業內知名媒體EE Times每年都會舉辦“Silicon 60”評選活動，選出全球最值得關注的60家半導體新創公司。統計顯示，今年選出來的“Silicon 60”企業以機器學習為主流，共有15家相關企業入選，與去年七月相比大幅提升，這從側面反映了近年來AI產業的流行。
值得一提的是，總部設在美國加利福尼亞州的企業出現在榜單中的頻率越來越高，今年更是有29家之多，當中大多與人工智能芯片有關，其中有一家企業更是首次入選——那就是由加州大學洛杉磯分校電子工程系博士劉峻誠創立的耐能（Kneron）。
耐能科技的創始人兼CEO劉峻誠
資料顯示，該公司2015年創立于美國圣地亞哥，是終端人工智能解決方案的領導廠商，提供軟硬件整合的解決方案，包括終端設備專用的神經網絡處理器（Neural Processing Unit，NPU）以及各種圖像識別軟件。依賴于其高能耗的產品，耐能已經也與格力和搜狗等多家大廠達成了長期合作。公司更是在推出了兩代IP產品之后，謀劃于明年推出ASIC芯片，進一步深耕人工智能應用市場。
為了讓大家對這家人工智能新貴有更深入的了解，半導體行業觀察記者日前采訪了耐能的創始人兼CEO劉峻誠，給大家帶來他對公司和行業的最新見解。
實力雄厚團隊締造的人工智能IP新貴
過去幾年深度學習算法準確率的提升，推動了整個人工智能應用的興旺，巨大的市場容量吸引了大量的創業者投身其中。尤其是在邊緣終端AI芯片方面，更是百花齊放，百家爭鳴。但這些企業做邊緣端AI芯片，只有兩個途徑可供選擇，那就是自研人工智能IP，或者授權第三方的NPU IP，而耐能在創業初期就是從NPU IP切入，也是當中的一個佼佼者。
今年年初，該公司推出的第一代NPU IP在市場獲得了高度認可。但銳意創新的耐能馬不停蹄，在短短的半年之后，就帶來了其第二代終端人工智能處理器系列NPU IP ——KDP Series。當中包括了超低功耗版KDP 320、標準版KDP 520、高效能版KDP 720等三大產品，全系列產品的功耗低于0.5瓦(W)，采用新的架構設計讓計算更具彈性，整體效能相較于上一代產品大幅提升達3倍，峰值吞吐量（Peak Throughput）最高更是可以達到5.8TOPS(每秒萬億次計算)。
耐能的第二代NPU核心技術
劉峻誠表示，耐能新一代NPU產品在諸多方面取得顯著的突破，基于第一代產品的優勢，改善數據計算流程、提升整體計算效能與儲存資源使用率，同時針對不同的神經網絡模型進行優化，讓NPU可以更廣泛地應用在各種終端設備，并滿足更復雜的計算需求。新的IP的出現，也讓耐能在11月初正式推出支付等級3D AI軟硬件一體化解決方案，進入新一個高增長的市場。
耐能的NPU產品線
在問到如何在群雄并立的AI芯片市場站穩腳跟，并且在短短半年間就可以做到產品更新的時候，劉峻誠告訴半導體行業觀察的記者，這首先依賴于其實力雄厚的技術團隊。
“耐能的核心團隊成員都有很強的技術背景，來自加州大學洛杉磯分校、圣地亞哥分校以及普渡大學、北京清華大學、臺灣大學、新竹清華大學等名校，而且長期任職于高通、英特爾、三星、博通、IBM、貝爾實驗室等國際大廠，在AI、計算機視覺和圖像處理領域的工作經驗平均超過10年。同時，公司在自主原創的人工智能算法、神經網絡軟件、硬件核心設計等領域，已在4個國家共申請了近20項專利。”，劉峻誠說。
其次，耐能在圣地亞哥、臺北、深圳、珠海都設有辦公室，布局兩大洲四個城市。這也加速了他們的崛起。劉峻誠指出，美國和中國大陸的AI技術更新迅速、市場龐大，臺灣能提供從設計、封裝到測試都很齊全的供應鏈，這就使耐能的產品可以快速落地并交付給客戶。
第三，耐能起步早，和不少大廠都有長期合作，從中獲取了大量訓練數據，加上耐能自主開發的算法，可以針對不同需求調整功能。
在團隊和產品的雙重影響下，耐能于2017年11月完成A輪融資，包含阿里巴巴創業者基金、中華開發資本國際、奇景光電、高通、中科創達、紅杉資本的子基金Cloudatlas以及創業邦。2018年5月31日，耐能又獲得了由李嘉誠旗下維港投資領投的A+輪融資，累計融資金額超過3300萬美元。
“現在，耐能正在進行新一輪融資，近期便將向外界公布。”，劉峻誠強調。相信其聚焦市場的容量，對耐能吸引投資產生了重要的推動作用。
聚焦三大市場讓AI無處不在
劉峻誠告訴半導體行業觀察的記者，耐能產品主要應用于智能手機、智能家居與智能安防等三大領域。當中的應用場景包括了智能手機、智能門鎖、智能家電、智能監控攝像機、門禁系統、無人機、新零售、智能玩具等。公司的客戶、合作伙伴也包括了格力、搜狗、奇景光電等廠商。
能同時覆蓋這三個市場巨大的市場，耐能各具特性的的超低功耗、標準和高效能的三大產品線布局是根本：
首先看其低功耗版的KDP 320。從劉峻誠的介紹我們得知的，這個包含計算與靜態隨機存取內存（SRAM）的處理器功耗不到5mW，能夠應用到低功耗智能終端和手機等領域，而手機3D面部識別應用就是其一個重要的應用方向。據了解，依靠于耐能的這個方案，可進行3D結構光與來自雙鏡頭的立體圖像識別分析，讓真人面部識別更快速精準；
其次，再看標準版的KDP 520，這個處理器的計算能力可達481GOPS (500MHz) (每秒十億次計算)，功耗也是僅有100mW。可進行快速實時、大規模的面部、手勢、身體識別與分析以及深度學習，是智能家居和安防市場的不二選擇。
第三，高效能版的KDP 700信息吞吐量可高達5.8TOPS(1GHz) (每秒萬億次計算)，功耗為300~500mW。這樣優異的計算能力，讓它能處理更進階與復雜的人工智能計算，以及深度學習推理應用，能夠滿足高端智能手機、機器人、無人機和更高端的安防需求。
在這三大系列IP的加持下，耐能于今年11月舉辦的2018騰訊全球合作伙伴大會上帶來了支付等級的3D AI軟硬件一體化解決方案。
眾所周知，近年來，由于智能手機和安防等應用的推動，人臉識別的應用越來越廣泛。國際權威市場洞察報告gen market insights在其名為《全球人臉識別設備市場研究報告》的報告中指出，全球的人臉識別市場將從2017的10.7億美元上升到2025年的71.1億美元，并在此期間以每年26.8%的增量不斷提升。耐能的方案就是為了解決這個問題而來的。
據介紹，這套方案能夠采用商業化等級的CNN（Convolutional Neural Network , 卷積神經網絡）模型，適配于主流的CNN網絡，以及2D、3D視覺應用與音頻應用。同時，擁有領先的模型壓縮技術，支持無損、有損壓縮，并與硬件設計協同工作，可減少模型尺寸和計算成本。能夠滿足結構光、ToF和雙目視覺等多種硬件方案下的多種識別需求。
“依托超低功耗、擁有全球領先算力的耐能KDP系列AI芯片IP加持，耐能3D AI軟硬件一體化解決方案在智能手機、智能安防、智能家居、新零售、工業智聯網等領域均有不俗表現。我們現在也已經與多家國際大廠展開合作，預計將在2019年 Q2 大規模量產。”劉俊誠強調，并進一步指出，“耐能將持續專注終端AI領域，提供客制化的、軟硬件整合的解決方案，以AI賦能終端設備，讓AI無處不在。在產品形態上，近期將對NPU產品進行持續升級，推出更高算力、更低功耗、更小體積的產品，以降低AI應用門檻與客戶開發成本。長期來看，則將從視覺識別延伸至語音識別、人腦模擬等領域，在更長的產品線上為客戶創造價值。”
在10月的北京安博會上，奇景光電推出了基于結構光技術的3D傳感解決方案，該方案采用的便是耐能的人臉識別算法。而在12月中旬，據臺灣媒體報道，鈺創科技、鈺立微電子宣布推出基于耐能NPU IP的ToF方案。至于雙目視覺方案，據悉在2018騰訊全球合作伙伴大會上也已展出，不過相關廠商的名稱尚未公開，對此，劉峻誠的回復是“基于保密義務，暫不便說明。”
攜手業內領先IP供應商探索未來的無限可能
除了持續推出領先的人工智能IP外，耐能還聯手業內領先處理器IP和機器視覺IP供應商，探索更多的可能。
今年12月初，耐能宣布，將結合耐能針對終端設備所設計的神經網絡處理器(Neural Processing Unit , NPU)與新思科技（Synopsys ）ARC?處理器，推出低功耗AI IP解決方案。雙方將共同展開進一步的合作推廣計劃，攜手拓展市場，以加速終端人工智能的開發與應用。
行內的人都知道，除了其領先的EDA工具好之外，新思科技在IP方面的表現也非常出色。而ARC?處理器IP則是其中的一個代表。從他們的官網我們可以看到，新思科技的 DesignWare? ARC? 處理器是 32 位 CPU，經 SoC 設計人員的優化，可滿足各種不同用途的需求，從各類細分市場深度嵌入式應用到高性能主機應用，不一而足。設計人員可利用可綜合來定制各個 ARC 核實例，使產品各不相同，以滿足特定性能、功耗和面積的要求。ARC?處理器還具有可延展性，可讓設計人員添加自己的定制指令，從而大大提高性能。 全球已有超過 225 家客戶使用新思科技ARC?處理器，這些客戶每年總共產出 19 多億塊基于 ARC?處理器IP的芯片。雙方的強強聯合必能給終端應用帶來無限可能。
劉峻誠也表示：“結合耐能NPU 低功耗、體積小的特性與新思科技ARC?處理器的優異性能，協助客戶采用終端人工智能解決方案的進度。低功耗AI IP解決方案可應用于智能家居、3D人臉解鎖以及對能耗和空間有高度要求的物聯網設備，且能滿足復雜的計算需求。”
與另一家IP供應商Cadence（楷登電子）的合作，進一步拓展了耐能產品的應用范圍。在談雙方搞的合作之前，我們要先介紹一下Cadence的可定制處理器（Xtensa）。
業內知名專家唐杉曾在其一篇文章中提到，Cadence Tensilica的可定制處理器（Xtensa）主要有兩方面的定制性：第一、可配置性（Configurability）：從指令集，微結構，接口等方面都提供一些可配置的選項。你可以通過菜單選擇的方式定制適合你自己應用的處理器；第二、可擴展性（Extensibility）：使用Tensilica Instruction Extension (TIE)的方法，增加你自己的指令，寄存器，寄存器堆等等。你可以使用和verilog類似的TIE語言來描述自己的datapath單元的功能，而相應的RTL代碼和工具鏈則自動生成。Cadence的Tensilica Vision P6 DSP則是雙方這次合作的一個重點。
據介紹，這個DSP是以Cadence Tensilica Xtensa架構為基礎，結合靈活硬件選項與豐富圖像、視覺DSP功能，以及眾多來自既有生態系統合作伙伴的圖像、視覺應用程序，該軟件環境提供包括對1700多個基于OpenCV的視覺和OpenVX?1.1庫函數的完整與優化的支持，并全面支持Tensilica廣大的其他應用軟件、模擬、晶圓與服務等合作伙伴生態系統。
在劉峻誠看來，這個DSP結合耐能低能耗、高計算力的人工智能處理器NPU IP KDP 720，可以滿足他們創新圖像應用的需求。通過采用此整合性方案，芯片廠商能夠輕松地與主機處理器整合，加速SoC的開發進度，為新興的智能設備開發更豐富的視覺功能。
而在此前，耐能還與智原科技（Faraday）、晶心科技（Andes）、創意電子（GUC）等頭部IP廠商達成合作，從而構建起匯聚國際一眾頭部IP廠商的供應鏈。在業內諸多NPU廠商中，這樣的供應商陣容已足夠亮眼。
對于系統廠做終端AI芯片的看法
由于芯片的開發越來越簡單，終端客戶的客制化需求也越來越高，這就驅使很多終端系統廠走上自研AI芯片之路，甚至有些廠商連人工智能NPU IP也都自主研發，這就從某種程度上壓逼了IP供應商和芯片供應商的生存空間。華為在今年10月舉辦華為2018全聯接大會上推出了其兩款采用自主研發加速器IP的AI芯片Ascend 910和Ascend 310，就引發了媒體對其相關供應商的生存大討論。
在問到這個問題的時候，劉峻誠告訴半導體行業觀察的記者：“各界廠商爭相涌入，表明AI的發展成果和前景正得到日益廣泛的認可。耐能樂見AI芯片市場持續壯大，并期待和友商一起推動產業進步。同時，不同廠商的產品方向與應用領域各異，彼此形成既競爭又合作的關系。在AI產業從野蠻生長向精細發展過渡的階段，這種競合關系將加速產業洗牌，投機者將被淘汰，深耕細分市場的企業則有望異軍突起。”
“耐能專注終端AI領域，面向智能手機、智能家居與職能安防等市場提供軟硬件整合的方案，包括終端設備專用的NPU、IP、算法等，并與多家國際大廠展開業務層面的合作。相信只要找準并堅守自身的方向，不僅可在未來的AI芯片市場占據一席之地，與這些科技巨頭或互聯網公司也有合作空間。”，劉峻誠進一步指出。
為了滿足客戶的多樣化需求，除了持續推出高能效的NPU IP和軟件算法外，耐能將觸角伸到了芯片側。整體的宗旨就是奉行“客制化”策略，根據客戶需求提供定制化的產品與解決方案。其間，除了客戶的公司實力與供應鏈整合能力，其主導產品與行業特點無疑也是驅動耐能提供何種產品或解決方案的重要因素。
“具體來看，針對智能手機、智能安防領域，由于下游市場已高度成熟、品牌集中度較高，芯片廠商到終端廠商均具有很強的供應鏈整合能力，客戶的需求主要是IP，因此耐能也定位為IP提供方。而在智能家居市場，競爭格局比較開放，客戶對IP和芯片的需求都大量存在，單一的IP或芯片并不能滿足，耐能便決定IP和芯片并舉”，劉峻誠說。
微軟全球執行副總裁、全球電腦視覺和圖形學研究領域的專家沈向洋在早前接受《彭博商業周刊》采訪的時候說到，人工智能的寒冬一定會再來。在這種環境下，如何能適應市場需求推出更多的產品，如何更方便地解決用戶真正的需求，是現在遍地開花的AI芯片創業公司需要考慮的問題。
而耐能已經看到了這點，并跨出了重要一步。