アマゾンエコー、Ali TianmaoなどのAIスマートスピーカーの発売により、上流の音声チップが新たなパターンに導かれました。5月から7月にかけて、中国に音声技術の起業家が5社以上あります。同社はAI音声チップをリリースした。
16月、モノのインターネットと第一世代のチップスウィフトのための最初のクラウド知られているサウンドチップUniOne AIシリーズを発表しました。5月24日に、初のAI音声チップモジュールコアはMobvoi A1を尋ねリリース問う行きます; 7月2日、RokidはSoCのKAMINO18特定のAIの音声アプリケーションをリリースし、同時に、スピッツァーCEOと思う一方で、同社は今年後半に予想される高shixing AI音声ASICチップは、音声チップ「三部作をテープ構築していることを確認しました。 「AIの声がインテリジェントな音声機器（2014年から2015年）の初期段階では、ASICチップとAIを音声チップの開発は3つの段階を経た？に来て、汎用チップされた、長いチップの開発サイクルに伴う（18-24ヶ月）、研究開発投資は高いですが、端末の売上高がチップスケールの発生を支援することが困難である場合、市場はユニバーサルチップを使用します。
APチップ/タブレットチップと他の+コーデックチップ/ DSPチップの組み合わせを指す汎用チップ。コーデックチップはデジタル/アナログ信号変換を行い、DSPはエコーキャンセレーション、ノイズ抑制、音声ノイズの低減/強化などのデジタル信号を処理します。最終的にクラウドコンピューティングのサポートに加わりました。代表的なチップはMediaTek MT8563とQuanzhi R16（タブレットチップ）です。
ASICは、適切な音声処理CPU、多チャンネルマイクロホンアレー結合インターフェース、支持エコーキャンセレーションアルゴリズムの音声、ノイズ抑制、音源定位、音声強調技術を使用して音声チップの開発の第二段階でありますコンピューティングパワーと低パワーの考慮事項の両方代表チップメディアテックMT8516、コネクサントCX20924、Amlogic A113、なRockchip RK3036、北京6月X1000。そのようなニューラルネットワークアクセラレータチップが内蔵されていない、AIより援助クラウドの実装。
一部のアナリストは、ネットワーク機器の需要を制限し、チップの特殊な特性は、音声認識、意味理解、音声合成、タスクの実行をクラウドで行われるが、クラウドである問題「遅延」声の相互作用があることを指摘していますスペースを使用して、データとプライバシーの危機をもたらす。
第3世代音声技術であるAI音声チップは、次のような問題を解決します。（1）ローカルマシン学習アルゴリズムを高速化する専用AIプロセッサモジュール（NPU）の統合、（2）音声AIチップは、 CPU、NPUにはDSP信号処理、Wi-Fi / Bluetoothなどのモジュールも統合されている。（3）エンド・サイド・インテリジェンスを実現し、クラウドの共通機能をローカルに変換し、オフラインで動作し、インテレクト社は、代表的なAI音声チップの代表者である2017年10月末にHangzhou Guoxinによって発売されたGX8010である、2016年にCI1006を発表しました。
これらは、チップ端子市場の3種類、専用の音声チップに比例した電流が上に出てくるから、データがの2017年3000万スマートスピーカーの売上高は70％を示し、音声チップ開発「三部作」でありMTKは、アナリストは、単に彼らの声で、マルチメディア・デジタルエンコーダとDSPを組み合わせ、APチップフラットベッド/ OTTほとんど借り、二つの理由時代遅れASIC支配的な、第一汎用チップのため、と信じ含みますその効果はあまり良くありません; 2番目は、新しいAIチップがちょうど始まっており、生態学がまだ確立されているということです。
ロッキードの副社長兼最高経営責任者（CEO）の周ジュン（Zhou Jun）氏は、「現時点では、汎用チップはスマートなスピーカーシーンのニーズを満たすのが難しく、初期の製品も汎用チップを使用していました。同時に長時間、高電力消費でポータブルではなく、時にはクアッドコアまたは8コアのコンピューティングスピードを必要とする作業。
現在、MediaTek、Conexant、Jingchen、Ruixinwei、Junzheng、Torchおよび他のメーカーは、Guoxin、Rodik、専用の音声チップの出荷の主要な力であり、YunzhishengとAI Voiceの登場により、AI音声チップは最終的に専用の音声チップに置き換わり、端末アプリケーション市場をリードしますか？
マイクロネットワークレポーターの杭州国信人工知能課凌雲セットはAIのチップ究極の目標が適用される、現在ではそれはAIが完全に専用の音声チップ音声チップを交換するかどうかの結論に困難であると述べ、製品が上陸することですのゼネラルマネージャーは、様々あります異なるルートとプラクティスは、適切なアプリケーションのシナリオを見つける。
労働毛沢東元の責任中天マイクロインテリジェントな音声プラットフォームは、記者団に語った：「早期のAIチップで現在、多くの企業は、自らの技術的なルートを構築する前の蓄積に基づいてAIソリューションを行い、最終的にはより多くを獲得する人を判断するのは難しいされています。キーポイントは、それが殺す時間ではないということです。業界がこの市場を構築するために一緒に働くことが必要です。
回答者の匿名性は、インテリジェントな音声端末、クラウド知られている音の発生量と、このような「カスタマイズ」のように、コアチップ企業を通じて国で、スピッツァーや他の音声処理技術の会社を考えて、Rokidを尋ねて行くと言いました方法は、MTK、AMLogic、王の背後にある時間ですが、過去に配列AI音声チップ/モジュールの開発への追加トーチ電池や他の、より多くのサポート市場を取得する運命AIチップ自体の利点を持ちます。
マイクロネットワークレポーターは、AIチップデジタルシグナルプロセッサDSP、ニューラルネットワークプロセッサNPUおよびUSB / IIS / IIC / UARTおよびその他の標準インタフェースを提供するために、国の中核研究開発と理解設定されている。出て行くと聞いて、Rokid他のメーカーは、IPを設計する必要はありません、のみ、これらの統合マイクロフォンアレイ信号処理、ノイズリダクション、ウェイクアップ技術、声紋認識、音声スキルのいくつかのほとんどがアーキテクチャを統合する必要があります。UDSP DeepNetアーキテクチャの雲知られている音の自己開発・設計ものの、しかし、機能に上記の二つに要するに、3つのタイプのボイスチップはまだ独自の市場を持ち、最終的な性能はまだまだ残っています。
シーンカスタムチップ1000万のアプリケーションがコストを回収できる
現時点では、特殊シーンはAIチップの要件が異なります。「AIシーンアプリケーションでは、深いチップのカスタマイズだけでAIの機能をよりよく実現できますが、業界のコンセンサスとなっていますが、カスタムチップのコストは高くなります。多くのメーカーの前のハードル。
業界では、AIチップはさまざまな音声アルゴリズムを実行するのに十分なコンピューティングパワーと、さまざまなシナリオに対応するための多数のインターフェイスを備えていなければならないと指摘しました。ビジネス要件このこと自体は大きな課題です。
「それは40nmプロセスを使用して、自分のR＆D AIチップである場合には、コストが増えるのではなく低下することがあります。チップは、規模の開発コストを共有する必要があり、千万元と高くのみ40nmプロセスフローシート費、百万PCS（Aに配分製品単位の数）、一枚あたりの平均は、より高い研究開発費を含まない、限り$ 10かかります。「業界筋は言います。
コア技術のトーチとのインタビューマイクロネットワークの記者も同じ見解を表明インタビュー設定し、チップ自体は、例えば55nmのチップに非常に低い売上総利益率では、おそらく、研究開発費を除いて、数百万ドルを投資する必要があるだけでなく、彼の彼は唯一の企業の資金調達力を得ることができた者は、カスタムチップを行う能力を持っていると述べました。
この点で、Rokid朱ビン、研究開発プラットフォームのヘッドが同意しない：「スマートデバイス共通のチップを使用すると、過剰です、特別なニーズは、カスタムAIチップが力を計算するために、コスト、人工知能のハードウェアを削減するために正確である、痛みのポイントを解決するために、特別なチップを要求します需要は多くのハイエンド汎用チップ冗長設計は、高電力消費が生じ、そこにある、ローエンドの汎用チップ数が十分ではない、そこにあります。 "
Zhu Binの見解のように、IoTビジネスユニットのKang Heng副社長は、カスタムチップはコストを上げるのではなく、コストを節約するように設計されていると考えています。しかし、ファンや電灯などの小型機器のコストは比較的限られており、モジュールの利点は弱まっています。顧客はよりスマートな製品を使い、ローエンド製品にシンクしたいと考えていますが、市場には適切なチップはありません。 YunzhishengはAIチップを構築した後、音声AI技術のチップソリューションを顧客に提供することができ、コストと供給サイクルを大幅に改善することができます。
これらの完全に異なるアルゴリズム会社の出発点とチップ会社から非常に異なる2つの視点が、。記者によると、カスタムAIチップは天文投資ではあるが、しかし近いAIへのインテリジェント端末を実現するために、多くのメーカーは、カスタムチップを作るために始めた残っています。
2016年、Rokid杭州共同開発コア国KAMINO18は、カスタムチップの代表である、チーは、後半はカスタムチップにテープアウトについてだと思います。偶然は、今年3月に、情報の外国メディアの報道によると、Amazonはまた、インテリジェントデザインのカスタムをサポートするために使用されていますスピーカーエコーのAIチップは、その当時、アマゾンにはチップ専門知識とスキルを持つ従業員がすでに449人いると語った。
Rokid、Spirit、Amazonがチップのカスタマイズプロセスにどれくらいのコストをかけるのか、このコストは、どれだけ多くの端末を販売して回収するか、現在のレポーターしかし、詳細情報は得られていませんが、杭州国林嶺は、少なくともチップは損益分岐点に達すると言いましたが、少なくともこのチップを使用している端末は数千万に達するはずです。
ロッキードの共同設立者であるワン・ユード氏は、カスタムチップの最も重要な点は量、チップの主要な利益点であり、量は500万以上に達するはずだと語った。
「これは、Googleの国信、違いNVIDIA AIチップとAIチップである」凌雲はグーグル、NVIDIAはより多くの雲チップをやっていると言った、クラウド型チップは消費コストと消費電力に敏感ではなく、上の単一チップのサイズ多くが、異なる側面を行うことができ、エンド側が実際のシーンに合わせてカスタマイズする、シナリオから開始する必要があり、シーンに一度の売上高は、お金を失うことになる、カスタムチップのコストを下支えすることは困難です。
Lingyun氏は、「最初からチップをカスタマイズすることは賢明ではなく、コストサイクルも長すぎる」と強調した。チップ会社はチップ開発を可能な限り多く定義することを推奨している。アプリケーションシナリオでは、下流のベンダーが上流のチップ会社と頻繁に通信することも推奨されており、チップベンダーはできるだけフロントエンドの設計で顧客のニーズを考慮に入れることができるため、余分な費用を支払う必要はありません。
現時点では、良い兆候である、百万注文を受けている企業があり、AIモジュール製品が市場に普及し始めているうちRokid、クラウド知ら音AIチップに基づいて、理解とお願いしている。Rokid周6月は、マイクロセットを語りましたネットワーク記者：「は、本Rokidチッププログラムは、このようなインターネット企業として、成熟した時の子供の教育市場を使用してきましたが、私たちは、お客様に、より良い開発をサポートするために、より良いカスタムチップの自信を持っています。」
DO「コア」のメーカーとして、トランジットマイクロインテリジェントな音声プラットフォームラオス毛沢東元、事務所の頭部は、言った：「百個のボックスがAIの音声対話が熱い焦点となって戦いますが、すべての物事のインターネットの氷山のインテリジェントなスピーカーの先端は、究極ですターゲット！チップが行うことができなくなり、このようなオンボードチップにAIスピーカーとして市場のすべてをカバーすることはできません。我々は、特別なAI音声チップおよびカスタマイズされたソリューションを行い、そのラインに固執します。 "
すべてのすべてで、AIのカスタムチップのコストが大きな問題ですが、多くの回答者は、まだシーンカスタムAIチップ値は、一般的な傾向も大きくなることに同意するものとします。コストの問題を解決する方法については、私たちが考えて、Rokid、クラウド知られている音を確認する必要がありますAIカスタムチップ企業に代表されるスピッツァー、あっても所定時間内に侵入、ひいては業界への信頼を確立する能力。