云知声阿里（云知声智能科技）

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本文目录一览：

• 1、从计算机硬件设计的角度分析如何提供更为丰富的算力
• 2、神马搜索是阿里巴巴的吗？
• 3、哪些应用属于人工智能
• 4、人工智能包括哪些方面？
• 5、5G爆发前夜，一场关于车载语音交互的纷争

从计算机硬件设计的角度分析如何提供更为丰富的算力

自上世纪90年代互联网技术诞生以来，移动互联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的不断发展和逐步成熟，并日益深入的渗透到经济社会的各个领域，2020年全球范围内爆发的新冠疫情又进一步加速了这一趋势，数字经济已经成为世界经济发展的新阶段，即世界经济发展已经进入数字经济时代。

党中央、国务院和各级政府高度重视数字经济的发展。从2015年《中国制造2025》、《促进大数据发展行动纲要》等政策出台以来，中央和各级地方陆续以推出系列数字经济发展的措施，并支持雄安新区、浙江、福建等六个地区建设国家数字经济创新发展试验区，支持北京、上海、深圳、西安等地建设国家新一代人工智能创新发展试验区。2020年国家进一步提出加强新型基础设施建设，并明确将数据作为一种新型生产要素写入政策文件，这些将为数字经济的发展奠定更加坚实的基础。

农业经济时代，土地、水源和工具是关键资源。工业经济时代，能源、原材料、机器设备和生产工艺等是关键资源。那数字经济时代的关键资源是什么呢？数字经济时代的关键资源是数据、算力和算法。数据是数字经济时代的原材料，各种经济活动中都在源源不断的产生的数据，越来越多的组织也将数据当作一种资产，在政策层面数据已经成为一种新型生产要素。算力相当于数字经济时代的机器设备和生产力，面向各种场景的数据产品或应用都离不开算力的加工和计算，而且对算力的需求和要求也越来越高。算法是数字经济时代的生产工艺，面向图像、语音、自然语言处理等不同的应用场景和领域的算法也层出不穷，算法的提升和改进可以提高算力的效率和更多的挖掘数据价值。

本文重点分析算力方面内容，介绍算力市场总体情况，当前算力发展的特点和趋势，以及重点算力供应方式等。

一、算力需求快速增长，算力投资具有多重经济价值

算力即计算能力，核心是CPU、GPU、NPU、MCU等各类芯片，具体由计算机、服务器、高性能计算集群和各类智能终端等承载。数字经济时代，数据的爆炸式增长，算法的复杂程度不断提高，对算力需求越来越高。算力是数字经济发展的基础设施和核心生产力，对经济发展具有重要作用，根据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.3‰和1.8‰。

随着数字经济的不断发展，人工智能、物联网、区块链、AR/VR 等数字经济的关键领域对算力的需求也将呈爆炸式增长。根据华为发布的《泛在算力：智能社会的基石》报告，预计到2030年人工智能、物联网、区块链、AR/VR 等总共对算力的需求将达到3.39万EFLOPS，并且将共同对算力形成随时、随地、随需、随形 (Anytime、Anywhere、AnyCapacity、Any Object) 的能力要求，其中人工智能算力将超过1.6万EFLOPS，接近整体算力需求的一半。OpenAI开发的GPT-3模型涉及1750亿个参数，对算力的需求达到3640PFLOPS，目前国内也有研究团队在跟进中文GPT-3模型的研究。

算力投资具有多重经济价值，不仅直接带动服务器行业及上游芯片、电子等行业的发展，而且算力价值的发挥将带动各行业转型升级和效率提升等，带来更大的间接经济价值。根据《泛在算力：智能社会的基石》报告，每投入1美元算力即可以带动芯片、服务器、数据中心、智能终端、高速网络等领域约4.7美元的直接产业产值增长；在传统工厂改造为智能化工厂的场景下，每1美元的算力投入，可以带动10美元的相关产值提升。

二、算力发展的特点及趋势

随着数据规模的增加和算法复杂度的提升，以及应用多样性的不断丰富，对算力提出的要求也越来越高，当前算力发展呈现出三方面的特点，一是多种架构百花齐放的状态，二是中心化的算力与边缘终端算力快速发展，三是专用算力日渐成势。

近年来多种算力架构并存并快速发展。曾经x86架构的算力占绝对优势，英特尔和AMD基本垄断了X86算力架构市场，海光信息通过跟AMD合作获得x86架构的授权；如今基于ARM架构的算力份额不断扩大，特别是在移动端ARM架构算力成为主流，华为海思等主要产品是基于ARM架构，另外天津飞腾的产品也是基于ARM架构。随着人工智能等算力需求的不断增加，GPU算力的需求不断增加，英伟达在GPU算力市场占有绝对优势，AMD也分了一杯羹，叠加比特币挖矿算力需求，导致市场上GPU卡供不应求。近几年国内也出现几个GPU方面的创业团队，如寒武纪、登临科技、燧原科技等。此外，Risc-V、存算一体化架构、类脑架构等算力也不断涌现，不过这些算力刚刚起步，在应用生态等方面还需要一定较长的培育过程。

中心化算力和边缘终端算力快速发展。随着7nm制程日渐成熟，基于7nm制程的CPU、GPU等算力性能得到极大提升，目前7nm制程算力主要是中心化算力，移动端智能手机的处理器算力部分也已经采用7nm制程。台积电的7nm制程已经实现规模化，并开始攻关3nm工艺制程；中芯国际7nm工艺制程仍在技术攻关当中。随着5G及物联网应用的不断增加，边缘终端算力的需求日益增加，特别是自动驾驶、智慧安防、智慧城市等领域算力需求。地平线自动驾驶芯片已经量产，英伟达jetson产品在嵌入式终端产品应用广泛，其他针对特定领域专用边缘终端芯片创业公司层出不穷。

针对图像、语音等特定领域的专用算力日渐成势。一方面是芯片工艺制程越来越逼近摩尔定律的极限，另一方面是物联网智能终端对功耗的要求等，针对特定领域的专用芯片层出不穷，并且越来越多的巨头参与其中。谷歌的TPU专为机器学习定制的算力，阿里平头哥的含光NPU专为神经网络定制的算力，赛灵思的FPGA算力，百度研发针对语音领域的鸿鹄芯片以及云知声、思必驰、探境科技等也推出智能语音相关的芯片，北京君正、云天励飞、依图科技和芯原微电子等推出针对视觉和视频处理相关的专用芯片。

三、算力供应以公有云和自建算力为主，多种方式相补充

当前的算力供给主要包括公有云、超算中心、自建算力、地方算力中心等方式。其中，公有云和自建算力中心是算力的主要来源方式，超算中心及地方算力中心等多种方式相互补充。

规模化的算力供应通常通过数据中来承载，新建数据中心的不断增加，将带动未来算力资源的供应不断扩大。据中国电子信息产业发展研究院统计数据，2019年中国数据中心数量大约为7.4万个，大约能占全球数据中心总量的23%，其中大型数据中心占比12.7%；在用数据中心机架规模达到265.8万架，同比增长28.7%；在建数据中心机架规模约185万架，同比增加约43万架。2020年国家大力支持“新基建”建设以来，数据中心作为“新基建”的重要内容，京津冀、长三角和珠三角等算力需求地区，以及中西部能源资源集中的区域，如内蒙、山西等，均在推进新的大中型数据中心的建设。

公有云以其稳定和易用等特点，成为许多企业特别是中小企业的算力首选方式。据不完全统计，阿里云服务器总数接近200万台，腾讯云服务器总数超过110万台，华为云、百度云、京东云、AWS等云厂商服务器总数未找到确切数据，保守估计各类云厂商服务器总数之和也超过500万台。而且在国家宣布大力支持“新基建”建设之后，腾讯宣布未来五年将投资5000亿元用于云计算、数据中心等新基建项目的进一步布局，阿里云宣布未来三年阿里将投2000亿元用于面向未来的数据中心建设及重大核心技术研发攻坚，百度宣布预计到2030年百度智能云服务器台数将超过500万台。各大云厂商仍在继续加大算力投入，公有云算力供应将会更加充裕。

自建算力以其安全性和自主性等特点，成为政府、大企业及其他关注安全的组织的算力首选方式。政府、银行及高校和央企等，通常通过自建或租赁数据中心的方式自建算力，满足自身各项业务的算力需求。许多互联网公司在刚开始时选择使用公有云服务，但规模发展到一定程度时通常都会开始自建或租赁数据中心的方式自建算力。其他有部分各种类型的企业，出于安全、商业机密和隐私等方面的考虑，不意愿把数据和业务等放到阿里云等公有云上，往往选择托管服务器的方式自建算力，规模更小企业直接就在本地使用。2020年6月快手宣布投资100亿元自建数据中心，计划部署30万台服务器，字节跳动等大型互联网公司都在不断加大数据中心的建设。

超算中心和地方算力中心作为算力供应有效的补充方式，适合于大规模计算需求的应用领域。截至2020年，科技部批准建立的国家超级计算中心共有八所，分别是国家超级计算天津中心、广州中心、深圳中心、长沙中心、济南中心、无锡中心、郑州中心和昆山中心。超算中心主要的算力资源以CPU为主，新建的超算中心及更新升级过程中超算中心逐步增加了异构GPU算力资源。超算中心较好的满足和弥补了高校科研中算力资源的需求，特别是在工业仿真、生物信息、新材料、气象、海洋等科学计算领域。国内主要省市地区基本都投资建设了当地算力中心，重点服务本地科研和产业发展的需求，如太原、苏州、福建等地，目前通常地方算力中心的规模并不大，计算节点数在200-500之间居多，主要服务于当地气象、工业仿真和生物信息等领域计算需求。此外，2020年以来，武汉、南京、珠海、许昌等地区正在建设人工智能计算中心，将在一定程度上弥补当前规模化AI算力不足的情况。

结语

算力作为数字经济的基础设施，也是数字经济时代的生产力和引擎，越来越成为数字经济时代国家竞争力的体现。根据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》，中国和美国的算力建设在全球处于领先地位，美国的算力无论在规模、效率、应用水平等方面都领先于中国。此外，从算力芯片供应角度看，美国的英特尔、AMD、英伟达等企业几乎占了全球的绝大部分的市场份额。可见，中国在算力建设和发展仍然需要加大投入和加强研发等，发挥优势的同时弥补不足，从而为数字经济长期发展奠定更加坚实的基础。

神马搜索是阿里巴巴的吗？

神马搜索是UC（目前主流的手机浏览器）和阿里2013年已经成立合资公司推出的移动搜索引擎。

神马是一支创业团队，由全球用户量最大的移动浏览器UC优视与中国互联网行业领军企业阿里巴巴共同发起组建，并由来自微软、谷歌、百度、360等国内外IT公司的资深员工所组成。

神马搜索的发展历程：

1.2010年，UC优视就推出了“搜索大全”，这是UC在移动搜索领域的初次探索，也是神马搜索的雏形。之后持续招募产品技术团队，并在2013年秘密整合了阿里巴巴“一搜”的团队和业务，以及原百度的一支技术专家团队，同时引入来自Google、微软、雅虎、360等公司的搜索产品技术专家，进一步加速了移动搜索业务的推进。

2.2014年4月28日，UC（优视）正式宣布与阿里巴巴合作共同发布旗下移动搜索引擎品牌——神马搜索。据悉，阿里巴巴和UC已经成立合资公司，共同发展移动搜索业务，UC公司CTO（首席技术官）梁捷将出任神马搜索业务总裁。

3.2014年5月5日，UC优视董事长兼CEO（首席执行官）俞永福宣布，神马移动搜索月活跃用户已突破1亿，在国内移动搜索市场用户渗透率突破20%。神马搜索，旨在打造最好的移动搜索产品。

4.2013年，团队和业务进一步融合发展之后，UC优视将新的移动搜索品牌命名为“神马”，并由UC优视CTO梁捷担任该业务的总裁。

到2014年7月为止在产品上，神马已经开发出了App搜索、购物搜索、小说搜索三个针对移动搜索刚需的特色功能，并形成了良好的口碑，此外，团队正在加紧推动语音搜索、图片搜索等功能的创新。

5.2015年3月11日，神马搜索与北京云知声信息技术有限公司达成战略合作，将共同探索语音搜索创新，以满足智能移动硬件设备用户需求。现阶段，用户只需要使用搭载了云知声平台的手机，通过语音说出搜索关键词，神马搜索就可以通过云知声语音识别和转换技术搜索用户所需内容。考虑到云知声的识别服务云平台已应用于不少移动可穿戴、车载导航设备，双方的合作未来很可能会扩展到智能硬件领域。

神马搜索的大致使用流程：

首先，按照官方的宣传来说，用自家的uc浏览器体验度最好，试了一下，无论是手机百度还是什么浏览器，都可以了。我们这里就用uc试一下，首先下载最新版本的uc浏览器。

下载以后，我们安装到手机上，点击打开我们的浏览器。

打开以后，我们可以直接在上面输入神马搜索，也可以输入网址，进入到搜索界面。

进入神马搜索。

就像我们在百度上搜索的东西一样，基本上无多大差别。

哪些应用属于人工智能

人工智能是一个非常广泛的领域，它涵盖了许多不同的应用。以下是一些典型的人工智能应用：

语音识别：利用自然语言处理和机器学习技术，将人的语音转换为文本或命令，例如智能助手和语音控制设备。

图像识别：利用计算机视觉和深度学习技术，识别和分类图像中的物体、人物和场景，例如人脸识别、智能监控和自动驾驶汽车。

自然语言处理：利用机器学习和语言学技术，分析和理解人类语言的含义和语境，例如机器翻译和智能客服。

机器人和自动化：利用人工智能技术，开发智能机器人和自动化系统，可以用于制造业、医疗、农业等领域。

推荐系统：利用机器学习和数据挖掘技术，根据用户的兴趣和行为，向用户推荐相关的产品和服务，例如电商推荐和音乐推荐。

游戏和娱乐：利用人工智能技术，开发智能游戏和娱乐应用，例如智能棋牌游戏和虚拟现实应用。

总之，人工智能应用非常广泛，涵盖了许多领域和行业，可以帮助人们更高效地工作、生活和娱乐。

人工智能包括哪些方面？

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。

优点：

1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。

2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。

3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。

缺点：

1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。

2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。

3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

5G爆发前夜，一场关于车载语音交互的纷争

5G的商用推进，像是给全球智能化产业发展按下了加速键，各行业摩拳擦掌，寄以搭乘这趟快车道，迅速抢占未来的市场，也让“软件定义汽车”的概念，逐渐被众人所熟知。

随着科技的不断发展，汽车的传统机械属性逐渐被颠覆，屏幕变得越来越大，车联网系统变得越发复杂，车开始被赋予了越来越多的功能。但也让更多人意识到，无论是按键还是触屏都变的不再安全，而语音交互便为汽车使用场景下提供了切实可行的解决方案。

于是，作为车联网的核心技术之一，车载语音交互的争夺战逐渐进入白热化状态。

BAT技术强势VS车企主权回收

不可否认，数字化的浪潮正裹挟着一切颠覆传统产业过往的行径，重新书写未来的竞争格局，汽车产业也同样如此。时至今日，汽车产业边界正在一点点被模糊，BAT等互联网科技公司强势切入这场混战。

2017年7月5日召开的百度AI开发者大会上，其正式对外发布DuerOS开放平台，该平台包括智能设备开放平台和技能开放平台，支撑这两个平台的则是DuerOS对话核心系统，其应用领域之一即是车载交互。发布会当天，车联网供应商博泰集团宣布与DuerOS合作，让“AI赋能汽车”。

同年11月，腾讯宣布推出腾讯车联“AI in Car”系统，以腾讯语音助手为车载语音输出控制能力，建立车载交互中心，并与广汽、长安、吉利、比亚迪、东风柳汽等主机厂达成战略合作，用腾讯生态体系下的内容浇灌成长。

而很早以前便与上汽合作过的阿里，在将YunOS升级为AliOS之后，更是致力于打造国产车载OS，目前也在不断孵化自己的语音交互系统。

BAT的入局，以其强悍的资金、云平台与生态搭建实力，或兼并或建立合作伙伴关系，不断吸收市场中有实力的语音交互厂商，逐渐壮大自身生态体系，从而一统江湖。

但与此同时，据翌擎科技CEO陆维琦分析，“车联网技术正从外围附加服务逐步转变为车企的核心能力，成为车企数字化能力的一种基础设施。他们开始希望利用车联网进行数字化改革来直达C端用户、采集汽车数据”。

整车企业的车联网主权意识正在觉醒，且正在快速布局。

2016年，由吉利集团战略投资、独立运营的科技生态企业亿咖通正式成立，吉利汽车智能网联系统GKUI便出自这个公司。

2018年9月，亿咖通与物联网人工智能科技公司云知声宣布共同出资成立一家合资公司——芯智科技，双方间的合作基于云知声的语音识别、语音合成、声纹识别、语义理解以及后续不断拓展的图像等AI技术，融合亿咖通科技在车载云平台、内容和车载产品等方面的设计经验，开展面向汽车前装市场的车规级 AI 芯片研发。

而这家合资公司的首款，也是业界首款车规级全栈语音 AI 芯片正式于日前流片成功。

5G时代来临，车载离线语音交互会否成为趋势？

就目前来看，语音交互更多依托于云端算力处理和反馈，而云到端、云到云到端之间的数据传输在无形中产生了更多的信息延迟，加之受限于4G时代通信技术的时延、可靠性均不稳定，智能语音AI助理的对话反馈、操作速度时常会受到影响，造成听不懂、不明白、答非所问的情况。

这就意味着，一边是BAT与整车企业“浴血奋战”，一边却是用户丧失信心后的“拒绝沟通”，用户的需求与车联网产品之间的鸿沟，成为制约了车联网行业行进难的重要因素之一。

于是，可以满足车联网所需的低延时、高计算量、高效率、高可靠以及细致精准的5G，便成为了众望所归。

前景是光明的，但脚下的路该如何走？是奋力向前奔跑，还是兵分两路稳步向前？

“面对时代的变迁，我们需要冷静”，芯智科技产品副总裁孙晓欣日前在接受采访时表示，“正如我国在2013年末进入4G时代，但真正的产业爆发却发生在2016-2017年间，5G必然会加速，但是否如我们所想般快，还需要打个问号”。

正因如此，“离线”在智能家居领域快速普及，而芯智科技，则致力于打造可以满足车规级的离线语音交互芯片。

据官方资料显示，此次发布的AI 芯片一款集音频信号处理模块、语音识别模块、离线分类引擎，自然语言处理模块、离在线仲裁模块、TTS引擎、离线推理引擎于一体的全栈语音AI芯片。为了更好的应用于汽车领域，该芯片还垂直打通了汽车的数据，增强针对汽车场景的本地逻辑推理等边缘计算的能力。

“未来将会有70%以上的车联网功能在本地解决，包括导航、电话、车控、空调、提醒以及常用地天气、航班、火车票信息等等”，孙晓欣表示，“同时，这款芯片支持全球32+语音/方言识别，其语音深度学习处理速度较主流主控芯片提升了64倍，语音响应速度则提升了20%-50%”。

可以让车在任何地方保证交互能力实时在线，并不断提升车辆的推理能力，让车辆更懂用户。并可以释放主控算力20%-35%的算力资源，以提升系统流畅性或者支持更多高算力功能。

未来，这款芯片也将率先搭载在吉利汽车上，并将在今年第一季度上车验证，计划于年底前量产。此后，芯智科技也将陆续向其他算法厂商所开放，提供芯片上的整体车载交互代码开源，以支持更多云平台和内容服务的自由接入。

盖世结语：智能语音交互技术不断创新进步，众多的企业投身其中，无数成果不断落地普及，但万亿级的汽车市场却才刚刚起步，这场混战尚未决出胜负。

“离线”，是芯智科技对于这一领域的探索，更是亿咖通，甚至是吉利汽车在应对这一混战的重要“筹码”。其希望可以借此打通云到端的局限，也打通吉利汽车与155万甚至更多的GUKI用户之间的阻隔，并吸引更多消费者的青睐，从而“杀”出重围。

短期内，我们或难断定车载离线语音交互会否成为未来发展主流趋势，但或许我们可以一同来期待，毕竟，未来正在快速到来。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

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