智能音箱這條賽道上，無論是傳統的音頻廠商還是互聯網大廠都紛紛入局，在各大廠商在經過了數年的你追我趕后，都在智能音箱領域占領了屬于自己的一畝三分地。

各智能音箱的制造商在宣傳的時候總是冠以自己的智能音箱“AI”的名號，但智能≠AI，可能對于產品的邊緣設備的AI算力需求，結合云端的同時，搭配上CPU或GPU彌補一些不足就可以輕松達到要求。

對于最近幾年的智能音箱發展，對于AI算力的需求已經成為各廠商之間競爭的主旋律，部分智能音箱的主Soc中，CPU部分的算力越來越高，不過用CPU來解決算力不足的問題也只是當下的權宜之計，為了更好的輔助云端，更著眼于未來的解決方法是給Soc加上專屬的AI內核以及DSP。

全志R329此時也就應運而生了。

#01 前世

在講R329前，就不得不得講一講他的前世R328。

R328可以提供語音交互方面的可靠應用，廣泛適用于智能音箱等電子產品，R328集成了雙核Cortex-A7、64 MB DDR 2或128 MB DDR 3，3個ADC通道和1個差分DAC通道，提供音頻輸入/輸出接口和豐富靈活的麥克風陣列，無需再外掛芯片，其中采用的 Arm Cortex-A7 處理器，主要利用 CPU 來做智能語音產品。

R328具有高集成度和豐富的擴展接口，也易讓客戶擴展定制個性化的功能，是目前市面上具有高競爭力的智能語音專用芯片方案，這也讓R328搶占了國內智能音箱等電子產品的大部分市場，被廣泛應用于在各大廠商的智能音箱。

#02 今生

沿襲了R328的優良性能的同時，為了滿足各大廠商對專用算力的需求，R329除了升級了為Arm Cortex-A53核心外，還全新搭配上了Arm中國[周易]AIPU，集成了高性能的AIPU、DSP、CPU，使得無論是性能表現還是功耗控制方面都保持了不錯的水準。

核心功耗、算力對比

-AI語音專用AIPU，算力全面升級-

AI方面，全志科技R329搭載了Arm中國“周易”AIPU，提供最高達0.256TOPS的運算能力，為人工智能語音應用帶來全新更充足的強大專用算力。周易AIPU作為AI專核，其理論AI算力是單核A7 1.2GHz的25倍，也是單核HIFI4 600MHz的25倍。基于周易AIPU的強大特性，將對以往產品有著算力及能效上的更大優勢。采用深度學習做端到端的算法，相對于傳統降噪、回聲消除和關鍵詞識別算法，效果提升巨大，顯著提升識別率和交互體驗。

-雙核Cortex-A53，性能提升卓越-

全志R329性能強勁，它采用2個主頻高達1.5GHz 的Arm Cortex-A53，與采用A35核的其他解決方案相比，具有明顯算力優勢。而相較于R328，全新升級的R329提供高達1.58倍整數算力，1.94倍浮點算力，為智能語音產品應用提供更充足的系統算力基礎。

-雙核HIFI4，體驗更加優秀-

R329集成了雙核HIFI4 400MHz，兩個HIFI4可用作音頻前、后處理，更大限度地釋放原始音頻算力。在智能交互的同時，音質也得到明顯提升，HIFi級音效算法所帶來的高品質聲音享受，使普通智能音箱也能具備千元以上HIFI音箱的音效品質。

在擁有了優秀的配置的同時，全志也將Tina移植到了R329之上，因其極快的啟動速度以及開源的屬性，使得包括了音箱在內的其他智能家具，也可以通過改良后的AI接口進行對Tina的使用。目前國內和國際已經有成千上萬的產品在使用Tina，Tina也為擁有優異性能的芯片提供了在落地到產品端的便利。

#03 未來

智能音箱作為智能家居早期布局的重要入口，一直是各大互聯網巨頭競爭的戰場，小米也率先發布了首款搭載R329的智能音箱設備。

2021年8月10日發布，搭載R329的小米Sound

不僅僅是智能音箱市場，搭載AIPU的R329的出現，可以在更多的物聯網設備上實現人工智能，加速賦能整個AI市場。從智能音箱作為切入點，慢慢滲透進入廣闊的智能家居市場，包括對智能家電、語音電視、智能汽車、語音面板方面進行涉獵。

作為一款多核異構處理器，除了語音，R329 芯片是否可以用到諸如圖像等其它領域？

其實是可以的，全志科技副總裁陳風表示：如果一定要用 R329 來做編碼、手勢識別和人形識別是完全可以做到的，技術上面，極客、開發者、大學校園完全可以用它來做 AI 的訓練，做任何模型都可以，但其本身定位不同，在市場上不會是競爭力最優的方案。

R329作為全志首次采用Arm中國[周易]AIPU的AI芯片，在性能和功耗方面大放異彩，是對R328一次成功的升級。

在人工智能的不斷發展的時代，永遠需要性能更高、功耗更低、成本更低的芯片面世。R329作為全新AI語音專用芯片，不僅延續R328智能語音芯片的經典設計，而且一舉大幅度提升芯片性能和集成度，并一貫的提供完整且易于使用的開發、量產工具，幫助產業鏈合作伙伴大幅降低智能產品應用開發難度和成本，滿足各種不同應用場景產品的快速實現和落地。