片，2019年Q2“音旋风”611已实现量产供货，预计2019年Q3还将发布语音芯片的系列产品以及图像芯片。

关于“音旋风”611芯片，探境研发副总裁李同治现场进行了介绍和演示，目前已合作的智能家居产品覆盖智能的空气净化器、垃圾桶、咖啡机、抽油烟机、空调、窗帘、晾衣架、智能灯等多个产品品类。

“就语音芯片市场而言，负责任地说，除了极少量的公司之外，市场上90%所谓量产的芯片，都是DSP芯片。”李同治表示。

从架构上看，DSP是为传统信号处理算法设计的通用型处理器，不是为神经网络相关的运算而设计，与专门的AI芯片相比，DSP芯片算力上有数量级上的差异。

另外，DSP多是采取哈佛结构存算分离，受数据带宽的限制其算力有效利用率较低。受算力所限，在DSP架构的芯片上只能使用一些相对简单的神经网络，模型描述能力有限，在支持的词条数目以及最终的准确率方面都会受到限制。AI芯片要想走向大规模商用，不仅要性能提升，而且价格要压缩。

优势方面，“音旋风”611芯片基于SFA架构支持200条命令词，识别率不低于97%，搭载了AI麦克风阵列处理算法和降噪算法，可实现2麦超4麦的的识别效果，支持0-10米远场识别范围。

基于百度云测试，当信噪比低于0db时，识别正确率提升超过20%，就现场演示体验来看，语音响应非常快，另外该芯片具备毫安级待机功耗，外围电路简单BOM成本极低等特点。