离开三星、高通，他9分钟拿下60万美金，背后是一年降低60%功耗

“以大公司严格的体制，做一件事需要层层上报，等走完流程，可能已经错过市场机会”。

2014年，因为看好人工智能，NPU（神经网络处理器）的潜力，从三星研发中心离职，在高通工作3年的刘峻诚开始了自己的创业。

Kneron团队拥有加利福尼亚大学洛杉矶分校、麻省理工大学、康奈尔大学、清华大学、普度大学、台湾大学等博士，目前共计11位全球知名高校博士。耐能Kneron团队成员有7篇论文被IEEE等国际科技类期刊收录，其中一篇被收录在集成电路设计领域最高级别会议ISSCC中。

在创新中国Demo China秋季峰会，9分钟的路演环节中，耐能Kneron获得周亚辉60万美金1%股权的意向投资，估值达6000万美金。

小公司谈下台积电合作

刘峻诚第一次见台积电CEO魏哲家时，对方只能给出15分钟时间。当时还是2015年，人工智能并没有受到如今这般关注。刘峻诚有着三星、高通的工作经历，发表了超过40篇国际期刊及论文，但面对这家苹果芯片的代工厂商，他还是熬夜做了很多准备，希望能够谈下与台积电的合作。

不出意外，做技术出身的刘峻诚栽在了演讲这件事上，要讲的东西大概只说清楚了三分之一，魏哲家几乎听不懂。

15分钟很快过去，魏哲家准备起身离开，却无意中看到了刘峻诚脚上一双破旧的运动鞋，抬头看刘峻诚，还注意到他脸上的黑眼圈。

“你的眼睛怎么像好几天没睡觉一样”，魏哲家问到。

“我昨晚一直有在准备展示给您的东西”。

“看你穿得这么土，还带着双肩包，我进来的时候还以为你是个学生”，魏哲家调侃到。

“我其实看不懂你在干嘛，也听不懂你讲的东西，人工智能真的不火，不过一个人这么朴实地要做一件事情，应该蛮有机会成功的”。

魏哲家离开之后去开了一个会，然后约了刘峻诚一起吃午餐。在午餐中，刘峻诚有了足够的时间跟魏哲家谈自己的公司，自己要做的AI芯片。午餐结束后，魏哲家同意了与耐能Kneron的合作。

2016年，耐能Kneron与腾讯云开始合作。同时，刘峻诚受邀参加腾讯众创空间制作的《我是创始人》节目录制，并认识了董明珠、王小川。

目前，台积电、ARM、富士康、腾讯、、百度、搜狗、格力等企业都是耐能Kneron的合作伙伴。

找对自己的战场

在成熟的芯片市场，是英特尔、高通推出一款芯片后，各系统厂商根据芯片进行调教、优化。

耐能Kneron刚成立时，希望做软硬一体的解决方案，于是同时进行系统适配和硬件研发上的工作。然而，在NPU的研发过程中，会有更加理想的神经网络公布出来，而硬件的开发周期较长，软件的需求和硬件的需求又不完全一致。所以耐能Kneron进行调整，先做系统的整合，梳理清需求后再做硬件的开发。

耐能Kneron尝试过将产品和解决方案运用在车联网、高级驾驶辅助上，而后来团队发现汽车并不好做，厂商对产品准确度、性能要求非常高。最重要的是，因为汽车的研发周期较长，与车企确定合作之后，产品可能四五年之后才会被采用，也就意外着四五年之后才能拿到钱。

“大公司可以这样玩，小公司第一天就要想怎么赚钱。”

目前，耐能Kneron的产品主要瞄准智能家居和智能安防这两个场景。

在智能安防的技术路线上，耐能Kneron也经历过不少调整。耐能Kneron的初始方案是对监控内容进行实时监控和分析判定，将出现疑似暴力的内容及时报送给安保、公安系统。然而在测试过程中，哥们间的碰拳，撞肩，情侣之间的打闹等动作难以识别。这些动作即使是人脑判断也需要时间进行分析，也可能出现偏差。

本来做到了接近80%的准确率，但在大规模应用后，误报还是会很多。目前，耐能Kneron的方案是进行后处理，在出现暴力事件后，将监控内容进行快速的识别和筛选，为警方破案提供高效的侦查手段。

以低功耗芯片切入AI市场

目前，服务器、台式机这样的硬件产品功耗都在数十瓦以上，小型智能终端芯片功耗可以被高通这样的大厂做到1W左右的水平。耐能Kneron推出的第一代产品，功耗做到了350毫瓦，比市场上的主流产品功耗低了60%。

“低功耗意外着产品可用在更多小型的物联网设备上，也能降低设备的研发、生产成本”，刘峻诚对创业邦谈到，“终端设备的人工智能数据不必上传到云端，会更加安全，也省去了与云端数据传输的时间，能实现更快的传输速度”。

耐能Kneron新的芯片模块功耗只有约100毫瓦，预期在2017年底能够正式完成。较市面主流产品对功耗进行了更好的控制，背后是耐能Kneron团队在硬件的研发周期中不停的优化。

“功耗之所以大是因为运算的数据多，我们把运算拆分成很小的模块，这样单元面积小，功耗就能降低”。

对算法进行重组，让更少的硬件去完成高效的运算。刘峻诚认为，终端人工智能产品没有对网络、云端算力的依赖，未来会在物联网、安防、智能家居等领域得到更广泛的应用。

耐能Kneron目前有3款产品，可供客户在安防、家居、手机等领域选择合适的芯片。低端的产品搭配的是M4、M5系列，成本大概在5到10元，可在智能灯泡、智能门锁等产品上使用。中端的搭载A8、A9，成本在30元左右，能够满足安防产品的性能需求。高端的产品搭载A53，A57，可用在手机产品上。

今年Q1、Q2，耐能Kneron均实现了盈利，目前已经和某家出货量达亿级的手机厂商进行了合作。

因为有格力、腾讯、百度等伙伴提供的数据作为支持，耐能Kneron的产品在完成封装后已经可以拥有不错的处理能力，且具备某个专有领域的学习能力，能在运行中完成一定程度的深度学习。

刘峻诚告诉创业邦（微信搜索：ichuangyebang），基于深度学习从云端到终端的人工智能软硬件整体解决方案，会是耐能Kneron团队未来延伸的方向。