本文由半导体产业纵横综合整理
耐能（Kneron）是一家创立于2015年的专注边缘AI SoC处理器研发的厂商。以AI芯片+边缘计算+图像算法为核心，耐能推出的解决方案已经应用于物联网、自动驾驶、智能安防等多种场景。
这家初创公司成立一成立就受到了多个资本的关注，其中包括李嘉诚旗下的维港投资、阿里巴巴创业者基金、红杉资本等；同时，多家产业链上下游公司如高通、鸿海集团、华邦电子也入股了这家公司。目前收获的总投资额已经超过一亿美元。
昨日耐能推出了其首款符合车规标准的AI芯片 KL530，将在在汽车自动驾驶上发力。
耐能的芯片已经被Otus使用，Otus 为丰田、日产和三菱提供汽车零件市场先进的驾驶员辅助系统。凭借新芯片 Kneron KL530，这家初创公司希望在汽车市场上占据更大的份额。
据首席执行官刘峻诚称，KL530 有两个主要创新：支持视觉变换器 (ViT)，而不是传统的卷积神经网络 (CNN)；有一个 4 位数据处理器。总之，他说这会导致更准确的图像检测并减少处理时间。
ViT 和 CNN 都是深度学习模型，但到目前为止，transformer 很难在硬件中实现。Transformer 本身是一种全新的架构设计，它可以准确性和性能遥遥领先于CNN芯片，任何与时间序列判断相关的事情，例如语音识别或行为识别，Transformer 都可以有更好的表现。
与 CNN 不同，ViT 进行整体推理，不仅基于特定特征，而且是空间中所有特征的合并。刘举了在多云的天空背景下一辆白色大卡车的例子。CNN 可能会推断，白色的大物体也一定是天空的一部分——使车辆面临撞上卡车的风险——而 ViT 不仅会处理视觉白色区域，还会处理将其描绘为卡车的事物，例如轮子及其周围的边界。
KL530 的另一项重大创新是 4 位数据处理器，与 32 位和 8 位处理器相比，它可以减少数据处理时间。它还可以每秒处理更多帧，最多可将处理时间缩短 66%，而不会相应增加功耗。它可以加快半秒。
因为决策可以更快做出，汽车应用的安全性因此可以更高，刘说。
耐能表示，新芯片的 TOPS/watt 是其定制芯片 KL520 的两倍。KL530内置RISC-V CPU，具有图像系统处理器，可支持1080P分辨率、盲点检测、分类、距离测量和危险识别也有丰富的接口，可以促进边缘AI芯片在ADAS、AIot等场景的应用。
该芯片将发布两种版本，一种用于汽车零部件市场，另一种直接内置于车辆中。这些芯片将用于富士康与台湾裕隆汽车合作以 Foxtron 品牌生产的即将推出的汽车。Kneron 正在向其他客户交付样品订单，并预计在明年第一季度进入批量生产。
目前，耐能已经推出过KL720 AI SoC、KL520 AI SoC两代产品以及一项神经网络处理器（NPU）IP。
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