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从人脸识别到行为识别、从人机交互到全屋智能、从车牌识别到赋能交通、从包装检测到智能仓储，人工智能技术在众多生产生活场景中迎来落地潮，深刻地改变着当下、塑造着未来。事实上，人工智能的落地还需对AI芯片的专业度、行业针对性以及实际运用成本提出更高要求，因此找准细分场景、打造AI落地的公司与产品备受市场亲睐。
面对不断增长的市场需求，安徽聆思智能 科技 有限公司（以下简称“聆思 科技 ”）顺势而生，依托中国声谷人工智能产业的环境优势，为人工智能物联网（AIoT）的升级落地注入了新鲜力量。同时，聆思 科技 在2021第四届国际智能语音及人工智能产品创新大赛中已经取得了第一名的好成绩（决赛胜出），也充分证明了其在人工智能领域的专业性。
2020年4月，聆思 科技 正式成立，是一家为人工智能物联网（AIoT）领域，提供人工智能端侧专业芯片及行业解决方案的高 科技 企业，聆思 科技 致力于将业界领先的人工智能算法与专业的芯片设计能力相结合，打造最具综合竞争优势的行业解决方案，从而推动人工智能芯片国产化的进程，助力AIoT产业语音智能化升级全面落地，当前已获得6个专利，15个软著。目前，聆思 科技 已构建了80人的芯片设计团队，涵盖了数字、模拟、射频等多个专业领域。
聆思 科技 执行副总裁王海坤院长介绍到，聆思 科技 一直秉承着自主研发、自主可控的原则，在芯片设计中有多个自主设计实现的IP，如芯片核心竞争环节中的神经网络加速单元NPU。NPU是给AI技术提供充沛且不冗余的算力，同时不会占用太大的面积。作为科大讯飞生态链合作伙伴，在芯片设计过程中，聆思 科技 联合科大讯飞研究院，深度了解语音交互技术、计算机视觉等AI技术的运行机制，具有强大的算力表现，在大数据流下，能够实时稳定运行，满足多种类型下的AI技术运行环境需求，成功实现了自主设计研发的适配AI算法的高速神经网络加速单元，从而奠定了聆思 科技 “AI+芯片”的核心优势。
在刚结束的2021第四届国际智能语音及人工智能产品创新大赛中，聆思 科技 获得了第一名的成绩，相较于同组其他竞争对手，聆思 科技 参赛的AI端侧芯片在行业内是单位成本下算力最高的芯片；可以运行业界领先的端侧语音交互算法、语音通话降噪和计算机视觉等多个人工智能算法，相关芯片也已经在海尔、美的、奥克斯、云米等白电板块实现了量产；在会议机、扫描笔、跟拍云台、智能头盔等消费项目中取得了广泛应用，有效实现了人工智能产品的落地应用。
在衡量一家人工智能企业是否有创造力和竞争力的时候，传统概念有三个标准：算法、算力和数据，而今天在行业中大家逐渐形成了一种共识，那就是要加上第四个标准——“落地”，技术再优秀如果不能真正给产业带来价值，那便缺少了实际的意义。
人工智能芯片作为支持人工智能产业的底层基础，是决定着一个项目能否落地运用的关键因素，除了要有强大的技术支撑，对于行业和产业的深刻认知也同样重要，只有真正知道刚需在哪里，才能寻找到用户真正的痛点。王海坤介绍，聆思 科技 的业务团队有着服务家电等AIoT行业客户超15年的从业经验，清楚客户对目前芯片应用状态的痛点，能够准确的挖掘客户与用户的核心需求，拉近了与用户之间的距离。
同时，聆思 科技 很懂AI。王海坤院长说：“聆思 科技 的算法的核心团队都源自科大讯飞研究院，比如我本人在科大讯飞研究院工作了15年，获得了10多项发明专利，对于AI技术和应用发展趋势的把握都更为敏感和精准，这对于设计出区别于其他通用芯片厂家更有竞争力的专用AIoT芯片起到了关键作用。”
2021年以来，国内有多个城市打出了“人工智能城市”的名号，其中不乏像北上广深这样的大城市，或许从城市规模上来说，合肥显得有些“弱小”，但是在人工智能行业，合肥依然有着自己的硬实力。
“世界AI看中国，中国AI看声谷”。作为国家级AI产业基地的“中国声谷”，截至今年10月底入驻企业已高达1395家，跟进在谈项目超300个。“中国声谷”在国内外已经具备了较高的知名度与影响力，是全国拥有人工智能产业门类最全、企业技术创新活力最优、金融服务支持最活跃、优惠政策集成度最高的AI产业基地，为人工智能的发展提供了强有力的支持。
谈到聆思 科技 的发展与创新，王海坤关键提到了“中国声谷”的环境优势。首先是资金支持，芯片作为资金密集型产业，对于一家初创公司来说是一个不小的挑战，但在项目研发过程中“中国声谷”给予了强有力的支持，2021年聆思 科技 便有三个产品得到了政府的重点项目支持，这为企业研发工作的持续性开展提供了有效支撑。其次是产业平台，在“中国声谷”汇集了一批与芯片行业紧密相关的企业，事实上这为AI芯片的研发与落地就近提供了许多优质客户，在这里可以第一时间获取最新的行业趋势，还能与其他行业的新技术进行融合发展，这为AI芯片的不断完善，营造了优良环境。与此同时，聆思 科技 还可以为本地的企业提供针对性强、成本低的AI芯片应用服务，节省了下游产业AI研发周期，降低了行业应用门槛，为安徽人工智能的落地，提供有效的技术支撑。（ 图文/储文婷 闫婧婧）
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