台湾AI芯片小黑马，成立三年征服腾讯、阿里和华为

2017-09-12 08:45:42 来源: 铅笔道

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过去一个月来，刘峻诚过着空中飞人般的生活，从美国旧金山、圣地牙哥、中国大陆的北京、广东、深圳、杭州、上海，再到台湾的台北、新竹、台南等城市不断穿梭。接受专访这周，他甚至接连跑了上海、台北、北京、杭州四个城市，「我很小心地经营，希望能成功！」刘峻诚说：「时间和努力会证明一切。」

今年36岁的刘峻诚，2014年在美国圣地牙哥创办人工智能（AI）新创企业──耐能（Kneron）。资本额仅350万美元的公司，展现了小而强的实力，短短三年内就注册约十二项专利，还成功拿下安谋、鸿海、腾讯、华硕、阿里和华为等大厂订单，今年可望损益两平，被视为从美国红回亚洲的人工智能芯片IP小黑马。

而且，据了解，这匹小黑马吸引美国最大移动芯片龙头、中国大陆电商龙头及台湾某芯片大厂高度注意，极可能参与耐能新一轮募资。九月下旬，哪些重量级A咖会成为耐能新股东，答案就会揭晓。

创始人待过三星、高通，技能高超软硬件技术兼备

关于这家公司的创始团队，似乎有很多秘密，据传未曝光的大牛,包括有美国国家工程院士/发明院士张懋中, 跟紫光/前晨星, Qualcomm, 华为高层 (founder level), 硬件设计是这家的强项. 因为跟大厂有诸多合作, 传收入颇丰, 除腾讯拍的节目之外, 市面上融资消息较低调.

回想起一路走来，公司创始人刘峻诚笑着回忆：自己从成功大学毕业后到美国念书，为了赚学费，周末只能抛弃玩乐、疯狂读书并争取助教资格，主动到每个实验室毛遂自荐。几年下来，他跟随加州大学至少四至五位不同的教授，「虽然辛苦，但却累积了我软件、硬件都懂的专业技能，现在回头看都化为养分。」

据铅笔道报道，十年前，时在美国的刘峻诚，正在参与贝尔实验室（深度学习人工智能的发源地）与美国政府智产局IARPA联合开发的一个项目。

彼时，受困于电脑计算能力，深度学习概念尚处于蛰伏期。但这却为十年后刘峻诚创办Kneron（一家主推终端人工智能产品的创业企业）埋下了伏笔。

没想到，2008年结束辛苦的求学生涯，居然遇上百年一遇的金融危机，刘峻诚面试了三、四十家公司都找不到工作，一度心灰意冷，决定打算把家具捐给慈济会，整装回台时，却遇到一位老乡亲，把他介绍给在诺基亚（Nokia）工作的朋友。之后又历职高通、三星。

创办Kneron之前，刘峻诚就职于高通，是计算机视觉与学习研发团队中的一员，先后做过智能安防监控与智能辅助驾驶系统等项目。

时至2012年，人工智能的概念稍有显山露水，但并不起眼，“那会儿做人工智能都找不到工作”。所以刘峻诚也还没把全部精力放在这方面。

但四年后，人工智能风头正劲，阿尔法狗完爆李世石更是掀起波澜。“这个领域要火起来了”。

此前的积累似乎有了用武之地，刘峻诚有不少相关的研究方向想尝试。奈何在高通这样的大型公司之中，高层多保守求稳，又存在派系之分，新方向的案子通过审批并不容易，“束手束脚”。

此外，高通当时因为810芯片未能获得理想成绩，人事略有动荡。尽管刘峻诚位在研发中心，没有被裁去的风险。但他眼看着很多好朋友接连离开，心里也有点不是滋味。“团队中很厉害的成员都走了，待下去没多少意思。”

而此时，刘峻诚在三星的好友已踏上创业路。他在不久后也加入其中（即Kneron）。

创业之初，刘峻诚就想好了公司要走技术路线。之前他在高通参与研发的智能安防监控与智能辅助驾驶系统等项目市场成绩亮眼，“我们出来专心做这个，应该能卖得更好”。

研发神经网络处理器NPU，做AI界的Intel + Google？

2016年初，这个台湾小子所领导的团队Kneron，开发出一种最快、最有效率、最省电的神经网路芯片（Neural Networks Processing Unit），透过28nm制程，把人工智能从超级电脑与云端，带到每个人的生活，推进到应用层面发展的可能。

Kneron的NPU支持运行各种神经网络，如Caffe、TensorFlow等。处理器本身体积很小，小到可以嵌入手机，但创始人刘峻诚博士告诉36氪，Kneron的处理器性能很强。以运行目标识别算法为例，Kneron 的客户端NPU性能是英特尔 Xeon E5 CPU的1400多倍、英伟达Jetson GPU的14倍左右，而功耗，分别是两者的1/30和1/320左右。

与当时市面上主流的基于云端的深度学习方案不同，刘峻诚走的是终端方案路线。

刘峻诚介绍道，对云端式方案来说，数据先要被上传到云端，经处理后，再被传输回设备，如此一来，信息难免有所滞后，还面临被黑的风险。而终端式方案无需联网即可完成信息处理，不仅提升了信息的处理速度，也使得安全保密性有所保障。

这对于无人驾驶汽车与工厂自动化等来说是很有必要的：对前者来说，系统需要在汽车行驶过程中及时作出对车况信息的处理及判断，一两秒的延迟都有可能导致惨剧发生；对后者而言，其开发的方案等内容若被上传到云端，就存在被黑客入侵窃取的风险。

要实现该效果，终端式方案需要减少学习的训练数量，将算法精简化。

尽管当时做终端式方案的人寥寥无几，但刘峻诚坚信这会是未来的趋势。

未来，手机中的一些深度学习AI，将可普遍到每个人的手机、电脑、穿戴式系统与智能家庭系统，全面改变人类生活。

在越洋电话的专访中，刘峻诚提到Kneron的目标，就是要让AI无处不在（AI everywhere），「我们就是想做AI界的Intel + Google。」

除了芯片，Kneron自己也做智能算法的研究，可以把面向特定功能、训练好的神经网络模型写入芯片提供给客户。Kneron还可以提供服务器端的NPU，并组建云+端协同的整套NPU解决方案。刘峻诚博士介绍，Kneron已经签订了一些大客户包括：国内著名互联网巨头、台湾著名代工厂、国内著名手机和通信系统供应商、国内顶尖大学旗下芯片公司等。

2016年上半年，Kneron在美国硅谷得到创业奖，也参加了北加州的一个创业大会，且刚被国际知名期刊DAC邀请做题为「深度学习在IoT智能硬件上的硬件应用」的研究报告，受到业界认可为当前世界上可行的IoT智能解决方案。

Kneron共同创办人包含前英特尔圣地牙哥蓝芽部门负责人Kye Cheung、前中兴手机副总经理Frank Fan，前甲骨文副董事总经理与技术总监James Yao。

团队成员主要来自MIT、Berkely、UCLA、Cornell、Purdue、USC、UCSD、清华大学、台湾大学的硕博士，过去曾任职于Google、Microsoft、甲骨文、高通（Qualcomm）、Intel、Broadcom、Bell Labs、 IBM、Samsung……等世界级公司的工作经验，与不下多次的创业经验。

目前，这个20个人的小公司，拥有包含计算机视觉、图像处理、机器学习芯片设计等专家，团队共拥有超过40项专利，开发出来的核心技术、软件，可以客制化到各种在地平台，已签约客户，涵盖两岸三地的网络、制造业与芯片科技巨头

一直被诟病的台湾AI芯片代表，也许就是耐能的使命。

责任编辑：星野

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