【AI & SoC】高算力低功耗，当下智能音箱的最优解？

智能音箱这条赛道上，无论是传统的音频厂商还是互联网大厂都纷纷入局，在各大厂商在经过了数年的你追我赶后，都在智能音箱领域占领了属于自己的一亩三分地。

各智能音箱的制造商在宣传的时候总是冠以自己的智能音箱“AI”的名号，但智能≠AI，可能对于产品的边缘设备的AI算力需求，结合云端的同时，搭配上CPU或GPU弥补一些不足就可以轻松达到要求。

对于最近几年的智能音箱发展，对于AI算力的需求已经成为各厂商之间竞争的主旋律，部分智能音箱的主Soc中，CPU部分的算力越来越高，不过用CPU来解决算力不足的问题也只是当下的权宜之计，为了更好的辅助云端，更着眼于未来的解决方法是给Soc加上专属的AI内核以及DSP。

全志R329此时也就应运而生了。

#01 前世

在讲R329前，就不得不得讲一讲他的前世R328。

R328可以提供语音交互方面的可靠应用，广泛适用于智能音箱等电子产品，R328集成了双核Cortex-A7、64 MB DDR 2或128 MB DDR 3，3个ADC通道和1个差分DAC通道，提供音频输入/输出接口和丰富灵活的麦克风阵列，无需再外挂芯片，其中采用的 Arm Cortex-A7 处理器，主要利用 CPU 来做智能语音产品。

R328具有高集成度和丰富的扩展接口，也易让客户扩展定制个性化的功能，是目前市面上具有高竞争力的智能语音专用芯片方案，这也让R328抢占了国内智能音箱等电子产品的大部分市场，被广泛应用于在各大厂商的智能音箱。

#02 今生

沿袭了R328的优良性能的同时，为了满足各大厂商对专用算力的需求，R329除了升级了为Arm Cortex-A53核心外，还全新搭配上了Arm中国[周易]AIPU，集成了高性能的AIPU、DSP、CPU，使得无论是性能表现还是功耗控制方面都保持了不错的水准。

核心功耗、算力对比

-AI语音专用AIPU，算力全面升级-

AI方面，全志科技R329搭载了Arm中国“周易”AIPU，提供最高达0.256TOPS的运算能力，为人工智能语音应用带来全新更充足的强大专用算力。周易AIPU作为AI专核，其理论AI算力是单核A7 1.2GHz的25倍，也是单核HIFI4 600MHz的25倍。基于周易AIPU的强大特性，将对以往产品有着算力及能效上的更大优势。采用深度学习做端到端的算法，相对于传统降噪、回声消除和关键词识别算法，效果提升巨大，显著提升识别率和交互体验。

-双核Cortex-A53，性能提升卓越-

全志R329性能强劲，它采用2个主频高达1.5GHz 的Arm Cortex-A53，与采用A35核的其他解决方案相比，具有明显算力优势。而相较于R328，全新升级的R329提供高达1.58倍整数算力，1.94倍浮点算力，为智能语音产品应用提供更充足的系统算力基础。

-双核HIFI4，体验更加优秀-

R329集成了双核HIFI4 400MHz，两个HIFI4可用作音频前、后处理，更大限度地释放原始音频算力。在智能交互的同时，音质也得到明显提升，HIFi级音效算法所带来的高品质声音享受，使普通智能音箱也能具备千元以上HIFI音箱的音效品质。

在拥有了优秀的配置的同时，全志也将Tina移植到了R329之上，因其极快的启动速度以及开源的属性，使得包括了音箱在内的其他智能家具，也可以通过改良后的AI接口进行对Tina的使用。目前国内和国际已经有成千上万的产品在使用Tina，Tina也为拥有优异性能的芯片提供了在落地到产品端的便利。

#03 未来

智能音箱作为智能家居早期布局的重要入口，一直是各大互联网巨头竞争的战场，小米也率先发布了首款搭载R329的智能音箱设备。

2021年8月10日发布，搭载R329的小米Sound

不仅仅是智能音箱市场，搭载AIPU的R329的出现，可以在更多的物联网设备上实现人工智能，加速赋能整个AI市场。从智能音箱作为切入点，慢慢渗透进入广阔的智能家居市场，包括对智能家电、语音电视、智能汽车、语音面板方面进行涉猎。

作为一款多核异构处理器，除了语音，R329 芯片是否可以用到诸如图像等其它领域？

其实是可以的，全志科技副总裁陈风表示：如果一定要用 R329 来做编码、手势识别和人形识别是完全可以做到的，技术上面，极客、开发者、大学校园完全可以用它来做 AI 的训练，做任何模型都可以，但其本身定位不同，在市场上不会是竞争力最优的方案。

R329作为全志首次采用Arm中国[周易]AIPU的AI芯片，在性能和功耗方面大放异彩，是对R328一次成功的升级。

在人工智能的不断发展的时代，永远需要性能更高、功耗更低、成本更低的芯片面世。R329作为全新AI语音专用芯片，不仅延续R328智能语音芯片的经典设计，而且一举大幅度提升芯片性能和集成度，并一贯的提供完整且易于使用的开发、量产工具，帮助产业链合作伙伴大幅降低智能产品应用开发难度和成本，满足各种不同应用场景产品的快速实现和落地。