舉個例子，給家里的空調連上網，這本身沒有什么價值，反正也沒有人爬到空調那上網。最多不過能讓人遠程控制空調，而這多半是個雞肋功能。但是如果給空調加裝，讓人類可以語音控制空調，并且讓空調理解主人比較復雜的需求，比如“我肩膀有點冷腿有點熱”，那么物聯的不可替代性就出現了。這兒的人機交互技術工作能力來源于于人工智能，而互聯網基礎設施于5G。

沿著這一邏輯性往下推演，代表盡管今日音響是人工智能語音芯片的關鍵銷售市場，但將來將會會讓成千上萬電子產品都必須人工智能語音芯片。甚至于是否有這樣的可能，今天我們其實已經習慣了所有屏幕都是觸屏，有一兩塊非觸屏都要在旁邊寫清楚。而未來可能每一塊語音芯片都需要是人工智能語音芯片——人類需要每一個設備都不只能發生，而是能交流，能理解。

如果這個邏輯成立的話，那么語音芯片產業鏈將面臨大規模洗牌，只能生產傳統語音IC的企業將無法立足。今日處于產業鏈變局的初始環節，一起都是我國語音芯片產業鏈，轉型本身全產業鏈部位的較大機遇之首。

當然，瞄準這個機會的并不只有中國公司，但至少大家的機會是相對來說均等的。在此刻，已經有幾路人馬殺奔了人工智能語音芯片這個剛剛有興起苗頭的市場。首先是芯片廠商們。隨著智能音箱的崛起，抓住機會的芯片廠商又迎來了一輪增長。目前獲利最多的是臺灣地區的聯發科，在全球智能音箱芯片中占據了超過70%的市場份額。而內地的杭州市國芯、宇芯高新科技等集成ic公司也在使力這一行業。

一般來說，芯片廠商的優勢在于人工智能語音芯片其實并不需要特別難的技術門檻，而且對量產能力和成本把控能力具有相當強的要求，這些都是芯片企業的強勢。而對于新技術的理解，尤其是對人工智能算法的融合，則成為了芯片廠商的短板，因此與人工智能公司的合作往往成為了今天的主流。另一方面，國內那些著名的人工智能獨角獸也在奔赴人工智能語音芯片的路上?？拼箫w訊、云知聲、出門問問等公司都推出了自己的語音芯片計劃。人工智能公司的優勢很明顯是在對軟件層解，比如對聲音建模、NLP、語義理解等方面，獨角獸們往往各有秘籍。另一方面，由于行業普遍人為算法公司的業務太“輕”，很難在未來獲得長時間發展，所以今年的主流故事是算法公司紛紛走向芯片和硬件，把算法集成在芯片中，在產業上游卡住身位。這一點也提高了人工智能公司進軍集成化ic的推動力。

但是公司在芯片上的弱勢也是顯而易見的。語音芯片并不是個高凈值產品，往往必須依賴大量生產和大規模出貨才有可能盈利。而在集成化和工程能力上公司顯然處于弱勢?，F階段人工智能獨角獸高達們的語音芯片方案，大量還滯留在對燒錄的毫無疑問與服務承諾中。

還有一個必然出現的玩家，就是巨頭們。Echo的主人亞馬遜已經在去年3月公布了自己的人工智能語音芯片計劃。有理由相信，熱衷于造人工智能芯片的巨頭們不會放過這口蛋糕?，F階段，Google、iPhone等企業常有深層次人工智能語音芯片的概率。國內華為、百度、阿里，也都或多或少傳出了類似消息。

而這里需要注意的是，人工智能+5G+IoT的組合，雖然打開了語音芯片的新想象力。但是在這個邏輯里，未來能占據廣泛市場的芯片模式，絕不是今天智能音箱芯片的模樣。語音芯片自身，轉變才剛剛開始。

道路上的未來語音芯片基于上文描述的邏輯，未來語音芯片的變革機會，將基于新網絡條件下的大批量、全場景設備擁抱人工智能。那么符合這樣邏輯的語音芯片產品事實上還沒有出現。而從這一角度觀察，制造行業的準入證依然沒有終止派發。

從今日音響中的人工智能語音芯片，到將來無所不在的AIoT語音芯片，有那樣幾個轉變之途才不久打開：

1、三低芯片。

所謂三低，是指低成本、低功耗，低時延。5G時代的物聯網設備，理論上來說應該是可以長時間待機，盡量貼近可移動化的。因為設備將部署在海量并發場景，這也就讓語音芯片的基礎要求是足夠省電和足夠便宜。理想中下一個階段的語音芯片，是能夠隨時保持等待喚醒，但在等待喚醒狀態下極低能耗的。將來的物聯網技術集成ic、語音芯片、視頻處理集成ic，我覺得一大部分市場競爭將緊緊圍繞三低進行。

2、云邊端一體化。

云端一體，這個詞估計大家也都聽膩味了。但是沒有辦法，客觀來說，如果我們希望一臺物聯網設備執行復雜且實時化的交互和推理，那么它的內部必將是本地計算、云端計算以及網絡條件高效配合的。而目前的智能音箱還停留在較簡單的人工智能任務層面，語音芯片不需要對云端任務有太強的理解和配合。而基于目前對未來的想象，本地語音任務處理，一定會與云端高效配合，這要求芯片對云端的理解必須加深。特別是在在安全性方面規定更強的解決方法。

3、能夠復雜排列與定制的芯片組合。

AIoT設想中，一個很重要的因素在于單一場景的智能設備應用，可能是由大量不同能耗、不能功能、不同計算能力的設備組合而成的。比如在一家養殖場里，動物身上的語音傳感設備、圍欄柵欄的語音設備、監控系統的語音交互能力，都需要不同的語音功能、語音硬件來完成。于是，這也要求語音芯片的規格和制式必須復雜多樣，能夠進行基于統一平臺的互聯互通。極有可能，接下去語音芯片廠商會大量與垂直行業緊密結合，在車聯網平臺、智能家庭、智慧醫養、大城市智能安防等行業出現垂直平分制造行業的語音芯片生產商。

4、多模態芯片的到來與崛起。

在人工智能技術向產業化的發展中，今天一個很明顯的趨勢在于，多模態人工智能能力正在明顯提速。尤其是將語音識別、語義理解，與機器視覺任務相結合的人工智能模型。如果想要讓類似任務計算效率達成最優，那么在芯片端對多模態的加速就變得十分重要。也許未來我們需要的，是機器感官芯片，而非語音芯片或者多媒體芯片。這些發展邏輯，各自對應了新的技術挑戰與變化機遇。不容置疑，今日我國的人工智能技術視頻語音盡管看上去蒸蒸日上，但間距規模性燒錄運用，及其一部分取代現階段集成ic進口要求也有非常悠長的路要走。

類似語音芯片的產業，在中國還有千千萬萬。我們只能勉勵發展、聚攏人才，并謀求在新的技術劇變中發現調換座椅的機會。以往人們的確失去許多，貴在人們還能想像將來。