近日，雲知聲宣佈在其物聯網 AI 芯片 UniOne 系列的第一款芯片——「雨燕」上，實現了智能音箱和智能家居的全棧語音交互解決方案，並將該方案開源。

在智能音箱和智能家居這個賽道上，去年還在巨頭的引領下一片「百箱爭鳴」場面，今年恐怕已經升級到「方案齊放」了，互聯網平臺商、語音技術軟硬件服務商、內容和雲服務商、芯片商，都紛紛推出了支持設備智能化升級的方案。

對於很多產品廠商和開發者們來說，那些秀肌肉的 Demo 解決方案看的也不少了，雲知聲即將發佈的這個智能音箱和智能家居的開源方案，是真開源還是偽開源？開源後的技術支持是否能跟上？開發者的工作量有多大？方案性價比是否有誘惑力？是否真的可以加速智能產品量產出貨？

我們把這些疑問帶給了雲知聲聯合創始人、芯片負責人李霄寒博士，他饒有興趣的為我們做了一一解答（把如上的疑問一一懟了回去）。交談中，他傳遞出了很多對於行業的觀察，對客戶需求的揣摩，以及雲知聲多年來在行業市場的探索。

撇棄對這一開源方案進行範式化的介紹，我們提取了交談中的精華內容，整理成十問的形式，分享給大家。如果希望系統瞭解這一開源方案，可以點擊此處報名參加 9 月 12 日在深圳舉辦的交流會。

#1 語音大平臺紛紛開放，二次開發卻依然很難，AIoT 落地為什麼會有這麼多挑戰？

早在去年 BAT 紛紛推出 AI 開放平臺的時候，深圳灣曾採訪了多家方案商，瞭解他們對於平臺賦能和 AI 落地的看法。普遍的意見是，很多 AI 方案看起來很美好，落地卻並不輕鬆。

對於 AIoT 落地的挑戰，李霄寒做了一番總結：

首先，不像手機，物聯網智能終端設備的產品形態碎片化，機器人、音箱、家居產品等等，產品形態異常豐富，通用方案很難做到全品類的適配。其次，物聯網行業供應鏈過於分散，整合是一件費時耗力的事情。而即便是做到了整合，「攢」出來的產品體驗又有諸多不可控，二次開發的技術支持跟不上......

儘管市面上有不少 AI 開放平臺和方案商，但可定製、體驗好、出貨快的 AIoT 方案仍然是稀缺資源。

#2 既然掌握核心 AI 技術，閉源可以做好的事情，為什麼還要推開源方案？

雲知聲現有的基於硬件模組的 IVM 的整體解決方案已經足夠可以支持好客戶，為什麼還要推出開源方案呢？

李霄寒認為，閉源的方案可控制，有時候可以做的更好。但一方面 AI 原廠不可能服務到所有垂直場景下的頭部客戶，更不可能服務到那些長尾客戶。因此，需要用開源的方式支持他們做二次開發，從而幫助他們以較低的成本實現和閉源方案一樣的效果。

此外，「我們希望擁抱更多的合作伙伴，讓他們和我們一起，推動設備智能化。而開源恰恰是幫助他們。」

#3 源代碼開放會到什麼程度？

開源後，雲知聲的核心技術被固化到雨燕 SoC 上，核心之外的能力開放出來，包括與產品相關的部分（雲端能力、手機 APP、上層應用、PCBA 等），從而最大程度的幫助合作伙伴去服務更多的長尾客戶。

雲知聲希望

雖然開源後將為平臺方帶來不少潛在客戶，其中有可能發展出幾個出貨量大的客戶，做專門支持，「但這並不是雲知聲做開源方案的根本目的。」李霄寒說，雨燕的開源方案還是為了賦能各領域的合作伙伴，解決各領域的頭部客戶和長尾客戶的 AI 定製化需求而推出的。

同時，雲知聲的開源方案又是有限度的開源。與硬件有緊密關係的引擎技術並不會全部開源，因為這部分的技術還是有門檻的，文檔更新包和 bug 響應需要的技術維護成本很高，客戶很難有能力去更新所有的內容，這反而會造成長尾客戶很難被支持的問題。但是相應引擎可以通過各種方式包括 OTA 的方式升級，以保持方案指標的先進性。

#4 如果只是代碼層面的支持，那麼語音引擎原廠的 SDK 是不是就足夠了？

面向智能產品廠商實現 AI 落地，將牽涉到軟件、硬件、系統、芯片等非常多的環節，需要量產化的結構經驗、需要對系統做優化、還要在價格和性能平衡的基礎上做通用芯片和硬件平臺的選型。

同時，物聯網芯片、產品形態、使用場景、硬件平臺，都是碎片化，很難用一攬子的軟件來解決這個問題。用戶需求也是多樣化的，有的要求成本低，有的要求功耗低，對各種芯片規格的要求差異化非常大。這些都不可能單單從軟件層面提升算力來解決。

李霄寒認為，引擎原廠沒有足夠的硬件、系統和產品經驗，沒有相應產品的量產落地經驗，是無法高效支撐合作伙伴的。「僅提供 SDK 層面的適配和支持，其實對自己的合作伙伴，自己的團隊，都是不負責任的。最終大家做了很多合作，可能只是一場熱鬧，而無法做到量產出貨。」

#5 開源方案和原有 IVM 整體解決方案有何不同？

雲知聲面向智能家居行業客戶的 IVM 整體解決方案是被領域頭部客戶量產驗證過的，客戶反饋意見非常好的方案。雲知聲希望在確保原有方案質量的前提下，以更有市場競爭力的價格推廣到更大的市場，為此採用的技術策略是：

將 IVM 在智能家居和智能音箱場景中積累的經驗和參數，融入到自有 AI 芯片 UniOne 的設計中，然後通過芯片把關鍵部分進行優化，再將芯片之上的全棧語音交互技術進行開源。

相同之處在於，用的都是同樣的技術，「雲知聲用什麼技術支持到客戶，雲知聲的合作伙伴就可以用什麼技術支持到他們的客戶，不會『內外有別』。」李霄寒說。

#6 都在談全棧，其實基礎智能技術都差不多，雲知聲對全棧的定義是怎樣的？

一個普遍的共識是，經過了一年多的市場教育，智能產品廠商和開發者對於各家平臺開放的軟硬件「標配」已經非常熟悉。所謂的「全棧式語音交互解決方案」可能在技術文檔上，看樣子都差不多。

然而，技術上的「全棧」是不完備的。在談到對於「全棧式」的理解時，李霄寒這樣認為。「當你面向客戶時，並不是擁有技術全棧能力就可以了，客戶需要的是方案落地的能力。這就好像是，考生拿著各方面測評數據都很高的試卷，客戶可能並不會買單，客戶需要的是你能幫他們的產品實現這些數據。」

在雲知聲看來，全棧不僅包括技術能力，還包括方案能力和落地能力。企業要有地推的服務能力（為客戶提供面對面技術支持的能力），要有相應的雲端服務對接能力，還要有量產經驗。

#7 開源方案的價格和競爭力如何？

「價格肯定是非常有競爭力的。」李霄寒直接回答。

當供應商比較碎片化的時候，SoC、PCBA、語音引擎、雲端解決方案，每一家供應商都會有利潤空間的考慮，加在一起的成本，是包含幾家的利潤空間的。雲知聲把這些都整合到一起，作為單一的 Turnkey 方案輸出，但利潤訴求控制在最低，讓上下游所有人因此而受益。

從方案本身而言，雲知聲提供的開源方案的是一個 Turnkey 方案，也就是從最底層到最上層，從芯片端到雲端，從 AI 算法引擎到應用程序，都是已經集成完畢的，是一個性能更強大、成本更低、完成度更高、而且具備可定製化能力的方案，在市場上是非常有競爭力的。

#8 這個開源方案適用於哪些行業用戶？

物聯網領域的產品形態是相當豐富的，家電、平板、機器人、掃地機器人...使用場景以及對 AI 的需求也大都不同。光靠一家是很難覆蓋所有的行業和領域，需要和合作夥伴一起配合。

而云知聲以往在家電領域積累的行業用戶，也可以逐步平滑的升級到新的基於雨燕 SoC 的開源方案上來。

#9 智能產品廠商在做方案選型時，主要評估標準是什麼？

李霄寒給出了三點建議：

• 從產品的角度，看這個方案是否能滿足產品形態、性能、功耗、成本等方面的要求；

• 看方案商的支持能力，技術支持是否跟的上；

• 看方案商是否證明過自己，是否有支持客戶成功量產落地的經驗。

#10 在 toB 攻堅戰中，如何選擇目標市場和目標客戶？

李霄寒將雲知聲行業市場的戰略佈局簡單的概括為：「合縱連橫」。

面對市場上方案同質化的現象，雲知聲通過開放能力，讓更多的合作伙伴可以快速擁有云知聲的方案能力和服務客戶的能力，可以根據各自客戶的需求，通過修改源代碼做定製化的開發，以滿足不同市場和產品的需求。

結語

2012 年成立的雲知聲，一直致力於將人與機器的語音交互能力，逐步封裝成可以調用的產品，並且落地到大眾消費的場景中。在過去的幾年裡，雲知聲一直在行業一線，為客戶做一定的定製化開發，並將積累的全棧方案的能力，逐漸硬件化、芯片化。

今年 5 月發佈的首款 AI 芯片，標誌著雲知聲已經把 AI 技術產品標準化。

如今，雲知聲又把這套標準化的 AI 技術開源，讓它具備可定製能力。對於智能產品廠商和開發者而言，這個基於雨燕 SoC 的可定製化開源方案，值得期待。

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