毋庸置疑，在人機互動系統更疊引發的新一輪産業變革中，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能化浪潮，正在加速爆發。
國内語音智能市場在經曆了一年多的大跨越式的發展後，逐漸進入了沖量的攻堅階段。盡管語音大平台的賦能運動轟轟烈烈，但要把 AI 與現有 IoT 産品有機結合，把使用者體驗的成熟度做到産品級，仍有不小的挑戰。
一方面，對于許多産品團隊和傳統裝置廠商來說，技術能力不足，二次開發往往并不順利，導緻産品傳遞無限制的延期；另一方面，對于平台方來說，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台方和頭部品牌商的秀場。
雲知聲聯合創始人康恒博士在 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 終端類型廣泛，從産品形态到功能再到使用場景，都呈現了明顯的碎片化的特征，通用方案很難做到全品類的适配。
2. AIoT 終端裝置的供應商分散，除了晶片和硬體平台之外，AI 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财力成本。
3. 不可控的産品體驗。「攢」出來的産品，易造成不可控的使用者體驗。
4. 産品體驗的反複調優，造成 TTM（産品上市周期）無法保證。
5. 方案不能在不同産品之間實作快速複制，造成成本高居不下。
△ 雲知聲聯合創始人康恒博士
在智能音箱和智能家居這個賽道上，可定制、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，雲知聲推出了基于其首款 AIoT 晶片雨燕 SoC 的開源方案，以開放共赢的心态邀請裝置商、方案商和開發者，共同推動智能音箱智能家居産品快速智能化。
為什麼要推開源方案？源代碼開放會到什麼程度？語音引擎原廠的 SDK 是不是就足夠了？開源方案适用于哪些行業使用者？價格和競争力如何？針對這些問題，深圳灣在前不久采訪了雲知聲另一位聯合創始人李霄寒，
大家可以從這篇「十問」中獲得答案。
這裡将着重講解，這一開源方案如何能夠解決裝置商、方案商和開發者在智能化道路上面對的問題。
△ 雨燕 SoC 架構
首先從晶片談起，鮑晴峰介紹了
雨燕 AIoT 晶片架構的特點：
● 異構 SoC：同時包含通用 CPU （ARM）、 AI 加速器（DeepNet）以及數字信号處理器（DSP）
● 面向語音 AI 場景，提供 Audio IO，支援 6 個模拟/數字麥克風接入
● 擁有自主知識産權的 NPU （神經網絡處理器） DeepNet
● 擁有自主知識産權的高性能數字信号處理器 uDSP
● 采用基于 ARM 的通用 CPU，便于第三方應用開發
● 提供豐富的外圍接口：USB、SPI、I2S、SDIO、UART、GPIO等
相對于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、記憶體帶寬利用效率、NN 任務提升等核心名額，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。
△ 雲知聲的全棧語音互動技術
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周期。
在系統層面，雨燕的開源方案基于嵌入式 Linux 建構系統，記憶體占用小于 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 具有不同播放協定（A2dp）和聯網方式(softAP, smartconfig)的支援，并對各種外部裝置做相容支援。
作為第三方語音平台，雨燕開源方案的雲端服務，在可定制、可擴充性方面表現突出，支援多達 40 個領域的語義了解，支援客戶自定義的賬号系統和消息中心，支援雲端快速定制 FAQ，支援第三方 skill 接入和第三方内容的整合。
同時，雨燕開源方案提供聲學結構參考設計，為産品提供結構設計建議，并派出語音信号工程師和 FAE 團隊一起來調優聲學結構。
△ 雲知聲的開源合作模式
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、雲端能力以及客制化工具。同時在靈活度方面，雲知聲提供了多種開源合作模式，以幫助客戶在跨形态的物聯網硬體産品上的差異化需求。
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、高效地實作産品智能化更新。
原文釋出時間為：2018-09-14
本文作者：shenzhenware
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