朱澄宇:语音技术的演变和IoT时代的到来,这两个正好再次发生【极速百家乐】

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本文摘要:他同时认为,如果用于第三方标准化芯片,产品开发和AI市场需求、AI算法、AI数据不能构成闭环,如果没有闭环就不能构成生态,有助于扩大这块蛋糕,这些问题不存在值得注意的是,朱澄宇特别强调,思必驰不是流行芯片,而是市场需求、技术、算法能力三个因素,具有长期计划。

按:7月12日-7月14日,2019年第四届全球人工智能和机器人峰会(CCF-GAIR)在深圳月开会。峰会由中国计算机学会(CCF)主办,由香港中文大学(深圳)主办,由深圳市人工智能和机器人研究院主办,深圳市政府大力指导,是国内人工智能和机器人学术界、工业界和投资界三大领域的顶级交流博览会,目的是创造国内人工智能领域强大的跨境交流合作平台。

语音技术的演变和IoT时代的到来不会再发生有趣的冲击,芯片的变革不会提高两者的融合。在2019年AI电影专场,深聪智能电影首席技术官朱澄宇为终端外部芯片提供了分享。演讲的主题是终端外部专用芯片-AI电影算法的理想载体。深聪智能CTO朱澄宇朱澄宇在演讲中作出反应,语音技术的进化和IoT时代的到来可能是天作之合,这两种技术必然是未来十年快速成长的亮点,尤其是芯片领域。

他同时认为,如果用于第三方标准化芯片,产品开发和AI市场需求、AI算法、AI数据不能构成闭环,如果没有闭环就不能构成生态,有助于扩大这块蛋糕,这些问题不存在值得注意的是,朱澄宇特别强调,思必驰不是流行芯片,而是市场需求、技术、算法能力三个因素,具有长期计划。据此前报道,思必驰今年1月发表了第一代AI语音芯片TAIHANG。关于思必驰芯片的功耗,朱澄宇在会后拒绝采访时回答说:比起标准化芯片,必须芯片的功耗减少了5倍到10倍。他在演说中说,思必驰芯片算法的韧性融合方案不会给用户带来很好的体验,不仅要听得清楚,还要有很高的识别率和很慢的反应,需要构筑很低的功耗。

不仅如此,韧性融合的方案也没有多种模块,可以扩展很多。更重要的是,与标准化芯片相比,不需要重制,需要更慢地发售产品。思必驰第二代芯片解决了当地语音识别问题,减少了安全性、声纹特性,不进行更深的融合,从算法到基础知识产权部门进行了专业的优化,超越了更好的目的。

再次进行下一代芯片,不考虑多模式和存储、技术、PCB的优化。此外,朱澄宇还在采访中回应,思必驰芯片业务使用芯片算法方案。他还说,不用担心思必驰芯片的着陆。思必驰芯片最初是根据着陆来的,是看到AI芯片的市场,正确开发了客户的市场需求。

思必驰的小费现在已经有合作伙伴了。目前,深聪智能(录:深聪智能是思必驰和中心国际管辖投资公司的中心聚源正式成立的合资公司)第一代自我研究芯片已经批量生产,这意味着思必须增加AI的语音芯片销售吗?朱澄宇回答说,现在思必驰已经研究了芯片,但其他芯片的销售增加了。他说:市场必须共同扩大。

思必驰实现芯片的目的不是竞争,而是看芯片市场的方向。对于第一次发售芯片,他想复盖面积尽可能多的用户群,尽可能多的领域,今后不发售更多的版本,更准确地定位市场。最后,关于芯片的先前发展,朱澄宇在采访中作出反应,深智能依然不符合实际市场需求和算法能力,踏实地一步一步地走,逐渐定义下一代芯片,在算法上进行优化,效果更好,能源消耗更低。

此外,他还回答说,目前深智能仍然是思必驰的芯片,同时深智能是对外开放的公司,与其他算法公司合作,深智能也持有对外开放的态度。以下是朱澄宇在CCF-GAIR大会上的演说内容(公共编号:)展开了不改变意图的编辑整理。我很高兴有机会和大家分享思必驰和思必驰管辖下的公司对AI芯片的想法,也分享了我们现在的成果。

我们的主题是末端外侧专用芯片-AI算法的载体。现在已经到了人机语音交流和IoT时代,我们该怎么办?让我们看看人机的语音交流。我以前做小费,做了二十多年。实现人机语音交特别是IoT芯片,只是第一次。

从传统的角度来看,小费的习惯问比特率是多少,人话从芯片比特率的角度来看是低的,只有几个bit,这是低频率。为什么这货这么重要?人与人的交流不仅仅是你字面上说的几句话,往往也包括深层次的意思。从人机语音交流的全过程来看,首先要听清楚。

因为没有各种各样的场面。例如,有很多噪音,很多人同时说话,所以要告诉关注的对象在说什么,正确地听。第二,要听清楚,听不清楚说什么。

第三,解读其意义。大多数时候,我们的演讲有表情,也有其他意义。

人与人交流,机器与人交流时也要有合理的认识,以合适的方式表现。人与人、人与机器的语音交流不是往返,而是多级交流。用人的声音表达,人机领域的交流非常普遍。

近十多年来,人机语音交互取得了相当大的进展,相当大的利益在AI技术的发展中,特别是近年来,人机语音交互逐渐成熟。今天上午,演嘉宾也说,今后10年是IoT、AIoT的时代,基本上平时看到的、用于网络的东西。早上,我听到一位客人说平均每人有100多种东西不受你控制。

那么问题来了,那么多东西不受我控制,我怎么控制呢?例如,用手机控制,百种多样的东西,我要刷很长时间没有找到想的东西。因此,大家的实际声音是最自然的方法,可以对将来应该控制的所有侧设备进行独立自然的方法的交流。

语音技术的进化和IoT时代的到来,这两个正好再次发生了有趣的冲击,也许可以说是天作之合,这两个技术必然是未来十年快速成长的亮点,尤其是芯片。教授(录:中国科学院计算所包在云冈)刚才交织,我们也看到了软件定义芯片时代的到来。

AI技术不可或缺的芯片发展。AI从1960年代开始明确提出,期间也经历了几次下跌。

低潮时,我听说很多学校的学生和教授说自己在做AI。因为大家真的在做AI。

随着芯片技术的发展,特别是摩尔法则,芯片的ComputingPower以指数水平的减少恢复了AI,当然AI也出现了很大的新技术,两方面同时的进化使AI技术逐渐落地,确实可以应用于AI。刚才被教授提到了,ICCC的会议,我每年都去,我也看到了一定程度的趋势。以前在会上唱主角的是传统芯片公司,英特尔、TIT等是会上的主角。近年来,我们看到主角正在切换。

除了传统的芯片公司,一个括在教授说的学校里,另一个包括在互联网公司里,还包括谷歌、Microsoft和亚马逊。随着AI的发展,更多的软件、算法公司转移到芯片行业,给芯片行业带来了新的活力。这是思必驰和深聪对实现芯片的看法。思必驰传统是算法公司,大多数算法都重制在不同的芯片、不同的平台上,重制过程中有很多不方便、开玩笑的地方。

只是看了三个问题,第三者标准化的芯片:算法不能构成闭环。有时算法和芯片之间没有非常好的默契,芯片真的补充角度,内存过多,或者被迫自由选择更高级的芯片,成本不会上升,也没有这样的问题。和AI的数据不能构成闭环。

没有闭环就不能构成生态,有助于扩大这块蛋糕。市场。芯片公司对最后用户不是必要的用户,对市场的不存在和市场的预测几乎没有。

与软件公司、算法公司不同,因为必要的客户没有很多信息。这些问题不存在抵抗思必驰要求正式设立公司,是思必驰和深聪的布局。思必驰是一个语音、算法只有链接的布局,现在芯片进去之后,可以说是将整个产业链全部切断,专心利用算法做专用的芯片,把算法和芯片融合在一起,同时给客户带来最差的体验和最差的价值。我们也可以定制简化的结构,取代第三者的标准化结构,然后使用专用结构在成本、消耗电力方面不会带来相当大的利益。

前几位嘉宾也说,设计芯片随着代理工厂、EDA工具和IP厂商的不存在,现在门槛也在逐渐减少,芯片有良好的结构,有良好的定义,后续的持续执行相对不如以前低。在业界,芯片一般分为云和边缘末端的外侧,思必驰自由选择末端的外侧。

这里有一张照片。我想和你谈谈。首先,我告诉你计算机是共享的计算资源。

后来,它发展成为一个不同的PC。最近十几二十年,MobileComputing放在云上,2020年出生后,可以看到趋势不会移到末端外侧。虽然大家还在说云、公、共,但从人的本性来说,这些共、共不属于人的本性,人的期待是本地化,公和共只是资源严重不足时的权利计划。

Computing,Power非常珍贵,不可能个人享受。随着摩尔法则的发展,可以逐渐改变。之后,Mobile经常出现。

由于其供电、体积受到限制,ComputingPower受到限制,不会逐渐变化。包在教授谈到如何通过韧性融合,里面还有几百倍的空间,可以提升ComputingPower。端面容量大,执行性好,可靠性强,这是我们期待的方向,也是我们实现芯片的重点。

让我们花点时间谈谈我们在这方面的筹码计划。正如前面所说,我们的筹码不仅仅是筹码,而是筹码算法统一的方案。

从我们公司卖小费的话,不仅小费,里面也没有思必驰的算法。从用户的角度来看,如果非常好的体验。如果是语音交流的话,大家就不听清楚,噪音听不清楚,我们的方案在这方面表现得很好。另外,听不懂,我们有很高的识别率和迅速的反应,一叫就有反应。

你不想和他说话的时候,他和你说话也很可怕。二是相对较低的功耗。应用的场景不仅是挂电,也是mobile的,所以只有低功耗的芯片、低功耗的方案。

外部音响耗电量接近低,但仍挂电,摸起来有点热,我们的方案基本上可以成为电池操作者。第三,成本。我们芯片的成本和算法是给予的,与标准化芯片相比没有优势。

另外,为了开发没有时间成本、语音交互的设备,我们的算法和芯片构筑在一起,不需要重制系统,可以比竞争对手早上市。四是实用性。

我们有各种各样的模块,可以扩展很多。这是我们小费的算法方案,可以给大家带来很好的体验。我们的目标是让我们周围的所有设备都能用语音互动,用于我们的计划可以超个目的。

我们做芯片不是短期流行,我们也有未来的计划。我们的第一代芯片批量生产的同时,也没有下一代、下一代的计划。

我们更期待从能力方面定义我们的芯片和方案。第一代芯片,解决问题关键词和命令的识别。

例如,你叫你开心,关上空调,他没有反应,这是第一代芯片的能力。刚才说到韧性融合,软件还是硬件,也许是从左到右,那是整个链接,从最左的语音算法开始,算法基本上是共识很多,下一个是CC代码,下一个是芯片结构,是否使用PS,是否使用PS此外,其物理构建有基础IP存储、技术、PCB。第一代芯片主要是构建关键词和命令的识别,我们的语音融合方式也很深。第二代芯片,我们必须解决当地语音识别、安全特征、声纹问题。

我们不会进行更深入的融合。从算法到基础IP站进行专业优化,超越更好的目的。此外,下一代芯片是多模式,我们不考虑中用存储、技术、PCB的优化。花点时间谈谈下一个十年的未来发展,我们什么也看不见吗?另一方面,没有幸福的想象一方面也没有看到,AI各方面的技术应用于场景也没有那么感觉到。

以前我们假设科技的转型一定是给人类带来更加幸福的生活,现在我们到了这个十字路口,下面不一定是这样,有可能在一些场景下带来一些负面。例如,如果教室里每个人都被监视的话,明年这家公司可能不会发售应用程序,办公室也可能不会被监视,或者后年发售,会议室也会变成这样。

我想要,这不是我们想要的。上个月,国家实施了下一代人工智能管理原则,希望大家在做的时候关注这一点。

我们作为研发人员,用人单位必须具备高度的社会责任和自律意识,大家下班一天就可以了。辛苦,回家的时候,看看我做的事是让人的生活更加幸福,更加方便,还是我做的事侵犯别人,让别人更加悲伤。

最后,希望大家多思考,做正确的事正确的事情,就像父母说不要不应该做的事一样,保护人类的精神。说到这里,谢谢!原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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