继去年 5 月在行业率先推出面向物联网的 AI 芯片——雨燕（Swift）及其系统解决方案之后，人工智能企业云知声1月2日公布了其多模态 AI 芯片战略与规划。同步曝光其正在研发中的多款定位不同场景的 AI芯片，包括第二代物联网语音 AI 芯片雨燕 Lite、面向智慧城市的支持图像与语音计算的多模态 AI 芯片海豚（Dolphin），以及面向智慧出行的车规级多模态 AI 芯片雪豹（Leopard）。
云知声创始人兼CEO 黄伟认为，当前产业正处于 5G 爆发的边缘，5G 与人工智能的结合将真正促使万物智联（AIoT）的落地与实现。可以预见的是，未来巨量的多维数据（如语音、图像、视频等）集中处理与边缘式分布计算的需求，势必将进一步挑战 AI 底层支持硬件——芯片的计算能力。
与此同时，AIoT 场景下人工智能应用对于端云互动有着强需求。强大的云会让端能力更强，而强大的端则可提升数据处理的实时性和有效性，进而增强云的能力。二者需要紧密结合，这要求对芯片设计和云端架构进行统一考量。传统的通用方案架构由于在高实时性、高智能化场景中的算力有限，且无法平衡好成本、功耗、安全性等诸多现实需求，因此具备多维度 AI 数据集中处理能力的多模态 AI 芯片将成必由之路。
黄伟认为，面向 5G 万物智联时代，人工智能服务需提供更加场景化的解决方案，云+芯一体化的服务模式将成为行业主流。基于此，他进一步对传统 SOC概念提出全新定义，其中 S 代表不同的 AI 服务能力即 Skills，O 代表云端与边缘侧的互动 On/Off Cloud，C 代表具备智能处理能力的 AI 芯片。
云知声 2014 年开始切入物联网 AI 硬件芯片方案（IVM），并于 2015 年开始形成量产出货，其中家居领域客户覆盖格力、美的、海尔、长虹、海信、华帝等家电厂商。在进入场景提供服务的过程中，为弥补通用芯片方案在给定成本和功耗条件下的能效比问题，以及在边缘算力、多模态 AI 数据处理方面的能力短板，2015 年云知声正式启动自研 AI 芯片计划。
