AI興起已有近10年，AI芯片問世也有數年。如今，業界的關注點逐漸轉向市場普及，特別是產品量產與應用。不過，從智能門鎖、智能家電、兒童智能產品，以及智能手機、平板電腦、門禁系統等下游市場來看，要想實現AI芯片快速普及，亟待解決功耗、傳感器適配性、識別范圍等問題。

2018年11月，耐能推出支付等級3D AI軟硬件一體化解決方案

鑒于此，作為終端人工智能解決方案的領導廠商，耐能（Kneron）力推“Tiny AI”（輕量級人工智能）理念，將低功耗、小體積的NPU與MCU整合，適配市場上各種主流的2D/3D傳感器，滿足2D/3D圖像、語音等識別需求，其中人臉識別準確率達99.99%，為客戶提供輕量級的終端AI解決方案。

針對3D AI領域，耐能推出支付等級3D AI軟硬件一體化解決方案，支持結構光、ToF、雙目立體視覺等主流3D傳感技術，進行面部、身體、物品等識別。通過結合2D圖像分析識別與深度信息分析，不僅能提升識別精準度，消除被照片、視頻、蠟像、3D打印模型等解鎖的風險，還能更精準地識別物品、行為，并提供其他3D圖像采集應用，在智能手機解鎖、移動支付、智能門鎖開鎖等安全性要求極高的應用領域有著不俗表現。

值得一提的是，耐能3D AI解決方案包含一款獨家開發、輕量級的3D面部識別解決方案，只要搭配入門的近紅外線鏡頭和原有的RGB鏡頭，不需額外的雙攝校準，就可提供精準的3D面部識別解鎖、3D建模等應用，且適用于各種終端設備，有望搶占AI芯片快速普及的制高點。

功耗的游戲

能效與續航能力是消費者購買智能化設備時十分關注的問題，也極易影響使用體驗。例如，空調等智能家電需要長期運行，耗電量直接決定著用戶的使用成本；對智能手機、智能門鎖、機器人等主要采用蓄電池的設備而言，續航能力不僅影響使用體驗，更可能關乎生活、工作乃至安全。要解決這些問題，關鍵在于芯片的功耗。

2018年9月，耐能發布第二代NPU IP

早在2018年9月，耐能便發布了第二代NPU IP，該系列包括低功耗版KDP 320、標準版KDP 520、高效能版KDP 720等三大產品，整體效能相較于上一代產品大幅提升達3倍，峰值吞吐量高達5.8TOPS。

其中，依托KDP 520設計的芯片，支持語音、人臉、物品等多種識別，滿足機器人、智能玩具等兒童智能產品對低功耗、高效能AI芯片的需求，特別是在語音交互、身份識別、跟隨陪伴、物品識別、趣味教學、家長遠程監護、兒童教育等領域，可對傳統芯片進行降維攻擊。

強大的傳感器適配能力

AI芯片的效能不斷升級，為傳感效果的提高奠定了基礎。不過，要想實現出色的傳感效果，仍有待AI芯片與傳感器進行良好適配。截至目前，多數AI芯片均對傳感器的規格、性能要求較高，否則便無法達到預期效果，甚至無法適配。相比之下，耐能NPU與入門級的傳感器也可適配，降低了終端設備實現AI的門檻。

以智能門鎖為例，受年齡增長、傷病等的影響，人的指紋可能出現變化或被磨損，進而無法被識別，使以指紋識別為主要賣點的現有智能鎖存在明顯的局限性。而受限于受限于傳統芯片的計算能力和功耗表現，現有的2D人臉識別則很可能被照片、視頻、蠟像、3D打印模型等破解，陷入安全性的瓶頸，始終無法大規模普及。

2018年10月，耐能攜手奇景光電推出基于結構光技術的SLiMTM?3D傳感解決方案

基于此，耐能推出AI芯片+奇景光電3D 結構光的模組方案，通過專門的AI芯片對3D人臉數據進行高效識別處理，創新性地解決當前智能門鎖市場對方便、安全、高效的使用需求，填補市場空白。

圖像、語音識別互相融合

AI興起之初，圖像識別、語音識別儼然成了兩個對立的陣營，不僅各有一批看好其前景的芯片廠商，在終端設備上也各有應用。前者如智能手機、門禁系統、視頻監控攝像機，后者則如智能音箱、機器人。而今，源于用戶需求的變化，越來越多廠商意識到，圖像、語音等識別需求不可能割裂開來，而必須互相融合。

其中，最具代表性的莫過于智能家電。例如，早期的智能空調側重于語音識別，即用戶以語音控制空調的開啟、關閉以及溫度、濕度等的升降，但當用戶的普通話不標準、聲音嘈雜時，設備就可能接收到錯誤的指令，使相關功能大打折扣。而且，從手動按鍵到“喊話”，各項功能的實現仍依賴用戶主動操作。若用戶像忘記按開關一樣忘記說“關閉空調”，仍然無法解決浪費電的痛點。

2018年10月，北京安博會，意向客戶體驗耐能人臉識別算法Demo

相比之下，將圖像識別、語音識別等AI功能相融合后，則可將兩者的優勢無縫銜接，從而全面解決各種痛點。同樣以智能空調為例，借助圖像識別功能，內置攝像頭可識別室內有沒有人，若用戶已經離開，則自動關閉，從而避免電能浪費。

目前，耐能消費級別的AI芯片解決方案可賦予智能家電對人、物、場景的離線識別能力，在安全可靠的同時，讓智能家電變得智能、靈性，大大拓展了智能家電的內容和服務場景，在智能空調、智能電視、智能冰箱等應用領域都有大量應用。