在拥挤的语音 AI 芯片赛道，他们拥有自研的全栈式技术能力，先将目标瞄准智能家居市场，通过语音芯片打开人机交互的入口，再铺向更多的应用场景。
撰文 | 力琴
正在播放电视剧的电视机旁，放着一个电路板，即内含探境科技的语音芯片——Voitist 音旋风 611、外围电路、麦克风，这是一个用于智能家居语音控制的原型系统。
当人对着用于智能家居语音操控的原型系统说话时，该「系统」就会进行回应，它可以根据人的指令做出反馈，比如当你说出「最大风量」时，系统就会复述一句，将抽油烟机调整为最大风量。
在夹杂多声源的语音环境下，离线不联网的语音控制系统仍能接听人发出的指令，并作出反馈。
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实现百万级出货量
2017 年，担任 Marvell 中国芯片研发部门高管鲁勇看到了 AI 芯片热潮背后，存在着庞大的市场需求和落地场景，便创立了探境科技。
探境科技创始人鲁勇
两年时间，探境科技迅速实现芯片量产出货，且快速实现商业化落地。
2018 年，探境科技初步完成 SFA 架构雏形，实现语音芯片 Voitist 音旋风 611 的流片；2019 年第一季度 611 一次性流片成功，开始合作首个 alpha 客户，；2019 年中实现量产供货。
截至目前，探境已经合作约 30 家机构，合作厂商包括美的、海尔等智能家居制造厂商。
探境科技在全球有 6 个研发中心，分别是北京、上海、深圳、合肥、杭州、美国硅谷。公司总员工接近 200 人，其中 150 人是研发人员，其骨干研发人员平均工作经验约 15 年，其中有 50 人拥有硕士、博士学历。
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三大「自研降噪」法宝
AI 降噪技术+HONN 神经网络+端到端双麦
在智能家居细分门类中，智能灯具、抽油烟机、空气净化器、垃圾桶、窗帘等家居设备，均可以通过搭载语音芯片的智能家居语音控制系统实现。
据 Strategy Analytics 发布的研究报告显示，拥有语音控制的智能家居设备 (不包括智能音箱) 的销量将从 2018 年的 15.4 万台跃升至 2025 年的 3230 万台。
相比较于全连接操作，卷积操作能够提供更高的计算强度，且卷积运算与人类大脑负责感知模块的处理方法类似，能够提取满足大脑认知的本质特征。
李同治表示，在模型训练期间，采取「注意力增强」的学习方法，能够灵敏地检测到唤醒词和命令词。「类似于在一个嘈杂的环境里面，如果有人喊自己的名字，一下子就能反应过来。」他比喻道。
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自研全栈式「硬底盘」
与其他公司不同，探境科技更强调自研，在全栈式技术上，提供芯片、软件、算法、系统一站式整体方案。
存储优先的芯片架构 SFA(Storage First Architecture) 则成为探境科技搭建「全栈」式服务的基础。先用 SFA 解决算力的存储问题，再借助 AI 降噪算法，通过全栈式的解决方案「杀进」市场。
鲁勇表示，SFA 是针对 AI 芯片存储墙问题而设置的芯片架构。所谓存储墙问题指的是，与数据和存储相关的带宽瓶颈、功耗瓶颈问题。同行业其他 AI 芯片设计公司也意识到，AI 芯片的本质不是要解决计算问题，而是要解决数据问题。
「所有运行的深度学习算法和 AI 芯片都面临一个问题，并不是要做卷积运算的乘法或加法，这并不是最难解决的问题，难点是在于存储带宽要求很大，存储功耗很高。」他指出，大量数据的重复使用，以及数据在存储器里的位置、相对关系、读取的性能，会影响到算法运行的性能。
目前常见的芯片类型 CPU、GPU、FPGA、ASIC 都可以运行深度学习算法，都可统称为 AI 芯片。CPU、GPU 都属于冯·诺依曼结构，指令译码执行、共享内存。用冯·诺依曼结构的处理器处理深度学习算法时，提供算力虽简单，但当运算部件达到一定的能力，存储器则无法跟上运算部件消耗的数据。
因此，SFA 架构以存储来驱动计算，推翻冯·诺依曼架构，设计不同于之前类 CPU 的计算架构。
实测数据表明，在同等条件下，SFA 可带来超高的能效比，数据访问可降低 10~100 倍，存储子系统功耗下降 10 倍；28nm 工艺测试下，系统能效超过 4T OPS/W，计算资源利用率超过 80%，DDR 带宽占用率降低 5 倍。
基于 SFA 架构，探境科技开辟语音和图像两条产品线。
在探境科技的语音芯片产品矩阵中，除了支持 AI 双麦的 Voitist 音旋风 612 之外，还包括在离线一体的 Voitist 音旋风 621、以及语音芯片的旗舰产品——可支持本地 NLP 的音旋风 7 系列。
探境科技语音产品矩阵
2019 年 8 月，探境自主研发的通用型语音芯片「音旋风」611，能够支持 200 条的命令词，能够做到 99% 的唤醒率和极低的误唤醒率，已切入智能家居领域，涉及智能空调、空气净化器等多个品类。
Voitist 音旋风 611
另外，探境科技搭载的 SFA 架构的图像芯片 Imagist851 已流片成功，图像芯片的核心指标 IPS/W 高达 800，瞄准工业视觉、新零售、安防、辅助驾驶等市场。
鲁勇称，SFA 可实现真正的通用型 AI 芯片架构，可支持任意神经网络。
「不仅适配于终端，也适配于云端、推理、训练，可组成不同类型的产品形态。」据鲁勇透露，探境的云端 AI 芯片也已提上日程，将于 2020 年推出。
他向机器之心表示，现阶段会以智能家居为主基点，而后再逐渐加码至其他场景。
谈及未来的发展规划，他表示，探境科技定位于一家语音、图像相结合的 AI 芯片公司，基于语音算法、图像算法，既有面向家具、玩具、智能穿戴等场景的语音系列解决方案，也有面向安防、新零售、辅助驾驶等图像解决方案。
目前探境科技选择做终端 AI 芯片，相对云端芯片投入成本较低，离手机、智能音箱这类产品的设计和生产较近。在拥挤的语音 AI 芯片赛道，基于自研的全栈式技术能力，先解决存储再解决算力，探境走出一条不同寻常的路。
