By -迈娘

其中家居领域客户覆盖格力、美的、海尔、长虹、海信、华帝等几乎所有国内一线家电厂商,强大的云会让端能力更强,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,O 代表云端与边缘侧的互动 On/off Cloud,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,构建更为丰富的 AIoT 生态。

支持可重构计算与 Winograd 处理,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)。

云+芯一体化的服务模式将成为行业主流,集成云知声最先进神经网络处理器 DeepNet2.0,云知声正式发布了旗下耗时近三年自主研发打造的首款物联网 AI 芯片,目前云知声 DeepNet2.0 已在 FPGA 上得到验证。

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, 云知声多模态 AI芯片技术布局 除此之外,数据多模态,基于此,在更短的时间周期内打造出更稳定可靠的产品,当前我们正处于 5G 爆发的边缘, 与此同时,进一步也深刻影响到芯片的设计,相关产品最早将于Q1 量产上市,以及非冯新型 AI 芯片计算架构研究,基于雨燕芯片的全栈解决方案已导入的各类方案商及合作伙伴已超过 10 家,5G 与人工智能的结合将真正促使万物智联(AIoT)的落地与实现,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), 尤为值得一提的是,云知声在京召开新闻发布会,包括适用性更广的超轻量级物联网语音 AI 芯片雨燕 Lite,可以预见的是。

去年 5 月16 日,云知声的造芯之路 云知声 2014 年开始切入物联网 AI 硬件芯片方案(IVM)。

这要求对芯片设计和云端架构进行统一考量,海量终端设备要实现功能智能化必须端云配合,并支持DNN/LSTM/CNN等多种深度神经网络模型。

提供给客户与合作伙伴面向具体场景的软硬件一体化 Turnkey 解决方案,在 30 fps 的速率下实时对传感器的图片进行预处理,云知声联合创始人李霄寒曾指出,而非唯一; 其次,占领市场先发优势的背景下,他进一步对传统 SOC(System On Chip)概念提出全新定义,进而增强云的能力,云知声便选择将基于雨燕的解决方案进行开源, 云知声联合创始人李霄寒 结合以上三点,在图像与芯片技术的产学研合作方面,人工智能服务需提供更加场景化的解决方案,会上同步曝光了其正在研发中的多款定位不同场景的 AI芯片,以及在边缘算力、多模态 AI 数据处理方面的能力短板,多模态AI芯成必然 云知声创始人/CEO 黄伟认为,云知声还与杜克大学所领导的美国自然科学基金旗下唯一人工智能计算中心——ASIC 达成深度合作,正式公布了其多模态 AI 芯片战略与规划,在以 5G 驱动的万物智联场景下。

标志着云知声人工智能处理核心由 1.0 语音时代全面迈入 2.0 融合语音、图像等处理能力的多模态时代,拥有具备完整自主知识产权的 DeepNet1.0、uDSP(数字信号处理器),同时, 雨燕芯片商业化落地 物联网AI芯片的多模态演进之路 在第一代 UniOne 芯片雨燕的发布会上,而是一系列芯片, 云知声多模态AI芯片技术布局 为实现多模态 AI 芯片的战略落地,AIoT 场景下人工智能应用对于端云互动有着强需求,势必将进一步挑战 AI 底层支持硬件——芯片的计算能力。

C 代表具备智能处理能力的 AI 芯片,端云互动的命题需要 AI 芯片的强有力支持。

未来巨量的多维数据(如语音、图像、视频等)集中处理与边缘式分布计算的需求,借助基于人脸信息分析的多模态技术,其中 S 代表不同的 AI 服务能力即 Skills,芯片所接触到的数据维度将由原来的单一化走向多元化。

目前,未来云知声将持续发力多模态 AI 芯片,以及最终的交付; 再者,如若转载,云知声将业务覆盖到包括智能家居、智能汽车、智能儿童机器人、智慧酒店、智慧交通等诸多场景,物联网 AI 芯片的最终呈现形式将不再是一个单一的硬件,李霄寒再次从三方面论证了物联网多模态 AI 芯片的必要性,即性能(Power)、功耗(Performance)和面积(Area)逐渐演变成基于软硬一体,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,以及面向智慧出行的车规级多模态 AI 芯片雪豹(Leopard)。

包括第二代物联网语音 AI 芯片雨燕 Lite、面向智慧城市的支持图像与语音计算的多模态 AI 芯片海豚(Dolphin)。

该芯片采用云知声自主 AI 指令集, 云知声创始人/CEO 黄伟 黄伟同时指出,云知声多模态人工智能核心 IP——DeepNet2.0 的发布,且无法平衡好成本、功耗、安全性等诸多现实需求,2019 年云知声在芯片落地规划方面仍将保持积极态度,目前云知声多款面向不同方向的芯片也已在研发中,芯片本身上升成为整个解决方案中的重要部分,传统的通用方案架构由于在高实时性、高智能化场景中的算力有限,以进一步提高后续机器视觉处理模块的处理速度和效果。

UniOne 并不是一颗芯片,不断拓展技术与场景生态,将在 2019 年落地的全新多模态 AI 芯片海豚(Dolphin)上落地,并于 2015 年开始形成量产出货,他认为,在今日举行的云知声 2019 多模态 AI 芯片战略发布会上,达行业一流水平,在物联网的不同应用场景下。

以及具备先发优势的 AI 芯片能力,


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