继昨年 5 月公布首款面向物联网的 AI 芯片——雨燕（Swift）及其体系解决方案以后，1 月 2 日，人力智能公司云知声在京举办新闻发表会，正规推出了其多模态 AI 芯片策略与规划。会上同步曝光了其正好研发中的多款定位不同情景的 AI 芯片，包括第二代物联网语言声音 AI 芯片雨燕 Lite、面向智慧都市的扶持图像与语言声音计算的多模态 AI 芯片海豚（Dolphin），以及面向智慧外出的车规级多模态 AI 芯片雪豹（Leopard）。

5G 推进 AIoT 落地，多模态 AI 芯成势必

云知声创始人/CEO 黄伟以为，当前咱们正处于 5G 爆发的边缘，5G 与人力智能的联合将真实促使万物智联（AIoT）的落地与实现。可行预见的是，未来巨量的多维数据（如语言声音、图像、视频等）聚集料理与边缘式分布计算的要求，必然将进一步挑战 AI 底层扶持硬件——芯片的计算能力。

与此同一时间，AIoT 情景下人力智能利用关于端云互动有着强要求。强盛的云会让端能力更强，而强盛的端则可提高数据料理的实时性和有用性，继而加强云的能力。二者须要紧密联合，这请求对芯片设置和云端架构发展同一考虑。惯例的通用方案架构源于在高实时性、高智能化情景中的算力局限，且没有办法平衡好本钱、功耗、平安性等诸多现实要求，因而具有多维度 AI 数据聚集料理能力的多模态 AI 芯片将成必由之路。

黄伟同一时间指明，面向 5G 万物智联时期，人力智能效劳需提供愈加情景化的解决方案，云+芯一体化的效劳形式将成为产业主流。鉴于此，他进一步对惯例 SOC（System onChip）概念提议最新定义，此中 S 代表不同的 AI 效劳能力即 Skills，O 代表云端与边缘侧的互动 On/off Cloud，C 代表具有智能料理能力的 AI 芯片。

从 IVM 到雨燕，云知声的造芯之路

云知声 2014 年最初切入物联网 AI 硬件芯片方案（IVM），并于 2015 年最初造成量产出货，此中家居范畴消费者掩盖格力、美的、海尔、长虹、海信、华帝等差不多全部国家内部一线家电厂家。在深入情景提供效劳的进程中，为弥补通用芯片方案在给定本钱和功耗要求下的能效比难题，以及在边缘算力、多模态AI 数据料理方面的能力短板，2015 年云知声正规发动自研 AI 芯片计划。

昨年 5 月 16 日，云知声正规发表了麾下花近三年自助研发塑造的首款物联网 AI 芯片。该芯片采纳云知声自助 AI 指示集，具有具有完整自助常识产权的 DeepNet1.0、uDSP（数字信号料理器），并扶持 DNN/LSTM/CNN 等多个深度神经网站模子，功能较通用方案提高超 50 倍。

发表芯片后仅四个月，云知声便抉择将鉴于雨燕的解决方案发展开源，于昨年 9 月正规公布智能家居、智能音箱的两套标杆解决方案。经过“云端芯”联合，提供应消费者与合作伙伴面向详细情景的软硬件一体化 Turnkey 解决方案，可让消费者站在更高的设置起点、以更低的本钱，在更短的时间周期内塑造出更稳固可靠的产物。同一时间，开源的方案也可保证消费者鉴于已提供的 AI 能力自行设置其余各式长尾产物形态，建立更为丰富的 AIoT 生态。

日前，鉴于雨燕芯片的全栈解决方案已引入的各样方案商及合作伙伴已超越 10 家，包括美的、奥克斯、海信、京东、360、华夏安全、硬蛋科技等，相干产物最早将于 Q1 量产到市场。

物联网 AI 芯片的多模态演进之路

在第一代 UniOne 芯片雨燕的发表会上，云知声结合创始人李霄寒曾指明， UniOne 其实不是一颗芯片，却是一系列芯片，代表了云知声关于物联网 AI 芯片进行策略的全体构想。在今天举办的云知声 2019 多模态 AI 芯片策略发表会上，李霄寒再一次从三方面论证了物联网多模态 AI 芯片的必需性。他以为，当前物联网产物线的 AI 芯片越来越显著地表现出三个趋向：

• 起首是情景化。芯片设置正好由本来的片面追求 PPA ，即功能（Power）、功耗（Performance）和面积（Area）渐渐演变成鉴于软硬一体，甚而包括云端效劳的形式来解决某个垂直范畴的详细难题，芯片自身上升成为全个解决方案中的要紧部分，而非独一；

• 其次，端云互动。在物联网的不同利用情景下，海量末端设施要实现功效智能化必需端云匹配，即造成边缘算力和云端算力的动态平衡。端云互动的命题须要AI 芯片的强有力扶持，进一步也深切作用到芯片的设置，以及终归的交付；

• 再者，数据多模态。在以 5G 驱动的万物智联情景下，芯片所接近到的数据维度将由本来的单一化走势多元化，芯片所需料理的数据也由单模态变成多模态，这对芯片尤其是物联网人力智能芯片的设置提议了新的挑战。

联合以上三点，李霄寒以为，物联网 AI 芯片的终归表现方式将没再是一种单一的硬件，而势必是承载着边缘能力与云端能力的多模态AI 软硬一体解决方案。

云知声多模态 AI 芯片技艺布置

为实现多模态 AI 芯片的策略落地，日前云知声已在提速技艺布置，并在机器视线方面取得飞速进展。此中，面向机器视线的轻量级图像信号料理器已可实此刻不依赖外部内存的概况下，在 30fps 的速率下实时对传感器的相片发展预料理，以进一步提升延续机器视线料理模块的料理速度和成果。借助鉴于人脸消息剖析的多模态技艺，已可实现人脸/物体辩别、表情剖析、标签化、唇动状况跟进等功效，可为产物交互和使用者体会提供更多的可玩性和灵活性。

尤为值得一提的是，云知声多模态人力智能焦点 IP——DeepNet2.0 的发表，标记着云知声人力智能料理焦点由 1.0 语言声音时期周全迈入 2.0 合一语言声音、图像等料理能力的多模态时期。DeepNet2.0 可兼容 LSTM/CNN/RNN/TDNN 等多个推理网站，扶持可重构计算与 Winograd 料理，最高可配置算力达 4T，达产业一流水准。日前云知声DeepNet2.0 已在 FPGA 上获得认证，将在 2019 年落地的最新多模态 AI 芯片海豚（Dolphin）上落地。

除此之外，在图像与芯片技艺的产学研合作方面，云知声还与杜克大学所领导的美国当然科学基金麾下独一人力智能计算中心——ASIC 完成深度合作，着力于算法紧缩与量化技艺与鉴于存内计算等的新计算架构探讨，将进一步为云知声多模态 AI 芯片策略的推行牢固根基。

三款在研芯片曝光，2019 年发动量产

在首款量产芯片雨燕已有大量消费者引入，占领市场先发优势的背景下，2019 年云知声在芯片落地规划方面仍将维持踊跃态度。

李霄寒显露，在持续迭代进级现存雨燕芯片的功能与效劳之外，日前云知声多款面向不同方向的芯片也已在研发中，包括适用性更广的超轻量级物联网语言声音 AI 芯片雨燕 Lite，集成云知声最领先进步神经网站料理器 DeepNet2.0，可面向智慧都市情景提供对语言声音和图像等多模态计算扶持的多模态AI 芯片海豚（Dolphin），以及与吉利团体麾下生态链公司亿咖通科技一同塑造的面向智慧外出情景的多模态车规级AI 芯片雪豹（Leopard）。以上三款芯片计划于 2019 年发动量产。

日前，依靠在家居、车载等真正情景下丰富的产物经历，以及具有先发优势的 AI 芯片能力，云知声将营业掩盖到包括智能家居、智能车子、智能孩童机器人、智慧酒店、智慧交通等诸多情景。未来云知声将持续发力多模态 AI 芯片，不停拓展技艺与情景生态，以实现面向未来 AIoT 时期的周全赋能。

之下是发表会速记，有删减（速记有一个别字疏漏谅解）：

黄伟：尊敬的陈国良院士大伙下午好，感谢今日全部当场的嘉宾和友人，今日是2019一种事业日，十分感谢大伙把2019第一种事业日下午留给云知声，留给咱30分钟，来听咱单口相声。在往日一年产生好多事，咱们经营很难题，可是咱们获利好多相信，2019咱们信任也注定是不普通的一年，不普通在哪儿？非是说难题年的最初，咱信任2019是人力智能真实范围化资产落地的第一年。是以咱特别荣幸咱们在一同来见证一下人力智能怎样样在资产化内部范围化。

今日应当讲是云知声走过第六个年头，咱也十分感叹，咱本人CEO延续给咱的员工发了六年年终奖这也是一种奉献，往日六年存留好多挑战，2012年的时刻咱们定义十分明白，云知声咱们是全家面向互联网的公司，咱们不过从云技艺切入，2012年可能好多能人首次接近智能电话，2012年咱们好多人刚刚接近搬动APP，可是咱们信任在未来咱们接连的不单是人类，咱们接连的是互联网，咱们信任在不远的将来必定会实现万物互联、万物智联，是以咱们期望能足够使用人力智能技艺为互联网来发展布置。

谈到物联网本来和惯例的PC互联网和搬动互联网不同，那就意指着咱们有更多的设施更多的设施形态，记忆2010年此前咱们的互联网巨头，它们的市值，它们的盈利是多少？可是咱们今日瞧瞧face book，瞧瞧qq有多少收入，咱们就能从历史向互联网时期，随着更多情景介入，对全个社会全个资产带来了庞大的效用。是以咱信任在互联网时期，更多的设施，更多的品类必定会导致很大商业机会，很大商业机会必定会对咱们的技艺能力提议更高的请求。是以说作为全家创业企业，你如何用十分局限的资源，为市场为消费者提供出更好更多的能力，咱信任这是每一种创业企业都要思考的难题，假如你无思考这种难题，你仍是用着PC时期或许搬动互联网时期来应付咱们将要到来的时期，咱信任你的能力和市场地域之中必定会有差异，你不容易确保团队可行适应这种市场竞争。

是以这是鉴于好多对未来互联网时期，它关于这种技艺的请求，是以很早咱们就最初少许架构布置，咱们从2012年，2013年，咱们最最初到今日咱们搭建了操作平台，为了能够给消费者提供更多AI能力，是以咱们从一最初十分注重顶层机器学习平台搭建，咱们搭建了一种分布式技艺平台，这是鉴于算法的，是以云知声能够出去业界第一种云辩别能力，当然言语了解能力，语义合成能力，机器翻译能力等等。

那末有了能力仍是不够的，能力也要和情景联合，好像说咱是内力十分浓厚还要须要跟你的能力产物对接，咱们2014年期望经过云端芯这类同一的产物体制能够深入，为咱们的消费者提供扶持，提供效劳。咱们在云端提供AI Service，咱们同事要在不同设施末端提供AI交互能力，咱们要提供到搬动端，能够满足使用者在搬动端上对技艺和能力请求。

在往日六年里云知声从2012年到2014年，那个时刻咱们做的是团队最擅长的事宜，便是把算法平台化，经过算法平台化云知声建立了云端芯体制，从2018年最初咱们把情景和算法联合定了云端芯体制，咱们在不同情景去开拓。然后咱们做甚么，咱们要建立产物。回顾六年里，云知声咱们秉持着坚持科大校训，谈不上咱们做了哪些特别大的，了不起的东西，可是咱们云知声六年做了三件事宜。

2012年可能学术界好多人还无听说过甚么叫深度学习，甚么叫（英），云知声在2012年咱们就最初把深度学习利用于语言声音辩别技艺，而且把深度学习确定全个企业的技艺策略方向。今日咱们晓得在2016年3月份，在阿法狗以后，咱们差不多全部人都晓得AI。在2016年前咱们正确的确定了未来的策略方向。在2014年的时刻咱们就意识到，算力和算法必需完美合一在一同，在2014年咱们就确定要把云端芯一体化，在2015年咱们最初打算发动了咱们的芯片计划，2015年咱们对芯片认识就最初不一样了，芯片是高档生产业，咱们甚而把芯片归为夕阳资产，咱们仍是定义为惯例资产，可是无见到技艺进步对计算能力的追求。

今日来看，或许咱们在算法在产物策略，在对技巧云数据方面有了认识，有了很没有问题能力，那末云知声抉择了两个情景，区别是AI生活和AI效劳，2014年初云知声最初设置语言声音辩别，那个时刻咱们无见到咱在家里可行不经过摇控器可行操控的设施，回到家的时刻咱一边脱鞋子一边说，把灯开启，这是咱下的定义。咱们今日去国美会见到，差不多全部的带语言声音交互设施不论是海尔、美的的差不多没有一例外全在运用云知声语言声音交互。

在2014年的时刻咱们信任未来的车必定是智能的，未来的汽车主人必定经过网站效劳来导航，来听歌曲，来查找周边的美食，是以2015年咱们最初把车载分案提交给市场，到今日咱们在后端市场曾经具有相当1800套设施，咱们有挨近40款前端的车型，2017年咱们以为家族会变成智能化，咱们最初公布家族智能方案，到今日为止有300个执行方案。云知声2015年AI能力跟产物要求联合在一同，到今日咱们的医院曾经超越五百多家布置，这边面80%以上皆是十分头部的，包涵北京协和医院，上海的矿山医院等等，同样的咱们也把AI的能力给咱们互联网企业发展运作。在本年咱们还连续在金融，在客服等等方面布置。

本来2017年就有好多人说，咱们都讲创业企业不能，说是非是想法太多了，人家做AI你还做芯片，本来它们不晓得云知声从来无专门的教导，也无专门的家具，在云知声咱们只只是从情景落地，咱们经过满足情景要求，咱们具有了在这种情景里为此个使用者提供某一个要求，某一个能力。正是云知声在2014年确定了云端芯一体化策略，才让得咱们在局限概况下可行迅速的在情景下布置。有了技艺另有相对产物的规划，后面须要通过漫长的迭代。2018年好多友人跟咱讲，本年业绩又下降了，切实如许。2018年好多产业都会碰到各式各类的难题，但可能便是云知声的产物与未来的市场浮动，咱们做了好多准备事业，是以在2018年或许是厚积薄发。

咱们有的企业在分蛋糕，是讲明市场要求曾经有了，大伙不过说这种刀怎样切的难题，云知声做了好多事宜，咱们此刻做的，不论是在教导、医疗、智能家具，车等等，云知声皆是产业范畴的先河者，咱们皆是在这种情景，咱们有创新的技艺和体制，咱们第一种来做，况且做出范围。

此外云知声的收入组成，咱们本年的收入皆是来源于芯片，咱们看似几个亿的业务额出售额拉动的产值可能是几十亿甚而上百个亿，咱们无去做全部体系性的。咱们投资企业的时刻，特别是2B企业，人力产值假如把两个组合在一同的话，信任今日在AI内部咱们是一种颇具分量的，为何能做？由于咱们在往日，咱们坚持一种正确的商业化的形式。是以今日咱们不光在2018年，依据现存的产物开发，咱们甚而可行预测在2019年比较于2018年依旧会有增添，甚而在纯粹的市场环境中的能力，咱信任咱们然后会碰到好多难题。

本来往日好多O2O、P2P等等，此刻有友人问咱说，你羡慕吗？本来咱一丝不羡慕，由于咱做云知声是一种工作，咱感觉是在普通中更伟大，有的时刻慢一丝打好根基。尽管说往日六年内部云知声取得了一丝点成绩，这本来皆是咱们在这种时期里要做的。

甚么是5G？这边面甚么叫G？咱们在瞧的进程中从2G、3G这类感受，2G的时刻咱们干甚么？最多在电话上看小说。3G时期云知声诞生的时刻刚好是3G时期，那个时刻咱们在电话上看相片，4G来得，今日快手、抖音等等，可是咱们发觉5G比较3G、4G可能会是一种质变。今日咱们对社会可见的对话，可是根本咱们其是感受相比生硬，此刻全息各式各类的，咱们甚而可行说可行3D见到每私人的表情。是以5G关于未来改变的不单是网站速度，甚而改形状改变态，甚而另有产业，是以5G关于4G是革命性的浮动。

5G的三个典范特征，更宽的宽带，更低的时延，宽广的掩盖。5G会给咱们每私人的生活带来改变，5G会让得咱们今日从人和人之中的接连，到万物的互联，每私人之中，每个设施之中，5G引用利用的大爆炸，车联网、物联网、互联网等等，况且咱们今日可能会从电话的时期，电话的互联扩展到各式产业，接连爆炸和利用爆炸加速，比方说咱驾车的时刻车联网，接收其它产业的消息，他会发生大批的数据，况且数据会发给平台。

举个例子，末端未来越来越多的数据，甚么叫做智能，咱十分赞统一句话，唯有耳朵无眼睛是不周全的，是以咱信任未来的智能末端，必定是多维的。算力之外，还须要有深入情景提供效劳能力。情景内部咱们须要甚么？咱们须要解决难题，计算能力根基，计算能力之上。

是以咱们今日有必需再定义SOC，甚么叫SKill？在AI时期咱们是开启一种链接映入一种网址，搬动互联网时期开启电话找出咱们想实现的功效，帮助你订机票订酒店等等，是以未来经过SKill这种形式来做少许事宜。那末是非是SKill只在云端，SKill既存留云端也存留其它位置，这种都市咱们须要好多摄像头、传感器，假如咱们全部数据皆是网站传到云端，全部的数据会占据好多带宽，会占据好多资源，假如每个摄像头自身都具有能力，不见得全部的数据都须要，4G刚来的时刻流量用不完，可是发觉抖音来了今后不足够使用。假如说咱们达成少许事业，让变的云端愈加有效的，更强的末端，让云变的更强，端跟云的互补能够让能力在情景内部匹配。

正是由于云端互相的能力，（英）是以末端自身也必需具有一种能够扶持芯片算法的NPU，这种NPU扶持语言声音任务，你还可行扶持视频。从新定义了SOC以后，云端会变成愈加灵活，唯有这样咱们才能在5G+IOT+AI时期来得的时刻，咱们才有更没有问题能力，咱们要经过这类形式来建立咱们的情景优势。本来咱其实不晓得还会碰到多少难题，2012年当咱们把云辩别开放的时刻，华夏还无云计算，2014年咱们最初做云的时刻，2015年咱们做芯片的时刻，是以每一年都会有浮动，为何？由于创业进程中最难走的路才是捷径，咱们也期望进一步扶持帮助咱们，咱们也坚信咱们走的公路是顺利的，谢谢大伙！    

主办人：有请云知声结合创始人李霄寒博士，为咱们来正规揭晓云知声多模态 AI 芯片策略与布置。

李霄寒：大伙好！各位领导，各位老师，各位友人，各位合作伙伴们，陈老师、吴主任大伙下午好，今日是2019的1月2日是第一种事业日，十分感谢大伙把一种下午时间交给云知声，今日下午由咱带领大伙回顾一下云知声往日的历程！当前人力智能物联网面对甚么挑战，咱们对它的思路，以及2018云知声做的少许积累取得的少许成功，以及2019云知声将有个十分宏大的芯片技艺。

起首咱们来看一下咱们这种时期，咱们此刻处在一种互联网时期，咱们全部人都经验过私人电脑和搬动末端时期，在这两个时期有甚么差别？它们在焦点方面有甚么不一样？咱们以为有几点，起首是社会数量的增添，私人电脑时期所以家族为单位，搬动互联网设施以人为单位，是以有了提高。在物联网时期，咱们每一种人未来都可能有个两个三个若干N个互联网设施，是以设施的数量会表现大范围爆发状况，关于这种资产链全部玩家来说皆是一种庞大范围。

第二点便是接连本钱更低一丝，在既有的蓝牙、WIFI少许相比老练的，咱们可行见到5G方兴未艾，这点接连伎俩进行，为物联网设施的接连本钱会让得他降到十分的便宜，这类便宜一方面是金钱一方面是带宽本钱！同样要求下可行传输更多的数据。

第三数据维度变的繁杂多样，PC时期咱们所收集的数据没有不是键盘的敲击，搬动互联网电话的数据包括GPS包括使用者好多其它数据化，在物联网时期更偏向于人体交互，是以会发生对物联网设施提议新请求，最终是利用情景。咱们再还不可能像搬动时期那样制造一款芯片电话上面可行有好多利用，在物联网时期风扇的物联网平台和空调的物联网平台确信是不一样，可能唯有几个利用，是以这点不同和对物联网和从前的时期缔造出少许新的浮动，这点浮动给咱们带来了挑战，也给咱们全部人缔造新的机会。

物联网时期十分要紧的命题，把能力下沉到设施端，和搬动时期不一样，搬动时期和PC时期都可行用电话，在物联网时期风扇和空调不会共用一种平台，这就意指着终归端的硬件上面会发生跟从前不一样的浮动，是以物联网必需解决终归端的硬件难题，云知声是怎样解决的呢？

在2014年云知声提议了云端芯的产物技艺架构，咱们以为物联网时期下全部一种产物都会具备这三个部分，都会用云端芯这三个部分构成，仅仅重申此中一种皆是不能的，是解决不了当下大家的须要，是以咱们开发了IDM的产物，在2015正规量产，通过这几年的进行有了十分多消费者，出货量也呈范围性增添。一直到今日咱们在这种范畴依然是有一无二的老大。

在咱们2015取得阶段性效果，那时就面新一种难题，来源营业端的难题，咱把它叫做来源战术的挑战。第一种挑战咱们要料理的数据那时是语言声音， 大伙用红外摇控器和触屏十足不一样，须要鉴于深度发展互联，关于算力提议更高请求，咱们的方法便是用更没有问题算法提供更没有问题要求，很显著带来一种负效用本钱增添，硬件关于本钱是十分感性的。例如家电，咱的本钱没增添一块钱，在硬件本钱收购商一块钱，意指着咱的使用者承受五倍价格增添，也就你的产物收购云知声的产物一百块钱，就意指着你终归的成品售价要增添五百块钱左右，可是假如你本来的产物是一种风扇只卖一两百怎样去涵盖消化五百块钱的价格增添，是以这种难题关于感官，关于五千块钱之下的本钱皆是成立的。

此外一种功耗的难题，更多的算力意指着更多的功耗，关于插电的产物可能成立，可是关于电视产业的本钱确信不能，是以这是咱们面对十分迫于眉睫的难题，这是2015年的难题。可是仅仅营业端的挑战仍是浅薄了少许，咱们在那个时间点见到了少许不太一样的，也便是所谓的策略端的考虑。

起首咱们见到在咱们做的产物之外，在咱们面向全体的市场，它本来是一种物联网市场。他在接近使用者，跟使用者打交道注定是有新数据引入，例如语言声音、头像、手势等等这点数据须要料理，要发展更好效率要发展鉴于深度神经网站的法，这就意指着咱须要在末端提供愈加充分的算力，这是一种实是。

此外一种有约束便是本钱的约束，在划定本钱和要求下怎样提供不同的算法，鉴于通用性是非是最优的，不太符合做大范围矩阵的神经性网站的计算，它是低效的，是以左边和右边这两个是一种基本性矛盾，是咱们做物联网、人力智能设置的时刻不可回避的矛盾，只需物联网往前进行本钱依然是一种不可疏忽的点，那这种矛盾就永远存留，咱们的使命便是要去解决这种矛盾，那怎样解决？咱们的观点便是鉴于深度学习的新硬件势在必行，容易来说便是做边缘侧人力智能芯片，是以咱们2015下决心做这种事宜，咱们见到了一种趋向。这种趋向咱们可行抓住，在本年这种时间点咱们就能比别人好，是以咱们勇敢革本人的命，是以这是咱们2015年全体名目的思路。

咱们2016在做团队的形式，2017年名目到了实质阶段。2018年1月份做了一种MPW，2018年5月份做了一种盛大的发表，6月份咱们正规发动量产，9月份咱们做了此外一种事宜，9月12日发表了鉴于雨燕的方案。9月份以后咱们的芯片设置团队转入了图像IP设置。

这一页是（英）第一代产物，也便是咱们发表雨燕全体的推荐，它的架构是一种十分典范的芯片，咱们做了两件事宜一件是（英）专门做音频数据料理，第二个做了人力智能数据料理器，面向音频的人力智能神经料理器。当把这种人力料理器集成进入今后成果是显而易见的，相关于通用芯片AI（英）提高了50倍。在硬件设施方面，由于这种芯片是高度集成的，是以外围的线路让得相当大的本钱下降三分之一。

9月12日咱们发表了开源方案，咱们在这种芯片上做了好多事业，咱们人力智能引擎放上去发展调优，咱们为此个硬件利用还设置了APP，消费者拿往日假如正在适合他的请求，那他干脆跟产物做接连就能突破，不用再拿芯片找人力智能的效劳商，人的效劳商，电话的开发商，咱们给他是一种完整的方案。在这种时间点上多家消费者做产物引入，在测试、开发、制造，是以咱们会有雨燕产物在市场上显露。

2019年第一种事业日这种时间点，咱们此前做了好多事宜，有必需去回顾一下，展望一下未来物联网人力智能芯片到底该怎样做，他到底在他的进行路线须要考量甚么焦点要素，这是咱们必需要思考的。起首接连、平安和PPA，不论是蓝牙仍是5G仍是WIFI，你总要考量接连形式，这是一种焦点点。

第二个平安，芯片物联网意指着别人也可行到达你的芯片，咱们不期望制造一种摄像头被人家黑掉，移到黑客效劳器，这样你的产物就再也卖不出来了，是以平安以及云端的平安是物联网必需要扩率的。

第三个PPA，是（英）功能、功耗和面积这三个是做物联网芯片要考量得，假如咱们做AI物联网芯片仅仅考量这三个是不够的。

第一种情景化，咱们见到咱们在面向消费者提供方案的时刻，咱们须要针对某个情景做不同事宜，不光做软件，很有可能你的芯片为此个产物而生。就像刚才讲的，假如面向风扇或许开关去做物联网芯片，跟咱们做车子和电视这样的物联网芯片，从云到芯片自身会有质的浮动，产物功效功耗会有十分大差异，是以情景化咱以为是物联网人力智能芯片考量得第一种要素。

第二个要素多模态，这种情景咱们显露好多了，咱们以为物联网既然要以各式形式接近到人，物联网人力智能芯片必需具有多模态数据的能力，这是第二个。

第三个端云互动，甚么意思？物联网芯片是联网的，芯片不过一种排头兵，他经过到达末端效劳用，是以这种是十分要紧的。仅仅设置一款芯片是解决不行能力到达端的难题。这三点是咱以为互联网AI芯片在这种时间点须要要点考虑的三个因素。

是以用一句话把咱刚才的看法综合，便是须要面向鉴于端云互动提供多模态，在功能、功耗面积上达到优异的平衡，并兼顾接连和平安的要求。

要求的情景化，咱把它综合成一句话，这种也是大伙业界的共识，根本是从PPA到APP，PPA三个因素（英），咱此刻设置指标便是在尽可能小的功效上，提升最佳的功能，这是PPA的焦点。可是在人力智能上，仅仅关心PPA一会儿，咱们须要关心APP，咱们最终向消费者提供的是一种包涵APP的，须要全体方位考虑。从PPA到APP产生了少许浮动，从通用的芯片变成了面向网站垂直来提供芯片，第二从单纯的提供芯片，变成了提供方案，芯片上的软件，有能力，有云端效劳。第三便是从提供硬件变成能力，这是一种详细的情景化。

第二个端云互动，边缘的计算可行看成云计算的补充和改良，况且云计算始终皆是一体的，咱举个例子，这种图上部是一种功效，叫做语言声音唤醒，下方是芯片，边缘算力来承受语言声音方面的功效，例如感官或许电视你问你好了吗，他会回复你，然后你发展一段有趣的对话。音响半夜里会突然大笑把人吓一跳，背后的原理很容易，便是某些当然界的噪音发出，就把这种设施唤醒，设施认为便是人在喊它，接下来它就听到的话便是给咱笑一下，不晓得本来的话是甚么，可是被机器解读成了给咱笑一下，是以在人无听到全部声响的时刻，机器出去一种怪笑，是以这便是唤醒和不唤醒之中的一种矛盾。

咱们科学家要做的尽可能提升唤醒率的上面提高边缘算力，可是非是独一一种形式，咱维持边缘算力，当咱辩别发到云端以后，在云端用愈加的模子进一步剖析，他到底有无有真的在喊咱。当他确认的时刻，又发觉使用者接着提交新的言语过来以后，他接着笑一下或许做别的反映，理论上它可行用最精简的模子，是以可行把少许东西规避掉了，是以这是一种十分典范的例子。假如一种厂家说咱在云端上做的是最佳的，这样可能不够，你须要有愈加完美的解决方案来提供应你的消费者。

多模态，咱这边举个例子，美的空调，有个摄像头是经过一种矩阵去观测屋里的状况，假如小友人在风就避开他，往别的方向去吹。另有假如小友人晚上登被子上皮肤会感受温度相比低，它会自动提高温度，是十分没有问题一种功效，这是多模态一种十分典范的例子。机器人就不用说了，不论是陪伴机器人仍是教导机器人，除了跟人自由对话，还期待认识咱们，教小友人读书，认识单词等等，是以请求机器人必需具有多模态功效。车载能足够使用语言声音导航，能够见到路面的状况，叮嘱咱情况，另有你困了，要停下休息。另有一种IP摄像头，它的焦点功效录像，假如它听到声响的时刻就把感兴趣的东西拍下去，传说去，是以这便是多模态在各个范畴的刚性要求的少许例子。

鉴于以上的咱们可行得出一种结论，从新定义SOC，在今日这种时间点仅仅做（英）可能不太就，咱们须要做的是（英），这种可能来源于当地的算力，当地的引擎，也可能来源于云端的能力，咱们须要在这种上面集成更多更优秀的（英），是以端云互动，情景化，多模态这几个要素会十分深切的作用到芯片的设置，作用到芯片的定位，作用到你的本钱、功耗另有你对芯片的要求，是以芯片须要面向概括考量得一种事，这是咱们对这种事宜的了解。

鉴于这种了解云知声做了甚么事业呢？第一种咱们发表了垂直化（英）方案，咱们把全部软件硬件情景都做好了，消费者拿来就用，不要再去找更多供给商，这也是咱们未来芯片出售，芯片效劳提供的一种焦点产物形式。

第二点咱们叫做ADPC，专门面向端云互动，（英）在2012年企业成立以后，9月份咱们就公布语言声音辩别功效，通过六年多进行曾经进行成面向物联网每天用量达到5亿次的庞大云平台，咱们对这种平台开发了ADPC形式。

第三个咱们在芯片设施方面有两个输出，一种叫做（英）是十分轻量的相片料理单元。DeepNet2.0是咱们面向多模态开发的深度神经网站料理器，该款料理器有十分多很没有问题涉及，日前在业界也出了十分多可以的，至少在咱看来是十分没有问题一种产物，后面咱还会说到。

ADPC是咱们的AI深度料理焦点，这种方框是咱们云平台的架构，暗的位置跟云平台可能无很大差别，可是咱们有个AI的数据料理焦点，用它跟云端接连，当咱们端料理完数据，会把一部分的数据提交给云端，由云端做深度的剖析，就像咱刚才举的例子，假如唯有右面的例子咱们可能只有会提供一种95分的产物，假如有了云端的时刻咱们会提供一种98的产物，是以有了云端互动可能你的产物是最优秀的。

这是咱们（英）的推荐，这是面向机器视线轻量级的图像效劳器，一种是面向机器视线，第二个是轻量级，使人看这种相片看起来会愈加的舒服，愈加精细，可是它未必愈加符合机器视线，是以（英）是专门面向机器视线得，是以他扶持全部图像缩短，（英）给一种相片，经过这种模块可行实时缩短，后面的神经网站相比舒服的料理，这是他一种要紧功效。

第二个做动态自动的曝光操控，这种图人眼曾经不容易瞧出写的甚么，可是就机器辩别力，会显露在他内部，他很有可能会辩别不到，可是经过（英）辩别把暗处提升，让得可清楚度有了大幅度提高，是以让得后面的图像料理愈加的简单。

第三点咱们其它还扶持8、10、12bit图像输入，他不要外部的内存是一种十分小的模块，把这种相片输入给后面的神经网站获得更没有问题视线过，这是咱们的（英）。仅仅这样可能也不够，咱们在2019计划会跟BlinkAI合作，它是来源于哈佛的团队，鉴于深度学习的算法图象料理。左边这种相片相比小，是三星的料理以后是在光照的概况下，右边也是料理过，是以见到成果十分，全个光度增添，对照度增添，是以咱们也会在2019跟BlinkAI研究这方面合作，在充足算力扶持概况下进一步提高成果。

再一种DeepNet1.0，是面向语言声音的，可是在2.0内部咱们添加了好多是面向多模态的，既可行料理图像，又可行料理语言声音。为何咱们会做这种DeepNet2.0，IP便是常识产权，实质在芯片设置内部IP是曾经认证过软件的模块，IP打算人力智能的合乎道理性，这是内部最焦点的部分。

它有几个特色，起首扶持多个的兼容网站，咱们在1.0内部最重要的扶持LSTM和CNN这两个最重要的面向语言声音辩别，在2.0内部咱们扶持更多，例如RNN，TDN，是以在兼容里做到十分高水准。

第二个可重构计算，咱们都晓得少许算法是有划定的，可能会有少许高频次的显露，假如这种高频次用硬件实现可行由一种十分高的飞跃。在DeepNet2.0扶持可重构计算，他的计算单元可行去拼接应对计算形式，你换一种形式也可行经过迅速组合，用一条指示来计算公式。

第三个扶持Winograd，芯片做乘法的时刻耗时是远远超出加法的，咱们想用于多加法就能实现这是可以的，这是焦点思想。咱们扶持Winograd使乘法下降到本来的一半进一步提高效能。

它另有其它的少许，例如扶持多NPU组网，咱在设置芯片B的时刻须要更高算力，拿两个NPU组网发展多算法组合，这是他十分没有问题灵活的特性。在2018年最终一周咱们把DeepNet2.0正规成功一直到了STPA的板上，大伙可行见到这是成果。是以人像辩别的算法，鉴于DeepNet2.0，曾经运转在STPA上了。

这边是少许横向的目标对照，也相对照较不业余，咱尽量用相比浅显的言语解释一下。关于NPO来说一种焦点的目标是算力，另有一种焦点目标功耗，假如算力除以功耗便是一种十分有趣的，咱们估计在28纳米这样一种工艺要求下，咱们是有优势的。

有了那末没有问题DeepNet2.0，那末没有问题一种算力提供者，在上面没有问题利用算法有甚么进展？起首是咱们超听限的同向降噪技艺，甚么是超听限，便是超过听力的极限，让机器可行听到人听不到的东西。声响的东西不容易向各位去描画，右下角是咱们的芯片，配备了四个麦克风，这种音响是用以放噪音的，他播的声响是人的对话，接下来咱们后面站着这位演示者，他是一种命令发表者，会向这种蓝色的板去发指示，大伙假如视频内部听到你有甚么分咐，意指着这种成功了，会漏出一种蓝色的。这种蓝色是一种能量仪，日前这种声响是93.2，人的声响听到通常是在60-70，是以在这种情景下他在负3左右，曾经超过人工的听力极限了，人曾经听不到了。咱然后会播放这种声响，咱会揭晓内部最精彩的部分。这种声响明确被咱们的芯片捕捉而且做出反应，同相降噪，人和噪音源另有麦克风三点呈一线，机器是不容易区别，是以这关于技艺提议更高挑战。

然后咱们在图像上的，云知声是全家做语言声音的企业，或许以语言声音为公众所知的企业，可是实质咱们在2018年曾经投入了好多资源做图像的事宜，也有好多进展，咱们之是以从语言声音潜入到图像，由于咱们有很没有问题硬件平台，分布式的机器学习，是以咱们的数据可行在这种上面很快的料理，迭代。

这种表格内部列了两个比赛，这也是业界两个十分有名的人脸测试仪，可行见到云知声的辩别率99.8。除了人连辩别咱们另有物体辩别、表情剖析、颜值剖析，标签化，咱们做这点事宜非是为了乐趣，却是为了在物联网情景，在芯片设置进程中须要用的。

这是咱们的人脸辩别和表情剖析以及标签化的案例。可行见到咱们明确的抓住了他的性格，表情，另有一丝咱们可行捕捉他的表情，他有无有微笑。在机器情景下使用者有无有微笑是十分要紧的，在车载内部使用者有无有疲劳驾驭这也是十分要紧的。在一种情景会有若干指标，咱们须要对每一种指标发展相应的反映。

另有一种有趣的，是咱们的唇动状况，在统一个情景谁有说话谁无说话经过食品捕捉到，它有个十分有趣的功效是在人机对话里，在嘈杂的环境里，经过单一模态他不晓得是在向谁说话，可是有了视线可行有捕捉到消息，经过对人唇动的追踪，可行获取到唇语相干具体，是以这在多模态的人机交互里是很要紧的，很荣幸咱们也做到了。

前面讲咱们做到少许事宜，咱们不但脚踏实地做产物、技艺和算法，同一时间咱们也奥适度仰望星空，咱们正规成为新款可持续智能计算中心的创始会员，在全个2019咱们会跟杜克大学一同去探讨AI芯片紧缩量化技艺，以及非冯新款AI芯片计算架构，咱们是为了声明云知声在智能方面是认真的，咱们还要做探讨，咱们要始终把咱们的水准维持在业界一流，期望咱们在未来芯片范畴能够有所开拓。

咱们在2018年造成一种十分要紧的合作，咱们跟亿咖通科技合作面向智能外出一同塑造车规级AI智能芯片。全个2018年的成绩曾经给大伙报告完了。

后面跟大伙宣告一下2019年咱们准备做的几个要紧的事宜。第一种咱们会开发一款新的产物雨燕-Lite，它会愈加的轻，依然是面向语言声音的情景，可是它会十分的轻薄，是以咱们计划2019会去投产该款芯片。第二个面向智慧都市，咱们这块一直无涉及过，今日宣告经过芯片切入到智慧都市建造之间，咱们会在2019投产一款多模态的芯片，这种芯片会继承咱们的DeepNet2.0和（英），是以它不但仅扶持雨燕功效，他还会扶持摄像头、ISP、OD、人脸辩别这是咱们在2019年十分大的投入。第三个雪豹，咱们会跟亿咖通科技合作推进车载人力智能芯片，他的功效和前面的芯片有个不一样，会针对车载情景，可能会断网无网站接连，可能会有少许奇奇怪怪概况，会愈加着重当地算力，咱们会提供当地的语言声音搜索，在无网站情况下经过语言声音导航选址，是以做当地的言语路径，可行做少许相应的图像料理等等，该款产物会在2019年投产。

在2015年的这种时间点，咱们赤心无想过2018年咱们会公布云知声本人的芯片，咱们不光做出去了况且还卖出来了，功能还在业界优先水准，在2018年这种时间点咱无料到，咱们除了雨燕之外，咱们在人力智能芯片上会走的更远，会扎的更深，咱们会显露多模态等等方面，包括焦点的NPO、IT方面有那么多获利，咱们信任咱们明年这种时间点在各位的大力扶持下咱们做的必定会比咱们说的更好更快更强，谢谢大伙！ 

主办人：感谢李博士的精彩发言，给咱们带来十分多的干货满满。然后，咱们要有请的是360团体副总裁、360智慧都市工作部总裁 穆鸿为咱们带来演讲，让咱们一同来听听360与云知声之中都有哪些精彩磕碰！

穆鸿：各位来宾大伙下午好！十分荣幸有这种机会能够过来跟大伙一同分享一下360在人力智能以及跟云知声合作中间的少许获利。咱今日讲的这种题目叫平安大脑仔细守护大平安，由于360应当是此刻世界第一大的网站平安企业，咱们本来在全个进行进程中间，人力智能对全个360全个团体进行十分要害。咱们从2018年提议来未来全个平安的态势十分的严峻，必需运用新方法来解决平安难题，这便是咱们昨年提议的平安大脑。

往日大伙相比熟悉的便是360无偿杀毒，咱们在2010年的时刻提议了少许鉴于AI的杀毒功效引擎，咱们此刻曾经成为第一大的搜索引擎事业，咱们2013年也推进了少许智能硬件，咱们智能硬件在市场上都处于第三的位子，咱们家庭用摄像头也处在前三的位子，咱们360另有智能机器人，智能门铃，等一系列的智能硬件。2015年360最初映入，由于咱们有大批互联网能量，咱们映入了直播、金融相干范畴，刚刚咱们金融也在美国到市场。

从2017年最初咱来领导企业往AI这方面做转行，全个360的营业线都会适用AI来做营业线，更要紧的咱们昨年公布的平安大脑，经过大批的平安数据的剖析来解决这种平安难题。360从2018年回顾到A股，咱们的营业一步步往平安做转行，详细的企业营业咱们有三个大的，第一种国度的平安级涉及到国度大的平安网站，后面的两个跟今日专题有相当大关连，第一种都市平安大脑，最重要的是应用各式传感器捕捉的聚集数据解决都市的平安难题，从咱们往日的网站平安到此刻物理平安难题，包括驾车平安、社区平安，这也是咱领导此刻营业方向。

此外一种，加了一种平安大脑营业，咱们以为未来守护全个家族的平安仅仅靠少许硬件是不能的，必需有大批的AI参加，咱们的焦点能力便是家族平安大脑，经过各式传感器的收集，经过边缘的AI计算能力能够料理家族的少许威胁。前面几个大脑的焦点是建立一种人机协同的人力智能。

第一方面经过数据算力发挥机器价格，未来期望价格做的事宜机器去做，可是人有不同于机器好多点，包括人的常识、经历缔造力，这点是机器无法子取代的，是以经过人机协同最近解决咱们所面对的少许难题。这边最重要的指是平安依照。

在实施进程中最要紧的是抉择芯片，自然云知声也是咱们一种要紧合作伙伴，咱根本上把市场上几十家企业的芯片都做了好多测试对照探讨，本来在咱们这种芯片抉择进程中间，大概从咱们这种方位而言，咱们根本起首考量咱们的情景，这种人力智能必定要和情景联合起来，单纯考量芯片是无意义的。在情景概况下，咱须要一种容易的算力，在算力概况下考量能耗，由于不同的位置对能耗的要求是不一样的。

对咱而言，对一种商业企业而言价格也是十分要害的要素，当咱把前面相应的考量完了以后，就会考量价格，每一种企业都会考量价格。大伙本来很简单忘到一丝，用具链，咱们讲一种产物用到用具连十分要紧，全个产物的架构，以及全个老练度对咱们抉择十分要害。咱们本来做的少许模子少许积累能不行在新的芯片上运用，这在咱抉择新的进程中间是十分要紧的。此刻市场上有几种，一个是云端训练的，典范的GPO或许google突出的TPO，另有云端公布的少许，此刻百花齐放更多是在设施端的推理上，这边面也列出了国家内部外少许企业，自然云知声的雨燕也在上面可行见到，这是咱选芯的一种根基。

本来从咱的方位更多咱要考量的情景，第一种是咱这种算法的功能，这种大伙可行见到不同的架构的料理。第二个考量全个人力智能的本钱，这种自然可行见到专用的芯片几个方面，本钱相比低，在咱们好多智能家居，由于产物是相比固定的。咱们360要点要实现几个大脑，第一种是家族平安大脑，它新的要求响应速度，假如你全部都推到云端去做，在网站差的概况下，怎样提供更没有问题体会的时刻，在当地响应会很快。

第二个平安跟隐私的难题，这种在智能家居里也十分要紧，咱们为何做边缘计算，咱们为何要点重申芯片难题，就考量平安跟隐私占十分要紧一种方面。第三面可靠性难题，网站接连一朝产生难题，假如全部料理在云端的话，可靠性是得不到确保的。第四个全个本钱开销，早期假如芯片价格相比贵，咱把全部都放到云端上，这对云端的负担相比大，这实质是一种平衡难题。全个智能边缘要做一种协同，再一种特别是咱们平安的时刻对算法的结果请求十分高，例如平安检验漏报率，咱们不可行显露漏报率，自然这种显露也相比低，再一种本来咱们也意识到关于一种家族平安而言，不但仅要能看能听能说，另有其它的接入你的数据，这就认证了咱们情景对多模态的要求，咱们要让得情景率大幅度提高。

第三个本钱难题，这是讲2C这块。咱们讲家族平安大脑，自然这种大脑可能是一种虚的概念，它将来硬件可能在智能音响里或许其它设施内部表现。再一种咱们面对2B或许2C的都市平安上，这边提到全个智慧都市建造正好经验一种转行期，甚么叫新款的智慧都市建造，这边要重申怎样样改变营业进行或许都市治理的的能源，从被动进行转变为主动进行。

第二个从少许新的技艺伎俩，让得本来被动治理变成主动治理。第三个咱们期望经过人力智能导入，提升办事效能，自然在全个方案里，2B跟2C本钱无那末大，可是在几个方案里仍是十分要紧的因素。例如说咱们的摄像头数据，咱们可能一种设施要料理几百个摄像头的数据，第三依旧多模态的学习，更多的大数据须要发展多模态的料理，第四个成长开销，这是咱们大概360对未来的一种容易的要求，以及少许方案的着眼点。

咱们在抉择芯片合作伙伴的时刻咱们有少许抉择，第一种情景了解，咱们以为一种技艺合作伙伴假如不了解情景，不容易提供一种没有问题解决方案。在咱们抉择进程中间碰到多家企业，它们根本无法子对情景发展了解。第二个咱感觉他要提供一种技艺掌控力，跟领先进步的技艺掌控力是十分显著的。第三个好多AI企业为了掌控造成所谓的解决方案绑定的关连，他把方案做的十分死，你无法子定义方案的算法，这种时刻咱们重申方案的灵活性也是十分要害。第四个方案的杀伤力，这边面玻璃特别见到一种企业的里面，由于特别是人力智能芯片他更多另有少许运营，是以这种关连到硬件、软件和运营，对大批的大数据的收集料理，这种本来是十分要紧的。是以数据运营能力也是咱们十分看中的点。

咱在360负责全个企业的技艺体制，咱们是实质测试的少许结果，这种根本涵盖了业界最定级提供语言声音的解决方案，这是咱们真正测试出去的结果，为了方便，咱把这点对应的企业都隐掉了，唯有云知声，云知声根本在全部的目标内部皆是第一种，这是咱们实质测试出去的结果。由于咱本来对云知声非是很熟悉，可是真实测试下去感觉云知声的内容十分强，咱感觉它们的优点最重要的是几个方面。

第一种对语言声音语义的情景了解，可行感受在这种产业是深耕的，第二个实测体现能力十分强，你测试好咱就用你。第三个跟咱们360深度合作的合一性接踵，由于这种云知声提供了各式各类的解决方案，你定制了本人的少许模块算法包括布置的形态都做的十分好，这种灵活性也充足。第四个经过今日发表会，咱也见到云知声一直以来技艺的前瞻性和策略设置方面有特色，这四点皆是适合咱对前面的芯片定位。有一块便是价值这块，其它的咱皆是十分称心的。

咱们也在做语言声音芯片的少许集成的测试，作为合作伙伴来，咱其是第一种恭喜云知声，云知声特别的努力，切实做出了很没有问题成绩。第二咱也向各位来介绍云知声，今日容易就说那么多，谢谢大伙！

主办人：感谢穆总的分享。然后让咱们有请云知声策略伙伴，来源京东IoT创新硬件的王雅卓总经理，有请王总！

王雅卓：起首十分高兴也十分荣幸，能够见证2019云知声多模态AI芯片策略发表会，然后咱们推荐一下IOT在科技缔造美好这种情景下此刻正好做的和未来将要做的事。刚才也提来过去三十年通过了几个时期，互联网时期，搬动互联网时期以及此刻的IOT时期。

搬动互联网时期咱们那时智能电话，功效电话的若干表现，那时咱们提例如一款电话有可能是智能机，可能是功效机，此刻大伙的电话都变成了智能机。IOT时期，此刻是智能设施和非智能设施，咱信任将来全部的设施皆是智能设施。物联网此刻进行十分快速，各行各业这种投入也十分大，日前有三个环境，大批数据无接连造成了数据孤岛，这是接连层次无做高。第二海量数据不过数字，并未鉴于数字缔造价格，企业关于数据的料理能力欠缺。第三数据不智能，这也是咱们须要增强的。

AI和物联网的相互联合可行推进若干资产往前进行，例如智能家具、配送机器人这点产业全在没有时没有刻深入进行，对咱们的资产发展推进。大伙更多认为京东是一种零售企业，但实质上京东愈是数字经济与实体深度合一的公司，往日京东人脸辩别、没有人车方面都取得十分大成就，同一时间京东的技艺从本来的支撑营业此刻变成了主导营业。

物联网，物指的是实体经济，网指的是互联网经济，在PC、电话、AR、VR咱们此刻实现了边听边买，边读边买，咱们此刻实现了搬动获利、人脸辩别支付，远程投敌，在这点实现了线上线下合一。在往日京东好多技艺上实现了若干第一，2015年第一辆多功效音响，2016年第一架乡下送货没有人机，2017年第一种全过程的没有人仓，2018年首个机器人配送站在长沙试点发展，解决了最终一千米的困难。

咱们随着平台不停扩大，技巧不停提高，咱们在2018年12月份周全进级了平台，便是此刻的小京鱼平台，掩盖了物联网平台、大数据平台、智能效劳平台。看一下小京鱼平台的言语技艺、云计算技艺、图像辩别技艺以及（英）合同，（英）合同咱们曾经为千万级使用者提供了效劳，曾经事业了四年。利用效劳层咱们和头部的孩童的内容，包括电台另有有声读物都造成了十分好合作，目的便是为了给使用者更没有问题体会。平台生态层，咱们和解决方案商、技艺厂家都造成了十分没有问题合作，能够把硬件产物迅速落地。

京东追求全品类、更多品牌，咱们日前京东的品类有200若干，品牌超越500个，产物超越2000个，效劳家族超越1000万，京东同一时间具有AIT第一大价格的数据链，例如京东高净值使用者达到3亿多，这部分咱们可行拿到精确使用者画像，同一时间对使用者要求一种精确把控，对产物发展定义。同一时间设施操控次数达到5.7亿次，这点数据可行改良惯例功效，咱们在线时长超越1千亿个小时，这点运转的数据提供了效劳和品质。

看一下小京鱼的硬实体，包括语言声音辩别达到90%，当然言语了解能力达到96%，语言声音合成达到90%以上，图象辩别达到97%，ARVR模子还原度达到99%。同一时间咱们另有全中国最多的技巧，满足使用者的衣食住行各式要求，同一时间咱们在12月份发表了三款产物，包括两款耳机另有本人的音响。咱们做小京鱼这种产物最重要的是指标是塑造有素质、有能量、有温度的产物。有素质是指在京东上购物的使用者一样，期望高素质的生活。有能量讲明咱们的功能十分强盛，能够给使用者带来更多要求。有温度产物十分智能，能够让设施愈加懂你。

小京鱼智能也是一种周全开放的平台，助力产业重塑提高，为了IOT产业全体的提高尽本人的努力。咱们有最广大技艺的布置，包括互联互通，边缘计算，语言声音视线交互。另有软硬件一体化平台，包括物联网平台，大数据平台，智能效劳平台，另有C端的音响、冰箱、耳机等等，这点产物同一时间也会给产业的其它使用者赋能，包括使用者更快的达成本人的产物。同一时间咱们京东在通道方面，经过线上线下的扶持也会把产物塑造的更好。由于产物一方面要做的好，还得须要卖的出来才能触达到使用者。

京东IOT和云知声是好几年的合作伙伴，鉴于云知声在AI芯片以及体系解决方案的能力和优势，咱们将和云知声一道一同建立面向零售、家居、车载等若干情景的AI技艺生态。咱们的愿景是用科技缔造美好生活，咱们期望让本人成为让使用者受益的自由创新者，让产业亢奋的技艺合作伙伴，同一时间助力华夏从生产向智造转变，谢谢大伙！