3 月 27 日，2019 云知聲 AI 技術開放日（Open Day）首站在北京舉辦，云知聲副總裁、芯片研發負責人李霄寒博士從AI 芯片設計的挑戰、設計維度以及核心技術等方向，分享了云知聲對于 AI 芯片行業和技術的看法。
過去的 2018 年被行業稱為 AI 芯片的元年，傳統與新秀紛紛拍馬殺到，一時間烽煙四起。李霄寒認為，針對人工智能的芯片設計，面臨著碎片化場景、馮o諾依曼內存墻、邊緣側應用的低功耗需求、安全需求四大挑戰。在芯片設計上，需面向具體場景，基于端云互動的思想提供多模態處理的能力，在性能、功耗、面積上達到優異平衡，并兼顧連接和安全的需求。
他介紹到，解決馮o諾依曼內存墻這一行業共同難題，關鍵在于拉近計算單位和存儲單位的距離，讓它們盡可能接近。為此，云知聲提出了異構計算系統架構設計、加速器近算存儲結構，以及通用API函數到專用指令集的多重應對方案。
與此同時，通過技術攻堅，云知聲推出的低功耗語音喚醒技術，以及面向機器視覺專用的低功耗microISP，可很好地適應邊緣側應用的低功耗需求。而定制的安全 IP 規劃，則可滿足安全性方面的要求。
李霄寒認為，IoT 結合 AI 化浪潮，需要全新的 AIoT 芯片，多模態 AI 芯片是關鍵一步。AI 與 IoT 的疊加要求傳統解決方案朝五大方向轉型：從通用架構-AI架構、從依賴硬件到軟硬件一體、從PPA模式到垂直場景模式、交互從單模態轉向多模態、設備從獨立到協同。為此，云知聲提出 Skills On Chip 概念，做出 DeepNet2.0 多模態神經網絡處理器 IP，兼容多種神經網絡。
