马云遭证监会调查人工智能领域在2023年大火，也将热度烧到了芯片行业。在国内，近期对人工智能芯片领域的关注度也进一步提升。面对未来行业需求“翻番式”上涨的态势，AI芯片产业有望能从人工智能热潮中受益。关于如何顺势借力，实现企业良好发展，以云知声为代表的人工智能相关企业更注重自身“造血”能力，以软硬一体解决方案，加速AI应用的落地。

　　目前，AI芯片主要有两种发展方向：一种是基于冯·诺依曼架构的传统芯片，跟电脑类似；另一种是类脑芯片，即模拟人脑设计的芯片。前者的研究已具有一定规模，而后者潜力更大。

　　云知声正在做的就是后者——将硬件、软件、服务，麦克风阵列、信号降噪、语音识别和理解等所有技术紧密耦合在一起，实现AI集中化，让芯片像人脑一样聪明。通过完全自主研发的深度神经网络加速方案，云知声的芯片方案实现了语音识别、理解、合成所需的深度学习计算加速，实现三个“关键能力”，打造面向物联网 AI 的入口级解决方案。

　　二是表达能力，能够通过语音合成、图像或其他形象化方式，将内容和信息传递给用户；

　　三是思考能力，可通过云深入理解用户的意图，通过账号体系把一个用户在不同场景里的使用习惯混在一起，并通过用户最接受的方式，将用户所需要的内容和信息反馈回去。

　　面对多场景的差异化需求，云知声也提供了不同的芯片设计方案。例如，面对空调、洗衣机等高噪音产品领域，“蜂鸟”系列芯片配备双麦克风阵列，可实现5米远场识别，综合唤醒率达98%；在便携式及可穿戴领域，“蜂鸟L-pro”采用3mm*3mm超小面积设计以方便产品部署；而针对用户的个性化需求，云知声在芯片解决方案中加入了自学习功能模块，用户可根据喜好录入自己想要的命令词。

　　另外值得一提的是，云知声坚持以标准化交付，助力商业化场景落地。为助力产品快速落地，云知声为客户量身制定了AI软硬件一体化解决方案。客户通过标准化模组和API接入AI芯片应用开发平台，可进行麦克数量与间距配置、自定义唤醒词、音色配置、命令词和应答语自定义并一键下载版本烧录，实现终端产品的快速AI交互能力升级，极大降低了应用门槛，让零基础企业轻松实现智能化。

　　未来，中国人工智能芯片行业挑战与机遇并存，人工智能芯片正向消费电子、自动驾驶、智慧安防、机器人、媒体、医疗、教育等行业渗透与拓展。在此背景下，云知声将继续不断加强自主核心技术，基于市场发展趋势不断丰富和完善自身业务，把人工智能芯片的应用拓展至更多场景。