誰說台灣不適合發展人工智慧？
新創公司鼎峰智能（DEEP FORCE）成立僅一年時間，卻已經獲得聯電肯定，融資超過300萬美元（約新台幣1億元）。
他們和飛利浦（PHILIPS）合作，負責提供深度學習演算法，讓手機不需連接網路也能有「智慧人臉分類相簿」功能；下一步，要在台灣啟動和台大醫院的共同研究計劃，試著從海量基因資料庫中，分析家族病史的基因關聯性。
但主打人工智慧（AI）的新創團隊何其多，鼎峰智能特別之處究竟在哪？能在短時間內，讓客戶、資金都到位？
鼎峰智能三名創辦人分別來自聯發科、博通（Broadcom）、高通（Qualcomm），擁有8到17年的晶片產業經驗，負責電路設計、晶片架構等不同任務。目前團隊人數約15人，在美國聖地牙哥、台灣擁有辦公室，未來將前進中國深圳設點。
解決成本、效能問題，瞄準終端AI需求
「終端AI需求，將在未來20年快速成長。」鼎峰智能執行長兼共同創辦人陳忠偉表示，目前大部分的AI應用，都是將檔案傳遞到雲端，經過CPU、GPU等高端處理器運算、判斷後做出指令，可是未來各種平版、手機、監視器、智慧門鈴都會有人工智慧應用出現，「運算資源的多寡就會是很大問題。」
陳忠偉舉智慧相簿為例，像是Google相簿的人臉自動分類功能，需透過雲端連網的方式執行，過程中可能涉及個人隱私、占用頻寬、檔案壓縮等問題。而像他們與飛利浦的合作，提供已經訓練好、能在手機端執行的智慧相冊演算法，就可以有效解決人工智慧應用背後的「成本和效能問題」。
他解釋，市面上大多的手機、平版、網路監控攝影機裡，是採用系統單晶片 (System-on-a-chip, SoC)設計，不管是聯發科、高通晶片都需要考量省電及運算資源的分配情況。而像是蘋果A8晶片，能在手機裡的iPhoto依照人臉自動分類照片，卻會消耗較多資源。
「換句話說，好的深度學習演算法，能夠讓中、低階晶片做到相同的事情。」陳忠偉表示，若以成本來看，可能只需要蘋果A8六分之一價格，就能有相同的準確度和辨識效果。
只不過，市場裡已經有不少業者瞄準終端裝置商機，像是中國AI獨角獸商湯科技、曠視科技，都開始在做類似的服務，鼎峰智能有機會打敗這些同業嗎？
同業競爭多，如何做出差異？
「只做軟體優化是不夠的。」鼎峰智能共同創辦人兼技術長郭美辰表示，越來越多AI業者提供API、演算法等人工智慧軟體方案給代工廠、手機業者，但當中會遇到一些問題，就是「晶片和演算法之間需要磨和」，往往需要來回調整，才有辦法發揮最佳效力。
郭美辰強調，自家的人工智慧引擎兼顧了硬體的相容性，包含不同框架與架構，以及第三方的硬體方案，能夠讓客戶快速整合，不需要擔心選哪家晶片才速配。
另一方面，鼎峰智能也展開多元嘗試，像是蒐集英語學習者的唇型和語調，透過影像和聲音資料，做出融合性（Fusion）判斷，用來修正學習者的發音和口音。
目前，鼎峰智能的產品技術能做到人臉偵測、識別、分類、物件偵測、視線偵測等面向，並在台灣獲得英業達、遠傳等業者相挺。
儘管B2B商用市場並不好打，不過這間台灣新創公司，正以小團隊的獨有分眾優勢，逐漸走出自己的道路。
