耐能和義隆共同研發的AI先進駕駛輔助系統（ADAS）平台被台灣中興巴士集團採用，以精確的AI影像辨識、物體辨識及物體分類演算，以及AI即時影像識別平台等獲得了台灣中興巴士集團內部認可，最終拿下訂單。目前，此套系統將主要應用於台灣以及東南亞國家。
此 ADAS 系統採用耐能 KL520 SoC晶片，主要負責物體辨識處理和 Bounding Box 計算，可有效辨識大車、小車、自動車、機動車、行人等物體。同時 KL520 內建的 NPU 可加速其 CNN 的運算。
考慮到台灣和東南亞國家的車輛和行人等不規則穿梭馬路的交通環境，巴士駕駛必須隨時保持高度警戒，容易導致駕駛疲勞或注意力不集中，系統透過不斷分析駕駛環境，可精確辨識汽車、行人、機車駕駛，透過圖像辨識可幫助系統辨識並發出警告，讓駕駛立刻掌握相關訊息，同時可回傳警告和偵測資料至遠端後台，進行資料綜合管理，減少危險發生。
此外，系統解決交通環境中顯而易見的痛點：大車的盲區及內輪差造成的交通事故。大型車輛如客運、公車、卡車在行駛過程中，駕駛會存在視覺死角，轉彎時很容易對行人和腳踏車或機車駕駛造成傷害。而裝有該系統的巴士則會強化偵測接近車體的危險範圍，一旦檢測到危險就會進行追蹤，必要時會發出警報聲或閃燈警告，幫助司機避免或降低事故發生率。
耐能 KL720 運算效能可與 Tesla、MobileEye 等大廠相比
耐能自主研發的兩款晶片 KL520 和 KL720 均受到了市場的廣泛認可。
美國新思科技前CTO，SqueezeNet發明人、Berkeley大學教授 Kurt Keutzer 一直是機器學習、深度神經網絡領域的先驅，由他創立的 DeepScale 專注於開發用於自動駕駛輔助系統的深度神經網路，隨後被 Tesla 收購。在他最新發表的 AI 晶片產業分析中，指出耐能研發的 KL720 運算效能可與自動駕駛領域的領先大廠 Tesla、MobileEye、Qualcomm相提並論，耐能以台灣研發、新創之姿開發出堪比國際大廠的 AI 晶片，未來發展更令人期待。
