虚城，朱仙庄科技园，九号写字楼。
陈延森领着吴盛裕参观，从会议室、茶水间、办公区，一路逛到顶楼的办公室，随后邀请对方落座，轻声说道：
“吴先生，今天是周六，人工智能实验室的同事都在休息，不然还能介绍丹尼尔和周创曦给你认识，我希望芯片设计部的第一款产品是智能音箱ai芯片。”
芯片产业链路极为复杂，从上游设计、制造、封装测试到下游应用，涉及芯片ip、eda软件、制造设备和原材料等领域的数万项核心专利。
即便以陈延森的能力，也无法仅凭一己之力复刻所有的设计、生产及原料工艺。
他需要帮手和时间，并没有企图一蹴而就。
当然，手机cpu、gpu和射频芯片均可以同步研发，但得讲究轻重缓急。
先从智能音箱所需的ai芯片入手最为合适，只需提升语音交互引擎与芯片的适配性，就能进一步优化alexa智能音箱的性能与体验。
目前，莫斯（alexa）智能音箱搭载的tiomap3630处理器，存在响应延迟高、功耗大的问题，也无法运行满血版的声学模型算法，在降噪、回声消除方面的表现力不足。
此外，它还有一个致命缺点，价格太贵！
lgp970和htc天玺手机都搭载了这枚芯片，这玩意就不是为了智能音箱产品专门设计的，单颗采购价高达19美币，这也是莫斯（alexa）物料成本居高不下的主要原因。
单单一枚芯片，就占了总成本的三分之一。
“ai芯片？陈先生的意思是，把npu（嵌入式神经网络处理器）、dsp（数字信号处理器）集成到同一块芯片中？”
吴盛裕的经验丰富，很快就明白了陈延森的大致想法。
“芯片架构也要调整，把算力聚焦在语音交互任务上，用来提升语音识别、自然语言处理和语音生成功能的效率，同时采用独立的电源管理模块降低能耗，延长音箱的续航能力。”
陈延森微微点头补充道。
tiomap3630处理器作为通用芯片，根本无法充分发挥莫斯（alexa）语音交互引擎技术的全部实力。
而一枚专用的ai芯片，可集成cpu、npu、dsp、wi-fi和蓝牙通信、音频编解码器等多个模块，替换现有的多芯片组合设计，至少能降低50%的物料成本。
另外，小米正在紧锣密鼓地研发自己的智能语音交互引擎。
一旦橙子科技和小米联手把智能音箱