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廈門光沃自動化設(shè)備有限公司
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fi810f 市面上有一種聲音說，對于語音公司而言，要生存，就意味著更加考驗團(tuán)隊的“市場刨食”能力。而在這一層面，云知聲的技術(shù)積淀和商業(yè)化應(yīng)用路徑或值得行業(yè)借鑒。 在智能語音交互產(chǎn)品方面，云知聲目前已可以提供跨硬件平臺、跨應(yīng)用場景、 云端芯一體的物聯(lián)網(wǎng)語音交互產(chǎn)品，同時還能面向行業(yè)級客戶、覆蓋“感知”、“認(rèn)知”、“決策” 等不同層次的智能語音工具產(chǎn)品。而在智慧物聯(lián)解決方案領(lǐng)域，公司則主要面向酒店、社區(qū)、住宅、醫(yī)院等特定場景，提供智慧物聯(lián)綜合解決方案，幫助眾多企業(yè)級客戶實現(xiàn)用戶與設(shè)備、設(shè)備與設(shè)備之間的互聯(lián)互通互動。 對于云知聲在AI語音賽道的發(fā)展邏輯，黃偉總結(jié)道，“因為我們在行業(yè)的最前沿，不是在研究室，所以我們更知道客戶需要什么，這個技術(shù)如果要滿足場景化需要的話，我們必須做什么。” 兩次少數(shù)派抉擇 升級商業(yè)變現(xiàn)能力 賽道精準(zhǔn)定位后，企業(yè)的可持續(xù)變現(xiàn)亦需要強(qiáng)大的創(chuàng)新能力支撐。對此，云知聲的兩次技術(shù)抉擇不得不提。其中，在2012年率先引入DNN，便可以算得上云知聲的第一次“少數(shù)派”嘗試。 所謂DNN，指的是“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法”，可成功將以往的語音識別率顯著提高，是近幾年來工業(yè)界和學(xué)術(shù)界有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個流行話題。不過，模型正確性驗證復(fù)雜，需要更多的時間和金錢來試驗，同樣是DNN的主要特征。 對于彼時剛進(jìn)入創(chuàng)業(yè)起步期的云知聲，企業(yè)的試錯成本可想而知。但在這個時刻，黃偉還是做出了啟用DNN的決定。在他看來，隨著算力的提升和樣本庫的擴(kuò)大，DNN是最行之有效的一種提升AI“智商”的路徑，更高的成本也意味著更高和更快速的回報。 而在后期的商業(yè)實踐中，云知聲的這一技術(shù)預(yù)判也被證實為正確且高效。在選擇DNN之后，云知聲產(chǎn)品的語音識別準(zhǔn)確率迅速大幅度提升，并很快達(dá)到了投入商用的標(biāo)準(zhǔn)。而從現(xiàn)在絕大多數(shù)企業(yè)的選擇來看，DNN也已經(jīng)成為了主流選擇。 而云知聲的第二次少數(shù)派選擇，則體現(xiàn)在了其對人工智能語音芯片的布局上。但對比于選擇DNN算法，云知聲的“造芯”之路則經(jīng)歷了更大的質(zhì)疑。 由于各項人工智能核心技術(shù)都具有運算密集型的特性，其對硬件算力便具備了剛性需求，物聯(lián)網(wǎng)邊緣側(cè)芯片在提供充足算力的同時，還需要綜合考慮功能、功耗、成本、可靠性等多項因素。因此，如果沒有從端側(cè)提供足夠算力的能力，又沒有相對便宜的底層硬件支撐，公司有再好的云側(cè)智能解決方案也難以落地，豐厚的商業(yè)回報更無從談起。 正如黃偉所言，“不做芯片就是死路一條”，這不是一個好與更好的問題，而是一個“to be or not to be”的問題。你認(rèn)為這個事情必須要做，那做就是了。 盡管備受爭議，但在如今看來，這一次造芯抉擇卻成為云知聲區(qū)別于其他AI語音公司，并塑造科技護(hù)城河的重要原因。 公開資料顯示，云知聲自2015年起，展開布局人工智能語音芯片，著手開發(fā)uDSP處理器和DeepNet IP技術(shù)，并在此基礎(chǔ)上，于2018年率先交付人工智能語音芯片——“雨燕”，2019年陸續(xù)推出車規(guī)級芯片和面向家居領(lǐng)域的第二款升級版芯片“蜂鳥”系列，并啟動具備“圖像+語音”多模態(tài)交互功能的芯片“海豚”的研發(fā)，持續(xù)領(lǐng)跑同業(yè)…… 根據(jù)云知聲披露的招股書，公司2018年的營業(yè)收入，同比2017年增長了3倍，其主要來源便體現(xiàn)在了芯片和硬件領(lǐng)域。而如果沒有親自涉足芯片制造，云知聲或無法大規(guī)模、低成本的為產(chǎn)業(yè)賦能，也便無法真正邁出技術(shù)的小圈子，走進(jìn)產(chǎn)業(yè)的大圈子。 總結(jié)公司的發(fā)展過往，如果要給云知聲的每一次“少數(shù)派的選擇”定性，或許就是——始終站在實際解決問題的角度，站在用戶體驗的高度，站在實際解決用戶需求的方向上。
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