思必驰AI造芯：明知山有虎偏向虎山行

在AI横行的当下，没有什么高科技能比AI更能激起广大用户内心的好奇，很多创业公司都在拿AI当噱头，几乎所有传统公司都竭尽全力向AI靠近。于是去年智能音箱火了，天猫精灵、小爱音箱、亚马逊的Echo纷纷走入我们的生活，语音控制确实比硬件控制更加便捷，有些设备厂商甚至打出一个口号“能动动嘴解决的事情就不让用户动手”。

在智能语音处理领域，思必驰以算法见长。从2013年开始，思必驰专注人性化的自然语言交互方案，在2017年基于语音技术积淀推出了DUI开放平台，开启全链路对话定制；2018年，思必驰挤身中国AI国际队，14篇论文入选ICASSP，并发布了会话精灵。从应用市场来看，思必驰CEO高始兴向与非网记者介绍，“我们打通了全链路，实现了规模化定制，终端设备激活8000多万台，开发者超过17000人，打通了16葛人工智能交互技术对芯片的要求很高，第一是计算量，第二是内存，现在芯片的计算能力和存储空间不能直接提供给消费者来使用，深度学习最早应用于神经网络首先是在PC上实现，在客户端使用先要进行量化，可以量化到定点的32位、16位、8位，思必驰目前在客户端的所有定点都是到8位，可能会定位到4位、2位、1bit。神经网络的基础模型不是类似于冯诺依曼的CPU架构，传递的是神经冲动，不是浮点数据，要真正做到类人脑运算，需要考虑高能效、低功耗的人工智能芯片是否能做到1bit运算，到最后的运算就不需要存储了，而是需要数字逻辑的与非异或，这样的技术在思必驰的PC仿真中已经验证了，思必驰的技术未来有希望用到更多终端上。但是也发现了问题：现在的CPU以1byte为单位，思必驰算法在CPU、DSP上没有优势。于是开始考虑从哪里开始做？

思必驰做芯片第一是因为神经网络发展的需求，第二是更多的市场需求，从成立之初到现在，我们已经对接赋能了上千万套设备，对接了ARM、DSP、MIPS、MCU的芯片，存储空间从几兆到几G，因此非常清楚客户的需求和瓶颈。我们如何把AI算法提供给客户，这让我们看到有大量的市场需求，因此，从技术发展和市场需求来看，做芯片是一条必经之路。

思必驰从2016年开始筹划做面向深度学习的神经网络芯片，我们在本质上是软件公司，我们也在思考自己能不能做硬件？因此，我们决定和行业专家一起合作研发芯片。从2016年到2017年一直在寻找合作伙伴，从芯片行业的IP供应商、芯片制造商、芯片生产商、以及做编译器、操作系统的公司中筛选，整个过程中发现三个困难：第一，人工智能算法在未来的5－10年会不断发展，不断进化、完善，如何做芯片？芯片公司说，你可以告诉我你需要多少算力，多少带宽，多少内存，剩下的问题交给我来做。但是我们限制，这款芯片是否能达到毫瓦级？在未来物联网应用中达到百微瓦甚至十微瓦？大部分公司无法做。CPU最小做到几百毫瓦甚至1W，这需要我们和芯片设计公司深度融合来进行合作，需要我们公司开放算法，需要芯片公司重新架构CPU计算单元，这一步很难迈出；第二，我们对接了很多设备了解了需求，把这些需求提交给芯片公司，他们未必认可。第三，未来数据存在很大的安全隐患，消费者存在信息泄漏风险，我们想研发芯片做三层数据安全的保护：第一层加入芯片密码，只有验证了芯片密码，应用才能启动；第二层用户加入声纹，才能启动芯片进行录音，传输到云端；第三层，随着芯片计算能力增加，可以在本地做通用的语音的识别，尽可能少在云端传数据，通过研发芯片达到保护个人信息安全。最后，思必驰决定做芯片，而且要软硬结合做好AI芯片。