“云知声CEO黄伟：AI的浮躁时代已经过去”

本篇文章2992字，读完约7分钟

金属激光切割机 【科技在线】

编辑:此次对话嘉宾是云知声创始人首席执行官黄伟，他是如何建立云知声金字塔式的研发模式的，创业6年，如何看待领域的现状和未来？ 一起听他说！

六年间发生了很多事情，时间不断地洗涤着各个领域。

成立于二零一二年的云知声就像向目的地挺进的长征队，任务确定，投入兵力，按照既定的作战方案稳步推进。

这是创业者黄伟自信的来源，据资料显示，云知声合伙人超过2万家，覆盖客户超过2亿人，云平台日呼叫量超过3亿3000万次，覆盖城市超过647个。

黄伟从中国科学技术大学毕业获得博士学位，毕业后担任摩托罗拉中国研究中心研究员，在此期间开发了世界上第一个手机声纹认证系统。 随后出任盛大创新院核心干部，成立语音分院后，于年创立云知声。

他连续三年参加美国国家标准技术局( nist )说话人识别评估) sre )项目，获得主要任务第一名，是迄今为止在nist评估中连续两年做keynote speaker的中国人。

金字塔型的研发计划只有修炼内功才能厚积薄发

在他看来，云知声的金字塔式研发计划，保证了他们在过去的六年里一直处于领域的第一线，在今后的六年里依然如此。 因为他们的基础设施非常完善。

金字塔式的研发是什么？ 金字塔的底层是deepflow集群，这个异构的硬件服务器集群向上提供密集的计算和存储能力，保证研发团队有足够的计算能力进行支持。 黄伟表示，计划扩大到每年1000gpu以上的规模。

中间层是atlas超级计算平台，这是一个分布式机器学习并行计算平台，可以在内部共同共享ai底层的研发技术成果，转移到各行业的APP应用进行复用。

我们去年完成了深度学习。 这是我们明确的大数据方向，全面深入学习化。 我可以负责任地说。 当时，95%的中国大学教授从未听说过深度学习的黄伟教授新闻网智能。

另一方面，金字塔的最上层是具有asr、tts、nlu等APP应用层技术的输出的APP应用层技术。 黄伟可以理解为云知声确立了一个核心能力。 这个核心能力是ai。 然后，ai通过一个云端芯的产品架构体系，将其生产并应用于不同的应用场景。

说到应用，年被称为人工智能落地元年，落地变得重要。 黄伟的关注点是iot和医疗等行业。 我们必须释放积累的势能。 毫无疑问，今年将在智能家居、机器人方面大规模出货。

从应用场景引导ai芯片的研发，是ai创业企业的好出路

目前，人工智能芯片包括之前流传下来的大芯片NVIDIA、英特尔、高通、手机厂商发布的ai芯片苹果ai1、海思麒麟970、高通845、三星exynos 9810、联发科曦

我正在闻到红海的味道。 究其原因，是因为芯片是人工智能重要的计算载体和感知载体，是人工智能的重要环节。

但是，黄伟认为，虽然大家都在制作芯片，但芯片其实包括几个种类，大家都有重合之处，但都有各自的市场和着力点。 例如，NVIDIA的gpu是用来支撑特别高的计算量的，在这方面毫无疑问是巨头们的战场。 另一个是云芯片，这样的芯片主要用于做一点云的识别决策。 例如谷歌的tpu等。 另一个是云知声、地平线们干的案子，这样的芯片是末端芯片。

制作终端ai芯片的关键是通过APP场景来定义芯片整体的产品形态和逻辑。

黄伟指出，关于芯片产品的形态，云知声已经探索了很久。 从市场着手，云知声在智能家居、智能音箱、儿童教育机器人等市场上已经基于ivm (通用芯片计划)的产品形态，验证了市场、产品、客户场景的合理性。 伴随合作的顾客越来越多的产品种类和形态在价格、稳定性、集成度等方面的呼声高涨，进一步推出自钻ai芯片已成为水到渠成的事件。

黄伟表示，早在年云知声中就组成了芯片团队，年企业开始判断市场、产品、技术路线、芯片下游合作者。 年启动芯片产品的定义、ip选型、算法优化、工具准备以及详细的产品定义和技术模块判断工作。 目前，云知声ai芯片unione已经串流，不久将上映。

在芯片的事情上，我们领先了至少三年的时间节点。 出来的时间点可能正好赶上ai芯片大热的时间点，这也是对我们前期投入的回报吧。 黄伟告诉了我新闻网的智能。

面向iot人机交互场景的第一个ai芯片

关于云知声芯片的定位，黄伟认为，在iot人机交互的大背景下，ai算法对设备端芯片的并行计算能力和存储器带宽提出了更高的要求，但以前传入的芯片架构在这两个方面无从下手 另一方面，尽管可以基于gpu在终端上实现推理算法，但功耗大、性价比低的弊端不容忽视。 另一方面，iot设备与手机不同，诉说形态千变万化、碎片化严重，是因为不能轻易跨越设备形态的问题。 因为，只有从iot的应用场景出发，设计定制的芯片架构，才能大幅提高性能，降低功耗和价格，并且满足ai计算力和设备间形态的诉求。

然后，无论是大产品还是小产品，有没有屏幕，只要是交互相关的具有共性的东西，都应该将其提取出来，同时固化，从这个意义上来说，芯片是合适的方法。 我们这个芯片可以说是面向iot人机交互场景的第一个ai芯片。 黄伟说，从商业角度来看，目前市面上所有的芯片都不是与人工智能进行比较设计的，要发挥算法的威力并不容易。

另外，组装大家使用的模块的模式是利润可以早点出货，但是由于价格有限，所以大多只能选择市面上计算能力低的芯片，这样那样做的话会出现成品率差等问题。

所以，云的方法是从算法企业的角度制作终端芯片。 它不需要有特别高的计算能力，可以制造足够的芯片。 他们认为再做下去的话，在价格、用电等各个方面都是徒劳的。 而且，他们的芯片选择是加速计算，加速算法意味着你限制了它的能力，加速计算就是练习内功。

黄伟强调，重要的是芯片的定位，而不是跟风。 你想知道未来的生态是什么？ 顾客在哪里？ 因为芯片是高投入、高风险的领域。

ai浮躁的时代已经在过去的一年出现了分水岭

黄伟在微信的力矩中说，上了年纪，经常半夜醒来。 面对记者，他坦言创业也有困难的理由，作为创业者需要面对来自投资者、顾客、员工、市场等的责任，有时不等我，他就不能停下来。

智能领域经过了过去两年的浮躁时期，开始回归理性。 黄伟认为，年是领域的分水岭，大家开始关注落地，有能力的企业开始释放势能，对于没有先发特征的企业来说，如果你没有卓越，不容易得到投资者和市场的关注。 的时间窗口过去了，在人工智能领域的一些主流课程中，独角兽诞生了，因此资源都是独角兽

一般来说，这几年可以自豪地取得投资，但从今年开始就没那么简单了。 黄伟说。

关于人工智能领域和人机交互如何快速发展，他认为人机交互依赖于耳朵和嘴巴，视觉可以展示越来越多的展示复制品，声音可以让我们积极地表达，两者是不可缺少的，是相互补充的， 因此，他说，语音和图像一定是未来的主要交互方法，键盘输入和鼠标输入本质上是违背人性的，未来的手机不是我们的必需品。

根据调查机构gfk的数据，中国智能音箱的零售量每年1万台，增加到每年6万台，每年1--8月累计销售超过10万台，但随着第三季度众多新产品的推出，仅每年8月智能音箱市场就同比增长

互动革命已经到来。

当然，人工智能仍存在质疑之声，近伍佰的自动驾驶致行人死亡一事层出不穷，引发大家恐慌心理，ai威胁论再次成为热门话题。 对此，黄伟提醒说，技术应该是安全第一的，一点也不要怀疑在科学技术进步和人类生命安全之间，后者更为重要。

来源：安莎通讯社