作为人机交互中最符合人类日常交流形态的技术，语音交互方式更加自然，也更为便利。近年来，在以神经网络为代表的AI技术的加持下，智能语音的识别效果得到了显著提升。如今智能语音在智能家居市场的应用正快速增长，智能车载、智能穿戴、智能照明等领域的市场潜力也愈加凸显。
智能语音应用中最核心的是智能语音芯片。从应用场景方面来看，凡是需要人机交互的领域，都可以采用智能语音芯片升级原来的控制交互方式，智能语音芯片的应用场景极为广泛。随着互联网、5G和WiFi技术的发展，智能行业正从“单点智能”走向“情景智能”，专业的智能语音芯片技术在这一转变中扮演着至关重要的角色。同时，由于传统电子行业竞争日益激烈，传统品类的利润日渐稀薄，厂商迫切需要更好的智能化方案为产品增加溢价，因此智能语音应用在近年来得到了快速的发展。
从用户端来看，人们也越来越关注智能家居环境的体验，对于智能化生活的追求日益提升，语音智能的应用也越来越获得用户青睐，特别是疫情以来，语音这种无接触的控制方式得到了大量的宣传推广，使得消费者越来越熟悉语音控制并逐渐养成了用户习惯。据中国智能家居产业联盟发布的《2020中国智能家居生态发展白皮书》显示，2020年我国智能家居市场规模已达到5144.7亿元。而据IDC的统计数据，2021年中国智能家居设备市场出货量已超2.2亿台，2022年中国智能家居设备市场出货量则将突破2.6亿台，同比增长为17.1%。智能语音芯片市场前景广阔。
从智能语音识别技术领域来看，在智能语音识别发展的早期，由于语音识别对算力的要求高，最初都是通过云端进行智能语音识别处理。客观来看，云端处理有一些天然的优势，比如模型可快速迭代、数据收集和训练便捷以及自带内容及服务等。然而，随着智能语音技术不断发展和应用的不断拓展，云端处理的弊端逐步暴露出来。首先，云端处理过程中，语音信号需要先通过网络上传服务器处理再反馈结果，过程链较长，这就会出现设备交互的非实时性及用户信息无法得到保护的问题；其次，中小型客户无力自建成本高昂的云端系统，都是采用第三方云，会面临是否能得到充足的第三方服务和维持费用高的问题；大客户可以自建云端，但也会有搭建成本和运营成本高的痛点；大量语音信号通过网络传输会造成带宽资源和云端算力的浪费。最后，真实的用户使用场景是极其复杂和碎片化的，语音交互需要基于真实的应用反复打磨和迭代，才能在各类场景中做好体验，而云端很难针对太多的细分场景进行开发，其语音识别处理效果在很多真实场景中无法达到用户的要求。
纯云端难以解决上述问题，反而是端侧语音芯片不断基于摩尔定律和算法架构的发展迭代，在真实用户使用体验和成本性能均衡上不断进行了突破，搭载端侧语音芯片的设备在单机成本、识别速度和复杂噪声环境下的识别效果等方面已经超越了云端。另外业界之前普遍认为只有云端才能实现NLP，而最新的技术已经可以采用端侧智能语音芯片实现NLP，这样语音处理放在端侧，既能保障用户体验感，又能降低云端搭建和运营成本，降低网络带宽消耗，也能提升用户使用的安全性。同时，端侧语音芯片结合云端形成的端云融合应用方案，可以实现端侧的处理效果和成本优势，又可以通过云端获取内容和服务，让智能语音交互技术真正地在绝大多数智能设备上发挥作用，当前已是智能语音技术发展的一大趋势。
启英泰伦是业内最早从事人工智能语音芯片的公司，早在2016年便发布了行业首款离线语音识别芯片CI1006，率先将语音智能计算在终端芯片上实现。这款芯片不仅实现了不输云端的语音效果，而且在应用成本上降低了近10倍，功耗也降低了数十倍。凭借出色的产品特性，迅速获得美的、海尔等智能家居家电企业的采用，开创了终端智能语音芯片发展的时代。
2019年，启英泰伦又发布了第二代智能语音芯片CI110X系列。凭借在神经网络硬件处理器、算法模型、芯片架构、AI开发平台及应用方案成本等多维度的迭代，启英泰伦在行业内赢得先发优势，并在技术和市场上形成“马太效应”，搭建起稳固的行业壁垒。
自成立以来，启英泰伦的智能语音芯片产品在技术迭代及场景落地覆盖率上领先业界。为了更好地满足市场需求，启英泰伦历经三年潜心研发，将推出全新第三代智能语音芯片，较上一代产品进行了多维度的迭代升级，全面覆盖了高性能低成本端侧语音和端云融合语音等应用。那么，这一系列芯片又将引起行业的哪些变化呢？
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