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實踐AI無處不在 Kneron共享平台KNEO現身

文‧廖專崇 發布日期:2020/07/29 關鍵字:Edge AI 耐能智慧 Kneron KNEO Raspberry Pi 卷積神經網路

終端人工智慧(Edge AI)廠商耐能智慧(Kneron)舉辦開發者大會,宣布推出AI共享平台KNEO,透過「Edge AI Net」的概念,能夠將生命賦予終端設備,實現去中心化、離線本地處理、主動智慧等目標。使用者可以將自己開發的AI應用上傳到該平台與其他開發者共享,實踐AI普及的目標。

Kneron創辦人暨執行長劉峻誠表示,Kneron的晶片設計架構就像是樂高積木,具備「可重組式人工智慧神經網路技術」,會根據不同任務進行重組

AI發展持續落地,尤其是Edge AI呈現百花齊放的狀況,各式各樣的物聯網終端應用持續導入AI,Kneron創辦人暨執行長劉峻誠表示,該公司從2015年成立以來秉持普及AI的信念,期望使AI民主化,並以構建終端AI網路為目標。推出KNEO平台,將以App Store的形式對產業開放,使用者可自行開發AI應用並上傳至該平台,或下載其他人的AI應用後再進行改良,做成個人喜歡的AI形式,實踐AI everywhere的願景。

以KNEO平台下Kneo Stem AI USB加速棒為例,該產品內建耐能KL520 AI晶片,僅靠KNEO Stem驅動AI軟體,即可具備AI功能,只要把KNEO Stem插入小型單板計算機Raspberry Pi的USB連接埠,即可執行如執行物件偵測、人數統計、辦別年齡、性別,和透過攝影機輸入的數據進行人臉識別。

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此外,裝置了KNEO Stem可促進不同感測器之間的通訊,把Raspberry Pi連接到兩個KNEO Stem,一個連接到門鎖,另一個連接到安全攝影機,當兩個人先後接近門鎖時,與門鎖相連的KNEO Stem會辨別出第一人的臉是該鎖的授權使用者,與此同時,與安全攝影機連接的KNEO Stem同時偵測到門前有兩個人,而第二人並沒有授權進入,通過KNEO STEM的聯合智慧,安全攝影機和門鎖進行通訊,以識別門前出現異常並發出警告消息。

劉峻誠強調,與一般AI晶片只做單一功能垂直的應用不同,Kneron的晶片設計架構就像是樂高積木,具備「可重組式人工智慧神經網路技術」,會根據不同任務進行重組,減少運算複雜度,在不同的卷積神經網路模型的使用上,無論是模型內核(Kernel)大小、模型規模,還是影像輸入大小的變化,都能保持高效率使用運算(MAC)單元。以KL520為例,本身是智慧裝置之外,還可以數片疊加,也可加裝在舊型晶片上增加算力,直接與其他設備互相溝通。

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綜觀目前世界上的AI應用,大多採技術至上的原則建構,而不是以使用者為導向,加上物聯網裝置連上雲端後,反倒引發使用者隱私、安全性、資料外洩以及設備製造商可及性的問題。另一方面,由於AI技術多掌握在大廠手中,消費者等於無償提供自身的行為給這些科技大廠分析。

為了避免這種情況,Kneron致力降低終端物聯網產品的技術門檻,讓物聯網裝置無需連上雲端,便可透過晶片自主學習,除了低資料外洩的可能性之外,KNEO平台更結合邊緣運算與區塊鏈的技術,提供一個安全的網路,讓消費者可以建立個人化的子網路,保障自己的隱私權,更能讓消費者拿回自己的行為自主權。

KNEO平台的特色包括:以邊緣運算AI構建而成,無需上雲,可在線下進行AI處理;為一開放的AI平台,吸引AI應用開發人員、消費者與服務供應商共同加入,打造AI生態圈;利用區塊鏈技術保存個人使用行為記錄,保存下來的AI數據(如購物習慣、駕駛行為、健康訊息等圖像或影片),可轉換為自行管理的數位資產;消費者對自己的數位資產擁有控制權,可自行決定是否要出售予大型科技公司或科技企業買家。

此外,KNEO平台也將成為美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)、維吉尼亞大學、聖母大學,以及台灣、香港主要大學AI教育的核心標準。另外,Kneron更與台灣人工智慧學校合作,開設邊緣運算專班,協助企業培養專業AI人才,降低台灣中小企業數位轉型的門檻與客服導入AI的困難。

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