中兴事件让国人意识到我国在芯片的发展上被卡了脖子 ，我国的芯片进口额竟已超过了石油的300多亿美金 。以至于如今的AI芯片研发 ！在民间似乎一夜之间百花开，呈现出“全民造芯”的景象。且目前我国大大小小的AI芯片公司也已超过100多家 ！
芯片本身是一种技术密集型产品，有着高门槛、周期长、投入大的研发特点。但有很多AI芯片是流片成功就发布了！AI芯片公司在实现商业化落地上还很难，
探境科技的语音芯片系列新品发布会在京举行 ，探境创始人兼CEO鲁勇表示：“探境有别于其他AI芯片发布 。这次是量产新品发布会”！
芯片的灵魂是拥有一个优异的架构 ，而一个好的架构往往会依赖大量优秀的人才。再者一个成功的芯片公司它的产品往往是占据着“七”的比例！量产意味着拥有了大规模供货的能力，让AI芯片实现真正的商业落地 。
鲁勇在发布会上推出探境的语音旗舰产品“音旋风”611 ，他对“音旋风”611实现量产的重要意义作出表示：“目前市场对于探境语音芯片产品有着很高的认可度 。截至目前为止！探境已有20多个智能家居的合作伙伴 ，预计今年年底。搭载探境语音芯片的智能家电将在各大卖场进行推出！
2014年AI芯片兴起，大量的创业团队或其他细分领域企业转型进入这一领域 。综合天眼查、IT桔子、及互联网公开数据来看！已有100多家AI芯片企业 ，但自2018年起。行业整体投融资金额骤减！
“这一方面是受宏观经济及整体行业运行周期影响，AI芯片行业自身也已到了行业洗牌期 。” 中芯聚源研究总监樊锋对记者表示！“对资本而言 ，已经到了看产品核心技术及商业化落地能力的时期了 。
能否量产无疑是商业化落地能力最好力证 ，
“芯片是一个高投入、大周期、人才密集型的行业，芯片设计笼统来说包括从架构设计、代码实现到芯片封装、测试有十余个环节 。越靠前的环节越要靠脑袋来解决问题 ！如果研发的思路一开始就有问题，那无形中浪费了很多时间 。”鲁勇对记者表示 ！
鲁勇在芯片行业已有近20年从业经历 ，创业之前曾在Marvell工作。同时管理中美两地的研发团队！Marvell一度是全球排名前五的半导体公司，和高通、AMD等巨头实力旗鼓相当。
量产也说明AI芯片企业对于市场的洞察能力，这需要AI芯片厂商能够加强与产业固有主体的合作。融入现有产业结构 ！
艾瑞咨询发布的2019年《AI芯片行业研究报告》中指出 ，目前AI芯片行业当前接近Gartner技术曲线泡沫顶端 。只有通过市场检验和筛选的优质团队才能够继续获得产业、政策和资本的青睐和继续支持！
探境科技的骨干成员拥有平均15年的从业经历，多年行业积累锻炼出敏锐的市场嗅觉 。探境将首款旗舰产品定位于端侧语音芯片！卡位非常精确 ，在智能家居市场拥有较强的落地能力 。
李鬼当道：90所谓量产%都是DSP芯片 ，
就目前的语音芯片市场而言 ，市场上90%量产的芯片 。都是DSP芯片！
AI芯片需要支撑的不仅是AI计算 ，而是要面向场景。完成完整的功能！DSP由于先天算力不足 ，只能采用相对简化的算法。效果差强人意！
泡沫充斥、人才稀缺 ，AI芯片究竟该如何商业落地?_食品生产许可证细则怎么办
DSP是为传统信号处理算法设计的通用型处理器，不是为神经网络相关的运算而设计 。与专门的AI芯片相比！DSP芯片算力上有数量级上的差异 ，食品生产许可证细则怎么办。
DSP多是采取“哈佛结构”的存算分离 ，受数据带宽的限制其算力有效利用率较低 。在DSP架构的芯片上只能使用一些相对简单的神经网络！模型描述能力有限 ，在支持的词条数目以及最终的准确率方面都会受到限制。
显然“先天不足”的DSP芯片无法成为真正的AI芯片，
市场上之所以涌现大量DSP芯片 ，是由于AI芯片行业市场浮躁及人才匮乏所致。“芯片行业的准入门槛非常高 ！硕士毕业是芯片行业培养初级人才基本要求，多年来的低薪环境又造成了芯片从业人员人才流失。许多人转行去了互联网、房地产等行业！
据《中国集成电路产业人才白皮书（2017-2018）》统计分析显示 ，到2020年前后。我国集成电路产业人才需求规模约为72万人左右 ！现有人才存量40万人左右 ，人才缺口为32万人 。
当下芯片设计的人才结构比例呈金字塔结构，头部的架构设计人才与前端设计、SOC设计、后端设计等相比。数量而更加稀少！
鲁勇在总结中国芯片行业的人才问题上表示：“没有人同样造不出来好芯片 ，又使得一些急功近利的企业以假乱真 。可见中国‘芯痛病’的病因是人才病！而缺少头部的架构设计人才，
此次探境科技不同于其他芯片公司，其采取了“存储优先的结构简称“SFA架构” 。以存储驱动计算”的方案 ！此架构是由探境科技自主研发设计，首款通用型的AI计算架构 。
“对于AI 芯片来说门槛还是很高的 ，需要芯片设计、AI 算法、系统设计等综合能力。像探境这样完整具备这些能力的公司实际上是很稀缺的！”中芯聚源研究总监樊锋说 ，“AI之关键还是落地和应用。
2美元的意义 ，进入亿级俱乐部的入场券。
智能家居产业近年来渐渐兴起 ，考虑到任务算力需求。以及传输带宽、数据安全、功耗、延时等客观条件限制 ！现有云端计算解决方案难以满足人工智能本地应用落地计算需求 ，端侧智能已成为一种趋势 。语音 AI 芯片也随之切入端侧市场 ！
“我们做的是智能抽油烟机 ，最看重的是降噪率。探境对背景噪声的容忍度能达到70分贝 ！能做到50分贝就不错了 ，” 一位深圳的智能家电厂商技术负责人表示。
鲁勇出自Marvell ，对芯片架构方面有着非常深的认识。在架构上做到了降噪率、识别率、远场识别等性能的加速优化 ！功耗和成本都很低，
据一位语音交互方案公司的研发工程师说：“我们之前合作的某家芯片要60元人民币 ，探境只要不到2美金 。所以我们已经下了10K的订单” ！这家方案公司为智能家居提供整体解决方案，探境是其合作伙伴之一 。
由于卓越的性价比，探境科技目前已拥有20多家B端客户。涉及智能空调、空气净化器、扫地机器人、血压计等10多个品类！
探境在此可以做到超高的性价比，与其SFA（存储优先架构）架构密不可分。探境自主研发的SFA架构是一个以存储调度为核心的计算架构数据在存储之间的搬移过程之中就完成了计算！计算对于数据来说只是一种“演变” ，
深度学习算法的有其特殊之处，对带宽要求高。数据无法全部存在片内 ！进一步引发DDR带宽瓶颈 ，数据重复性大 。重复数据造成更大的数据传输量 ！数据使用复杂度高，难以实现存储器的高效使用。
整个AI芯片行业的难点不是解决算力的问题 ，而是解决“存储”的问题。是如何更好的管理这些数据！调度这些数据，进而提高性能降低功耗 。这是大部分人没有解决的症结 ！
“一辆汽车在路上行驶，别人的考虑是汽车的动力问题。探境在解决发动机问题的同时还解决的是高速公路的问题！就算是一辆顶级跑车，在泥泞的乡间小路上也跑不快 。但如果是在一条高速路上！即使是普通的小汽车也能超过80迈 ，
正是由于其SFA架构的特殊优势，使得探境语音芯片的PPA在行业内达到了平均水平。并且可以在当下的主流集成电路工艺下实现！符合商用化产品的成本考虑，食品相关产品许可证怎么办 。
（注：PPA是芯片最核心的设计指标，代表着技术高低的绝对判断。
低于2美元的高性价比语音芯片，意味着家电商家无须为智能语音功能付出更多的成本与研发时间 。只有具备这样的特点 ！才算迈入了大规模商用的门槛，
也就是10多元人民币，意味这样的成本完全可以被厂家消化掉。只有这样的价格 ！才能被合作伙伴接受 ，才能被用在售价几百块的智能家电上。” 探境研发副总裁李同治对记者表示 ！
根据韩国电子信息通信产业振兴会2017年发布的《家电产业现状和展望报告书》显示 ，家电产品的全球生产量为75。中国制造的产品多占总体的56.2%！而2018年中国机电产品进出口商会的数据显示，中国家电产量规模又进一步提升 。约占全球份额接近60%！中国2018年家电产品生产量约为45 ，
凭借探境极高的性价比，未来有信心迈入到芯片行业“亿级”俱乐部的大门 。
“我有过亿级芯片产品的经验 ，全球70%硬盘存储器都有在使用我研发的芯片。我有信心这次也让至少一半的中国家电用上探境的产品 ！
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探境科技的语音芯片产品 ，拥有芯片和模块两种产品形态 。可以把软件算法的方案整体打包 ！提供全栈式（Turn-Key）解决方案 ，
“高集成度、高兼容性、客户服务能力、后续升级能力等，这些都是需要考虑的事情” 。探境的另外一个B端合作伙伴所生产的智能控制器产品涵盖家用电器、医疗器械、工业控制、家具卫浴等多个品类 ！
探境的广泛的战略合作伙伴 ，是源于他们的语音芯片是通用型AI芯片 。能够可以支持任意神经网络！同进还提供模块产品，能够帮助我们缩短产品上市时间 。
鲁勇在其新品发布会上透露 ，探境的另一款语音芯片音旋风621 。将拥有NLP自然语言理解！局域范围内各智能家居间内联网等更加强劲的功能 ，
除语音芯片外 ，探境的视觉芯片也已流片成功。“SFA的架构用在语音产品是只是牛刀小试 ！在视觉芯片产品上才能展现出真正的实力”，“这款视觉芯片的核心能效比（FPS/W）在全球范围内也是顶尖的”。
在产品布局上 ，除了智能家居市场外。鲁勇已将其商业版图延伸到了安防及其他边缘计算领域 ！
鲁勇希望可以面向各种客户的需求场景，在上层算法、软件等不同维度与合作伙伴协同开发。助力B端插上AI的翅膀！真正做到赋能万物 ，
按照IDC的统计数据 ，物联网时代到来。全球物联网终端设备将在2020年超500亿台！物联网对终端芯片的市场需求也将呈指数级增长，预计市场规模超万亿 。
芯片是个生态系统，单独依靠一家之力是玩不转的 。在中国制造业发展由加工代工型到自主创新型的产业转型的大背景下 ！AI不仅是助力中国芯片行业实现弯道超车的机会，AI芯片+中国制造。同样也能帮助中国智造！冲击世界级品牌 ，
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