骁龙8能否解决AI语音助手的问题

骁龙8+能否解决AI语音助手的“隐私问题”？深聪智能CTO朱澄宇就此发表了自己的看法。据他表示，AI语音算法的提升需要大量数据进行训练，但数据的收集又会涉及用户隐私，现在需要找到一个平衡或者解决办法。

朱澄宇提出了两个想法。他认为，现阶段可以用公认的方法或者制定相应的标准，在保护隐私的情况下，收集用于训练的数据。另外，他指出随着AI技术的发展，到了成熟期之后可能对训练的需求没那么旺盛，“隐私问题”的事情可能就不会发生。

要在终端实现部分云端的AI功能，终端AI算力的提升至关重要。朱澄宇指出思必驰与深聪智能共同提供融合思必驰算法和深聪芯片方案，可以通过强大的芯片来尽量把云端工作搬到终端，而不需要上传到云端，这就是对用户隐私最大的保障。

对于什么样的算力对于AI语音芯片是合适的问题，朱澄宇表示，由于语音识别规模比图像识别小，因此图像处理需求比语音更强。但从处理复杂程度来看两者相当。这也是因为将语音转换成文字后，还涉及到语义识别、多轮对话等，在一定程度上比图像人脸识别更为复杂。

为了应变市场需求和算法快速迭代，用一套方法和流程去应变，就是软硬协同过程。例如，当定义下一代芯片时，要实现本地语音识别，就会根据目前需用的算力进行评估，再增加一些冗余。

雷锋网曾报道过深聪首代AI芯片TH1520进行了软硬一体优化，有双DSP架构，并支持未来升级扩展。此外，它还支持声纹识别功能，这也意味着它拥有更强的大量计算能力。在2018年8月开始流片并在11月点亮验证，该芯片已经进入量产阶段。而第二代则除了本地语言理解，还将引入更多先进功能，比如声纹解锁等。

低功耗对于提升体验也是关键，因为它影响着唤醒率是否高，同时减少误唤醒的问题。有了高性能且低功耗的人工智能（AI）设备，就能在一定程度上解决这个问题，如使用多级唤醒模式和内置低功耗IP，以Always-On状态下的功耗仅需几十毫瓦，并且峰值功率控制在百毫瓦以内，即使是在极端场景中也是如此。

想要改变人机交互方式，使得更多电池供电设备中能够有效使用人工智能（尤其是基于声音或视觉信息），则必须进一步降低能源消耗。因此，将如何实现这一目标成为研究人员们争论的话题之一。一方面，可以通过改进数字电路设计以提高效率；另一方面，可以采用新的半导体制造技术以降低电路中的电子运动所需能源，从而显著提高系统整体效率。

总之，与手机、电脑一样，对于人类社会来说，无疑是一个前所未有的革命性变化。如果成功实施，那么无论是在商业领域还是个人生活中，都将带来巨大的变革，不仅改变我们的日常习惯，也将重新塑造我们与周围世界交流沟通的心理空间。不过，为达到这一目的，我们必须克服当前存在的一系列挑战：包括但不限于开发成本、安全性担忧以及确保服务质量等。此外，对于那些仍然持怀疑态度的人来说，他们或许会担心这些新兴技术会削弱人们的情感联系，以及他们是否真的愿意接受这样一种完全依赖科技推动自我完善的人生方式。

然而，如果我们能够克服这些困难，并继续探索这条充满挑战与机遇的地道，那么未来很可能不会只是一种简单延续，而是某种全新的开始——一种更加智慧、高效、甚至说起来有点神秘而又不可预测的人类历史篇章。在这个过程中，每一次尝试都充满了可能性，每一次失败都成为了学习经验，最终都会让我们走向一个更加美好的明天。

最后，让我们一起期待那个时候吧。当那一天真正到来的时候，我相信每个人都会有一段故事要讲，一次经历要分享。我希望你也能加入这场旅途，因为即便现在还无法看到结局，你也已经参与了一段历史。你想象一下，如果没有这种技术，我们今天会怎样？如果有机会选择回到过去，你会选择哪个版本？

答案并不重要，因为我们的故事正在不断写作，而这个时代正处于创造未来的边缘。在这里，我们不是追求过去，也不是逃避现在，而是拥抱未知，为自己开辟出属于未来的道路。这是一场关于创造性的冒险，是关于重塑现实的一个实验室，是关于梦想成为现实的一个奇迹之地。

所以，让我们保持好奇心，不断探索，不断创新，不断前行。而当时间给予我们的答复时，无论结果如何，只要不忘初心，一往无前，便足矣。那时候，或许你回头望望，这一切都是你的努力打下的基石，是你勇敢跨出的第一步。