华为芯片突破最新消息AI语音助手问题能否思必驰解决

华为芯片突破最新消息：AI语音助手“隐私问题”能否思必驰解决？

遥想2011年，Siri被成功移植到iPhone4上，随后，与手机语音对话的新玩法引起了消费者对语音助手的兴趣。2014年，亚马逊推出搭载Alexa语音助手的智能音箱Echo，引领了全球智能音箱的热潮。不过，历经多年，语音助手既没有成为消费者离不开的智能助手，还因接连爆出的“隐私问题”引发担忧。

8月28日，苹果就Siri隐私问题道歉并表示会做出改变。之所以要道歉，是因为7月26日英国《卫报》报道称，Siri会在未经用户允许的情况下，将用户录音上传到服务器，并发送给苹果外包的承包商进行人工分析。而这些录音包含敏感信息，如使命、位置、联系方式等。

Siri并非唯一被爆出隐私的问题存在的语声助手。同样，在7月，比利时新闻网站VRT报道称Google涉嫌通过Google Assistant语口声音频助手收集用户私人谈话内容，并且Google的一些合作伙伴向其泄露了1000多条Google语口声音频和客户对话录制的声音。

更早于此的是4月份，当时彭博社援引知情人士透露，那负责评估Alexa声音频助听器指令团队，可以获得用户定位信息，即是说甚至可以获取到用户具体家庭住址。

为什么这类事件接连不断地发生？上海深聪智能CTO朱澄宇接受雷锋网专访时表示：“这些公司并不真的想要侵犯用户隐私，而是为了采集一些数据进行训练让声音频辅以更加智能。”深聪智能CTO朱澄宇

这确实是收集和存储特定信息用于完成个性化任务所在。这也解释了为什么尽管人们越来越期待拥有能够理解他们需求并提供帮助的手段，但仍然只是使用天气播报、讲故事等功能。一方面，由于当前连接到的内容和应用还不够丰富；另一方面，要让声音频辅以完成更复杂任务，比如订机票或叫外卖，则需要多轮对话技术，更需要大量数据训练，让声音频辅以更加懂得我们。

如何保护我们的隐私？

由此，我们也就能理解AI语言算法提升与数据收集之间存在矛盾。AI语言算法提升需要大量数据进行训练，但同时，这又涉及到了用户隐私现在，就必须找到一个平衡或者解决方案。

对于这一点，有两种方法可以实现：一是在保护个人资料安全的情况下进行数据收集；二，在未来某一时间点，一旦成熟期达到之后，对于训练所需量大的情况可能就不会再有那么多“隐藏”的必要。

目前，我们既没有看到明确标准，也尚未看到完善系统。此刻，又该怎样去保护我们的个人资料？朱澄宇提出：“我们提供融合思必驰算法与深聪AI芯片软硬结合方案，以强大的AI芯片为基础尽量把云端工作搬移到终端，不用将任何部分上传至云端，这就是对个人资料最好的保障。”

然而，要在终端实现部分云端功能，其重要前提就是要提高终端自身AI能力。在这个过程中，最关键的是思必驰与深聪整合它们独有的优势——即通用芯片十分之一甚至百分之一效能足够高质量表现——而不是追求最强大性能。这样，使得深聡目标设定为提供足够高效率而非最高效率，从而避免过度消耗电力资源，同时保持最佳体验性能支持设备持续运行状态可靠性极佳。

关于什么样的计算能力对于语言处理来说适宜？相比图像处理芯片，由于神经网络规模较小，因此图像识别要求更多计算资源。但从复杂程度看两者相当，因为转换成文字后，还包括认知意义识别以及交互式交流等步骤，在某种程度上比图像面部识别更复杂。

朱澄宇表示，他们必须预测市场需求，然后将其转换成硬件指标数值。同时还要考虑快速迭代更新流程，用一种策略来应变。而这个应变过程，就是软硬协同工作流程。当定义下一代产品时，如果要求实现本地自然言辞识别，就会根据目前已有语言模型所需功率评估，再增加冗余设计作为备选方案。

雷锋网之前曾报告过TH1520首次采用软硬协同优化设计基于双DSP架构内置编码器以及大容量内置存储单元，同时采用扩展指令集合加速操作使其相较一般通用型晶片提升10倍以上效率。此外TH1520架构具有灵活调整算力及存储空间供未来升级扩展支持不同类型软件代码执行。

TH1520开始测试8月份11月结束验证至今已经进入生产阶段第二代语言处理晶片除了支持本地自然言辞识别之外，还将增加声纹辨认功能据此描述何需更强力的晶片支撑声纹辨认功能意味着重视速度精准性选择双DSP结构保证充分利用每一次输入信号最大限度降低误差机会增加输出准确度正好反映出无论是物理世界还是数字世界都希望减少错误增进正确性的渴望。

低功耗晶体管技术带来的重大影响

尽管如此，加强数学运算和记忆（即学习）能力对于改善服务质量至关重要但另一项关键因素则是节省能源（即电源）。由于实际应用场景广泛，如家中的智慧扬声器或移动电话，无论哪种形式，都希望实现高响应速率减少误触响应次数特别是在总体成本控制尤为紧张的情形中间是否能够达致目的取决于软件层面的设置。如果只注重兼顾低功耗可能导致误触激增故当有了一台能满足既高性能又低功耗要求的人工智能（如TH1520）这样的挑战便迎刃而解，它们采用先进模态唤醒模式内置微功耗IP仅在Always-On状态下的消耗水平降至毫瓦级典型环境中只有几十毫瓦峰值不超过百毫瓦极显效果证明它具备高度灵活性适用于各种场景配置需求变化若设备处于息屏状态亦可启动自我监控系统因此这种设备不仅节约能源，而且保证了系统稳定运行，所以如何才能进一步降低功耗呢？

答案来自两个方向：首先从硬件入门通过结构优化提高效率；其次采用更先进半导体制造工艺降低电子电路单位面积上的能源消耗简言之，只要依赖数字电路改良模数转换器精度，或其他方式调整传感器参数促进整个系统顺畅运行即可有效削减消费额。此举凸现出了专用的柔韧性，其代表力量也是行业趋势方向的一个探索试验心脏臂膀皆健全各项任务均得妥善履行，每一步都须谨慎考究基石厚实才能建立坚固根基持久发展道路真正创造价值留给世人的遗产—-那才是不负众望！