耐能AI芯片震撼发布 实现3D人工智能方案
ai人工智能产业已经成为全球科技巨擘的下一个兵家必争之地，令人骄傲的是，***在这一波浪潮中并没有缺席，不到四十岁的刘峻诚创办了ai公司耐能（kneron），并获得阿里巴巴创业者基金、李嘉诚旗下维港投资、高通等顶尖投资者支持，推出一款震撼业界的3d人工智能解决方案。
5月20日，耐能在台北发布首款名为“kl520”的ai芯片系列，将神经网络处理器的功耗降至数百mw等级，为各种终端硬件提供高效灵活的ai功能，其中一项高准确率的3d人脸识别功能，可达到高清图片、视频、3d打印模型、蜡像均无法破解的技术水平。
普及ai应用国际知名企业青睐
kl520 芯片甫投入市场，即获得全球知名企业青睐，包括世界级存储器ic无晶圆厂商钰创科技、纳斯达克上市企业奇景光电（股票简称：himx）、工业计算机大厂研扬科技、专业通讯元件设计及通路商全科科技、国际知名odm厂商和硕联合科技、以及大唐半导体、奥比中光等。通过kl520的ai计算能力，将各类产品效能全面提升。
工研院前董事长蔡清彦表示，产业转型要靠创新，1980年至2000年，***从传统产业转向高科技产业、从劳力密集型产业转为技术密集型产业，实现成功转型、带动经济起飞，只是2000年后，***错过了软件与通信产业的发展机会。以前***对科技产业的投资位居世界第二、仅次于美国，才孕育了***半导体产业蓬勃发展的前景。希望看到更多像耐能这样只用很少资源却已在国际舞台发声的公司，借力产学资源，共同扶持创新产业发展。
值得一提的是，蔡清彦前董事长也是中华开发资本的董事，而中华开发资本正是耐能a轮融资的投资者之一。他说，投资耐能，让他很欣慰。
新竹科学园区管理局局长王永壮表示，当初认识耐能是在ces 2019，后来去了耐能圣地亚哥办公室，看到耐能的同仁都很拼，工作到凌晨五六点都是家常便饭，而且大家都很年轻有活力，政府应该多给年轻人机会。希望耐能尽快进入竹科，成为引领下一个ai时代的企业。
新竹清华大学前校长刘炯朗讲述了computer architecture 的历史，还列举了两个诺贝尔奖的得主及其贡献。他说一桶金变成很多桶金，很多桶金变成很多桶钻石，耐能拥有很大的潜能跟优秀的人才，期待这么优秀的团队可以走到世界的舞台。
新竹交通大学校长张懋中说，很多***企业并不是不知道怎么做，而是找不到方向，不知道怎么解决问题。***教育界长期培养做解决方案的人才，但没有培养出定义者。***企业做了很多5g通信协议、芯片规格和制程、软件架构，但都是国际巨头在下定义。目前，跨时代的定义者、领航者都在国外，希望耐能继续在国际舞台发光、发热。
率先与耐能合作的奇景光电ceo吴炳昌表示，耐能先进的人脸识别算法，与奇景开发的slim 3d 感测解决方案整合，提供给安防领域最佳的3d 人工智能方案，我们两强联手，必定能让3d人工智能在安防领域发挥更大的作用和价值。
此外，全科科技有关负责人表示，他们正在做智能门锁方案，好不容易找到耐能，会全力支持耐能。研扬科技则做了一个加速棒，也采用了耐能的kl520 ai芯片，形成一个即插即用的方案，可以满足很多企业不想大幅改变现有产品的架构而是插上去即可实现ai功能的需求。
成立于2015年的耐能，总部位于美国圣地亚哥，创始人兼ceo刘峻诚毕业于台南成功大学，获得美国雷神公司(raytheon) 奖学金和加州大学奖学金，赴美深造，就读于美国加州大学伯克利、洛杉矶与圣地亚哥分校的共同研究计划硕博班，之后取得加州大学洛杉矶分校电子工程博士学位。陆续在高通（qualcomm）、三星（samsung electronics）、晨星半导体（mstar）任职，长时间投入于ai技术的研发。
独家可重构技术创造高效能低功耗ai芯片方案
耐能的独家技术，在于研发出一款高效能、低功耗的ai芯片，把ai计算的场景从云端转移至终端设备，不仅能达到实时识别与判断，同时还提供软硬件结合的解决方案。
另外，kl520芯片的可重构人工智能神经网络技术，会根据不同任务进行重构，减少计算复杂度，保证在不同的卷积神经网络（cnn）模型上的使用，无论是模型内核（kernel）大小的变化、模型规模的变化，还是图像输入大小的变化，耐能ai芯片都能保持高效率使用计算(mac)单元。
耐能的ai芯片成功实现高效计算，数据格式按计算需求灵活调整，致使在计算过程中实现极高的“数据计算vs.数据读写”比例，减少存储器数据搬运的能量耗损；同时，耐能模型压缩技术可有效减小模型大小，大幅降低在终端部署时的储存成本，也大幅降低了存储器频宽的需求，并可提供较为通用，可同时支持语音及2d、3d图像的ai需求。
这堪称是ai发展上的一个大突破。耐能成功实现人工智能在云端及离线终端上的互补，完成从提供ip到ai芯片的新里程碑，也开启了人工智能应用于不同层面的无限可能。
而这次推出kl520芯片，除了保有原本的核心优势之外，同时还针对智能物联网的应用场景提供了高效能的解决方案。
耐能创始人兼ceo刘峻诚在发布会上表示：“我们致力提供领先业界的技术，此次推出革命性的ai芯片方案，并在公司成立四年后，成功与战略伙伴合作，落实产业应用，成绩令人鼓舞。”
他透露，今年第四季度会推出面向智能安防市场的第二款ai芯片。同时，耐能将参加6月中旬举行的ces asia 2019（2019亚洲消费电子展），带来最新的终端ai产品和解决方案。
应用kl520芯片之产品介绍
把 kl520设置在m.2外接卡上，让各种具有m.2插槽的系统非常容易地扩展ai计算能力，而不需更动原系统架构。
把 kl520嵌入工业平板系统之中，让现场采集的实时图像无需上传云端即可在系统本地进行ai识别，达到节省频宽，并满足实时要求。
kl520与3d stereo vision模块结合，达到3d图像识别，并可判断人体或物品的精准距离。
kl520与3d结构光模块结合，可精准判读人脸立体深度，将ai人脸识别推进至3d图像识别领域。
生物识别在支付领域起到了什么作用，是否有可行性
Arduino Nano你没有经历过的坑
国产操作系统百家争鸣
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用于自主汗液感应和校准的可穿戴系统设计
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电路的三种状态
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说一说SVPWM发波到底是怎么回事
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5月20日，耐能在台北发布首款名为“kl520”的ai芯片系列，将神经网络处理器的功耗降至数百mw等级，为各种终端硬件提供高效灵活的ai功能，其中一项高准确率的3d人脸识别功能，可达到高清图片、视频、3d打印模型、蜡像均无法破解的技术水平。
普及ai应用国际知名企业青睐
kl520 芯片甫投入市场，即获得全球知名企业青睐，包括世界级存储器ic无晶圆厂商钰创科技、纳斯达克上市企业奇景光电（股票简称：himx）、工业计算机大厂研扬科技、专业通讯元件设计及通路商全科科技、国际知名odm厂商和硕联合科技、以及大唐半导体、奥比中光等。通过kl520的ai计算能力，将各类产品效能全面提升。
工研院前董事长蔡清彦表示，产业转型要靠创新，1980年至2000年，***从传统产业转向高科技产业、从劳力密集型产业转为技术密集型产业，实现成功转型、带动经济起飞，只是2000年后，***错过了软件与通信产业的发展机会。以前***对科技产业的投资位居世界第二、仅次于美国，才孕育了***半导体产业蓬勃发展的前景。希望看到更多像耐能这样只用很少资源却已在国际舞台发声的公司，借力产学资源，共同扶持创新产业发展。
值得一提的是，蔡清彦前董事长也是中华开发资本的董事，而中华开发资本正是耐能a轮融资的投资者之一。他说，投资耐能，让他很欣慰。
新竹科学园区管理局局长王永壮表示，当初认识耐能是在ces 2019，后来去了耐能圣地亚哥办公室，看到耐能的同仁都很拼，工作到凌晨五六点都是家常便饭，而且大家都很年轻有活力，政府应该多给年轻人机会。希望耐能尽快进入竹科，成为引领下一个ai时代的企业。
新竹清华大学前校长刘炯朗讲述了computer architecture 的历史，还列举了两个诺贝尔奖的得主及其贡献。他说一桶金变成很多桶金，很多桶金变成很多桶钻石，耐能拥有很大的潜能跟优秀的人才，期待这么优秀的团队可以走到世界的舞台。
新竹交通大学校长张懋中说，很多***企业并不是不知道怎么做，而是找不到方向，不知道怎么解决问题。***教育界长期培养做解决方案的人才，但没有培养出定义者。***企业做了很多5g通信协议、芯片规格和制程、软件架构，但都是国际巨头在下定义。目前，跨时代的定义者、领航者都在国外，希望耐能继续在国际舞台发光、发热。
率先与耐能合作的奇景光电ceo吴炳昌表示，耐能先进的人脸识别算法，与奇景开发的slim 3d 感测解决方案整合，提供给安防领域最佳的3d 人工智能方案，我们两强联手，必定能让3d人工智能在安防领域发挥更大的作用和价值。
此外，全科科技有关负责人表示，他们正在做智能门锁方案，好不容易找到耐能，会全力支持耐能。研扬科技则做了一个加速棒，也采用了耐能的kl520 ai芯片，形成一个即插即用的方案，可以满足很多企业不想大幅改变现有产品的架构而是插上去即可实现ai功能的需求。
成立于2015年的耐能，总部位于美国圣地亚哥，创始人兼ceo刘峻诚毕业于台南成功大学，获得美国雷神公司(raytheon) 奖学金和加州大学奖学金，赴美深造，就读于美国加州大学伯克利、洛杉矶与圣地亚哥分校的共同研究计划硕博班，之后取得加州大学洛杉矶分校电子工程博士学位。陆续在高通（qualcomm）、三星（samsung electronics）、晨星半导体（mstar）任职，长时间投入于ai技术的研发。
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另外，kl520芯片的可重构人工智能神经网络技术，会根据不同任务进行重构，减少计算复杂度，保证在不同的卷积神经网络（cnn）模型上的使用，无论是模型内核（kernel）大小的变化、模型规模的变化，还是图像输入大小的变化，耐能ai芯片都能保持高效率使用计算(mac)单元。
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