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台湾旅美青年才俊刘峻诚创办耐能AI智能公司 全球羽量级人脸辨识演算法的领跑者

作者:责任编辑 2020-05-01 发布 来源:bnext

美国国家标准与技术研究院(NIST)所举办的全球权威人脸辨识比赛FRVT(Face Recognition Vendor Test)最新报告出炉,台湾旅美青年创业家刘峻诚(Chun Chen Liu)创办的耐能(Kneron)智慧公司,在众多参赛者中脱颖而出,成为全球羽量级人脸辨识演算法的领跑者。

 

NIST主办比赛的结果代表着美国国家采购的官方指导,及全球工业界的黄金标准。FRVT被视为全球最权威的人脸辨识比赛,其比赛成绩是检验各厂商人脸辨识技术的关键指标。

 

 

耐能AI 刘峻诚

 

此次参与FRVT的131个模型中,包括耐能Kneron-003,共有6个模型达到业内公认的羽量级。在VISAMC、VISA、Mugshot、Wild、Child EXP测试跑分中,Kneron-003均领先其他羽量级模型。此外,Mugshot专案中,Kneron-003的误差率仅有0.0346,排名更高于估值近40亿美金的中国某AI独角兽的1.3GB模型。羽量级人脸辨识演算法对边缘运算尤其重要,能在这项竞赛中获奖,代表该技术的领先。

 

毕业于台湾国立成功大学电子工程系,后取得洛杉矶加州大学(UCLA)电子工程学博士的耐能执行长刘峻诚表示,能首次参加全球人脸辨识比赛,就以优异表现抡元,要特别感谢中华民国科技部及驻洛杉矶科技组的帮助,让他在创业短短的数年中快速发展。

 

耐能智慧于2015年在圣地牙哥成立,专注于运算软硬体开发,核心成员来自Qualcomm公司,目前全球员工接近150人,台湾分公司占约60名。耐能的主要投资者包括高通、开发金、奇景光电、维港投资、红杉资本、Iconic Capital等。

 

长期以来,耐能专注于研发64MB以内的小模型,它具有运算速度快、功耗低、电路少、记忆体小等特点。如今,依托KL520智慧物联网专用AI SoC已形成可量产的方案,在智慧门锁等场景上有大量应用。除本次参赛的2D人脸辨识模型,耐能还拥有领先的3D人脸辨识技术,也已与奇景光电、钰创科技等大厂合作。

 

此外,耐能的杰出表现已吸引那斯达克(NASDAQ)的注意,主动在纽约时代广场以耐能领航边缘人工智慧宣传,希望吸引耐能在那斯达克公开发行。

 

和马云、马化腾同登国际殿堂,台湾AI新秀耐能有何本事?

 

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耐能(Kneron)五月才刚完成AI轮投资,由李嘉诚旗下的维港投资(Horizo​​ns Ventures)领投1,800万美元。在引入维港投资前,Kneron已经获得高通、阿里巴巴创业者基金、红杉资本与中华开发创投资金,是AI晶片创业圈的耀眼之星。《数位时代》特此采访耐能首席科学家李湘村,请他与我们分享耐能的布局理念与技术蓝图。

 

2018年世界人工智能大会在上海举行。李飞飞、吴恩达、马云与马化腾等AI大人物齐聚一堂,这个AI舞台挤进了全球最顶尖的AI企业与团队。其中由台湾人刘峻诚在2015年创办的AI晶片公司耐能智慧(Kneron),也受邀登台演说。

 

特点:可重组式人工智慧神经网络

 

物联网装置是耐能瞄准的目标市场。我们的神经网络晶片(NPU)强调的是价格低廉、小面积,能耗低,但效率高的晶片IP与软硬体架构。李湘村说。耐能在终端装置进行即时识别与判断分析,不用把资料传回云端。

 

耐能主打的NPU晶片是一种ASIC晶片,相比GPU能耗更小,也比FPGA效能更佳,面积更小,在能耗与神经网络效率上表现出色,但依旧保有演算法的弹性,团队是如何做到的?

 

李湘村解析,团队把目前现有的GoogleNet、Resnet-18、Resnet-34与Vgg16等卷积神经网络(Convolutional Neur al Networks,CNN)模型全部细分拆解,在理解其中可能的数学公式之后,研究整个从端到端的讯号传递,推出可重组人工神经网络(Reconfigurable Artificial Neural Network)设计架构和完整的软体开发套件。

 

此开发套件可以针对神经网络的神经元数量、输入个数、精准度等不同需求调整,因此耐能的晶片是一种ASIC晶片,但在演算法层面却能保有弹性,适用不同的人工智慧应用,也因此是一种Turnkey solution(一站式解决方案)。

 

 

先有稳定收入再说,先卖IP再谈硬体晶片

 

耐能最终是想要卖硬体晶片,但以新创来说,若头就这么洗下去,砸了大钱研发量产,但若找不到终端应用,公司倒闭的风险不小,

 

因此耐能先走卖晶片硬体IP与软体IP(如人脸辨识、身体与手势辨识、物品辨识、行为与场景辨识等功能等软体解决方案)模式,先有稳定的收入,才有钱可以支撑公司撑到硬体晶片研发量产。

 

以人脸辨识的应用来说,耐能会先针对特定用途的的模型网络做模型压缩(Model compression)以大幅度减少计算量与记忆体暂存的空间,然后经过耐能自行研发的编译器(Compiler),最后组成一个耐能的硬体IP。耐能也提供影像辨识与自然语言处理相关软体解决方案IP。

 

而且在过程中耐能成功找到阿里巴巴这个重要的投资伙伴,让耐能市场能见度大增。其软硬体IP相继打入手持翻译机、语音翻译器、文字翻译与智慧家电产品,腾讯与鸿海等大厂都是其客户。

 

选择中国市场,避开Goog​​le等国际竞争对手

 

单技术面谈,耐能的产品接近Google的Edge TPU,在3至5年后,AI计算力云端化TPU as a service的时代,计算力也可以随选即用(On demand),客户不用花大钱买晶片自建机台,就可以享有稳定又有弹性选择的计算力后,将严重威胁耐能生意。

 

不过耐能的商业市场着重中国,而Google云端在中国发展非常有限,加上耐能有BAT中的阿里巴巴投资支持,能和Google的商业市场做出明显区隔。耐能主要对手是来自中国的寒武纪与地平线等一线新创与正热衷于研发AI晶片的BAT大厂。不过,这些中国大厂和美国的晶片研发实力还是有一段差距,也给了耐能一个好机会。

 

终极目标:师法苹果走垂直整合路线

 

苹果模式的成功给了耐能很多启示。

 

苹果为了喝牛奶养了一头牛的做法和强调当下水平分工硬体制造思维迥异,苹果是少数同时掌握且自行研发硬体、软体与核心晶片等三大关键核心的科技厂,让苹果保有最佳的使用者体验,并且让苹果iPhone能以市场高价贩售。耐能也认为垂直整合的用户体验才会是最好的,不过对耐能来说,垂直整合指的是什么?

 

我们商业蓝图包括最底层的硬体计算平台与韧体、中层软体与上层应用层演算法与开发工具等。李湘村解析。

 

不过,耐能目前还处于推出晶片硬体IP与软体IP以及演算法IP的商业模式,尚未推出硬体晶片,而主要营收来源为硬体IP。