能落地才是好AI！轻量级人工智能登场

如果问，目前被讨论最多的人工智能(AI)应用是什么？大多数人都会说是自动驾驶；

但如果问，最快落地的AI应用是什么？毫无疑问是智能手机、智能家居、智能安防这些我们每天都用到的东西。

AI芯片问世已有数年，但真正落地的应用寥寥。如今，业界的关注点逐渐转向市场普及，特别是产品量产与应用。如果AI应用也与拳击比赛一样采用分级制，那么自动驾驶无疑是重量级选手，而智能门锁、智能家电、儿童智能产品，以及智能手机、平板电脑、门禁系统等下游市场则属于轻量级。相较而言，轻量级应用在普及速度和难度上，都有着绝对优势。

不过，轻量级AI芯片要想实现快速普及，功耗、传感器适配性、识别范围等问题也亟待解决。《电子工程专辑》曾专访耐能(Kneron)创始人兼CEO刘俊诚，了解到耐能在市场策略上力推轻量级人工智能，并将其定义为——“Tiny AI”。

终端AI的星星之火，可成燎原之势。但什么应用才是Tiny AI的最佳风口？

从最有希望普及的应用入手

2017年，苹果推出iPhone X让3D人脸识别开始流行于大众，这让一批AI厂商找到了突破口。

2018年，针对3D AI领域，耐能将其NPU与MCU整合，推出低功耗、小体积的支付等级3D AI软硬件一体化解决方案，希望藉此抢占AI芯片快速普及的制高点。

2018年11月，耐能推出支付等级3D AI软硬件一体化解决方案（图自：耐能）

该方案支持结构光、ToF、双目立体视觉等主流3D传感技术，通过结合2D图像分析识别与深度信息分析，进行面部、身体、物品等识别，不仅能提升识别精准度，消除被照片、视频、蜡像、3D打印模型等解锁的风险，还能精准识别物品、行为，并提供其他3D图像采集应用，可用在智能手机解锁、移动支付、智能门锁开锁等高安全等级要求领域。

值得一提的是其中的3D面部识别解决方案，只要搭配入门的近红外线镜头和原有的RGB镜头，不需额外的双摄校准，就可提供3D面部识别解锁、3D建模等应用，且适用于各种终端设备。

比如入门级智能手机，只要具备百万以上像素的前置镜头，安装软件后即可进行真人脸部识别，排除用照片、视频解锁的风险，并延伸到手机支付等其他应用，其中人脸识别准确率据称达99.99%。而针对智能安防领域，该算法可实时侦测多张人脸并进行人脸识别、身份核对，在离线状态下，终端监控设备也能识别是否为陌生人，而主动通知管理员。

降功耗，降维攻击传统芯片

据调查显示，消费者在购买智能化设备时十分关注能效与续航能力，这两项指标也极易影响使用体验。例如，空调等智能家电需要长期运行，耗电量直接决定着用户的使用成本；对智能手机、智能门锁、机器人等主要采用蓄电池的设备而言，续航能力不仅影响使用体验，更可能关乎生活、工作乃至安全。要解决这些问题，关键在于芯片的功耗。

按常理，普通芯片由于设计逻辑简单，执行功能单一，功耗上应该比AI芯片更有优势，AI芯片如何在能效上突围？

2018年9月，耐能发布第二代NPU IP（图自：耐能）

2018年9月，耐能发布的第二代NPU IP在能效上做了大量优化。该系列包括低功耗版KDP 320、标准版KDP 520、高效能版KDP 720等三大产品，整体效能相较于上一代产品大幅提升达3倍，计算能力最高可达5.8TOPS(每秒万亿次计算)。

其中，依托KDP 520设计的芯片，支持语音、人脸、物品等多种识别，满足机器人、智能玩具等儿童智能产品对低功耗、高效能AI芯片的需求，特别是在语音交互、身份识别、跟随陪伴、物品识别、趣味教学、家长远程监护、儿童教育等领域，可对长期“霸占”该领域的传统MCU芯片进行降维攻击。

不挑食，入门级传感器也能配

AI芯片的效能不断升级，为传感效果的提高奠定了基础。不过，要想实现出色的传感效果，仍有待AI芯片与传感器进行良好适配。截至目前，多数AI芯片均对传感器的规格、性能要求较高，否则便无法达到预期效果，甚至无法适配。相比之下，耐能NPU就比较“不挑食”，与入门级的传感器也可适配，降低了终端设备实现AI的门槛。

以智能门锁为例，受年龄增长、伤病等的影响，人的指纹可能出现变化或被磨损，进而无法被识别，使以指纹识别为主要卖点的现有智能锁存在明显的局限性。而受限于传统芯片的计算能力和功耗表现，现有的2D人脸识别则很可能被照片、视频、蜡像、3D打印模型等破解，陷入安全性的瓶颈，始终无法大规模普及。

2018年10月，耐能携手奇景光电推出基于结构光技术的SLiMTM 3D传感解决方案（图自：耐能）

基于此，耐能与奇景光电联手，推出AI芯片与3D 结构光的模组方案，通过专门的AI芯片对3D人脸数据进行高效识别处理，创新性地解决当前智能门锁市场对方便、安全、高效的使用需求，填补市场空白，预计2020年搭载这款3D AI安防解决方案的产品将商用。

另外，耐能还与钰创科技、Cadence等企业共同开发用于终端智能设备的先进视觉解决方案，加速计算机视觉与机器学习的应用普及。

认得出图像，也听得懂语音

AI兴起之初，图像识别、语音识别俨然成了两个对立的阵营，不仅各有一批看好其前景的芯片厂商，在终端设备上也各有应用。前者如智能手机、门禁系统、视频监控摄像机，后者则如智能音箱、机器人。而今，源于用户需求的变化，越来越多厂商意识到，图像、语音等识别需求不可能割裂开来，而必须互相融合。

其中，最具代表性的莫过于智能家电。例如，早期的智能空调侧重于语音识别，即用户以语音控制空调的开启、关闭以及温度、湿度等的升降，但当用户的普通话不标准、声音嘈杂时，设备就可能接收到错误的指令，使相关功能大打折扣。而且，从手动按键到“喊话”，各项功能的实现仍依赖用户主动操作。若用户像忘记按开关一样忘记说“关闭空调”，仍然无法解决浪费电的痛点。

相比之下，将图像识别、语音识别等AI功能相融合后，则可将两者的优势无缝衔接，从而全面解决各种痛点。同样以智能空调为例，借助图像识别功能，内置摄像头可识别室内有没有人，若用户已经离开，则自动关闭，从而避免电能浪费。

目前，耐能消费级别AI芯片解决方案已实现智能家电对人、物、场景的离线识别，这在安全可靠的同时，也让智能家电变得智能、灵性，大大拓展了智能家电的内容和服务场景，在智能空调、智能电视、智能冰箱等应用领域都有大量应用。

为智能家居打造AI SoC

在近日举办的CES 2019上，耐能除了展示最新的3D AI解决方案外，还宣布将新增AI SoC产品线，在第二季度率先推出一款专为智能家居应用所设计的AI SoC，可应用在门锁、门禁系统、智能玩具，以及其他家电设备等。此AI SoC搭载基于耐能 NPU IP- KDP 520的AI处理器，可支持2D、3D图像识别、语音识别，能与不同的3D传感技术整合，以及计算不同神经网络模型。

刘峻诚表示：“耐能致力于发展人工智能在终端设备上的应用，3D AI解决方案结合3D传感技术与终端人工智能，让图像识别精准度和使用安全性大幅提升，我们预期它将为市场带来更多创新应用。我们很高兴同时宣布将新增AI SoC产品线，推出专为智能家居应用所设计的AI SoC，该产品为耐能产品发展策略Tiny AI的体现，提供一个体积小、功耗低的轻量级终端AI解决方案。”

耐能在CES 2019的现场展示（图自：耐能）：