鴻海再砸4.3億元投資耐能智慧!憑一顆AI晶片打入高通,這家台灣新創什麼來頭?
鴻海再砸4.3億元投資耐能智慧!憑一顆AI晶片打入高通,這家台灣新創什麼來頭?

AI新創業者耐能智慧(Kneron)繼3月打入美國處理器晶片大廠高通(Qualcomm)的產品線之後,今天(8月3日)也獲得鴻海加碼投資,交易總金額達1,400萬美元(新台幣約4.43億元)。

鴻海今(3日)發布重訊,公告加碼投資AI新創業者耐能智慧(Kneron),交易總金額達1,400萬美元(新台幣約4.43億元),累計鴻海已持有耐能2.7024%股權,鴻海表示此為長期投資。

耐能智慧究竟是什麼來頭?以下為《數位時代》於3月20日的採訪報導:

3月14日,邊緣AI晶片新創公司耐能智慧(Kneron,以下簡稱耐能)創辦人劉峻誠在個人臉書上寫道:

「這508天,經歷即使沒有打疫苗、疫情爆發,仍戰戰兢兢穿著防護服世界各國飛來飛去,希望能為公司多找到一些可能性。這508天,即使親人過世,還是含著眼淚,趕去發布會上,提著勇氣在一群人面前帶著硬撐的笑容介紹著公司。」

這份突如其來的感性有原因。就在當天上午,耐能正式宣布自研的人工智慧系統晶片KL720,成功打入美國處理器晶片大廠高通(Qualcomm)的產品線。劉峻誠表示,此番象徵著耐能邁向下一個里程碑,不僅在商用領域有實績,其AI晶片實力也將會被更多人看見。

耐能的AI晶片效能,與國際大廠並列

耐能自2015年成立,專門開發邊緣AI晶片。「邊緣AI」,意思是盡可能將AI運算從雲端移至網路邊緣(靠近資料來源的地方,例如5G基地台),依此減少延遲與頻寬使用。他們背後的投資者,包含李嘉誠旗下的維港投資、阿里巴巴創業者基金、中華開發資本、奇景光電、高通、中科創達、紅杉資本子基金Cloudatlas、鴻海集團、華邦電子等。

劉峻誠分享此次合作形式:耐能的AI晶片將會集成到高通的機器人RB1平台與RB2平台中,並且實際應用在機器人、無人機、工業4.0等商業領域,「你可以想像成,高通原本已經有一個晶片,再搭上我們(耐能)研發的晶片以後,可以做出更多不一樣的功能。」譬如在智慧掃地機器人、服務機器人與無人機等產品上提升物體檢測能力,或在工業4.0應用裡強化光學檢測、安防監控、預測性維護等。

耐能的KL720晶片支持彩色圖像、近紅外數據、毫米波、語音和語言數據等各類感測器和訊息輸入。從性能來看,耐能的AI晶片導入高通產品線後,可以讓整體的AI運算能力有效提升,「 平均導入每2顆耐能的AI晶片,就能促使平台的AI運算能力提高4倍。 我們的晶片就像樂高積木一樣,可以靈活堆疊,很適合平台方導入。導入的晶片越多,運算能力越好。」劉峻誠說。

而根據美國Synopsys前技術長、柏克萊大學教授庫特.柯澤(Kurt Keutzer)的研究報告,耐能研發的KL720晶片運算效能,確實可以與國際大廠Tesla、Mobileye、Synaptics相提並論。

國際期刊《A Survey of Quantization Methods for Efficient Neural Network Inference》
取自庫特.柯澤(Kurt Keutzer)等人的AI晶片產業分析報告,顯示耐能的晶片KL 720性能良好。
圖/ 國際期刊《A Survey of Quantization Methods for Efficient Neural Network Inference》

站在耐能的立場,之所以選擇與高通合作的原因有2點:第一,團隊中有許多成員來自高通,包含劉峻誠本人都曾在高通的多媒體研發中心磨練,對於裡頭的企業文化算是熟悉;第二,劉峻誠認為高通懂晶片,如此合作下來才能創造雙贏。

AI時代再次來臨,耐能要趁勢起飛

不過,大環境既然已經有CPU與GPU晶片,人類為何還需要AI晶片?

「你可以把不同類型的晶片,想像成是不同款式的車子,各有各的優勢。載貨的話一定是卡車贏,但如果要在城市裡鑽來鑽去,那一定是小客車贏。」劉峻誠比喻道,AI晶片追求尺寸更小的電晶體設計,並且能夠在功耗更小、時間更短的情況下處理大量數據,主要用於訓練(training)與推理(reasoning)領域。

也就是說,CPU、GPU與AI等三種晶片之間並不是取代關係,而是考量產品需求的差異性,因此需要不同類型的晶片配置。

「在國際市場上,能夠做到AI晶片量產的公司很稀有。」劉峻誠解釋,所謂量產,是指AI晶片真正導入某項產品後在市場上供應,「量產、沒量產(在市場地位)比起來是天差地遠。2017年那一年,只有兩家公司真的把AI晶片做到量產,一個是我們,另一個是對岸的寒武紀(Cambricon)。」

回憶創業初期,劉峻誠形容自己是「紅葉少棒隊」,不僅內部缺乏充足的資金開發AI晶片,所處環境也不太理解AI晶片的存在意義。因此,當他看到中國政府主動給寒武紀等新創公司一大筆早期資金,心裡其實很羨慕。

「我第一個晶片是做授權(IP),因為當時沒有錢,覺得很可惜。那顆晶片後來賣得很好,已經賣了1.2億顆。」劉峻誠說道。

ChatGPT推升AI需求,耐能:AI晶片,由我們定義!

所幸這些年苦盡甘來。如今的耐能團隊,有創辦人過去在韓國三星、美國高通、台灣晨星半導體等公司累積的人脈與能量,有客戶(中國騰訊)提供的上億等級數據資料庫來訓練算法,最近一年可以生產300、400萬顆AI晶片,營收主要來自美國、歐洲、日本與韓國市場。

「以前的CPU是美國人定義,GPU是NVIDIA黃仁勳定義,可是我真的覺得,以現在看來,很有可能AI晶片是我們定義出來的。」劉峻誠有信心自己處於領跑地位。

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耐能創辦人劉峻誠。
圖/ 蔡仁譯攝影

尤其面對ChatGPT熱潮,已經順勢推動高速運算、高速傳輸等需求。在可預見的未來,AI晶片極有可能在伺服器供應鏈上被廣泛應用。「歷史上只要有新的技術、新的趨勢出現,永遠都會伴隨新的王者。遊戲圖像介面時代出現了NVIDIA、搜索引擎出現Google、社交網站出現Facebook。」劉峻誠認為,隨著大家對AI的接受度愈來愈高,耐能有機會躋身成為一線廠。

「也不知道自己能衝多久,但想要盡力地揮灑,看自己能不能在這個行業內變成一間獨立、有影響力的公司。」對耐能而言,眼前的國際賽才剛被點燃,如何在下一局發揮更強大的打擊力,將是接下來的考驗。

延伸閱讀:ChatGPT一出世,Siri、Alexa沒戲唱了?微軟執行長:語音助理笨得像石頭

責任編輯:林美欣

關鍵字: #創新創業 #AI
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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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