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毋庸置疑，在人機交互系統更迭引發的新一輪產業變革中，語音已成為設備交互的最有效和最自然的方式。以 AI + IoT 為模式的物聯網設備的智能化浪潮，正在加速爆發。

國內語音智能市場在經歷了一年多的大跨越式的發展后，逐漸進入了沖量的攻堅階段。盡管語音大平臺的賦能運動轟轟烈烈，但要把 AI 與現有 IoT 產品有機結合，把用戶體驗的成熟度做到產品級，仍有不小的挑戰。

一方面，對于許多產品團隊和傳統設備廠商來說，技術能力不足，二次開發往往并不順利，導致產品交付無限制的延期；另一方面，對于平臺方來說，面對因為開放而蜂擁而至的長尾客戶，很難有精力逐一做好支持，賦能萬物難免的變成了平臺方和頭部品牌商的秀場。

云知聲聯合創始人康恒博士在 9 月 12 日深圳召開的一場行業交流會上，分析總結了 AI + IoT 落地的 5 大挑戰：

1. AIoT 終端類型廣泛，從產品形態到功能再到使用場景，都呈現了明顯的碎片化的特征，通用方案很難做到全品類的適配。

2. AIoT 終端設備的供應商分散，除了芯片和硬件平臺之外，AI 算法、運算服務、甚至應用程序，都需要多加供應商支持，這無疑加重了終端廠家的時間和財力成本。

3. 不可控的產品體驗。「攢」出來的產品，易造成不可控的用戶體驗。

4. 產品體驗的反復調優，造成 TTM（產品上市周期）無法保證。

5. 方案不能在不同產品之間實現快速復制，造成成本高居不下。

在智能音箱和智能家居這個賽道上，可定制、體驗好、出貨快的語音 AI 方案，仍然是稀缺資源。

面對行業的難題，云知聲推出了基于其首款 AIoT 芯片雨燕 SoC 的開源方案，以開放共贏的心態邀請設備商、方案商和開發者，共同推動智能音箱智能家居產品快速智能化。

為什么要推開源方案？源代碼開放會到什么程度？語音引擎原廠的 SDK 是不是就足夠了？開源方案適用于哪些行業用戶？價格和競爭力如何？針對這些問題，深圳灣在前不久采訪了云知聲另一位聯合創始人李霄寒，大家可以從這篇「十問」中獲得答案。

這里將著重講解，這一開源方案如何能夠解決設備商、方案商和開發者在智能化道路上面對的問題。

首先從芯片談起，鮑晴峰介紹了雨燕 AIoT 芯片架構的特點：

• 異構 SoC：同時包含通用 CPU （ARM）、 AI 加速器（DeepNet）以及數字信號處理器（DSP）

• 面向語音 AI 場景，提供 Audio IO，支持 6 個模擬/數字麥克風接入

• 擁有自主知識產權的 NPU （神經網絡處理器） DeepNet

• 擁有自主知識產權的高性能數字信號處理器 uDSP

• 采用基于 ARM 的通用 CPU，便于第三方應用開發

• 提供豐富的外圍接口：USB、SPI、I2S、SDIO、UART、GPIO等

相對于面向統一應用場景的通用 CPU，雨燕在 DSP 任務加速、miniNLP 任務加速、TTS 任務加速、內存帶寬利用效率、NN 任務提升等核心指標，都能有成倍數的提升。雨燕也被定義為是面向物聯網 AI 的入口級解決方案。

在硬件設計上，通過雨燕以及對應的硬件參考設計，去除了降噪模組和外部 ADC，降低整體成本和研發選型周期。

在系統層面，雨燕的開源方案基于嵌入式 Linux 建構系統，內存占用小于 64M。關鍵器件（DDR & Flash & WIFI）提供至少 2 家供應商的驅動支持，以保證兼容性。Wi-Fi 和 BT 具有不同播放協議（A2dp）和聯網方式(softAP, smartconfig)的支持，并對各種外部設備做兼容支持。

作為第三方語音平臺，雨燕開源方案的云端服務，在可定制、可擴展性方面表現突出，支持多達 40 個領域的語義理解，支持客戶自定義的賬號系統和消息中心，支持云端快速定制 FAQ，支持第三方 skill 接入和第三方內容的整合。

同時，雨燕開源方案提供聲學結構參考設計，為產品提供結構設計建議，并派出語音信號工程師和 FAE 團隊一起來調優聲學結構。

總體上，面向客戶、方案商與開發者，云知聲為客戶提供全棧語音交互解決方案，包括完整的語音 AI 應用參考方案、云端能力以及客制化工具。同時在靈活度方面，云知聲提供了多種開源合作模式，以幫助客戶在跨形態的物聯網硬件產品上的差異化需求。

作為 AI 云服務商、AI 軟件方案商、AI 芯片原廠，云知聲希望用易用的 API、SDK 等開發組件，助力物聯網設備商快速、高效地實現產品智能化升級。

題圖來源：Wenxin Kou @Behance