軟硬結(jié)合，剛?cè)岵��?/strong>

軟硬結(jié)合的第一步是把算法變成匯編語言，然后在軟件開發(fā)環(huán)境下進行分析，分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)大有可為。比如，算法中的四舍五入，用匯編來看，需要判斷、移位、復(fù)制等十個步驟，芯片工程師覺得只要一步指令就可以完成，于是算法工程師和硬件工程師一起定制了一套指令，將效率提高了10倍。軟硬件工程師一起交流，碰撞出很多火花，這是我們在較短時間內(nèi)大幅度提升芯片性能的一個方法，第一步通過算法的工程實現(xiàn)、芯片的配置架構(gòu)和芯片的物理進行初步融合，就達(dá)到了全系列麥克風(fēng)陣列、AI關(guān)鍵字和指令的識別，以及低功耗喚醒的目標(biāo)。

第二步，將語音算法和基礎(chǔ)IP再融合，在做語音算法時考慮到后面的流程，在最底層考慮到前面，進行深層次的融合，可以把芯片的能力和能效再提升一個數(shù)量級，滿足下一代芯片的需求，本地的語音識別、本地的語義識別、安全特征、聲紋特征。第二代芯片的預(yù)研發(fā)已經(jīng)開始。

第三，人機交互的最高境界是擬人化交流，不光需要語音，還需要視覺、運動、味覺、觸覺，需要更深層次的多模態(tài)整合算法，與存儲工藝封裝等融合和優(yōu)化，會用到新的存儲技術(shù)做存儲計算。

將來軟硬結(jié)合發(fā)展趨勢是通過算法和實現(xiàn)，最終生產(chǎn)深度交流，不斷提高芯片的性能，在摩爾定律走到盡頭的背景下，軟硬結(jié)合大有可為，人工智能軟硬結(jié)合是芯片性能繼續(xù)提升的一個方向。

AI時代是一個軟件定義硬件的時代

軟件是以天和周為單位進行版本更新，而半導(dǎo)體芯片從產(chǎn)品設(shè)計到流片、驗證、封裝、測試，一般周期是一年半到兩年。清華大學(xué)魏少軍教授說過，即將到來的AI時代是一個軟件定義硬件的時代，是一個算法定義芯片的時代。深聰智能在思必馳強力算法的支持下，優(yōu)勢就是充分做到“軟件＋硬件”的融合以及深度優(yōu)化，這已經(jīng)反映出軟件定義芯片的時代已經(jīng)到來。深聰智能的成立滿足了從算法到模塊，到平臺到生態(tài)的遷移，思必馳十年的技術(shù)積累，已經(jīng)從一個算法產(chǎn)品公司邁向一個平臺、一個系統(tǒng)、一個生態(tài)，打通了云和端，就是欠缺了芯片。

AI＋IoT是下一個十年是所有半導(dǎo)體公司都關(guān)注的點。通用芯片開始是為了滿足最大的出貨量，不管是高通、聯(lián)發(fā)科還是海思、展訊，不管瞄準(zhǔn)的是手機、TV，還是盒子、白電，他們想要做到的是一款芯片打遍全世界，英特爾控制了PC時代，彼此都有標(biāo)準(zhǔn)化；在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，即使是安卓、ARM、高通、聯(lián)發(fā)科、海思等，它們對硬件的要求，對軟件的依附都已經(jīng)被量化，在AI時代，專用IC才能滿足物聯(lián)網(wǎng)的碎片化需求，借用專用芯片到定制的架構(gòu)，我們只是將算法和算法模型從通用型芯片移植到專用芯片上，我們強調(diào)功耗和專用芯片是為了針對特定的場景、特定的算法、特定的模型量身定做，而不是通用芯片的“削足適履”。

接下來是從專用芯片邁向?qū)Ｓ眉軜?gòu)，目前的CPU、FPGA、GPU并不符合未來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的需求，我們從專用芯片到專用架構(gòu)，就可以反饋回去修改模型，AI 市場是要透過使用者來定義產(chǎn)品，再由把需求反饋給算法，靠算法實現(xiàn) 。

通用芯片無法和數(shù)據(jù)產(chǎn)生連接，無法和市場產(chǎn)生連接，無法和算法產(chǎn)生連接，算法是靈魂，芯片是框架，沒有靈魂的框架是產(chǎn)生不了價值的，必須采用專用芯片才能發(fā)揮算法的潛力。芯片需要老司機，深聰智能擁有算法大牛和芯片設(shè)計老鳥，軟件和算法的融合才能作出優(yōu)秀的芯片。思必馳面向的是物聯(lián)網(wǎng)，不做“me too”的產(chǎn)品，而是和眾多的合作伙伴一起共贏，迎接AI時代的來臨。