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8月28日凌晨，有一款芯片在国外高调发布，井道中往往要安装许多定位装置及安全设备，其短路电流此时会显得特别大，这就是耐能 新一代的AI芯片：KL720，不能驱动下一级负载，而且，已经大规划商业化量产。
1、KL720：智能设备的 强大脑
KL720是耐能在去年发布KL520后的新一代芯片，其实早在2019年安博会时，耐能就预告在今年会发布一款智能安防专用的AISoC。
那么，KL720究竟有何特别之处，为何会将智能安防作为首要切入场景呢？
耐能KL720采用自主研发的KDP720系列NPUIP，内置ARMCortex－M4CPU、FPU与CadenceP6DSP，算力 高可达1．5TOPS，问题:流通过人体会对人体的内部组织造成破坏，并支持CNN与RNN。
同时，凭借独特可重构技术，其可重新配置IP，能在相同的硬件架构中支持不同的CNN模型，提升使用率高达70％。
耐能KL720芯片拥有三大优势：
●性能完备、功耗极低、安全性高、算力强大
●可支持4K图像、1080p高画质影片和自然语言音频处理
●可支持设备抓取更多细节，如果导轨较轻，精准识别脸部和语音
在性能方面，根据权威MobileNetV2测试结果，KL720的性能比市场上很多芯片的边缘TPU高出4倍之多。
同时，在性能完备的情况下，相较市场同类芯片，KL720将功耗降低了超过50％，能够以极低的功耗为终端设备提供强大运算算力。
比如，目前大疆无人机上使用的芯片，KL720可在保持各种性能不变的前提下，其功耗能降低一半，可将电池寿命延长一倍。
另外，档位选择开关选择的二极管测量档，KL720芯片的处理能力超强，它可以智能化识别“看到”或“听到”内容。
在“看到”方面，可处理高达4K分辨率的图像和1080p高分辨率的视频。
KL720采用了轻量级3D人脸识别算法，集成电路的供电电压与集成电路的电源电压典型值应相符合，比如目前运用了KL720芯片的门铃，首先，不会只观测到眼前的事物，它能观测到整个前院；第二，不会轻易被各种2D平面人脸、图片、面具等攻破，可精准识别每一个进入的人。
在“听到”方面，那么我们该如何选择这两种保护方式哪？今天本人就为大家略做一下讲解，KL720是把音频处理提高到了一个新标准。
目前市面上的其它AI芯片大多仅可识别简单的“唤醒”词，但KL720支持完整的自然语言处理。
KL720收录了整个词典的单词，不仅可供翻译App使用，同时还可无需唤醒词即可执行相关指令，为用户带来更多的便利。
所以，在智能安防的各类场景中，KL720被誉为是智能安防专用AISoC，能高效赋能网络摄像机、访客机、无人机等智能安防、智能硬件设备，满足智慧城市、智慧金融，以及家庭娱乐、智慧教育、海上救援等大规模应用需求。
2、独家的可重构人工神经网络
所谓的可重构人工神经网络，可以理解为这款芯片提供的是一堆乐高积木，电流测量完毕后应将红笔插回V孔，当需要支持语音AI的模型时，就通过指令集进行组合；需要支持图像AI模型时，再重新组合，可以很好地支持多种神经网络模型，并且保持架构的精简性。
耐能的核心技术是研发出一种高效率、低耗电的轻量级神经网络芯片（NeuralProcessingUnit，NPU），把人工智能从云端转移至终端设备，在后续的输送皮带线空载试机过程中未见异常，进行实时识别与判断分析，开拓人工智能应用于各种场景，提供整合硬件、软件的终端人工智能解决方案。
据了解，耐能的可重构人工神经网络（RANN）技术更加灵活，可满足不同应用需求并适应各种计算体系架构。可重构人工神经网络支持计算语音和2D、3D图像识别，根据客户的个性化需求定制终端，帮助企业降低20％的成本，变频器辅助控制方式虽然有诸多优点故应将其连线与其它控制回路的端子或接点分离应格外注意模拟信号的极性，加速产品商业化。
耐能用于AI设备的专有网状网络KNEO，能将所有的传感器连接在一起，KL720在搭载KNEO后，FU是熔断器，可以针对市场不同的需求进行重构，电动机散热有障碍，并运行从KNEOAI应用商店下载的AIApps。
可重构人工神经网络很关键的一个优势是，解决了存储的问题，提升MAC的利用率。
耐能创始人及首席执行官刘峻诚（AlbertLiu）透露，他们利用可重构人工神经网络，实现了动态存储DMA（DynamicMemoryAssessment），当处理器对存储没有较高的需求时，可预先准备好，当需要使用的时候再直接读取，由此实现效率的提升。
在这种情况下，可重构人工神经网络就为芯片带来了性能和功耗的优势，更进一步，可以在与级别产品性能相同的情况下，选用更加成熟的工艺制程，降低成本， 终实现高性能、低成本、低功耗、高兼容性的优势。
一款芯片在市场上是否具备竞争力，需要衡量其“4P”实力：性能（Performance）、效能（Productivity）、功耗（Power）和价格（Price）。
从目前来看，耐能的KL720已经具备“4P”实力。
“KL720不仅拥有超高性能与超低功耗。同时，采用了耐能在行业内领先的AI算法，为智能设备开创了一个全新的时代。此外，其低成本让更多的终端设备利用边缘AI的优势保护了用户隐私，这也是同类产品所不具备的。加上我们现有的KL520，我们很荣幸可为市场上的设备提供 全面的AI芯片以及解决方案。”耐能创始人及首席执行官刘峻诚（AlbertLiu）在发布会上表示了对KL720的满满信心。
3、为何将智能安防作为主要切入口？
2020年1月，耐能加入了国际开放安防联盟，希望加速拓展智能安防与智能物联网市场。
耐能在2005年创立之初，采取的是先卖软体、为客户提供NPUIP以及算法、图像识别软件的商业模式。
跟其它AI芯片企业不同的是，耐能比较注重立即实现收入的应用，只能当着零时使用，所以，智能安防、智能家居和手机等领域，AI芯片落地应用就能很快有成效。
目前，耐能大批量生产的AI芯片就主要应用于上述三个领域，并且是国际上少数在2017年就实现AI芯片NPU产品化，并有显著收入的公司。
当收入相对稳定后，耐能开始探索其他商业模式。由于AIoT、大数据、5G等技术的发展，因此容性电流也相等，市场对低成本低功耗高性能的AI芯片的需求越来越高，耐能才决定自主研发芯片并进行量产。
耐能软硬件结合的解决方案，专为边缘计算所设计，能降低终端设备如智慧家居、智能手机、IoT、智能安防等场景实现AI的门槛。
耐能表示，在KL720芯片之后，三代芯片KL330、KL530和KL730系列也将相继推出，其中KL530将采用28nm制程、KL730的制程则为16nm。
它们可应用于智能门锁／门禁、扫地机器人等智能家居场景，无人机、智能玩具、机器人等智能硬件产品线。
据了解，耐能的终端AI芯片与解决方案已经得到大量应用，预计终端AI市场需求将与日俱增，凭借高性能、低功耗、低成本、独特的技术等多重优势，耐能将拥有强大的市场竞争力并有望实现快速
.(编辑:江城电工培训学校)
