加速终端设备AI化 物联网价值再延伸

Kneron创始人暨CEO刘峻诚。

AI浪潮席卷全球，吸引大量厂商投入发展，除了扮演供应方的IT产业外，其他垂直领域的业者，也希望透过AI技术，让本身系统走向智能化，而一般多认为AI的功能惊人，必须透过大量的投资先建置出先进技术与架构，系统才能开始运作，对此Kneron创始人暨CEO刘峻诚指出，AI已成为嵌入式系统的既定趋势，除了后端的云端平台外，第一线的终端设备也会具有一定的AI功能需求， Kneron的AI专用芯片与影像识别软件，就可让规格简单的终端设备，具有智能化功能。

在「终端AI的挑战与解决方案」演讲中，刘峻诚先展示两款产品，首先是一款配备低像素摄影机的旧款智能手机，安装Kneron的AI影像识别软件后，即可使用脸部身份识别，同时还可分辨相片与真人的细微差异，准确判断开锁者为用户本人。另一款产品是甫于网络开始贩售的翻译机，这款采用Kneron AI解决方案的翻译机，内建18种语言，除可离线实时翻译语音外，也可用设备上的镜头拍摄文字后进行翻译。刘峻诚指出，这两款产品同时具备几个特色，包括都是硬件架构简单的产品、单价都不高、都有影像处理能力。

刘峻诚表示，Kneron的产品，是希望可以强化物联网系统中，终端设备的智能化能力。他指出，物联网的运作必须透过底层设备撷取蒐集信息，再往上传送给后端系统运算，不过此一设计造成前段设备的智能化能力不足，导致系统功能受限，以智能家庭为例，现在智能家庭中的号称有智能功能的冰箱，顶多有线上监看的功能，使用者从手机看里面还有哪些食材，当冰箱具有AI功能时，就可主动提供相关信息，例如与使用者行事历连接，知道当晚家中有亲友聚餐，就会提醒使用者家中的食材种类、数量，并建议添购那些食材。

这种终端产品智能能力提升，是AI与物联网整合的重要模式之一，与过去只让AI运算能力集中在后端平台的作法，终端设备AI为物联网带来的价值将会更高，不过要让简单的硬件设备拥有AI功能并非易事，为此Kneron在软硬件两端各提出一个概念，软件概念是重组式神经网络，让系统可针对当下应用改变神经网络的型态，使之最适于此一应用，以最少的资源达到最高效能，也因为对应的资源最少，产品体积就可以微小化。硬件部分的新概念是NPU(Neural Processing Unit)，与过去CPU、GPU的不同之处在于，无论是功耗、核心数，NPU都是完全针对AI需求定制化的处理器。刘峻诚表示，透过重组式神经网络与NPU，硬件效能简单、体积较小的终端设备也可轻易具有智能化功能，进而加速AI应用的普及。