4月18日，以“崛起的硬科技力量”為主題的2026成都硬科技年會在成都科創(chuàng)生態(tài)島圓滿舉行。

在本次年會上，備受矚目的“2026成都硬科技企業(yè)撲克牌”榜單正式揭曉。啟英泰倫憑借在人工智能語音芯片領域的持續(xù)深耕和技術突破，連續(xù)第7年入選該榜單，榮膺電子信息產業(yè)領域“方片J”殊榮。

在年會的“硬科技企業(yè)秀”環(huán)節(jié)，啟英泰倫創(chuàng)始人、CEO何云鵬登臺發(fā)表演講。

豐富芯片產品矩陣，‘零門檻’開發(fā)平臺

何云鵬在演講中展示了啟英泰倫在AI語音芯片領域的技術積淀。公司AI語音芯片產品矩陣豐富，涵蓋高性能離線自然語言交互AI芯片CI13XX系列、高性價比離線指令識別AI芯片CI13LC系列、高性價比語音BLE AI芯片CI23LC系列，以及將于2026年發(fā)布的超低功耗AI語音芯片CI14LP系列等。

公司語音芯片產品矩陣

與此同時，公司推出的語音AI開發(fā)平臺實現軟硬一體、零代碼/低代碼、免費使用，極大降低了客戶的產品開發(fā)門檻，讓千行百業(yè)都能快速擁有語音交互能力。

核心技術全鏈路自研，語音交互四階段演進

在核心技術層面，啟英泰倫構建了全鏈路深度學習神經網絡模型，自主研發(fā)端側AI聲學模型、語言模型和意圖模型，掌握本地語音喚醒及識別、端側NLP、深度學習降噪、聲源定位、回聲消除等關鍵技術，同時具備多語種識別、命令詞自學習、多意圖識別等能力，可滿足多場景下的實時語音處理和交互需求。

公司自研語音算法

回顧語音交互技術的發(fā)展歷程，何云鵬將其劃分為四個階段：●2000年，以高斯混合模型（GMM）和隱馬爾可夫模型（HMM）為核心，語音識別首次從實驗室走向初步應用，但系統依賴大量手工設計的聲學特征，對噪聲、口音和連續(xù)語音的魯棒性較差。●2012年起，深度神經網絡（DNN）取代GMM進行聲學建模，結合HMM進行序列解碼，識別錯誤率大幅下降。語音交互開始在智能手機、智能音箱等產品中落地。
●2022年至今，基于Transformer的注意力機制，端到端的AED架構成為主流，ASR（語音識別）+LLM（大語言模型）+TTS（語音合成）打通了從語音到語義再到生成的閉環(huán)，系統開始具備上下文理解、意圖推理和自然對話能力。●未來，多模態(tài)交互將是大勢所趨，將語音、聲紋、情緒、手勢、人臉、表情、場景、方位等多維感知融合，使機器能夠綜合判斷用戶的真實意圖。

十年NPU演進，啟英泰倫布局具身智能新賽道

何云鵬特別強調了啟英泰倫在NPU（神經網絡處理器）領域的核心競爭力。公司從2016年推出首款端側BNPU（腦神經網絡處理器）語音芯片至今，歷經十年，目前已迭代至4.0，始終走在行業(yè)前列。
其BNPU架構支持混合粒度高效完備的算子指令集、多通道計算高度并發(fā)、軟件定義硬件和資源統一管理調度等。通過不斷迭代，用更低成本、更低功耗、更高算力的AI芯片來解決復雜場景的適應、復雜語言的識別、復雜語義理解、復雜反饋的生成，提供最具性價比的自然交互方案。其自研BNPU的不斷迭代升級，也為具身智能機器人應用中的端側多模態(tài)AI推理芯片提供了堅實基礎。從語音交互到多模態(tài)交互，啟英泰倫以扎實的芯片設計能力和全鏈路AI模型積累，成為端側智能計算領域的重要推動者。
展望未來，啟英泰倫已發(fā)布具身智能新戰(zhàn)略，公司將依托BNPU架構的持續(xù)進化，賦能機器人、智能穿戴、智慧家居等千行百業(yè)，積極迎接萬億級智能物聯時代的機遇與挑戰(zhàn)。