AI兴起已有近10年，AI芯片问世也有数年。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。不过，从智能门锁、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来看，要想实现AI芯片快速普及，亟待解决功耗、传感器适配性、识别范围等问题。
2018年11月，耐能推出支付等级3D AI软硬件一体化解决方案
鉴于此，作为终端人工智能解决方案的领导厂商，耐能(Kneron)力推“Tiny AI”(轻量级人工智能)理念，将低功耗、小体积的NPU与MCU整合，适配市场上各种主流的2D/3D传感器，满足2D/3D图像、语音等识别需求，其中人脸识别准确率达99.99%，为客户提供轻量级的终端AI解决方案。
针对3D AI领域，耐能推出支付等级3D AI软硬件一体化解决方案，支持结构光、ToF、双目立体视觉等主流3D传感技术，进行面部、身体、物品等识别。通过结合2D图像分析识别与深度信息分析，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，还能更精准地识别物品、行为，并提供其他3D图像采集应用，在智能手机解锁、移动支付、智能门锁开锁等安全性要求极高的应用领域有着不俗表现。
值得一提的是，耐能3D AI解决方案包含一款独家开发、轻量级的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，就可提供精准的3D面部识别解锁、3D建模等应用，且适用于各种终端设备，有望抢占AI芯片快速普及的制高点。
功耗的游戏
能效与续航能力是消费者购买智能化设备时十分关注的问题，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。
2018年9月，耐能发布第二代NPU IP
早在2018年9月，耐能便发布了第二代NPU IP，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，峰值吞吐量高达5.8TOPS。
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，可对传统芯片进行降维攻击。
强大的传感器适配能力
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SLiMTM3D传感解决方案
基于此，耐能推出AI芯片+奇景光电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。
图像、语音识别互相融合
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。
2018年10月，北京安博会，意向客户体验耐能人脸识别算法Demo
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，耐能消费级别的AI芯片解决方案可赋予智能家电对人、物、场景的离线识别能力，在安全可靠的同时，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。
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