中石化西南油气田川西高庙32井获高产

相关人士表示，2015至今担保基金扶持了一大批的创业者，但没有赔付多少。

无线耳机预计出货3.32亿部，同比增长13%，其中AirPods预计占8.4千万部，同比增长15%。此次改革主要针对的是运营岗位，产品研发等其他岗位并未涉及。

（财联社）德媒：大众汽车3月9日后将暂停接收混合动力车订单据彭博，德新社援引经销商人士的话报道，大众汽车将暂停混合动力车型的订单，目前所有的插电式混动车型可以在3月9日进行最后一次订购。（证券日报）国际新闻苹果召开春季发布会 股价当日收跌1.17%北京时间3月9日凌晨消息，美股周二收盘苹果公司股价跌超1%，报157.44美元，市值2569亿美元。（36氪）抖音电商运营团队调整薪资：降低每月基本工资，15薪改18薪从字节跳动旗下抖音电商内部人员获悉，近期抖音电商开启了新一轮薪资改革，覆盖旗下大部分运营团队：原有的15薪改为18薪，降低每个月的基本工资，而年终奖比例有所提升，从原有的3个月绩效改为6个月绩效。该公司由小鹏汽车销售有限公司 100% 控股。他认为，沉迷短视频对老年人造成健康危害，影响老年人视力，导致颈、肩、腰椎疾病的发生概率上升等。

消息称，上述决定是芯片供应问题和乌克兰战争影响。他强调，目前几家主流短视频平台均没有针对老年用户的特定模式，在老年人上网时长限制以及被骗后如何维权退款等方面也基本没有特殊规定。雷峰网(公众号：雷峰网)。

云知声的芯片方案均内置了为语音识别而优化的深度神经网络加速方案，实现设备的语音离在线识别。云知声与吉利集团旗下亿咖通成立合资公司芯智科技，并推出了一款高性能车规级离在线语音芯片雪豹（Leopard），预计搭载该芯片的车型在今年上市。以便捷的工具赋能高效化产品落地在物联网的不同应用场景下，海量终端设备要实现功能智能化必须云端配合，即形成边缘算力和云端算力的动态平衡。根据德勤报告显示，预计2030年消费级应用场景超过700亿元，企业级场景达到发展空间也预计将达到千亿级规模。

以麦克风阵列的技术为例，毋庸置疑的是，麦克风越多越容易实现更好的降噪和语音增强效果。覆盖了包括格力、美的、海尔、奥克斯、华帝等国内一线家电厂商。

云端互动的命题需要 AI 芯片的强有力支持，进一步也深刻影响到芯片的设计以及最终的交付。如今智能语音赛道云集了众多玩家，如百度、科大讯飞、云知声、思必驰、出门问问、启英泰伦等都纷纷布局了芯片产业。这条赛道的选择契机是始于自2014年与格力、美的等电器厂商的合作。如何在这些设备上适配芯片，判断芯片每一项效用的必要性，都需要对终端产品功能Know-How有着深刻的掌握。

近几年在业内众多企业的努力下，解决了传统通用芯片的适配问题，公司也纷纷投入到专用芯片的制造。低功耗、低成本、快速响应以及融合离在线的交互模式，系统能智能决策离在线的处理方式都成为研发语音AI芯片的必要条件。这款芯片也集合了云知声的感知和认知技术。早在2015年云知声就开始搭建芯片团队，不仅来自于其行业嗅觉，也是环境使然。

2018年，云知声第一代UniOne雨燕（Swift）芯片第一次流片成功并量产出货。在解决功能约束下的性能最优化、不同场景下自由配置、便捷工具链的问题后，以云知声为代表的智能语音技术企业需要继续加速垂直行业进行渗透和布局，让智能语音赋能多形态的终端，以中国芯的力量协同构建全产业生态圈。

千万级出货量，企业是怎么做到得芯应手的？云知声作为行业内第一批布局边缘侧芯片设计并提供软硬一体产品的企业之一，到如已经基于自研或第三方芯片发布三代共6款全栈语音AI芯片软硬一体产品，芯片及模组出货量已达千万级水平，积累近800家合作客户。为了让智能终端拥有更好的交互体验，针对语音算法打造相匹配的AI芯片，采用软硬一体化的解决方案几乎是目前行业最为普遍的选择，这也是技术迭代的必然路径。

l第三，由于客户厂商天然的分散性，标准产品加工具定制是最高效的合作模式。同样，云知声也利用预训练模型高效地解决物联网产品定制的痛点，为AIoT产品定制建立了开发者平台。语音控制、对接IoT控制以及设备控制，通过平台自助生成能达到算法原厂线下支持和研发人员的编码实现的效果，将原本需要几周的工作周期下降到30分钟。而能够将语音识别、语义理解、自然语言处理、语音合成、声音降噪等技术实现云端芯一体化，把业务延伸到芯片甚至硬件，才是将技术商业化的合理路径。行业Know-How的积累对于业务的场景选择，云知声的端侧智能语音芯片精准面向小家电市场。在此领域，云知声已经积累了7年有余的经验，对于场景和电器产品的特点驾轻就熟。

语音识别环节突破了单点能力，从远场识别，到语音分析和语义理解也有了巨大提升，呈现出整体的交互方案。与此同时，随着大众对用户隐私问题的关注，相较于需要系统连接上传数据的云端服务，特定场景下离线语音交互的需求在逐步增加。

面对现阶段繁荣的智能语音市场以及互联网巨头的加入，尽管技术水平差不多的企业，在垂直行业和细分场景的取舍也会造成截然不同的导向，AI芯片的落地和场景也需要进行密切结合。雨燕芯片，是云知声针对智能家居语音交互场景推出的高性能、低成本、一体化的芯片解决方案。

人们可以更加顺利地在模型注入需要学习的知识，就意味着复杂和大量定制任务得以实现适配和推理计算。AI芯片应用领域不断向多维度方向发展，例如CV（计算机视觉）、自动驾驶、智能手机以及语音交互。

标准化的交付模式极大降低了客户端的门槛，通过产品端，云端一站式开发，快速实现智能语音控制，让零基础企业轻松实现智能化。例如，离线标准方案可以进行麦克数量与间距配置、自定义唤醒词、音色配置、命令词和应答语自定义并且进行一键下载版本烧录。截至目前，活跃客户在该平台已构建超过25000个产品版本。低成本、易实施、低功耗的产品特点需要与解决方案密切结合。

主要面对家居环境下的厨房、客厅、卧室、浴室等在内的白电和小家电（灯具、厨电、智能插座等）产品领域。通用芯片架构并非为AI专门设计，天然存在性能、功耗等方面的局限性已是老生常谈。

作为白电和小家电领域领先大规模量产的语音方案，蜂鸟及相关系列的芯片出货量达到千万级。需要纳入考量的是将全栈式的解决方案搭载到芯片上，同时每多一项功能就意味着成本的增加。

所以云知声的芯片产品矩阵也布局了面向车载市场的高端芯片。同时雪豹获得车规级AEC-Q100认证，具有完全自主知识产权，为汽车提供纯本地语音解决方案。

随着自动驾驶和智能座舱也成为炙手可热的行业，基于车联网的以车辆为中心的生态系统建设也是加速智能语音企业发展的战略方向。面向车载网络环境不稳定的特性，在纯离线场景下，雪豹提供堪比在线体验的自然语言交互和全国范围内寻址，以及多麦克风降噪功能。雨燕架构内置的数字信号处理器uDSP，以及AI加速器DeepNet（云知声完全自主研发的深度神经网络处理器，NPU），支持DNN/LSTM/CNN等多种深度神经网络模型，能实现语音识别、理解、合成所需的深度学习计算加速。配备单双麦克可实现10米远场拾音，安静环境5米识别率达到95%以上。

拥有高效的工具链，降低定制化所需要的时间以及边际成本，将会很大程度提升语音芯片商业化进程。这种本地化的服务，不仅能让用户体验到流畅的语音交互功能，还可以解决用户的隐私泄露问题。

结语近十年来，AI技术不断取得突破性竞争，百花齐放的AI行业也将迎来它的后半场。l第二，纵观布局AI语音芯片公司，它们所选的应用终端都集中在家居、电器、机器人、车载等场景。

但比起行业内炒的如火如荼的多麦克阵列方案，单麦克却成为了家电产业中出货量最大的方案网版权文章，未经授权禁止转载