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“芯”之所向,思必馳AI芯片TH1520落地車載的破局之變

ainet.cn   2020年11月26日

  在智能車載后裝市場,盯盯拍是思必馳的重要合作伙伴,已助力其打造盯盯拍X系列、mini系列、mola系列中的多款行車記錄儀產(chǎn)品。近期,盯盯拍發(fā)布的車載新品,搭載了思必馳AI芯片TH1520,采用前端信號處理及語音喚醒技術(shù),打造了穩(wěn)定而流暢智能語音交互體驗。

  這也是思必馳自研芯片TH1520 ,繼落地家居場景后,再覆蓋車載場景的首款產(chǎn)品。

從家居生活到智慧出行

  TH1520是思必馳推出的一款聚焦于語音應(yīng)用場景下的AI專用芯片,具備完整語音交互功能,主要面向智能家居、手機(jī)、可穿戴設(shè)備、智能汽車前/后裝等場景化終端設(shè)備應(yīng)用。

  低功耗的優(yōu)勢讓TH1520的場景適應(yīng)能力更強(qiáng),并已在眾多智能終端產(chǎn)品中得以應(yīng)用。

  今年9月,海信社交電視S7F發(fā)布。作為思必馳TH1520-TV“芯”方案落地的優(yōu)秀案例,海信S7F采用搭載有思必馳專利算法的TH1520芯片作為AI語音交互專用協(xié)處理器,配合思必馳線性四麥陣列、前端信號處理算法及思必馳語音識別(ASR)、語音合成(TTS)等技術(shù),助力S7F實現(xiàn)全新交互體驗。

  此外,今年8月,美的攜手思必馳成立“AI聯(lián)合研究實驗室”,共建全鏈路智能家居生態(tài)平臺,致力于在語音識別模塊研發(fā)、語音家庭場景應(yīng)用、特殊聲音檢測研究、“算法+芯片”一體化解決方案等領(lǐng)域的研究與合作。思必馳AI芯片TH1520未來將落地更多智能家居產(chǎn)品。

  家居場景優(yōu)化了用戶的生活體驗,近期,思必馳TH1520不斷進(jìn)階,在智能耳機(jī)、智能手機(jī)、智能平板等電子產(chǎn)品中,也有更多落地,打造用戶全方位的“生活伴侶”。

  智慧出行守護(hù)著用戶的出行便捷與安全,盯盯拍攜手思必馳,在車載后裝產(chǎn)品中采用了TH1520芯片,思必馳AI芯片方案從家居場景進(jìn)一步拓展到了智慧出行。

落地車載的破局之變

  新能源、車聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛成了未來十年內(nèi)的重要發(fā)展方向,汽車企業(yè)也在不斷追求產(chǎn)品的智能化升級,AI芯片成為關(guān)注的重點。TH1520芯片聚焦于語音應(yīng)用場景需求,交互體驗佳,功耗極低,交付落地快。

  TH1520在車載領(lǐng)域的落地離不開其強(qiáng)大的性能優(yōu)勢。

  思必馳AI專用語音芯片TH1520,這是一顆 AI 專用的雙核增強(qiáng)型低功耗 DSP 芯片,集成了思必馳全鏈路智能對話技術(shù)并進(jìn)行模塊化封裝。TH1520 適配語音控制設(shè)備常用的雙麥、四麥陣列,在遠(yuǎn)場和復(fù)雜聲場環(huán)境下,可實現(xiàn)高效識別和快速響應(yīng),誤喚醒不超過 1 次 / 48 小時。它的功耗極低,在待喚醒狀態(tài)下,功耗僅約 150mW,而在全速工作模式下,功耗也不超過 750mW,可有效的減少能耗浪費。

  同時TH1520具備超高定制能力,可自定義喚醒詞、合成音,選擇播報音色,調(diào)節(jié)語速,增強(qiáng)交互的趣味性。同時,支持聲紋識別和方言識別。TH1520 還具備離在線的雙模式混合交互、全雙工交互、就近喚醒、多模塊協(xié)同等高階的自然交互能力。

智慧出行的未來之路

  思必馳在智能車載領(lǐng)域的成績有目共睹,方案覆蓋智能車載的前裝/后裝市場,并在2020北京車展攜手合作伙伴展出新品。

  例如,小鵬P7采用思必馳全鏈路語音交互技術(shù);北汽BEIJING-X7搭載思必馳全鏈路語音交互技術(shù),并應(yīng)用聲紋識別,實現(xiàn)主副駕駛分開控制;新國潮SUV榮威RX5 PLUS采用思必馳本地和在線語音識別,及聲音復(fù)刻技術(shù);新寶駿E300小Biu同樣搭載思必馳的全鏈路語音技術(shù),為用戶提供升級的語音交互體驗。此外,思必馳攜手合作伙伴打造了長城哈弗系列、奔騰T33、寶駿E系、愛馳U5等多款車型,一直在車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域為賦能更多車企而努力。

  目前思必馳業(yè)務(wù)圍繞“云+芯”進(jìn)行布局,基于思必馳自主研發(fā)的DUI人機(jī)交互平臺和AI芯片TH1520,綜合全鏈路對話技術(shù)、深化軟硬結(jié)合、打造高度可定制的對話式人工智能,在AI產(chǎn)業(yè)專業(yè)分化明顯的趨勢下,將場景級的賦能做到極致。

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