AIoT爆發(fā)在即，聆思科技“芯片+算法”深度耦合路線有何價(jià)值？

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在日趨成熟的AI技術(shù)助力下，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）領(lǐng)域已開始顯現(xiàn)爆發(fā)勢(shì)能。

具體而言，IoT的經(jīng)典架構(gòu)包含了感知層、傳輸層、應(yīng)用層等，涉及到對(duì)物理世界大量信息的收集和處理，過(guò)去受制于算法算力問(wèn)題，難以對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理，現(xiàn)在借助于AI算法，才終于實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)感知到數(shù)據(jù)認(rèn)知的飛躍。

在AI加持之下，IoT也升級(jí)躍遷為AIoT，相關(guān)市場(chǎng)規(guī)模逐步打開。IDC數(shù)據(jù)顯示，2021年全球AIoT市場(chǎng)規(guī)模超5萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)11%，預(yù)計(jì)2026年將超過(guò)10萬(wàn)億元，2021-2026年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)13%。

不過(guò)，現(xiàn)階段AIoT行業(yè)碎片化痛點(diǎn)仍然突出，滲透率還有待提升，根據(jù)Euromoniter、CIC、BCG等研究機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，當(dāng)前全球物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)整體滲透率平均僅為4%-5%。

這一背景下，“芯片+算法”深度耦合路線引起市場(chǎng)關(guān)注，一些初創(chuàng)企業(yè)也借此崛起。比如聆思科技，天眼查顯示，該公司成立于2020年，堅(jiān)持基于人工智能算法與自主芯片設(shè)計(jì)強(qiáng)耦合，來(lái)輸出垂類場(chǎng)景解決方案，截至目前已完成四輪融資。

而結(jié)合AIoT行業(yè)現(xiàn)狀來(lái)看，聆思科技走到臺(tái)前究竟反映了怎樣的市場(chǎng)需求？大模型時(shí)代，這類企業(yè)又將如何發(fā)揮其價(jià)值？

AIoT產(chǎn)業(yè)鏈視角下，軟硬強(qiáng)耦合模式有何價(jià)值？

就行業(yè)特質(zhì)而言，AIoT注重萬(wàn)物智聯(lián)，這決定了其要面對(duì)的市場(chǎng)需求紛繁復(fù)雜、應(yīng)用場(chǎng)景碎片化特征顯著，而這種碎片化反映在產(chǎn)品品類、技術(shù)平臺(tái)多樣化，連接協(xié)議、安全協(xié)議不統(tǒng)一，芯片與操作系統(tǒng)高度分散化等方面，相應(yīng)要求產(chǎn)業(yè)鏈上下游加強(qiáng)協(xié)同。

不過(guò)，由于產(chǎn)業(yè)鏈較長(zhǎng)，面對(duì)特定場(chǎng)景需求，當(dāng)前AIoT行業(yè)中的芯片廠商、算法提供商、方案提供商等主體一定程度上存在不協(xié)同。

具體而言，芯片是AIoT產(chǎn)業(yè)的核心，可保證終端產(chǎn)品的高性能、高能效比，尤其是SoC（系統(tǒng)級(jí)）芯片集成了CPU、GPU、NPU、存儲(chǔ)器、基帶、ISP、DSP、WIFI、藍(lán)牙等模塊，是實(shí)現(xiàn)設(shè)備智能化的關(guān)鍵；算法有應(yīng)用領(lǐng)域廣、種類多樣化、演進(jìn)速度快等特點(diǎn)，對(duì)芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)提出較高要求。

而兩者的不協(xié)同就主要體現(xiàn)在市面上流行的更多是通用型芯片，但由于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景、設(shè)備、功能的多樣性，通用型芯片很難滿足算法公司的個(gè)性化需求，這種情況下，鑒于采購(gòu)的芯片已然固化，一些算法公司會(huì)對(duì)算法模型進(jìn)行裁剪來(lái)適應(yīng)硬件條件。

這一方案下，算法公司或?qū)a(chǎn)生較大的時(shí)間和資金投入，而且難免造成算力浪費(fèi)、模型裁剪過(guò)多、芯片成本偏高等問(wèn)題，進(jìn)而也影響了AIoT設(shè)備智能化發(fā)展。

當(dāng)然，目前也有不少算法公司開始自研芯片，不過(guò)考慮到算法和芯片研發(fā)的規(guī)律截然不同，相關(guān)企業(yè)若此前并未經(jīng)驗(yàn)積累，而是從零出發(fā)招兵買馬，一定程度上也面臨風(fēng)險(xiǎn)。

這一背景下，為了響應(yīng)市場(chǎng)需求，軟硬強(qiáng)耦合方案應(yīng)運(yùn)而生。所謂軟硬強(qiáng)耦合，即獨(dú)立芯片設(shè)計(jì)公司基于算法與場(chǎng)景需求，打造具備定制化屬性的人工智能端側(cè)芯片，為行業(yè)提供更優(yōu)、更快、更具性價(jià)比的解決方案。

對(duì)此，聆思科技曾做過(guò)相關(guān)解釋：“從AI芯片到loT芯片到解決方案再到研測(cè)產(chǎn)制平臺(tái)，一攬子打包交付給客戶，才能把一個(gè)設(shè)備從不智能升級(jí)為智能。”

據(jù)聆思科技相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹，在同等面積下，公司研發(fā)的定制化芯片，算力大約比傳統(tǒng)通用芯片高5-10倍，可支持多個(gè)AI算法的并發(fā)運(yùn)行。同時(shí)，聆思科技提供與芯片配套的全流程工具鏈，覆蓋產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)到落地的全周期。

值得一提的是，考慮到技術(shù)門檻，同時(shí)推進(jìn)AIoT的兩大主線——芯片和算法，并非易事。而聆思科技能夠?qū)崿F(xiàn)軟硬強(qiáng)耦合，與其對(duì)行業(yè)的深度洞察及研發(fā)積淀密切相關(guān)。

據(jù)悉，由于認(rèn)識(shí)到企業(yè)客戶落地AIoT之艱難——需要與AI公司、芯片公司、方案提供商多方交涉，其中不僅溝通成本極高，而且種種不兼容、不匹配難以避免，聆思科技創(chuàng)業(yè)之初即搭建了完整的芯片團(tuán)隊(duì)和算法團(tuán)隊(duì)，這在業(yè)內(nèi)較為少見。

而依托人才優(yōu)勢(shì)，其也逐步構(gòu)建起面向AIoT全領(lǐng)域的芯片矩陣；在算法方面，已經(jīng)具備數(shù)百種端云結(jié)合的豐富算法（從語(yǔ)音、視覺、OCR、降噪，到離線自由說(shuō)、分布式喚醒、Smart TTS、方言、聲紋等）。

憑借解決方案的易用性及性價(jià)比優(yōu)勢(shì)，聆思科技的業(yè)績(jī)規(guī)模也持續(xù)擴(kuò)大。數(shù)據(jù)顯示，截至2023年，聆思科技的年銷售額已經(jīng)破億。

這也更進(jìn)一步印證了AIoT產(chǎn)業(yè)中芯片與算法強(qiáng)耦合路徑的必要性和正確性。而在云端大模型已獲得革命性突破的當(dāng)下，AIoT行業(yè)有望迎來(lái)一輪新的面貌革新，聆思科技等企業(yè)仍是重要的推進(jìn)力量。

大模型驅(qū)動(dòng)，AIoT萬(wàn)物智聯(lián)的時(shí)代真正到來(lái)？

據(jù)了解，AIoT時(shí)代，90%信息輸入依靠語(yǔ)言，80%信息輸出依靠視覺。如今，在語(yǔ)言、視覺、交互等方面實(shí)現(xiàn)重大突破的大模型賦能AIoT的想象空間，既寬廣又誘人。

具體而言，以ChatGPT為代表的AI大模型展現(xiàn)出了非常優(yōu)秀的自然語(yǔ)言交互能力，聆思科技此前就做過(guò)相關(guān)總結(jié)：ChatGPT的智能涌現(xiàn)表現(xiàn)在海量信息參數(shù)化全量記憶、任意任務(wù)的對(duì)話式理解、復(fù)雜邏輯思維鏈推理、多角色多風(fēng)格長(zhǎng)文本生成、即時(shí)交互修正能力支持進(jìn)化、程序代碼自動(dòng)生成、輸入圖像的語(yǔ)義層理解這七個(gè)方面。

而近段時(shí)間OpenAI發(fā)布的首個(gè)文生視頻模型Sora，在語(yǔ)言理解能力等方面再上臺(tái)階，并不斷往物理世界模擬進(jìn)化，可以說(shuō)這場(chǎng)AI技術(shù)主導(dǎo)的科技盛宴“全程高能”。

再試想如果能夠?qū)⒋竽Ｐ偷哪芰θ谌階IoT產(chǎn)品打造中，無(wú)疑將帶來(lái)終端使用體驗(yàn)質(zhì)的提升，比如在智能家居場(chǎng)景中，設(shè)備不再僅針對(duì)固定的有限口令進(jìn)行反應(yīng)，而是具備與人類對(duì)話互動(dòng)等高度智能化能力，這種情況下，專業(yè)智慧管家等角色或能真正具象化。

而物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域海量的數(shù)據(jù)，也可以為大模型的應(yīng)用提供充足的“養(yǎng)料”。根據(jù)機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，到2025年，全球每分鐘將有超過(guò)15萬(wàn)臺(tái)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接入網(wǎng)，預(yù)計(jì)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)量將達(dá)到73.1ZB，占到全球數(shù)據(jù)總量的44%。

基于此，目前也已經(jīng)有廠商正在推進(jìn)相關(guān)愿景實(shí)現(xiàn)。比如，智能安防領(lǐng)域，宇視科技推出具備CV（計(jì)算機(jī)視覺）、NLP（自然語(yǔ)言處理）、MM（多模態(tài)）等多項(xiàng)能力的“梧桐”大模型。

聚焦智能家居場(chǎng)景，聆思科技也已經(jīng)開發(fā)新一代多模態(tài)人機(jī)交互方案，基于大模型，結(jié)合虛擬人、Smart TTS技術(shù)，打造生成式虛擬AI管家，以實(shí)現(xiàn)智慧家庭人機(jī)交互。

不過(guò)，相關(guān)企業(yè)在推進(jìn)大模型應(yīng)用的過(guò)程中也面臨不小的挑戰(zhàn)。一方面，大模型的應(yīng)用門檻較高，動(dòng)輒百億甚至千億參數(shù)規(guī)模，需要AIoT芯片具備更強(qiáng)大的算力支持。

另一方面，考慮到物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備多模態(tài)、異構(gòu)性等特征，要想使大模型落地AIoT場(chǎng)景并充分發(fā)揮作用（如對(duì)現(xiàn)實(shí)中瞬息萬(wàn)變的狀況第一時(shí)間完成信息采集并做出反應(yīng)），還需將其與系統(tǒng)深度耦合，以實(shí)現(xiàn)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)感知數(shù)據(jù)的使用以及對(duì)相關(guān)設(shè)備的控制、調(diào)度。

正如特斯聯(lián)CTO華先勝曾指出的，大模型本身是AIoT的擴(kuò)充，類似具有強(qiáng)大理解能力的“大腦”，若通過(guò)系統(tǒng)連接AIoT設(shè)備來(lái)給它配上“眼睛”“鼻子”“耳朵”“手”“腳”，其將具備多元的感知、分析、決策和控制能力，從而實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的智能。

因此，可以看到，去年10月，聆思科技推出了“芯云戰(zhàn)略計(jì)劃”，該計(jì)劃融合了芯片層、算法層以及云端平臺(tái)層，其中，芯片層解決算力問(wèn)題，算法層解決AI效果問(wèn)題，云端平臺(tái)層解決大模型的接入問(wèn)題。

考慮到當(dāng)前AI技術(shù)大幅提升等因素，有專家預(yù)測(cè)，2024年將是AloT產(chǎn)業(yè)發(fā)展的分水嶺。這一形勢(shì)下，隨著聆思科技等廠商不斷促進(jìn)產(chǎn)業(yè)上下游協(xié)同、加強(qiáng)系統(tǒng)化運(yùn)作，萬(wàn)物智聯(lián)時(shí)代有望真正到來(lái)。

作者：堅(jiān)白

來(lái)源：松果財(cái)經(jīng)

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