5米識別，0.1秒響應，探境科技亮出四款語音AI晶元

智東西（公眾號：zhidxcom）

編 | 司北

智東西4月17日消息，今天，國內AI晶元創企探境科技首次披露了其四款語音AI晶元的詳細參數，其中包括語音喚醒晶元、命令詞識別晶元、語義理解晶元、通用型降噪晶元。

據探境科技表示，這四款AI晶元普遍具有識別距離遠（達到5米以上）、反應時間短（最低小於0.1s）等特點，可以部署在常見的智能家居、家電、可穿戴、汽車導航等場景下。

一、突破「存儲牆」，打造存儲優先架構

探境科技是國內AI晶元新生力量之一，憑藉其創新的存儲優先架構（Storage First Architecture，簡稱SFA），探境科技在去年完成了上億元的A輪融資。

探境科技創始人兼CEO魯勇

探境科技創始人兼CEO魯勇在智東西主辦的GTIC 2019 AI晶元創新峰會上曾介紹過，由於AI神經網路數據量較大，具有高並發、高耦合等特性，引發了AI晶元高帶寬存取、以及數據間的相關耦合性等問題，所以在馮諾伊曼架構之下，目前AI晶元普遍面臨了「存儲牆」問題——AI計算資源豐富，但存儲及數據搬運效率低下。（探境魯勇：破局存儲牆，打造首款通用AI晶元 | GTIC2019）

而探境科技認為，其存儲優先架構（SFA）的的一大突破就是將存儲作為調度核心，使數據在存儲器之間傳遞的過程中就得到計算，這種簡單快速有效的方式特別適合邊緣計算場景來使用，在同等條件下相對於傳統的類CPU架構，存儲優先架構的晶元產品可將數據訪問降低10-100倍。

傳統的類CPU架構晶元通過提供存儲帶寬、集成新的計算單元等改進措施，通過不計成本和功耗的方式改良產品的性能，這使得產品本身的產品化路徑加長，開發難度加大，同時成品應用範圍相對狹窄。

因此，一旦出現數據量大規模激增，就容易導致「存儲牆」等瓶頸問題，迫使晶元廠商不斷通過「暴力提升」的方式改進性能，這從根本上是架構設計出現了問題。

在摩爾定律進入「紅區」工藝升級困難的今天，架構針對具體場景的合理性顯得尤為重要。

二、打造四款邊緣語音AI晶元

基於其存儲優先架構，探境科技今天披露了四款邊緣語音識別控制相關產品（語音喚醒晶元、命令詞識別晶元、語義理解晶元、通用型降噪晶元）的參數。

這四款晶元普遍具有識別距離遠（達到5米以上）、反應時間短（最低小於0.1s）、多級電源管理功耗極低（最低待機功耗小於50μW，典型功耗小於1mW）、降噪能力突出等特點。

它們可以部署在常見的智能家居、智能家電、智能可穿戴、汽車導航等典型場景下。

此外，據探境科技透露，目前公司已基於存儲優先架構研發出一系列針對邊緣計算場景的高吞吐能力解決方案。

邊緣計算以及安防前端協處理器晶元專為典型場景開發，執行效率最大可達13T OPS，並可靈活採用1.6T OPS/3.2T OPS/13T OPS多種部署方式，而其能效比高達4T OPS/W，支持普通的USB2.0/USB3.0，支持LPDDR3/LPDDR4。

而自動駕駛晶元產品目前提供高達20-100T OPS的執行吞吐能力，巨大的執行效率意味著自動駕駛場景下可以接受多路攝像頭信息，並將這些信息快速消化得到快速有效的反饋和執行。

據探境科技表示，未來公司將依靠存儲優先架構、內置高速SRAM、高效本地推力能力等一系列自主專利的NPU技術打造出更多細分領域產品。由於其AI晶元核心技術的共通性，探境科技的開發團隊可以針對不同使用場景從一個產品快速調節產品特性成為更適用新領域的新產品，具備快速產品化的優勢。

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