終端AI語音芯片在來年會迎來高速增長么

終端AI語音芯片在來年會迎來高速增長么

在眾多語音芯片的落地應用中，語音這條賽道一直熱鬧非凡，互聯網公司的戰略投入，迅速催熟市場應用，使得智能語音交互在各種設備中滲透。進入2020年，AI語音芯片又有哪些“殺手級”應用呢？語音芯片在架構、設計理念方面又有如何在各個方面取得突破呢？

超低功耗AI語音芯片

2020年除了智能家居和智能車載外，預計TWS等可穿戴市場將持續火熱，如何在功耗非常敏感的場景，實現各種AI算法是非常大的技術挑戰。國芯即將針對TWS耳機等可穿戴市場，推出超低功耗AI語音芯片，解決低功耗喚醒、指令識別和降噪等問題。

智能支付、智能家居、智能可穿戴設備等將帶來更多的端側AI需求，看好2020年可穿戴設備的高速增長趨勢，以及新增的AI功能，可穿戴設備對AI語音芯片的需求有三點：可以運行提升產品體驗的AI算法，通常是大算力的算法；芯片面積小、功耗低；AI芯片和現有的系統兼容。

智能家居市場市場經過幾年的培育已進入推廣階段，各類終端產品功能和質量都在穩步提高，應用也更加人性化，用戶的習慣也逐漸地被養成，但是總體來說體量還是比較小，整體的市場需求還未完全打開，有很大的開拓空間。過去幾年來，多數智能家居行業從業者不再幻想C端市場的爆發，為了更好地生存，更多寄望于B端市場。但都是基于自己獨特的業務訴求，而這些訴求并非是使用者真正所需，因此導致了需求和產品的錯配，終端用戶需求無法持續性地保持高增長態勢，甚至還處在“被教育”的市場狀態。

智能家居AI語音芯片算法

比起傳統芯片，AI語音芯片可以更高效率地運行體驗更好的AI算法，提高續航時間降低成本。知存科技打造的芯片有兩個目標：一是讓電子產品可以植入更好用的AI算法，提升產品競爭力；二是幫助更多的AI算法落地。為此研發了存算一體架構來提高芯片算力，同時設計了可以運行多種AI算法的架構提高通用性，幫助做好上述兩點。

隨著語音芯片技術的進一步成熟和普及，AI語音將在更多的場景和設備落地。針對碎片化和場景化的市場，國芯將有針對性地推出語音自定義技術和配套工具鏈，這是在各種場景快速落地不可或缺的“催化劑”，能夠讓合作伙伴和客戶非常方便、快速地定制出符合特定場景的語音解決方案。

AI與IoT的深度融合也是促進AI場景落地的關鍵“催化劑”。當然，在落地過程中軟硬結合的“算法+芯片”的整體解決方案是AI企業最為接地氣的一種方式。目前看來，語音交互是最明確的AI落地應用之一，而終端的AI語音芯片即將迎來高速增長，這也是促使AI更快落地的“催化劑”。

AI語音芯片的演進方向

AI芯片未來的演進主要有三個方向：第一，AI芯片+WiFi/BT/Memory的方案將走向集成化；第二，專用的AI芯片將更為專業化；第三，語音+視覺+屏幕的方式將實現更強大的人機交互。就國芯而言，AI語音芯片的演進首先實現端到端的模型突破，接下來，將在深度學習的領地進一步擴大，將信號處理融入深度學習網絡中。

從語音芯片發展的大趨勢來看，目前尚處于AI芯片發展的初級階段，不論是科研還是產業應用都有巨大的創新空間，面向具體場景的落地能力，對AI芯片將會是更為嚴酷的挑戰。AI芯片看似熱度攀升，實則任重而道遠，老將新兵在場景落地中展開近場搏殺，將成為2020年的一大看點。