离开三星、高通,他9分钟拿下60万美金,背后是一年降低60%功耗

离开三星、高通,他9分钟拿下60万美金,背后是一年降低60%功耗

“以大公司严格的体制,做一件事需要层层上报,等走完流程,可能已经错过市场机会”。

2014年,因为看好人工智能,NPU(神经网络处理器)的潜力,从三星研发中心离职,在高通工作3年的刘峻诚开始了自己的创业。

高通、英伟达等大公司把持着移动芯片市场。刘峻诚给自己的公司起名叫耐能Kneron,切入智能终端产品所需的物联网芯片、NPU这个市场,提供软硬一体的解决方案,并以低功耗、低延时作为产品的核心竞争力。

Kneron团队拥有加利福尼亚大学洛杉矶分校、麻省理工大学、康奈尔大学、清华大学、普度大学、台湾大学等博士,目前共计11位全球知名高校博士。耐能Kneron团队成员有7篇论文被IEEE等国际科技类期刊收录,其中一篇被收录在集成电路设计领域最高级别会议ISSCC中。

在创新中国Demo China秋季峰会,9分钟的路演环节中,耐能Kneron获得周亚辉60万美金1%股权的意向投资,估值达6000万美金。

小公司谈下台积电合作

刘峻诚第一次见台积电CEO魏哲家时,对方只能给出15分钟时间。当时还是2015年,人工智能并没有受到如今这般关注。刘峻诚有着三星、高通的工作经历,发表了超过40篇国际期刊及论文,但面对这家苹果芯片的代工厂商,他还是熬夜做了很多准备,希望能够谈下与台积电的合作。

不出意外,做技术出身的刘峻诚栽在了演讲这件事上,要讲的东西大概只说清楚了三分之一,魏哲家几乎听不懂。

15分钟很快过去,魏哲家准备起身离开,却无意中看到了刘峻诚脚上一双破旧的运动鞋,抬头看刘峻诚,还注意到他脸上的黑眼圈。

“你的眼睛怎么像好几天没睡觉一样”,魏哲家问到。

“我昨晚一直有在准备展示给您的东西”。

“看你穿得这么土,还带着双肩包,我进来的时候还以为你是个学生”,魏哲家调侃到。

“我其实看不懂你在干嘛,也听不懂你讲的东西,人工智能真的不火,不过一个人这么朴实地要做一件事情,应该蛮有机会成功的”。

魏哲家离开之后去开了一个会,然后约了刘峻诚一起吃午餐。在午餐中,刘峻诚有了足够的时间跟魏哲家谈自己的公司,自己要做的AI芯片。午餐结束后,魏哲家同意了与耐能Kneron的合作。

2016年,耐能Kneron与腾讯云开始合作。同时,刘峻诚受邀参加腾讯众创空间制作的《我是创始人》节目录制,并认识了董明珠、王小川

目前,台积电、ARM、富士康、腾讯、、百度、搜狗、格力等企业都是耐能Kneron的合作伙伴。

找对自己的战场

在成熟的芯片市场,是英特尔、高通推出一款芯片后,各系统厂商根据芯片进行调教、优化。

耐能Kneron刚成立时,希望做软硬一体的解决方案,于是同时进行系统适配和硬件研发上的工作。然而,在NPU的研发过程中,会有更加理想的神经网络公布出来,而硬件的开发周期较长,软件的需求和硬件的需求又不完全一致。所以耐能Kneron进行调整,先做系统的整合,梳理清需求后再做硬件的开发。

耐能Kneron尝试过将产品和解决方案运用在车联网、高级驾驶辅助上,而后来团队发现汽车并不好做,厂商对产品准确度、性能要求非常高。最重要的是,因为汽车的研发周期较长,与车企确定合作之后,产品可能四五年之后才会被采用,也就意外着四五年之后才能拿到钱。

“大公司可以这样玩,小公司第一天就要想怎么赚钱。”

目前,耐能Kneron的产品主要瞄准智能家居和智能安防这两个场景。

在智能安防的技术路线上,耐能Kneron也经历过不少调整。耐能Kneron的初始方案是对监控内容进行实时监控和分析判定,将出现疑似暴力的内容及时报送给安保、公安系统。然而在测试过程中,哥们间的碰拳,撞肩,情侣之间的打闹等动作难以识别。这些动作即使是人脑判断也需要时间进行分析,也可能出现偏差。

本来做到了接近80%的准确率,但在大规模应用后,误报还是会很多。目前,耐能Kneron的方案是进行后处理,在出现暴力事件后,将监控内容进行快速的识别和筛选,为警方破案提供高效的侦查手段。

以低功耗芯片切入AI市场

目前,服务器、台式机这样的硬件产品功耗都在数十瓦以上,小型智能终端芯片功耗可以被高通这样的大厂做到1W左右的水平。耐能Kneron推出的第一代产品,功耗做到了350毫瓦,比市场上的主流产品功耗低了60%。

“低功耗意外着产品可用在更多小型的物联网设备上,也能降低设备的研发、生产成本”,刘峻诚对创业邦谈到,“终端设备的人工智能数据不必上传到云端,会更加安全,也省去了与云端数据传输的时间,能实现更快的传输速度”。

耐能Kneron新的芯片模块功耗只有约100毫瓦,预期在2017年底能够正式完成 。较市面主流产品对功耗进行了更好的控制,背后是耐能Kneron团队在硬件的研发周期中不停的优化。

“功耗之所以大是因为运算的数据多,我们把运算拆分成很小的模块,这样单元面积小,功耗就能降低”。

对算法进行重组,让更少的硬件去完成高效的运算。刘峻诚认为,终端人工智能产品没有对网络、云端算力的依赖,未来会在物联网、安防、智能家居等领域得到更广泛的应用。

耐能Kneron目前有3款产品,可供客户在安防、家居、手机等领域选择合适的芯片。低端的产品搭配的是M4、M5系列,成本大概在5到10元,可在智能灯泡、智能门锁等产品上使用。中端的搭载A8、A9,成本在30元左右,能够满足安防产品的性能需求。高端的产品搭载A53,A57,可用在手机产品上。

今年Q1、Q2,耐能Kneron均实现了盈利,目前已经和某家出货量达亿级的手机厂商进行了合作。

因为有格力、腾讯、百度等伙伴提供的数据作为支持,耐能Kneron的产品在完成封装后已经可以拥有不错的处理能力,且具备某个专有领域的学习能力,能在运行中完成一定程度的深度学习。

刘峻诚告诉创业邦(微信搜索:ichuangyebang),基于深度学习从云端到终端的人工智能软硬件整体解决方案,会是耐能Kneron团队未来延伸的方向。

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