AI 賦能 IoT 裝置進入衝量攻堅階段，可定製、體驗好、出貨快的方案仍然稀缺
毋庸置疑，在人機互動系統更迭引發的新一輪產業變革中，語音已成為裝置互動的最有效和最自然的方式。以 AI + IoT 為模式的物聯網裝置的智慧化浪潮，正在加速爆發。
國內語音智慧市場在經歷了一年多的大跨越式的發展後，逐漸進入了衝量的攻堅階段。儘管語音大平臺的賦能運動轟轟烈烈，但要把 AI 與現有 IoT 產品有機結合，把使用者體驗的成熟度做到產品級，仍有不小的挑戰。
一方面，對於許多產品團隊和傳統裝置廠商來說，技術能力不足，二次開發往往並不順利，導致產品交付無限制的延期；另一方面，對於平臺方來說，面對因為開放而蜂擁而至的長尾客戶，很難有精力逐一做好支援，賦能萬物難免的變成了平臺方和頭部品牌商的秀場。
雲知聲聯合創始人康恆博士在 9 月 12 日深圳召開的一場行業交流會上，分析總結了 AI + IoT 落地的 5 大挑戰：
1. AIoT 終端型別廣泛，從產品形態到功能再到使用場景，都呈現了明顯的碎片化的特徵，通用方案很難做到全品類的適配。
2. AIoT 終端裝置的供應商分散，除了晶片和硬體平臺之外，AI 演算法、運算服務、甚至應用程式，都需要多加供應商支援，這無疑加重了終端廠家的時間和財力成本。
3. 不可控的產品體驗。「攢」出來的產品，易造成不可控的使用者體驗。
4. 產品體驗的反覆調優，造成 TTM（產品上市週期）無法保證。
5. 方案不能在不同產品之間實現快速複製，造成成本高居不下。
在智慧音箱和智慧家居這個賽道上，可定製、體驗好、出貨快的語音 AI 方案，仍然是稀缺資源。
面對行業的難題，雲知聲推出了基於其首款 AIoT 晶片雨燕 SoC 的開源方案，以開放共贏的心態邀請裝置商、方案商和開發者，共同推動智慧音箱智慧家居產品快速智慧化。
為什麼要推開源方案？原始碼開放會到什麼程度？語音引擎原廠的 SDK 是不是就足夠了？開源方案適用於哪些行業使用者？價格和競爭力如何？針對這些問題，深圳灣在前不久採訪了雲知聲另一位聯合創始人李霄寒， ofollow,noindex">大家可以從這篇「十問」中獲得答案 。
這裡將著重講解，這一開源方案如何能夠解決裝置商、方案商和開發者在智慧化道路上面對的問題。
首先從晶片談起，鮑晴峰介紹了 雨燕 AIoT 晶片 架構的特點：
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面向語音 AI 場景，提供 Audio IO，支援 6 個模擬/數字麥克風接入
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擁有自主智慧財產權的 NPU （神經網路處理器） DeepNet
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擁有自主智慧財產權的高效能數字訊號處理器 uDSP
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採用基於 ARM 的通用 CPU，便於第三方應用開發
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提供豐富的外圍介面：USB、SPI、I2S、SDIO、UART、GPIO等
相對於面向統一應用場景的通用 CPU，雨燕在 DSP 任務加速、miniNLP 任務加速、TTS 任務加速、記憶體頻寬利用效率、NN 任務提升等核心指標，都能有成倍數的提升。雨燕也被定義為是面向物聯網 AI 的入口級解決方案。
在硬體設計上，通過雨燕以及對應的硬體參考設計，去除了降噪模組和外部 ADC，降低整體成本和研發選型週期。
在系統層面，雨燕的開源方案基於嵌入式 Linux 建構系統，記憶體佔用小於 64M。關鍵器件（DDR & Flash & WIFI）提供至少 2 家供應商的驅動支援，以保證相容性。Wi-Fi 和 BT 具有不同播放協議（A2dp）和聯網方式(softAP, smartconfig)的支援，並對各種外部裝置做相容支援。
作為第三方語音平臺，雨燕開源方案的雲端服務，在可定製、可擴充套件性方面表現突出，支援多達 40 個領域的語義理解，支援客戶自定義的賬號系統和訊息中心，支援雲端快速定製 FAQ，支援第三方 skill 接入和第三方內容的整合。
同時，雨燕開源方案提供聲學結構參考設計，為產品提供結構設計建議，並派出語音訊號工程師和 FAE 團隊一起來調優聲學結構。
總體上，面向客戶、方案商與開發者，雲知聲為客戶提供全棧語音互動解決方案，包括完整的語音 AI 應用參考方案、雲端能力以及客製化工具。同時在靈活度方面，雲知聲提供了多種開源合作模式，以幫助客戶在跨形態的物聯網硬體產品上的差異化需求。
作為 AI 雲服務商、AI 軟體方案商、AI 晶片原廠，雲知聲希望用易用的 API、SDK 等開發元件，助力物聯網裝置商快速、高效地實現產品智慧化升級。
題圖來源：Wenxin Kou @Behance