李嘉诚首投AI芯片！Kneron获1800万美元A1轮融资

导读：专注于终端人工-智能解决方案的新创公司耐能(Kneron)今日宣布，完成由李嘉诚旗下维港投资领投的1800万美元A1轮融资。

专注于终端人工-智能解决方案的新创公司耐能(Kneron)今日宣布，完成由李嘉诚旗下维港投资领投的1800万美元A1轮融资。Kneron的核心技术是高效率、低耗电的神经网络芯片（NPU)，把人工智能从云端转移至终端设备，进行实时识别与判断分析。

专注于终端人工-智能解决方案的新创公司耐能(Kneron)今日宣布，完成由李嘉诚旗下维港投资领投的1800万美元A1轮融资。维港投资一直参与具创新力和颠覆性的全球科技项目之早期投资，包括DeepMind、Siri、Improbable，和VIV等。

专注于终端人工-智能解决方案的新创公司耐能(Kneron)今日宣布，完成由李嘉诚旗下维港投资领投的1800万美元A1轮融资。维港投资一直参与具创新力和颠覆性的全球科技项目之早期投资，包括DeepMind、Siri、Improbable，和VIV等。

Kneron的核心技术，是研发出一种高效率、低耗电的神经网络芯片（Neural Processing Unit，NPU)，把人工智能从云端转移至终端设备，进行实时识别与判断分析，开拓人工智能应用于不同层面的无限可能。Kneron创始人兼CEO刘峻诚表示：“我们很荣幸得到李嘉诚先生的支持，也有信心成为下一个引领产业创新变革的企业。”

刘峻诚透露，下半年会推出革命性的3D人工智能方案：“Kneron提供领先业界的技术，包括完整的终端人工智能解决方案、整合影像和语音的人工智能，以及将在下半年推出革命性的3D人工智能方案。新资金将用于加速产品开发，并透过与战略伙伴的合作，深耕垂直产业应用，包括智能家居、智能安防，和智能手机三大领域。”

离线的人工智能最大特色，是安全、高速，也是人工智能应用普及化的关键。维港投资Jonathan Tam表示：“Kneron的突破在于把软硬件无缝整合，我们相信Kneron未来将持续发展其终端人工智能技术与深化应用，把AI带到每个人的生活中。”

Kneron创始人刘峻诚告诉新智元，这次融资将主要用于扩大亚太地区的布局。Kneron目前的团队成员有一批海外的清华电子系成员，他们将组成Kneron大中华区的骨干。团队带头人有20多年工作经验，也有前高通、华为等国际大公司VP等级的领航人物。

刘峻诚是 UCLA 博士，曾参与 NASA JPL、IARPA、Bell Labs 的研发项目，也曾在三星研发中心和高通任职。

刘峻诚表示，Kneron的核心竞争力在于软硬一体，主打超低功耗的NPU（最低功耗可到100mw以下），以及已实现产品化的无损压缩技术。刘峻诚说：“使用我们的重组技术（已获得专利），可以将大部分多维矩阵技术用少维度更精简的架构组成，例如，5×5卷积能通过堆栈2个3×3滤波器以低维度运算来完成，7×7卷积则可堆栈3个。”

Kneron已大批量生产AI芯片，主要用于手机、安防、智能家居领域。Kneron是国际上少数在2017年就有AI芯片NPU产品化，实现显著收入的公司。最近，Kneron与手机芯片供应链里的关键生产方，一起主推在手机特定场景的终端加速芯片。

具体来说，Kneron NPU IP是针对终端设备所设计的专用人工智能处理器，让终端设备在离线环境下，就能运行 ResNet、YOLO等深度学习网络。Kneron NPU为完整的终端人工智能硬件解决方案，包含硬件IP、编译程序（Compiler）以及模型压缩(Model compression)三大部分，可支持各种主流的卷积神经网络（Convolutional Neur al Networks，CNN）模型，如Resnet-18、Resnet-34、Vgg16、GoogleNet、以及Lenet等，以及支持主流深度学习框架，包括Caffe、Keras和TensorFlow。

Kneron NPU IP功耗为100mw（毫瓦）等级，超低功耗版的KDP 300（主推手机3D脸部识别应用）甚至不到5mw，全系列产品的每瓦效能在1.5 TOPS/W以上，由于采用了多项独家技术，因此能实现低功耗、高运算力的需求。在架构设计上，运用卷积核拆分(Filter decomposition)技术，将大卷积核的卷积运算区块分割成多个小卷积运算区块分别进行运算，然后结合可重组硬件卷积加速(Reconfigurable Convolution Acceleration)技术，将多个小卷积运算区块的运算结果进行融合，以加速整体运算效能。通过Kneron先进的压缩技术，则能将未经优化的模型压缩数十倍。内存分层储存技术(Multi-level caching)可减少占用CPU资源以及降低数据传输量，进一步提升整体运作效率。

Kneron NPU IP功耗为100mw（毫瓦）等级，超低功耗版的KDP 300（主推手机3D脸部识别应用）甚至不到5mw，全系列产品的每瓦效能在1.5 TOPS/W以上，由于采用了多项独家技术，因此能实现低功耗、高运算力的需求。在架构设计上，运用卷积核拆分(Filter decomposition)技术，将大卷积核的卷积运算区块分割成多个小卷积运算区块分别进行运算，然后结合可重组硬件卷积加速(Reconfigurable Convolution Acceleration)技术，将多个小卷积运算区块的运算结果进行融合，以加速整体运算效能。通过Kneron先进的压缩技术，则能将未经优化的模型压缩数十倍。内存分层储存技术(Multi-level caching)可减少占用CPU资源以及降低数据传输量，进一步提升整体运作效率。

此外，Kneron NPU IP能结合Kneron影像识别软件，提供实时识别分析、快速响应，不仅更稳定，也能满足安全隐私需求。由于软硬件可紧密整合，让整体方案体积更小、功耗更低，以协助产品快速开发。

刘峻诚说：“要在终端设备上进行人工智能运算，同时满足功耗与效能需求是首要考虑，Kneron NPU IP实现了这样的目标，为终端人工智能带来革命性的发展。Kneron自2016年推出该公司首款终端设备专用的人工智能处理器NPU IP后，就不断改善其设计与规格，并针对不同产业应用进行优化。”

刘峻诚表示，Kneron着重于立即有收入的应用，主要是智能安防、智能家居和手机。将于今年下半年推出的3D人工智能方案主打高精度的识别，比如手机上的Face ID应用等。3D人工智能方案的具体应用包括手机的刷脸支付、新零售的刷脸支付、智能车上取代钥匙的高精度智能门锁，人机互动的手势识别，工业物联网的高精度品管识别等。

Kneron从创办初始就专注于终端AI芯片，在问到未来是否有研发云端AI芯片的计划时，刘峻诚对新智元表示，云端芯片在技术上能做，但需要有商业上的机会。Kneron团队的DNA一直在终端，加上云上国际大厂林立，它们的生态布局得也比较完善，小公司直接去跟大公司PK生态是不现实的。但终端上应用很多，新来的玩家也有立足的机会。

Kneron的客户包括手机供应链芯片的国际大厂、家居领域的一线大厂等，超低功耗的NPU不但流片成功，并且一系列NPU AI芯片产品已实现规模化生产，创造了数百万美元收入。