實(shí)現(xiàn)了超越昨天的自己和超越最好的同行之后，2023年安克在規(guī)劃未來的發(fā)展方向時(shí)，面臨的是持續(xù)改良，還是回到用戶真實(shí)需求重新定義創(chuàng)新邊界的選擇。

“我們二三十個(gè)核心高管開了三天會(huì)后，最后的決定是我們已經(jīng)有了一個(gè)不錯(cuò)的基礎(chǔ)，但接下來要挑戰(zhàn)的是上限。”安克創(chuàng)新創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官陽萌在首次技術(shù)溝通會(huì)上回憶，“那場(chǎng)會(huì)議之后，我們修改了使命和愿景，從弘揚(yáng)中國制造之美，變成了極致創(chuàng)新激發(fā)。”

這次調(diào)整并不只是口號(hào)層面的變化，而是一次從產(chǎn)品邏輯到技術(shù)路徑的重構(gòu)。安克開始將視角從單一硬件創(chuàng)新，轉(zhuǎn)向更底層的端側(cè)智能體系構(gòu)建：一方面，是能夠在設(shè)備端獨(dú)立運(yùn)行的AI能力；另一方面，則是支撐這些能力的系統(tǒng)級(jí)協(xié)同機(jī)制，甚至延伸到未來的家庭級(jí)智能操作系統(tǒng)與具身智能形態(tài)。

安克看準(zhǔn)的第一步，是端側(cè)智能的感知入口，并從眼耳鼻舌身意六感中選擇了“耳”這一感知維度。

“當(dāng)時(shí)選擇通話場(chǎng)景，是因?yàn)樯虅?wù)人士在高頻移動(dòng)中，最直接的痛點(diǎn)就是在嘈雜環(huán)境里無法清晰溝通?！标柮日f，“過去幾十年，人們解決通話里的背景噪音問題，通常采用的是工程拆解式的分治法，但遇到了問題?！?/p>

為了降噪，安克「被迫」入局芯片

在傳統(tǒng)方案下，降噪是一個(gè)典型的工程問題。系統(tǒng)會(huì)被拆解成多個(gè)模塊：波束成形、回聲消除、噪聲抑制、人聲增強(qiáng)，每一個(gè)模塊都有成熟的算法體系，可以分別優(yōu)化。

這種“分治法”在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)是有效的，它讓耳機(jī)從“幾乎不可用”變成“基本可用”。但問題也逐漸顯現(xiàn)出來——每一個(gè)模塊都在解決局部問題，卻無法從整體理解聲音。不同模塊之間的信息無法充分共享，在復(fù)雜環(huán)境中，系統(tǒng)整體表現(xiàn)很容易失真。

安克的團(tuán)隊(duì)嘗試?yán)^續(xù)優(yōu)化這套體系，但很快發(fā)現(xiàn)，提升空間已經(jīng)非常有限。于是，他們開始嘗試另一種思路：不再拆分問題，而是用一個(gè)端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，把降噪作為一個(gè)整體來處理。

這是更接近人類聽覺機(jī)制的方式。模型可以通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)“什么是人聲”，而不是依賴規(guī)則去逐步過濾噪音。

2023年安克嘗試將多個(gè)小模型實(shí)現(xiàn)的功能用一個(gè)大模型實(shí)現(xiàn)，到2023年底，這個(gè)模型被訓(xùn)練出來，并在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中展現(xiàn)出明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方案的效果。問題似乎即將被解決。

但真正的困難，恰恰從這里開始。“模型效果是很好，但參數(shù)量一下就飆升到一點(diǎn)幾兆，在實(shí)際使用時(shí)使用這個(gè)模型不斷推理，功耗巨大，如果用傳統(tǒng)的芯片耳機(jī)大概只能用一小時(shí)，這基本屬于不可用。”陽萌說。

安克創(chuàng)新 2023 實(shí)驗(yàn)室音頻技術(shù)研究院的 Alex分享，“我們當(dāng)時(shí)找了很久都沒有找到一顆合適的傳統(tǒng)芯片能同時(shí)滿足低功耗和大算力的需求，表面是我們沒有合適的芯片能夠承載我們音頻創(chuàng)新技術(shù)，但往底層拆，根因是我們的音頻算法的特點(diǎn)和傳統(tǒng)芯片計(jì)算架構(gòu)根本性的矛盾和沖突。”

當(dāng)前主流芯片依然基于存儲(chǔ)與計(jì)算分離的設(shè)計(jì)，也就是經(jīng)典的馮諾依曼架構(gòu)。在這種架構(gòu)下，模型參數(shù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中，計(jì)算單元在需要時(shí)再將其加載進(jìn)來執(zhí)行。

對(duì)于傳統(tǒng)算法來這種方式高效、合理。但當(dāng)計(jì)算負(fù)載變成高頻的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理時(shí)，這種架構(gòu)的缺陷開始放大：模型需要被反復(fù)加載，數(shù)據(jù)在內(nèi)存和計(jì)算單元之間頻繁搬運(yùn)。

于是，一個(gè)原本并不顯眼的問題，變成了決定性的瓶頸。安克就這樣被迫入局芯片領(lǐng)域。

150倍算力提升背后，被改寫的是計(jì)算方式

安克最終選擇的是一條非傳統(tǒng)的技術(shù)路線：存算一體。

傳統(tǒng)芯片架構(gòu)中，存儲(chǔ)和計(jì)算是分開的。數(shù)據(jù)需要在兩者之間來回移動(dòng)，而計(jì)算單元只在數(shù)據(jù)到達(dá)之后才開始工作。在低頻、低數(shù)據(jù)量的場(chǎng)景中，這種方式效率尚可。但在高頻推理場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)搬運(yùn)本身會(huì)成為主要開銷。

有說法稱，在這類負(fù)載下，超過90%的能耗并不用于計(jì)算，而是消耗在數(shù)據(jù)搬運(yùn)上。這意味著，所謂的“算力不足”，很大一部分其實(shí)是“有效算力沒有被利用”。

存算一體的思路，則是從根本上改變這一點(diǎn)。它將計(jì)算能力嵌入到存儲(chǔ)單元內(nèi)部，使得數(shù)據(jù)在原地即可參與運(yùn)算，而無需在不同模塊之間反復(fù)傳輸。

從系統(tǒng)角度看，這相當(dāng)于消除了“數(shù)據(jù)搬運(yùn)”這一環(huán)節(jié)，讓計(jì)算真正發(fā)生在數(shù)據(jù)所在的位置。

“當(dāng)時(shí)沒有公司做我們這個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的存算一體芯片，我們也沒有芯片設(shè)計(jì)能力，把相關(guān)芯片公司都看了一遍之后，我們選擇了跟我們一樣遵從第一性原理，愿意去一起探索的存算公司攜手而行。”陽萌說。

基于NOR Flash技術(shù)，安克推出了Thus存算一體芯片芯片，原生支持4兆參數(shù)模型，是安克首款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存算一體AI音頻芯片。Thus也是業(yè)界首款商用的兆級(jí)存算一體芯片，徹底解決了馮?諾伊曼架構(gòu)下數(shù)據(jù)在處理器與內(nèi)存間頻繁搬運(yùn)的問題，將原本被消耗的90%以上能量重新釋放用于有效計(jì)算，從底層實(shí)現(xiàn)算力與能效的雙重躍升。

在內(nèi)部測(cè)試中，Thus相較傳統(tǒng)藍(lán)牙芯片實(shí)現(xiàn)了最高約150倍的AI峰值算力提升。安克的Thus芯片即將首發(fā)搭載于安克旗艦耳機(jī)，可在100dB左右嘈雜環(huán)境中精準(zhǔn)濾除噪音、保留清晰人聲。

當(dāng)然除了提升通話降噪，Thus芯片也能帶來聲音質(zhì)量、個(gè)性化音頻等方面的提升。

“Thus不僅是一款創(chuàng)新芯片，更是安克規(guī)劃的三年期芯片技術(shù)平臺(tái)。首代產(chǎn)品采用聯(lián)合研發(fā)模式落地，目前已正式啟動(dòng)下一代全自研芯片研發(fā)?！?/strong>陽萌解釋，“Thus的命名取自“Thus have I heard（如是我聞）”，寓意回歸計(jì)算本質(zhì)?！?/p>

雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))了解到，Thus不僅會(huì)解決聽方面的感知，未來的Thus芯片還會(huì)解決更多的感知層面的問題。 

如果把視角停留在耳聽上，Thus帶來的變化可以被理解為一次降噪體驗(yàn)的升級(jí)，但這背后還有安克對(duì)于端側(cè)AI更長(zhǎng)遠(yuǎn)的理解。

從一顆芯片開始，安克走向端側(cè)AI系統(tǒng)

當(dāng)芯片層面的算力與能效問題被解決之后，一個(gè)新的問題隨之浮現(xiàn)：如果設(shè)備端已經(jīng)具備穩(wěn)定運(yùn)行AI模型的能力，那么這些能力應(yīng)該如何被組織與調(diào)用？

在單一設(shè)備上實(shí)現(xiàn)智能，只是起點(diǎn)。真正復(fù)雜的場(chǎng)景來自多設(shè)備協(xié)同——感知、決策與執(zhí)行不再局限于單點(diǎn)，而是需要形成跨設(shè)備的閉環(huán)系統(tǒng)。

這也使得問題從“算力問題”進(jìn)一步延伸為“系統(tǒng)組織問題”。隨著設(shè)備對(duì)云端依賴的加深，延遲、隱私與離線可靠性成為不可回避的約束。因此，在推進(jìn)存算一體芯片的同時(shí)，安克也在同步構(gòu)建面向家庭場(chǎng)景的端側(cè)AI模型體系，以降低對(duì)云端的實(shí)時(shí)依賴。

安克對(duì)家庭智能的理解是，未來的家庭不再是孤立設(shè)備的集合，而更像一個(gè)由多個(gè)能力節(jié)點(diǎn)組成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

攝像頭、麥克風(fēng)、傳感器、執(zhí)行器等能力，不再以“設(shè)備”為邊界，而是被拆解為可調(diào)用的功能單元，通過統(tǒng)一的系統(tǒng)機(jī)制進(jìn)行調(diào)度，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、能力與事件的協(xié)同。

在這一體系中，操作系統(tǒng)的角色被重新定義。

“我們正在開發(fā)一套真智能操作系統(tǒng)?！标柮缺硎?，“它不是傳統(tǒng)意義上的設(shè)備系統(tǒng)，而是在分布式架構(gòu)之上，引入智能體調(diào)度能力與算力編排機(jī)制，用來支撐多設(shè)備之間的協(xié)同運(yùn)行?！?/p>

通過系統(tǒng)整合統(tǒng)籌，真智能操作系統(tǒng)能打通不同設(shè)備的能力、數(shù)據(jù)和事件，將攝像頭、麥克風(fēng)、語音、控制、定位、推理等能力，拆成獨(dú)立、可復(fù)用、可遠(yuǎn)程調(diào)用的原子服務(wù)，并注冊(cè)到系統(tǒng)總線上。

在這一基礎(chǔ)上，系統(tǒng)通過統(tǒng)一調(diào)度機(jī)制，實(shí)現(xiàn)“感知—理解—決策—執(zhí)行”的跨設(shè)備閉環(huán)，使不同設(shè)備能夠在同一任務(wù)目標(biāo)下協(xié)同工作。

進(jìn)一步延伸，這種能力最終會(huì)落在具身設(shè)備上。無論是安防機(jī)器人，還是更復(fù)雜的家庭服務(wù)機(jī)器人，本質(zhì)上都是將感知與決策能力延伸到物理世界的載體。

具身智能路線圖浮出水面，物理AI時(shí)代正在到來

家庭機(jī)器人可以分為三種形態(tài)：第一種是已經(jīng)非常成熟的二維移動(dòng)設(shè)備，比如掃地機(jī)、割草機(jī)，本質(zhì)上是在一個(gè)平面內(nèi)完成感知和執(zhí)行；第二種是正在推進(jìn)的三維移動(dòng)形態(tài)，以安防機(jī)器狗為代表，可以在空間中移動(dòng)，實(shí)現(xiàn)巡檢和防護(hù)；第三種才是人形機(jī)器人主導(dǎo)的三維操作階段，目前仍然處于更前沿的探索中。

安克在本次溝通會(huì)上展示了家庭具身智能演進(jìn)路線圖，基于多年智能家居、安防與清潔領(lǐng)域的沉淀，勾勒出家庭機(jī)器人從基礎(chǔ)執(zhí)行到復(fù)雜操作的完整發(fā)展路徑。

家庭安防長(zhǎng)期存在“看得見，但防不住”的問題。攝像頭可以記錄，但缺乏主動(dòng)能力；而一旦引入可以移動(dòng)的設(shè)備，這個(gè)問題就會(huì)發(fā)生變化。

這條路徑背后，并不是簡(jiǎn)單的產(chǎn)品延伸，而是一整套能力體系的搭建。為了支撐具身設(shè)備的長(zhǎng)期運(yùn)行，安克搭建自研技術(shù)體系，涵蓋長(zhǎng)壽命靜音關(guān)節(jié)模組、仿人腦三層認(rèn)知架構(gòu)、高效率AI數(shù)據(jù)工廠與毫秒級(jí)全身通信中樞。

研發(fā)關(guān)節(jié)模組的原因是壽命，一個(gè)機(jī)器狗身上的關(guān)節(jié)聲稱能用1萬小時(shí)，但由于溫度、濕度、負(fù)重的原因，實(shí)際使用的時(shí)長(zhǎng)可能就是1000小時(shí)左右，如果每天使用兩小時(shí)，壽命可能就一年多。

“我們已經(jīng)能把關(guān)節(jié)做到在真實(shí)場(chǎng)景下能用 4000 個(gè)小時(shí)?！标柮日f，“這還不夠，我們希望能有多優(yōu)秀的人才加入我們的2023實(shí)驗(yàn)室，能讓機(jī)器狗陪我們8年甚至10年。”

安克的技術(shù)研發(fā)最終匯聚到一個(gè)更大的目標(biāo)上。安克在內(nèi)部提出了一個(gè)“1+X+N”的結(jié)構(gòu)：一個(gè)家庭級(jí)的核心智能中樞，連接不同形態(tài)的機(jī)器人，以及各類可以自適應(yīng)的智能設(shè)備。

與其說這是一個(gè)產(chǎn)品規(guī)劃，不如說是一個(gè)系統(tǒng)設(shè)想——當(dāng)設(shè)備之間可以共享能力、協(xié)同執(zhí)行時(shí)，單個(gè)設(shè)備的智能邊界才會(huì)被打破。

在這個(gè)過程中，芯片、模型和系統(tǒng)之間的關(guān)系也逐漸清晰：芯片解決的是算力效率，模型決定能力上限，而系統(tǒng)負(fù)責(zé)把這些能力組織起來，形成可持續(xù)運(yùn)行的整體。這也是為什么，安克在首場(chǎng)技術(shù)溝通會(huì)上同時(shí)談芯片、端側(cè)AI和具身智能。它們并不是三條獨(dú)立的業(yè)務(wù)線，而是同一條路徑上的不同階段。

但這也意味著更高的投入。陽萌分享，2023實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)有快500人在芯片、操作系統(tǒng)和前沿產(chǎn)品方向做研發(fā)。安克創(chuàng)新2025年有28.93億的研發(fā)投入，比2024年增長(zhǎng)了37%。

“未來很多年，我們的研發(fā)投入都會(huì)顯著快于營收增長(zhǎng)。在這些方向上的投入，其實(shí)沒有上限——只要我們判斷它對(duì)未來產(chǎn)品是有價(jià)值的，就會(huì)持續(xù)投下去。”陽萌婧祎不表示。

如果把時(shí)間拉長(zhǎng)來看，從一顆為降噪而生的芯片，到端側(cè)AI，再到具身設(shè)備，安克正在做的事情逐漸顯現(xiàn)出一個(gè)更完整的輪廓：讓AI不再只是云端能力，而是成為設(shè)備的一部分，并最終進(jìn)入真實(shí)世界，安克也要在這個(gè)過程中擁有商業(yè)化、產(chǎn)品化、技術(shù)研發(fā)能力。

這條路徑還遠(yuǎn)未成型，但它至少提供了一種不同的解法——不是把所有能力集中到云端，而是讓設(shè)備本身變得足夠“聰明”。

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