36氪获悉，通用微科技有限公司（GMEMS Technologies, Inc., 简称“通用微”）已完成5000万元人民币A+轮融资。本轮融资由达晨创投领投，SinoVest（汉桥）资本参与，此前投资方北极光创投继续跟投，星汉资本担任本轮融资独家财务顾问。公司曾于2016年获得北极光创投A轮融资。
通用微是36氪此前报道的一家初创公司，成立于2016年6月，是一家端侧智能语音传感芯片、智能语音交互整体解决方案的供应商。目前公司已完成声学相关算法及软件、MEMS麦克风芯片的研发，产品已在国内外一线品牌的智能音箱、国内一线品牌的主力手机、电脑、蓝牙耳机等领域商用落地，公司已于2017年底实现5000万颗硅麦产品出货量。
通用微的产品主要有软件与硬件两条产品线。软件产品主要包括基于机器学习的声学降噪技术、嵌入式远场语音唤醒技术。软件的客户包括了国内一线品牌手机、美国的Ubiquiti、睿緻科技等。硬件产品则包括了61dB、63dB、65dB、67dB的硅麦产品。另外，通用微还提供软硬件一体化的智能语音前端模块。
硅麦芯片方面，公司已经实现了65dB、67dB中高端芯片的量产。官方提供的信息显示，目前该产品线产品水平已经达到与音频器件大厂楼氏、英飞凌同一水平，是目前国内可以实现的最好水平；产品已在国内外蓝牙耳机、手机及周边产品中应用。此外，通用微70dB的硅麦芯片计划于2018年底出来。
与此同时，团队正在研发更高性能的产品，采用了与目前电容式硅麦、压电式麦克风完全不一样的工作方式和原理，可以在器件尺寸不变的情况下做到76-80dB（目前行业最好水平是70dB），有望在2019年底正式推出工程样品。
模组方面，公司提供基于ARM-A7、A53、ARM Cortex-M7、Cortex-M4F等芯片的语音交互模组或智能音箱组件。其中，基于四核ARM-A7的通用端侧智能音箱组件、基于单核ARM-A7平台的双麦或三麦AI语音入口模块已经完成导入。M4F低成本双麦克风语音模块正在进行客户导入，搭载M7模组的白家电产品计划于2018年9月量产。由于通用微语音算法的独特性及优异性，通用微双麦克风模组的性能可以匹敌行业内主要竞争对手的四麦克风阵列的性能；而通用微三麦克风阵列的性能，经实测优于主要竞争对手六麦克风阵列的性能。
GMEMS团队目前约有员工近100人，核心的软、硬件团队位于硅谷。CEO 王云龙博士毕业于美国密西西比大学物理声学专业，是一位多次创业的连续创业者。王博士发明了三十多项MEMS传感器方面的专利，涉及消费电子、生物医学、免疫检测等方面。CTO 吴广华博士毕业于美国加州大学伯克利分校机械工程（博士），师从著名的MEMS领域知名教授 Arun Majumdar，共发表各类专业论文（期刊和会议）余30篇，中外专利及申请近30项，曾在世界著名的通用电气公司（GE）担任MEMS新产品开发经理，负责MEMS设计、开发、制造和与ASIC的集成。
关于本次交易，达晨创投及北极光创投也向36氪阐述了投资通用微的逻辑。
达晨创投投资总监陈泽、沈华峰一致认为，“语音识别的普及化应用，将会依赖于声学前端的软硬件结合处理；前端拾音和预处理技术将是家居、消费、车载等场景下的语音应用能否达到预期水平的核心因素。通用微具备了从传感芯片自主设计到成品封装的完整产业链整合能力，也具备了优秀的端侧声学预处理算法设计能力，走在了同行业竞争对手的前面，是针对应用构建软硬件方案的一个典型案例。通用微团队经历了长久的市场检验，也具备丰富的产业经验。我们看好他们的技术产业化和产品落地能力，并看好未来通用微能发挥器件层面的技术优势，实现”芯片即模组“的产品方案。”
此前投资人北极光董事总经理杨磊博士表示：“端智能在计算资源、功耗和响应时间上都存在限制，单纯的软件AI团队很难做到系统级的优化。通用微团队是非常难得的一支有全堆栈能力的团队：优化从底层的MEMS传感器件到系统芯片到嵌入式AI软件。”
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36氪は通用微科技有限公司（GMEMS Technologies, Inc., 略称“通用微”）がA +ラウンドで5000万元の資金調達を完了したとの通知を受けた。この資金調達は達晨創業投資有限公司が率い、SinoVest（漢橋）が資本参加。これまでにも投資していた北極光創投も引き続き投資し、星漢資本はこの資金調達のための独占財務顧問を務めた。同社は2016年のAラウンドで星漢資本の資金調達を受けている。
通用微は、以前36氪でも報道したスタートアップ企業である。2016年6月に設立し、スマート音声センサーチップとスマート音声対話ソリューションを提供している。現在、同社は音響関連のアルゴリズム及びソフトウェア・MEMSマイクロフォンチップの研究開発を完成させており、この製品は、国内外のトップブランドのスマートスピーカー、国内トップブランドの主要携帯電話、コンピューター、Bluetoothイヤフォンなどで使用され、2017年末にすでに5000万個のシリコンマイク製品を出荷している。
通用微の製品は主にソフトウェアとハードウェアの2つの製品ラインが含まれている。ソフトウェア製品には、主に機械学習に基づく音響ノイズ低減技術と埋め込み型遠距離スピーチウェイクアップ技術が含まれる。ソフトウェアの顧客には国内初の携帯電話ブランド、アメリカのUbiquiti、叡緻科技など。ハードウェア製品には、61dB、63dB、65dB、67dBのシリコンマイク製品が含まれており、さらに、通用微は、ソフトウェアとハードウェアが一体化したスマート音声フロントエンドモジュールも提供している。
シリコンマイクロフォンチップでは、同社はすでに65dBと67dBのハイエンドチップを量産している。公式情報によると、この製品ラインの現在の水準はすでにドイツのオーディオ機器メーカーであるインフィニオンと同レベルまでに達しており、現在国内で最も高い水準を実現している。製品は国内外のBluetoothイヤフォン、携帯電話、周辺機器製品などに適用されている。また、通用微は2018年末に70dBのシリコンマイクロフォンチップを販売する予定だ。
同時に、チームは現在より高性能の製品を開発しており、現在の容量性シリコンマイクと圧電マイクロホンとはまったく異なる動作モードと原理を採用し、同じデバイスサイズで76〜80dBを達成することが可能となった（現在の業界最高レベルは70dB）。エンジニアリングサンプルが2019年末に正式に発売される予定。
モジュールについては、同社はARM-A7、A53、ARM Cortex-M7、Cortex-M4Fなどのチップをベースとした音声対話型モジュールまたはスマートスピーカーコンポを提供している。
その中で、クアッドコアARM-A7ベースのスマートオーディオコンポ、シングルコアARM-A7プラットフォームベースのデュアルマイクロフォンまたはスリーマイクロフォンのAI音声入力モジュールがすでにインポートされている。M4Fのローコストデュアルマイク音声モジュールは顧客へのインポートが進められており、M7モジュールを搭載した白物家電は、2018年9月に量産される予定だ。通用微の音声アルゴリズムの独自性と優位性により、通用微のデュアルマイクロフォンモジュールの性能は、業界の主要競合他社のクアッドマイクロフォン配列の性能に匹敵し、通用微の3マイクロフォン配列の性能は主要競合他社よりも優れ、測定したその性能は主な競合他社の6マイクロフォンの性能よりも高い優位性を持つ。
現在GMEMSチームは約100名近くのメンバーがおり、ソフトウェア及びハードウェアのコアチームはシリコンバレーに位置する。CEOの王雲龍氏はミシシッピ大学の物理音響学を学士号で卒業した。彼は繰り返し起業をし続けている連続起業家である。王博士は家電製品、バイオメディカル、免疫検査などMEMSセンサー関連の30以上の特許を開発した。 CTOの吴広華博士は、カリフォルニア大学バークレー校の機械工学（Ph.D.）を卒業し、有名なMEMSのArun Majumdar教授のもとで研究を行い、30余りの専門論文（ジャーナルと会議）、30近くの国内外の特許とアプリケーションを発表した。世界的に有名な通用電気公司（GE）でMEMSの新製品開発マネージャーとして、MEMSの設計、開発、製造、ASICとの統合を担当している。
この取引に関して達晨創業投資有限公司と北極光創投は、36氪へ通用微への投資の論理を説明した。
達晨創業投資有限公司の投資監督である陳澤氏と沈華峰氏は、「音声認識の普及は、音響フロントエンドのソフトウェア及びハードウェアの結合に依存し、フロントエンドのピックアップ技術と前処理技術が家庭、消費、車などの場面で音声アプリケーションが期待されるレベルまで到達できるかどうかが重要な要素になる。通用微はセンサーチップの自主設計から完成した製品のパッケージまで完全な産業チェーン統合機能を備えている。また、優れたエンド側の音響前処理アルゴリズム設計能力を持ち、同じ業界の競合他社に先行しており、アプリケーション用のソフトウェアとハードウェアソリューションの構築はその典型的なケースである。」という考えで一致している。通用微チームは長期的なマーケットテストを受けており、豊富な業界経験をも持つ。我々は彼らの技術産業化と製品の着陸能力、並びに通用微のセンサー技術の優位性の発揮への見通しは明るく、”チップモジュール”の製品計画を実現していく。
以前、北極光創投の取締役総経理の楊磊博士は「エンドツーエンドインテリジェンスは、コンピューティングリソース、消費電力、および応答時間に制限がある。純粋なソフトウェアAIチームがシステムレベルの最適化を達成することは困難であり、通用微は、完全なスタック機能を備えた非常に稀なチームである。基礎となるMEMSセンサーコンポーネントからシステムチップへ、そこから組込式AIソフトウェアまでを最適化している。」と示した。
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