7月15日，由全球知名電子科技媒體<電子發(fā)燒友>主辦的“AI+語音/圖像”智能技術(shù)線上論壇圓滿舉行，本次論壇邀請到來自知存科技、萊迪思、聲揚(yáng)科技、清微智能、希爾貝殼等企業(yè)的專家和領(lǐng)導(dǎo)進(jìn)行精彩的技術(shù)分享。

在電子行業(yè)內(nèi)卷嚴(yán)重的時(shí)候，人工智能是為數(shù)不多還在快速增長的行業(yè)之一。電子發(fā)燒友總經(jīng)理張迎輝表示，以前人們對于人工智能的技術(shù)定義，是非常高大上，非常前沿的，經(jīng)過三年的AI技術(shù)落地，不少朋友將人工智能技術(shù)的定義，改成了減少人力工作的智能技術(shù)。

知存科技：存算一體芯片的發(fā)展、挑戰(zhàn)和未來

本次論壇，知存科技CEO王紹迪帶來的主題是《存算一體芯片的發(fā)展、挑戰(zhàn)和未來》，知存科技成立于2017年，并且公司團(tuán)隊(duì)早在2012年就開始存算一體技術(shù)研發(fā)，2018年完成國內(nèi)首個(gè)存算一體芯片流片，2020年發(fā)布首個(gè)存算一體芯片產(chǎn)品WTM1001，2021年WTM1001量產(chǎn)，并發(fā)布第二代產(chǎn)品WTM2101。

據(jù)王紹迪介紹，近十年來摩爾定律開始放緩，而存儲器在更早的時(shí)候摩爾定律就接近終結(jié)，比如DRAM工藝現(xiàn)在進(jìn)行到10-20nm之間，一般在15-17nm工藝，F(xiàn)lash一般是20-40nm之間的工藝流程，存儲器的工藝實(shí)際上比邏輯芯片更老，這導(dǎo)致存儲器的速度在過去10-20年里都很難提升。

這就造成了存儲墻瓶頸，一是數(shù)據(jù)搬運(yùn)慢，存儲容量越來越大，存儲器帶寬速度沒有增加，CPU速度越來越快，核數(shù)從雙核、四核、八核，到幾千核、上萬核，這導(dǎo)致每個(gè)核能使用的存儲器資源越來越少，數(shù)據(jù)量大，做運(yùn)算的時(shí)候，大部分時(shí)間都消耗在數(shù)據(jù)搬運(yùn)上，運(yùn)算速度受到存儲帶寬的影響，無法進(jìn)一步提升。

二是搬運(yùn)能耗大，據(jù)王紹迪介紹，在28nm工藝下，32bit數(shù)加法功耗基本是0.1/0.9pJ，乘法是3.1/3.7pJ，當(dāng)把64bit數(shù)從8KB SRAM中取出，消耗功耗10pJ，從1MB SRAM中拿出，消耗功耗100pJ，說明存儲器越大，從中取出一個(gè)數(shù)需要的功耗也越大，如果從芯片外部DRAM中取出來，需要消耗2000pJ，搬運(yùn)功耗是運(yùn)算功耗的幾百倍。

現(xiàn)在大部分芯片都采用馮諾依曼架構(gòu)，上述存儲墻瓶瓶頸與此有關(guān)，為了解決這些問題，出現(xiàn)了3D Xpoint、3D封裝等方案，用于減少搬運(yùn)耗時(shí)和功耗大的問題，不過這些還都是采用馮諾依曼架構(gòu)，存算一體與這些方法有所不同，存算一體可以理解成用存儲器去做運(yùn)算，存算一體芯片也像是計(jì)算芯片。

存儲一體的應(yīng)用場景廣泛，包括可穿戴、智能IPC、移動終端、AR/VR、智能駕駛、數(shù)據(jù)中心等，不同應(yīng)用場景，對存算一體芯片的算法和算力的要求也不一樣。

知存科技第二代產(chǎn)品WTM2101，是一款基于RISC-V的存算一體芯片，該芯片包括存算一體MPU，用于實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法，RISC-VCore，加速單元，RAM，以及Audio codec，可以處理外面麥克風(fēng)采集來的數(shù)據(jù)，這顆存算一體芯片可以用來做一些算法級的應(yīng)用，比如語音識別、語音增強(qiáng)、血壓/血糖、心電算法等。

萊迪思：CrossLink-NX FPGA助力網(wǎng)絡(luò)邊緣AI

萊迪思亞太區(qū)資深市場開拓經(jīng)理林國松分享了《使用超低功耗FPGA在網(wǎng)絡(luò)邊緣實(shí)現(xiàn)毫瓦級人工智能》的主題演講。

2020年萊迪思營收達(dá)到4.08億美元，過去四年的出貨量超過10億片。主要聚焦在通信計(jì)算（39%）、工業(yè)和汽車（37%）、消費(fèi)電子和其他（24%）。萊迪思FPGA的產(chǎn)品定位在小尺寸、低功耗、安全、可靠設(shè)計(jì)和易于使用。

ABI Research數(shù)據(jù)顯示，截至2024年，設(shè)備端AI推理功能預(yù)計(jì)將覆蓋60%的設(shè)備。

網(wǎng)絡(luò)邊緣應(yīng)用的性能要求，包括1-500GOPS，功耗要求低于50mW，0.5-5TOPS算力的，功耗要求低于5W，大于10TOPS的，功耗要求低于50W。

萊迪思sensAI推出一系列FPGA產(chǎn)品，例如比較新的CrossLink-NX，還有IP CORE，開發(fā)軟件等。

下圖右側(cè)是萊迪思的FPGA，左側(cè)顯示有訓(xùn)練模型，通過萊迪思開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器轉(zhuǎn)化成量化的權(quán)重和指令。此外，通過FPGA設(shè)計(jì)使用人工智能訓(xùn)練后的量化權(quán)重和指令，達(dá)到AI功能的實(shí)現(xiàn)。

最近，萊迪思推出全新的sensAI Studio。方便客戶更快的配置訓(xùn)練環(huán)境，令客戶專注于開發(fā)AI功能。sensAI Studio能夠快速搭建訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)化開發(fā)流程。

萊迪思通過軟件優(yōu)化的設(shè)計(jì)方法，目前可支持到Tensorflow Lite，在標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境訓(xùn)練完成后通過編譯器進(jìn)行轉(zhuǎn)換，再植入到FPGA器件上。

CrossLink-NX

CrossLink-NX 系列 FPGA 的設(shè)計(jì)采用了全新的Lattice Nexus技術(shù)平臺，結(jié)合了28 nm FD-SOI 制造工藝與 Lattice的全新 FPGA 架構(gòu)，針對小尺寸、低功耗應(yīng)用進(jìn)行了優(yōu)化。

例如，在針對圖像的AI處理參考設(shè)計(jì)中，傳感器的圖像數(shù)據(jù)傳給FPGA器件，進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速，輸出結(jié)果給MCU。

從性能上看，NX-40K提供60fps每秒速率，是上一代產(chǎn)品的12倍，功耗方面，與上一代相比功耗減半。這兩項(xiàng)指標(biāo)在與MCU相比也有顯著的優(yōu)勢。

CrossLink-NX提供17-40K邏輯單元，大量嵌入式存儲和DSP模塊，具有瞬間啟動，支持硬核PCIe等。在器件內(nèi)部，由于增強(qiáng)了嵌入式存儲器，將所有AI的計(jì)算過程在FPGA片上實(shí)現(xiàn)。省去外部RAM，有助于降低功耗，提升幀率和性能。

它重點(diǎn)應(yīng)用于超低功耗人員偵測，超低功耗關(guān)鍵詞和手熱檢測，多個(gè)目標(biāo)的檢測和計(jì)數(shù)，以及片上注冊和識別物體。

萊迪思提供快速原型設(shè)計(jì)的模塊化平臺，包括UPduino Shield開發(fā)板，和嵌入式視覺開發(fā)套件。前者重點(diǎn)是超低功耗，后者是對性能要更高求的應(yīng)用。此外，軟件工具方面提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器。還提供CNN Plus加速器IP，可簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在CrossLink-NX的實(shí)現(xiàn)。

網(wǎng)絡(luò)邊緣AI的算法持續(xù)推陳出新，F(xiàn)PGA具有可拓展的性能應(yīng)對各類應(yīng)用案例，可以靈活應(yīng)對，且具有靈活的計(jì)算資源、超低功耗和可編輯硬件等特性。萊迪思CrossLink-NX FPGA以高性能數(shù)據(jù)處理、低功耗運(yùn)行且尺寸較小的特性，為客戶提供網(wǎng)絡(luò)邊緣 AI/ML 推理解決方案。

聲揚(yáng)科技謝基有：語音交互智能分析在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的應(yīng)用

聲揚(yáng)科技是業(yè)界領(lǐng)先的語音交互智能分析平臺與新型知識服務(wù)提供商，為金融、公安、政府、IoT和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)提供了“以用戶為中心”的語音智能化解決方案。聲揚(yáng)科技產(chǎn)品VP謝基有在本次線上論壇介紹了“語音交互智能分析在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的應(yīng)用”。

語音交互全流程 / 聲揚(yáng)科技

AI語音分析已經(jīng)在諸多汽車場景中的得到了應(yīng)用，比如車內(nèi)降噪和身份核驗(yàn)等。然而復(fù)雜的車內(nèi)聲音空間，對前端語音處理來說是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)。車內(nèi)存在多聲道、音量大和非線性失真大的問題，噪聲的存在同樣不可忽視，比如風(fēng)噪、地面胎噪、空調(diào)出風(fēng)口噪聲、引擎噪聲和振動噪聲等。

車內(nèi)聲音處理 / 聲揚(yáng)科技

聲揚(yáng)科技的車載前端雙音區(qū)拾音車規(guī)芯片解決了這些挑戰(zhàn)，為車內(nèi)語音交互系統(tǒng)提供了雙音區(qū)拾音、人聲分離和超強(qiáng)降噪功能。聲揚(yáng)科技還為客戶提供智能車載操作系統(tǒng)，通過聲紋識別來確認(rèn)車主身份，從硬件與系統(tǒng)上大幅提升人車語音交互體驗(yàn)。

在數(shù)字金融的運(yùn)用上，智能語音可以助力產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，用于金融風(fēng)控反欺詐、APP聲紋登錄、聲紋開卡等操作和管理。聲揚(yáng)科技也是中國工商銀行總行聲紋識別項(xiàng)目的唯一供應(yīng)商，F(xiàn)inVoice智能語音認(rèn)證系統(tǒng)已在多場景上線，用戶量達(dá)4.16億。

聲揚(yáng)科技擁有全棧語音技術(shù)儲備，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能前言理論打造了多項(xiàng)自主可控的原創(chuàng)計(jì)算機(jī)聽覺技術(shù)，覆蓋了前端聲學(xué)信號采集、語音信號處理、后端特征提取識別等全流程，構(gòu)建了以聲紋識別為特色的1+N智能語音算法體系。在智能語音技術(shù)上，聲揚(yáng)科技具備自動防錄音攻擊、超短語音驗(yàn)證、跨信道等優(yōu)勢，而且系統(tǒng)資源占用低，支持高并發(fā)和海量千萬級數(shù)據(jù)庫檢索。

北京清微智能于義：可重構(gòu)計(jì)算芯片高效解決兩大AI場景中的痛點(diǎn)問題

7月15日，在電子發(fā)燒友主辦的AI線上技術(shù)峰會上，來自北京清微智能科技有限公司的首席架構(gòu)師于義帶來了精彩演講。

“AIoT產(chǎn)業(yè)是多種技術(shù)融合，賦能各行業(yè)的產(chǎn)業(yè)，整體市場潛在空間超過十萬億，智能時(shí)代的支撐就是計(jì)算力，計(jì)算力的不斷提升催生新的需求和產(chǎn)品?！庇诹x表示，“智能化主要體現(xiàn)在感知智能化、分析智能化和控制智能化，具體表現(xiàn)在智慧城市、智能制造、智能家居、智能駕駛、智能零售等場景需要強(qiáng)大計(jì)算力?！?br />
AIoT產(chǎn)業(yè)對于芯片的要求體現(xiàn)在四點(diǎn)：高算力、高能效、靈活性、安全性。比如視頻跟蹤需要高算力，來支持智能識別的應(yīng)用；高能效意味著芯片在有限的能量下完成更多的智能任務(wù)，靈活性主要聚焦萬物智能，芯片應(yīng)用多種多樣，具備靈活性適配各種算法、各種應(yīng)用；安全性，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)安全，智能時(shí)代的安全性要求用戶數(shù)據(jù)安全被訪問、被處理。

傳統(tǒng)的計(jì)算架構(gòu)無法滿足AIoT計(jì)算需求，可重構(gòu)智能芯片是基于可重構(gòu)數(shù)據(jù)流/控制流計(jì)算架構(gòu)的AI芯片類型，具有按需即時(shí)重構(gòu)、高能效、低功耗、通用性特點(diǎn)，被《國際半導(dǎo)體技術(shù)路線圖》評為最具前景的未來計(jì)算架構(gòu)，美國電子復(fù)興計(jì)劃（ERI）將可重構(gòu)計(jì)算技術(shù)列為未來美國在電子行業(yè)一直保持領(lǐng)導(dǎo)地位的核心關(guān)鍵技術(shù)，是后摩爾時(shí)代的顛覆性技術(shù)之一，也是各國爭相搶占的科技制高點(diǎn)。

清微智能成立于2018年7月，公司核心創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)來自清華大學(xué)微電子所，可重構(gòu)計(jì)算技術(shù)已經(jīng)在清華大學(xué)經(jīng)歷了10年的探索，公司在2016年到2018年連續(xù)推出了Think Series系列芯片，性能和水平處于業(yè)界領(lǐng)先。清微智能是可重構(gòu)計(jì)算芯片領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)，核心技術(shù)指標(biāo)領(lǐng)跑全球，在產(chǎn)品應(yīng)用上，也是第一個(gè)將可重構(gòu)芯片真正商用落地的企業(yè)。于義表示，清微智能的核心可重構(gòu)技術(shù)包括：四元編程重構(gòu)計(jì)算模式、低功耗設(shè)計(jì)、融合存內(nèi)計(jì)算的可重構(gòu)架構(gòu)、異步電路驅(qū)動可重構(gòu)技術(shù)。



于義介紹說，2018年10月，清微智能進(jìn)行了Pre-A輪融資，2019年6月量產(chǎn)了超低功耗的智能語音Soc芯片TX210。2020年10月，清微智能量產(chǎn)了全球首款多模態(tài)智能計(jì)算芯片TX510芯片，這款芯片在智能安防、金融支付、航空航天等領(lǐng)域交付客戶。2021年4月，清微智能量產(chǎn)了全球首款集成獨(dú)立NPU的藍(lán)牙Soc芯片TX231，已應(yīng)用于多款TWS耳機(jī)、平板、手環(huán)；2021年11月，清微智能即將量產(chǎn)圖像芯片TX511，采用分布式可重構(gòu)處理核心，芯片性能將有數(shù)十倍提升，12月份還會推出更高端的810系列。公司與TSMC、平頭哥有深度合作。

希爾貝殼：算法+數(shù)據(jù)的開源如何實(shí)踐與語音模型評測方案

北京希爾貝殼科技有限公司 CEO卜輝帶來《算法+數(shù)據(jù)的開源如何實(shí)踐與語音模型評測方案》主題演講。隨著AI技術(shù)的成熟與應(yīng)用迭代，中國智能語音市場將保持約25%的增長速度，預(yù)計(jì)到2023年，智能語音產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超600億。

語音技術(shù)大致分為語音識別技術(shù)（ASR）、語音合成技術(shù)（TTS）、聲紋識別技術(shù)（VPR）。隨著技術(shù)的不斷迭代，語音技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到移動設(shè)備、汽車、家居、金融等各個(gè)場景中，卜輝強(qiáng)調(diào)，語音識別技術(shù)的應(yīng)用核心是算力、算法的支持。

隨著開源力量的崛起，市場的需求也越來越多。語音技術(shù)的開源主要是集中在海外的早期開源軟件系統(tǒng)及算法，但國內(nèi)的AI開發(fā)環(huán)境優(yōu)于國外，例如目前全球最大的語音技術(shù)開發(fā)社區(qū)Kaldi在國內(nèi)擁有很多開發(fā)者。

希爾貝殼自成立之初聚焦于場景數(shù)據(jù)服務(wù)，建立了開源數(shù)據(jù)項(xiàng)目。在疫情的影響下，越來越多的企業(yè)采用會議辦公模式。卜輝認(rèn)為，在會議場景下，對于說話人的跟蹤、特點(diǎn)對象的內(nèi)容轉(zhuǎn)寫、噪聲等等，還有很多技術(shù)的點(diǎn)需要研究。為此，希爾貝殼發(fā)布了多通道中文會議語音數(shù)據(jù)庫AISHELL-4。

卜輝介紹，AISHELL-4是一個(gè)通過麥克風(fēng)陣列實(shí)錄的八通道中文普通話會議場景語音數(shù)據(jù)集，包含211場會議，每場會議4至8人，數(shù)據(jù)集共120小時(shí)左右。同時(shí)提供了準(zhǔn)確的音字轉(zhuǎn)寫文本及時(shí)間戳信息，方便研究者進(jìn)行諸如前端處理、語音識別、說話人分割等單獨(dú)任務(wù)，并可以進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化。

語音識別的準(zhǔn)確率是通過數(shù)據(jù)集的評估可以體現(xiàn)具體的性能指標(biāo)。卜輝圖提到，面向場景語音識別模型的評測數(shù)據(jù)集評估規(guī)范建設(shè)可以推動智能語音技術(shù)的規(guī)范化。

希爾貝殼認(rèn)為，隨著整體AI算法環(huán)境的提升，語音識別技術(shù)不再是單項(xiàng)落地，聽覺、視覺、自然語言處理結(jié)合將成為趨勢，面向場景ASR模型的測試評估數(shù)據(jù)集也將重要的評估方式。未來，希爾貝殼將研發(fā)建設(shè)不完善的語言數(shù)據(jù)，同時(shí)結(jié)合圖像、感知等的數(shù)據(jù)來形成多模態(tài)智能語音數(shù)據(jù)。

完整論壇視頻回放，請點(diǎn)擊：https://webinar.elecfans.com/replay/656.html