想要锻造技术上的倚天剑，并不容易。

两年前，安克创新创始人阳萌曾跟芯片博主老石谈芯探讨对 " 存算一体芯片 " 的构想。

视频的评论区充斥的是网友不看好的声音，有人直接留言称：" 我本硕都是做 RRAM 的，存算一体 20 年内都不会有商业化成功的案例。"

在冯 · 诺依曼架构统治半导体工业几十年的大背景下，试图打破 " 存储墙 " 的存算一体路线，被绝大多数业内人士视为一条走不通的死胡同。

谁也没想到安克创新有一天会真的做出芯片，它被运用在安克最新推出的消噪耳机上。这款耳机能够让用户不用寻找安静的地方，也能够实现最佳通话效果，甚至拿到了吉尼斯世界纪录认证的 " 全球通话最清晰的无线蓝牙耳机 "。

阳萌告诉 36 氪：" 这就是技术创新带来的红利。"

存算一体芯片，是安克迈向极致创新的关键节点。做芯片不仅是一项技术突破，更是安克内部自我变革的选择。

2023 年的安克，在历经了新拓展品类 " 打不赢 " 市场独角兽公司后，开始了痛苦的反思：阳萌的思考核心结果之一，是要从之前的改进式创新，变为走 " 第一性原理 " 去做产品——这可能是完全不一样的两条路。

这又推导出两个层面：在人才和组织文化上，怎么找到第一性、求极致的人，怎么创造这样的群体行为准则（俗称 " 使命愿景价值观 "）；在产品和技术层面，不仅要寻找 " 极致创新 " 的场景，也要追求 " 极致创新 " 的技术。

在安克的音频产品线上，算法团队认为要有极致效果必须触及芯片，于是在全世界搜寻一圈，找到了知存科技创始人兼 CEO 王绍迪。两家公司、200 人的联合攻关团队，花了三年时间，投入了接近 " 一个小目标 " 的资金，用 28nm 制程工艺的存算一体芯片，实现超过传统 7nm 制程工艺的高端芯片的效果。

这颗首发于耳机的芯片，只是安克技术版图的开始，安克创新寻找并试图建立自己的 " 根技术 "，相信技术的复利价值，让安克的 " 根技术 " 逐步向视频、储能等领域复用，甚至预研并布局机器人。对比安克从 2022 年到 2025 年的财报数据看，其研发费用从约 10.8 亿元上涨到 28.9 亿元，研发费用率从 7.6% 上涨到约 10.6%。

当然，安克依然保持着强烈的深圳硬件企业的务实底色——不一味烧钱做象牙塔式的研究，不追求通用人形概念，而是从确定性的 " 看家狗 " 场景切入。

在阳萌看来，" 根技术 " 是企业的 " 倚天屠龙剑 "。" 倚天一出，谁与争锋 "。从结果检验，则是要 "7 系 " 产品的比例——阳萌把产品分为 1-7 系几个级别，7 系产品代表着极致的产品性能体验和价位段。2020 年，安克 "7 系 " 产品营收仅占总营收的 3%；去年，这个比例达到了 16%。

36 氪跟安克创新创始人兼 CEO 阳萌与知存科技创始人兼 CEO 王绍迪，从耳机上的存算芯片聊起，探讨这背后的非共识押注、极致攻坚，以及安克关于根技术与机器人的思考。

1. 从用户痛点到 " 存算一体 " 的必然选择

36 氪：安克怎么会做上芯片了？聊聊前因后果？

阳萌：其实还是从用户的需求和痛点出发的。从时间线上来看，我们 2021 年开始组建音频算法和产品研发团队，到今天差不多 80 人的规模，这在全世界算得上最领先的音频算法和产品研发团队之一。

中国古代说 " 眼耳鼻舌身意 " 六感，其实都是身体的感知。边缘设备同样需要去听到、看见、感知。过去感知领域遇到的问题，都是用人写的传统代码，或者针对某些子问题的小模型来 " 分治 " 达成。但从 AI 发展的进程来看，这些分治法出来的代码和模型，必然会被一个端到端的大模型来取代。在音频领域，我们在 2023 年其实已经训练出了这样的模型。

36 氪：你们的这个模型跟 2023 年 ChatGPT 爆发有什么关联吗？

阳萌：我们团队从 2021 年开始，就一直在推动统一模型的建立和训练。2023 年我们把解决多个子问题的模型合到一起，合成一个模型，发现它表现出了极其优异的性能和效果。

但是，它很难在一个耳机这样的可穿戴、极小体积的设备上跑起来，功耗非常大。我们回到第一性原理去思考，为什么会产生这么大的功耗？因为音频是一个推理频次极高的算法，它会把我们每一秒钟的声音，按照 10 毫秒、20 毫秒切成一片一片，每一片声音，都要经过模型做一次完整的计算。

当你的模型参数大，乘上每秒钟极高的推理次数之后，它带来了巨大的参数搬运功耗——你需要不停地把几兆的参数从内存里搬到 NPU（网络计算单元）里去。你不停地搬，功耗全消耗在路上了。

我们当时实测，如果跑这个模型，用目前的传统蓝牙芯片，第一跑不了这么大，第二即使强行跑起来，耳机的电池不到一个小时就全用完了。

要解决这个问题，本质上必须减少搬运。要减少搬运，就必须把计算和存储压到一起去，这就是 " 存算一体 " 芯片。但在那个时间点，我们在芯片上是零能力的。我们希望这个领域里面必须找最专业的伙伴，大家一起来探索。于是我们在全世界找了一圈，最后找到了绍迪和知存科技。

2. 在无人区手工做芯片

36 氪：知存是在 2017 年成立的，介绍一下你们做存算芯片的背景？

王绍迪：2017 年我们刚成立，那时候接受采访，经常被评价说知存在做 " 科幻 " 芯片。

这其实也说到第一性原理。2017 年 AI 模型还都非常小，但我们已经看到了存储和计算分离带来的算力瓶颈——也就是现在大家熟知的 " 存储墙 " 问题。

AI 计算的过程本质上是把数据不停地从存储器搬运到计算芯片中，再把计算结果搬回去。算法越大、计算规模越大，存储墙问题就越严重，功耗、成本都非常惊人。所以我们判断，一旦未来 AI 规模化落地、算法变大，存储墙问题一定会成为产业级难题。存算一体是最优的解决方案，但是当时没人做，因为太难了，完全是无人区。

36 氪：你们团队是学这个方向的吗？

王绍迪：我们是最早研究这个方向的，并不是学，因为在我们之前国际上甚至都还没有存算一体这个研究方向，17 年成立公司的时候，学术界也很少做存算一体。

16 年我们有尝试争取几家芯片巨头企业支持我们在他们内部做存算一体，但因为技术太新了太颠覆了，没有人敢做这个决定。最后我们还是决定相信自己对存算一体的判断，当时我们也年轻，我就和我爱人一起创立了知存科技自己做存算一体。我爱人是首席科学家，她从公司成立就一直在研发一线，带着核心研发团队攻克最难的工程问题。

36 氪：你们在这个方向 " 孤独地 " 前行了多久？为什么知存能活下来？

王绍迪：知存是最早成立的企业之一，2017 年到 2019 年先后大概有十几家模拟存算一体企业初创成立，2020 年又成立了十几家。走到今天，全球来说还存续的存算一体公司可能不超过 5 家了。

我觉得我们能走到今天而且还走得不错，最核心的原因是从来没有停止过对技术的推进，从第一性原理角度去选择研发方向而不是选择成熟的技术去应用。从 2017 年成立到现在，我们在芯片上的投片（流片）次数超过了 30 次，迭代了 30 次。这个打磨的精细度让我们目前在存算设计全链条技术层面，至少领先业界 3 到 5 年。

36 氪：能不能解释一下投片这件事，为什么那么重要？

王绍迪：我们做的是存算一体领域最难的一条技术路线：基于模拟信号的存算一体。

它跟传统的冯 · 诺依曼架构完全不同。可以这样理解：传统的芯片设计，99% 是靠 EDA（自动化设计软件）完成的。这套软件体系已经运行了几十年，非常成熟。但模拟信号存算一体，从生产、设计到可靠性，几乎完全没法借鉴现有的半导体工业软件和标准。

这就意味着，原先 99% 靠软件和经验标准做的事情，全部都需要转换成人工去实验。在没有参考的情况下，人工实验一两次就成功的可能性基本为 0。一个技术点可能要试五六次，几十个技术突破点，就得迭代几十次。所以研发过程比传统架构芯片慢很多，有点像回到了上世纪 60 年代做芯片的感觉，全是手工在 " 雕刻 " 芯片。

阳萌：这个真的是手工做芯片的公司。刚刚讲的 EDA，这样的工具链就像高速公路，成熟的 EDA 能让你带上自动驾驶快速从 A 点到 B 点。而对知存来说，这山里本来就没有路，他们是肩挑手扛、跋山涉水去生生凿出一条路来。这是一个非常极致创新的榜样。

36 氪：你们怎么能扛到现在的？

王绍迪：我觉得核心还是在技术投入上从来没停止过，一直要把技术做得更极致，规模更大，精度更高。还有很重要的是时运：先是 2019 年开始国家加大了对芯片领域的投入；然后是 2023 年 AI 大模型的爆发，让行业对存算一体的需求和预期远超以前。

36 氪：说了这么多存算一体芯片的好处，它的缺陷是什么？

王绍迪：缺陷就是没人做过，不确定能做出来。

阳萌：所有的第一性方向，都是没有人走过的道路，或者根本就没有路。你走的过程里，第一要今天坚信这是条路，第二要能够坚守内心的信心往下走。绍迪他们真的很不容易。2024 年我们在和老石谈芯聊存算的时候，底下很多从业者，甚至博士学这个的同学评论说：" 我觉得这东西 20 年还商用不了，不可能算出来，别浪费时间。" 连从业者绝大多数都不看好。

3. 想做 7 系品牌的必答题

36 氪：安克为什么不选那些算力大、更成熟的传统芯片，而要用这种很新的技术？

阳萌：在耳机这个场景里，首先要考虑功耗，而且在耳机极其局限的面积里，塞不下多大算力。在耳机的功耗和面积限制下，存算一体就是最好的选择，在这个场景里，它已经是把传统技术的芯片打到脚底下了。

通话降噪讲了这么多年，AI 为什么还解不了这个问题？因为彻底干掉背景噪声，需要一个足够大的大模型。而要把这个大模型塞进耳机，就必须在功耗限定条件下运行。要做到这点就必须不搬运数据，而不搬运数据，就必须走存算一体。这其实是几个连续的推导过程，推导完，你会发现这是一条不得不走的路。

我们把产品分成 1、3、5、7 系。我们的影音产品在很长时间可能是一个偏品质好、但偏性价比的 3 系、5 系品牌。但在 2023 年我们提出我们要变成极致创新的 7 系品牌，去解决用户最痛、别人解决不好的问题。这也是我们的必答题。

36 氪：为什么安克会选耳机这个品类做芯片上的合作？

阳萌：其实我们品类主要就是充电、影音和家庭自动化，耳机的音频算法团队有一身本领、练出了很好的模型，却发现没有芯片可以跑得动。所以是他们今天去找，去推动和定制的。

说实话，一个公司从做优质产品转型到做极致产品，不是一天发生的，也不是凭空变出来的。它其实是你的团队里本来就有一群非常有 " 第一性 " 和 " 求极致 " 基因的人，他们提出了想法，公司去鼓励和支持他们。

当时我们开会讨论这个投资决策非常快，几分钟就开完了。我们公司本来是 " 飞阅会 "，大家先看会议材料，问题复杂的话可能要讨论半小时、一小时。但当时那个会几分钟就定完了，大家看完材料觉得，这就是公司未来应该干的事情。

36 氪：这个项目从想法到落地，经历了多久？

阳萌：想法在 2023 年年初产生，5 月接触到绍迪，8 月项目就正式启动了。做出来花了差不多 3 年时间。最困难的时候，他们在杭州集体攻关，真的是很多天在一起加班。

王绍迪：刚去的时候大家想 " 集体攻关两周 "，结果两周变两个月，两个月变成三个多月。这是一个两边加起来达到 200 人的联合攻关团队（安克 80 人算法和产品研发团队 + 知存 100 多人的技术部署与支持团队）。最难的点，第一是降噪效果必须达标且远超行业现有水平；第二是作为全新架构的产品，它的质量可靠性不能出一点问题。

阳萌：对算法团队来说，要把一个模型用在非精确运行、天然带噪声的模拟存算芯片上，需要克服很多的认知挑战。

而且，跑模型的芯片跟传统的跑通用程序的芯片完全不同。传统的芯片像英伟达，把几千个算子写死在电路里，它不为某一个模型服务。但我们在端侧为了追求极致效能，需要把安克算法的结构、每一层的算子，直接定制并配置在芯片电路里。这意味着，这颗芯片是完全不支持更换模型结构的。

所以，我们是把自己的半条命交给了他们，他们也把半条命交给了我们。这是一种 " 换命式 " 的深度合作，也通过长时间排他合作的安排来做了保证。如果模型结构半路要改，这颗芯片就彻底废了。

36 氪：如果不充分信任，中间会出什么岔子？

王绍迪：如果我们要让产品达到 10 分的效果，芯片最高能做到 6 分，算法最高能做到 6 分。如果两边团队为了自己省事，都给自己留 margin，芯片说我只能到 3 分，算法也说我最高到 3 分，那加起来只有 6 分，产品就达不到 10 分。极致的产品，需要两边毫不保留地把能力发挥出来。充分信任，就是要彼此袒露底牌。

阳萌：不仅如此，因为我们采用了 28nm 的存算一体工艺，它的实际性能超过了传统冯 · 诺依曼架构下的 7nm 芯片，但是制程却非常便宜。这就是技术创新带来的成本红利，我们不需要把产品卖得特别贵。

4. 极致创新带来语音控制体验

36 氪：这颗芯片给消费者带来的体感到底有什么不一样？

阳萌：最直观的一点，它拿到了吉尼斯世界纪录认证的 " 全球通话最清晰的无线蓝牙耳机 " 。刚才在台下还有人问我说：" 你们说全世界降噪最好，不违反什么最字法律吗？" 我说这句话是吉尼斯世界纪录给我们写的。

这个产品本身各方面性能都很好，降噪性能、音质，特别是语音控制。语音控制是芯片带来的全新功能，你习惯之后会离不开它。

比如，你在骑车、运动、风很大的时候，不需要掏手机，也不需要联网，直接说 " 通透模式 "、" 降噪模式 "、" 下一首 "，它就会瞬间切过去，识别率非常高，即便在风噪很大的车速下，我自己试过成功率极高。

还有你在开放的办公空间，你跟 AI 交互（比如配合语音输入法），你不想敲键盘也不想大声喊，可以用非常轻声、旁边人完全听不到的声音说话，AI 就能非常精准地识别。

通话降噪这个功能也很有意思，以前孩子在身边的时候接电话，老要跟他们说，" 安静一下，爸爸要打电话了 "，现在他们在我身边打闹玩笑的时候，我接电话完全没压力，对方听我的声音也像在安静的会议室里一样。

36 氪：安克跟飞书合作的 " 录音豆 " 卖得很好，是因为 AI 语音转录带来了全新体验。消费者耳机产品换代，也往往是蓝牙、降噪、骨传导、耳夹式等形态和场景上的全新体验带来的。你讲的这些极致降噪和语音指令，好像是在既有路线上的 " 百分比改进 "，你不担心用户体感不强烈吗？

阳萌：语音控制只要你习惯了，你就离不开它，因为它极其方便。在耳机行业，其实手机大厂都在做，耳机最大品牌苹果拿走了八成高端市场份额。但是如果你真的有自己的金刚钻，能在这个品类里揽到一些瓷器活，拿到一部分市场也是一个非常开心、舒服的状态。

耳机其实是消费电子里仅次于手机、电脑、相机的第五或第六大品类。耳机全球市场有将近 400 亿美金的规模。而且我们发现买耳机的用户，通常来讲不只有一副，平均每个买耳机的用户拥有 3 副以上耳机。大家会在不同场景下买不同的。

王绍迪：对，我作为一个运动爱好者，为了挑一副能用、好用的耳机，前后买了应该有至少 50 副耳机。比如有一次为了游泳，我一口气买了 5 副，最后只有 1 副在水里能听清楚。下次我只会买这个品牌。所以对于品牌来说，性能做到极致太重要，这会让客户在下一次购买的时候第一个想到它。

5. 从确定性的场景切入机器人

36 氪：安克对市场的感知和用户的感知都很强烈，因为大家最后一定是要卖货的，我觉得这是你们的特点，也是深圳很多公司的特点。所以安克跟我们看到的很多机器人创业公司感觉不太一样，能不能讲讲你们的思考和规划？

阳萌：我们一定是从客户价值出发的，而且是从确定性的客户价值出发。

回看 30 年前，那个时间段集中出现了功能手机、数码相机、MP3、GPS 导航仪这些专用硬件，也出现了像 Palm、苹果 Newton 这样的通用智能手机雏形。我 2003 年去美国读博士，第一个学期花了大半个月的奖学金买了一台 Palm Treo，基本上 2007 年苹果 iPhone 有的概念它都有了。但是那个时候，为什么通用设备没火，反而是专用设备大卖？因为底层技术刚成熟，通用设备在每个任务上都达不到使用阈值。

历史的规律是：当技术开始成熟时，一定会先出现一批把专用场景体验打磨到极致的产品，然后才能一步跨越到通用产品。所以，我们的规划是：先做专用的 " 看家狗 "。

之所以选择 " 狗 " 这个形态，是因为它的技术栈在今天已经高度收敛了。大脑跑多模态模型和 Agent，小脑跑几十兆的控制模型，这在今天已经非常明确；在硬件上，各家的四足电机、结构也高度相似。当硬件和模型双收敛，就能确保交付确定的用户价值。

在 Timing 上，我觉得技术开发要早，产品化不要着急。技术开发如果花一个亿，产品开发要三五个亿，而商业化要花十个亿（比例大概是 1:3:5）。你在技术里花的大头其实只是一部分。

36 氪：安克在机器人领域的竞争优势是什么？

阳萌：我们核心有三大能力：第一是场景化的产品定义能力，知道全球消费者到底要什么；第二是全球化的商业渠道和现成用户群；第三是我们在大模型、算法和芯片上的技术积淀。

人形机器人未来会是一个比汽车（两万亿美金）还要庞大的超级市场。但在这个市场最早期，你不需要一上来就去卷最通用的 " 小轿车 "，可以做皮卡、做挖掘机，但你必须先把这套底层技术栈吃透。

6. 根技术的复利

36 氪：上次聊天时，你说很羡慕像爱普生（Epson）这样有 " 技术栈 " 的公司？

阳萌：当时爱普生 CEO 来我们这里拜访，他说我们有核心技术，依托于这个技术衍生出了各个品类的产品，它本质上是一个从 " 根技术 " 衍生、长出来的公司。

安克过去做的品类比较多，大家会问为什么是这些品类。我们认真想过，还是得回到根技术层面，在这个基础上把我们的这些品类做出差异化。

在嵌入式设备里，模型的能力在很大程度上是被硬件限制的，更具体地说，是被芯片限制的。你能跑多大的模型，本质上取决于你有什么样的芯片。

我刚才讲的感知领域的音频、视频，过去分立式的算法都会被统一的模型取代。我们希望在这个领域建立自己真正的根技术。

36 氪：所以，你现在很希望基于根技术来做各种产品？

阳萌：2023 年，当我们明确了 " 第一性 " 和 " 求极致 " 的时候，你就不能够容忍自己没有足够第一性的根技术。

我们这些人是干成了这个事，我们才敢说，不是那种先表达一堆然后再干的。从动手干，到能说出来，再到成果被大家看到，这中间是需要时间的。像我们这个芯片，2024 年其实就有一个小的预告，到 2026 年才真正被大家看见。

36 氪：安克大概有一半的收入来自充电和储能，你们的根技术应该不只是芯片吧？

阳萌：" 感知、规划、控制 " 是智能的三要素。这三个要素都可以被模型显著提升。其实 " 用电 " 同样需要感知、规划和控制。

用电的模式、电器的感知，我们相信未来也会从手写代码升级到通过大模型来控制。从模型到芯片有效结合的这一套能力，在未来的所有消费电子产品上都是必备的。

36 氪：所以你认为，这套能力可以把安克各种不相干的品类串起来？

阳萌：是的。储能系统要更懂你，耳机要更好地为你服务，扫地机器人要更聪明，它们底层的智能水平，都需要这三个要素。你不希望今天你老去控制它干这干那，你希望它能感知周围环境和你的需求，自己把自己控制了。

传统的方式是写代码程序。而未来，这一切都会通过模型来完成。

36 氪：安克这几年又做芯片，又做机器人，到底怎么去定义什么是你们的底层技术？

阳萌：我们可以用 " 货架技术 " 和 " 极致技术 " 来做比喻。

" 货架技术 " 比如 IoT、热管理、嵌入式操作系统，它是可以被快速包装复用的，能加快效率、降低成本、减少犯错，但无法给你带来显著的领先优势。

而 " 极致技术 "，就是我们说的 " 倚天剑 " 和 " 屠龙刀 "。市面上其他人没有，或者比你差一大截。倚天一出，削铁如泥，跟别人的剑一碰，别人的就断了。要炼成一把倚天剑是非常不容易的。我们觉得，端侧的大模型，以及能够运行端侧模型的嵌入式系统、存算芯片，有希望成为安克的 " 倚天剑 "。下半年，我们的录音豆也会用上这颗芯片。

36 氪：安克招人、分钱都特别大方，你把多数的钱分给员工，把这几年毛利上多出来的点分给 " 创造者 "，净利率维持不变，这会不会让投资人觉得安克的 " 投资价值 " 没有那么好？

阳萌：分钱是必要条件，但不是充分条件。最厉害的人，往往是被最复杂、最刺激的问题吸引来的。现在，我们把 " 端侧大模型、感知、存算芯片、机器人 " 这些领域里最复杂的问题提出来了。

我们极度愿意把赚到的大部分钱分给劳动者（员工），而不是纯留给股东。我们在新业务开始时就会给团队分股权，挣钱后还会有大笔的现金分红和回购。

这完全不会稀释投资价值。我们在股东大会上大声说这个话，是因为我们坚信：消费电子公司的超额价值，是员工创造的，而不是股东。在消费电子行业，不创新，公司的价值很快就会归零。如果不能重赏员工，公司很快就会失去创新力。虽然短期看，分给劳动者会稀释净利。但如果我们的营收能够因为持续创新而保持每年 20% 到 30% 的复合增长，公司的规模越来越大，这才是最好的回报。

在 2020 年，我们代表极致性能和最高价位的 "7 系 " 产品营收仅占总营收的 3%；去年，这个比例已经达到了 16%。我们的目标是把 7 系产品的营收占比拱到 30%。到那个时候，安克就会真正蜕变成一个代表着极致创新的公司。