在日趨成熟的AI技術(shù)助力下,物聯(lián)網(wǎng)(IoT)領(lǐng)域已開始顯現(xiàn)爆發(fā)勢能。
具體而言,IoT的經(jīng)典架構(gòu)包含了感知層、傳輸層、應(yīng)用層等,涉及到對物理世界大量信息的收集和處理,過去受制于算法算力問題,難以對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理,現(xiàn)在借助于AI算法,才終于實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)感知到數(shù)據(jù)認(rèn)知的飛躍。
在AI加持之下,IoT也升級躍遷為AIoT,相關(guān)市場規(guī)模逐步打開。IDC數(shù)據(jù)顯示,2021年全球AIoT市場規(guī)模超5萬億元,同比增長11%,預(yù)計2026年將超過10萬億元,2021-2026年復(fù)合增長率達(dá)13%。
不過,現(xiàn)階段AIoT行業(yè)碎片化痛點仍然突出,滲透率還有待提升,根據(jù)Euromoniter、CIC、BCG等研究機構(gòu)數(shù)據(jù),當(dāng)前全球物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)整體滲透率平均僅為4%-5%。
這一背景下,“芯片+算法”深度耦合路線引起市場關(guān)注,一些初創(chuàng)企業(yè)也借此崛起。比如聆思科技,天眼查顯示,該公司成立于2020年,堅持基于人工智能算法與自主芯片設(shè)計強耦合,來輸出垂類場景解決方案,截至目前已完成四輪融資。
而結(jié)合AIoT行業(yè)現(xiàn)狀來看,聆思科技走到臺前究竟反映了怎樣的市場需求?大模型時代,這類企業(yè)又將如何發(fā)揮其價值?
AIoT產(chǎn)業(yè)鏈視角下,軟硬強耦合模式有何價值?
就行業(yè)特質(zhì)而言,AIoT注重萬物智聯(lián),這決定了其要面對的市場需求紛繁復(fù)雜、應(yīng)用場景碎片化特征顯著,而這種碎片化反映在產(chǎn)品品類、技術(shù)平臺多樣化,連接協(xié)議、安全協(xié)議不統(tǒng)一,芯片與操作系統(tǒng)高度分散化等方面,相應(yīng)要求產(chǎn)業(yè)鏈上下游加強協(xié)同。
不過,由于產(chǎn)業(yè)鏈較長,面對特定場景需求,當(dāng)前AIoT行業(yè)中的芯片廠商、算法提供商、方案提供商等主體一定程度上存在不協(xié)同。
具體而言,芯片是AIoT產(chǎn)業(yè)的核心,可保證終端產(chǎn)品的高性能、高能效比,尤其是SoC(系統(tǒng)級)芯片集成了CPU、GPU、NPU、存儲器、基帶、ISP、DSP、WIFI、藍(lán)牙等模塊,是實現(xiàn)設(shè)備智能化的關(guān)鍵;算法有應(yīng)用領(lǐng)域廣、種類多樣化、演進(jìn)速度快等特點,對芯片架構(gòu)設(shè)計提出較高要求。
而兩者的不協(xié)同就主要體現(xiàn)在市面上流行的更多是通用型芯片,但由于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景、設(shè)備、功能的多樣性,通用型芯片很難滿足算法公司的個性化需求,這種情況下,鑒于采購的芯片已然固化,一些算法公司會對算法模型進(jìn)行裁剪來適應(yīng)硬件條件。
這一方案下,算法公司或?qū)a(chǎn)生較大的時間和資金投入,而且難免造成算力浪費、模型裁剪過多、芯片成本偏高等問題,進(jìn)而也影響了AIoT設(shè)備智能化發(fā)展。
當(dāng)然,目前也有不少算法公司開始自研芯片,不過考慮到算法和芯片研發(fā)的規(guī)律截然不同,相關(guān)企業(yè)若此前并未經(jīng)驗積累,而是從零出發(fā)招兵買馬,一定程度上也面臨風(fēng)險。
這一背景下,為了響應(yīng)市場需求,軟硬強耦合方案應(yīng)運而生。所謂軟硬強耦合,即獨立芯片設(shè)計公司基于算法與場景需求,打造具備定制化屬性的人工智能端側(cè)芯片,為行業(yè)提供更優(yōu)、更快、更具性價比的解決方案。
對此,聆思科技曾做過相關(guān)解釋:“從AI芯片到loT芯片到解決方案再到研測產(chǎn)制平臺,一攬子打包交付給客戶,才能把一個設(shè)備從不智能升級為智能。”
據(jù)聆思科技相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹,在同等面積下,公司研發(fā)的定制化芯片,算力大約比傳統(tǒng)通用芯片高5-10倍,可支持多個AI算法的并發(fā)運行。同時,聆思科技提供與芯片配套的全流程工具鏈,覆蓋產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計到落地的全周期。
值得一提的是,考慮到技術(shù)門檻,同時推進(jìn)AIoT的兩大主線——芯片和算法,并非易事。而聆思科技能夠?qū)崿F(xiàn)軟硬強耦合,與其對行業(yè)的深度洞察及研發(fā)積淀密切相關(guān)。
據(jù)悉,由于認(rèn)識到企業(yè)客戶落地AIoT之艱難——需要與AI公司、芯片公司、方案提供商多方交涉,其中不僅溝通成本極高,而且種種不兼容、不匹配難以避免,聆思科技創(chuàng)業(yè)之初即搭建了完整的芯片團(tuán)隊和算法團(tuán)隊,這在業(yè)內(nèi)較為少見。
而依托人才優(yōu)勢,其也逐步構(gòu)建起面向AIoT全領(lǐng)域的芯片矩陣;在算法方面,已經(jīng)具備數(shù)百種端云結(jié)合的豐富算法(從語音、視覺、OCR、降噪,到離線自由說、分布式喚醒、Smart TTS、方言、聲紋等)。
憑借解決方案的易用性及性價比優(yōu)勢,聆思科技的業(yè)績規(guī)模也持續(xù)擴大。數(shù)據(jù)顯示,截至2023年,聆思科技的年銷售額已經(jīng)破億。
這也更進(jìn)一步印證了AIoT產(chǎn)業(yè)中芯片與算法強耦合路徑的必要性和正確性。而在云端大模型已獲得革命性突破的當(dāng)下,AIoT行業(yè)有望迎來一輪新的面貌革新,聆思科技等企業(yè)仍是重要的推進(jìn)力量。
大模型驅(qū)動,AIoT萬物智聯(lián)的時代真正到來?
據(jù)了解,AIoT時代,90%信息輸入依靠語言,80%信息輸出依靠視覺。如今,在語言、視覺、交互等方面實現(xiàn)重大突破的大模型賦能AIoT的想象空間,既寬廣又誘人。
具體而言,以ChatGPT為代表的AI大模型展現(xiàn)出了非常優(yōu)秀的自然語言交互能力,聆思科技此前就做過相關(guān)總結(jié):ChatGPT的智能涌現(xiàn)表現(xiàn)在海量信息參數(shù)化全量記憶、任意任務(wù)的對話式理解、復(fù)雜邏輯思維鏈推理、多角色多風(fēng)格長文本生成、即時交互修正能力支持進(jìn)化、程序代碼自動生成、輸入圖像的語義層理解這七個方面。
而近段時間OpenAI發(fā)布的首個文生視頻模型Sora,在語言理解能力等方面再上臺階,并不斷往物理世界模擬進(jìn)化,可以說這場AI技術(shù)主導(dǎo)的科技盛宴“全程高能”。
再試想如果能夠?qū)⒋竽P偷哪芰θ谌階IoT產(chǎn)品打造中,無疑將帶來終端使用體驗質(zhì)的提升,比如在智能家居場景中,設(shè)備不再僅針對固定的有限口令進(jìn)行反應(yīng),而是具備與人類對話互動等高度智能化能力,這種情況下,專業(yè)智慧管家等角色或能真正具象化。
而物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域海量的數(shù)據(jù),也可以為大模型的應(yīng)用提供充足的“養(yǎng)料”。根據(jù)機構(gòu)預(yù)測,到2025年,全球每分鐘將有超過15萬臺物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接入網(wǎng),預(yù)計物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)量將達(dá)到73.1ZB,占到全球數(shù)據(jù)總量的44%。
基于此,目前也已經(jīng)有廠商正在推進(jìn)相關(guān)愿景實現(xiàn)。比如,智能安防領(lǐng)域,宇視科技推出具備CV(計算機視覺)、NLP(自然語言處理)、MM(多模態(tài))等多項能力的“梧桐”大模型。
聚焦智能家居場景,聆思科技也已經(jīng)開發(fā)新一代多模態(tài)人機交互方案,基于大模型,結(jié)合虛擬人、Smart TTS技術(shù),打造生成式虛擬AI管家,以實現(xiàn)智慧家庭人機交互。
不過,相關(guān)企業(yè)在推進(jìn)大模型應(yīng)用的過程中也面臨不小的挑戰(zhàn)。一方面,大模型的應(yīng)用門檻較高,動輒百億甚至千億參數(shù)規(guī)模,需要AIoT芯片具備更強大的算力支持。
另一方面,考慮到物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備多模態(tài)、異構(gòu)性等特征,要想使大模型落地AIoT場景并充分發(fā)揮作用(如對現(xiàn)實中瞬息萬變的狀況第一時間完成信息采集并做出反應(yīng)),還需將其與系統(tǒng)深度耦合,以實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)感知數(shù)據(jù)的使用以及對相關(guān)設(shè)備的控制、調(diào)度。
正如特斯聯(lián)CTO華先勝曾指出的,大模型本身是AIoT的擴充,類似具有強大理解能力的“大腦”,若通過系統(tǒng)連接AIoT設(shè)備來給它配上“眼睛”“鼻子”“耳朵”“手”“腳”,其將具備多元的感知、分析、決策和控制能力,從而實現(xiàn)更強的智能。
因此,可以看到,去年10月,聆思科技推出了“芯云戰(zhàn)略計劃”,該計劃融合了芯片層、算法層以及云端平臺層,其中,芯片層解決算力問題,算法層解決AI效果問題,云端平臺層解決大模型的接入問題。
考慮到當(dāng)前AI技術(shù)大幅提升等因素,有專家預(yù)測,2024年將是AloT產(chǎn)業(yè)發(fā)展的分水嶺。這一形勢下,隨著聆思科技等廠商不斷促進(jìn)產(chǎn)業(yè)上下游協(xié)同、加強系統(tǒng)化運作,萬物智聯(lián)時代有望真正到來。
作者:堅白
來源:松果財經(jīng)
榜單收錄、高管收錄、融資收錄、活動收錄可發(fā)送郵件至news#citmt.cn(把#換成@)。
海報生成中...