邊緣運算在近年來已成為汽車新科技的熱門研究議題；因為其相較於雲端運算，更適用於移動載具的各種應用場景，所以邊緣AI技術發展的進程，正成為ICT產業切入汽車科技業的關鍵決勝點之一。車未來編輯團隊在10月24日的下午，來到了位於台北內湖的耐能智慧科技，採訪到創辦人暨執行長劉峻誠 Albert，就其創業7年以來的相關技術開發成果，做了完整的分享。
耐能智慧科技創辦人暨執行長劉峻誠(左)與車未來編輯團隊李應生(中)、曾彥豪(右)進行訪談。
Albert 在2015年於美國San Diego創立了耐能，數年來已通過A輪與B輪融資，入資者包括中、美、港、台等科技業巨擘，辦公室遍及台、中、美各地。其最引以自豪的自主研發邊緣AI 晶片，不但被世界知名半導體專業媒體 EE Times在2020年選為全球10大 AI 晶片之一，並在去年獲得了美國IEEE 的 Darlington 論文大獎。同時身為台灣十大傑出青年之一的Albert，特別就其晶片獨特的設計差異點做了說明⋯
- 可重組式架構技術（Reconfigurable Streaming )。耐能將可重構技術運用於目前AI主流模型卷積神經網路CNN上，就如同樂高積木般，可根據不同的任務需求通過指令集來進行重組。譬如需要執行語音AI的任務、或是圖像AI辨識的任務時，其晶片即可依指令做重組。如此保持了晶片架構的精簡零活度，當然更能達成低成本、低功耗、與高相容性的優勢。
- 邊緣運算的AIoT晶片。邊緣運算具有低延遲、高隱私性、與低運轉成本（不需靠網路送上雲端）的特點，所以耐能不需像Nvidia與Intel一般以巨量研發資源開發出一顆顆超級算力的晶片，而只需以輕巧多顆靠邊緣運算的AIoT的方式來完成大部份的任務；如果碰到需較高算力的應用場合，則用像積木般堆疊的方式來解決即可。更重要的是，邊緣AI晶片可以離線運算的特性，能進一步保障在無聯網訊號地段（例：隧道）的行車安全。
- 傳統的CNN用在現今的自駕技術時，對於行車環境的判讀是以局部特徵來做判斷，如此易發生系統誤判的風險；而耐能強化版的CNN - Transformer，則是屬「全局判別」，以全場景與時間延續性來判斷並理解行車環境當下的狀況，如此更能使車輛做出正確安全的反應。
除此之外，耐能產品的應用範圍包括與鴻海MIH的車用、光寶科的智慧電線桿、台達電的智慧工廠、JVC的智能後視鏡頭（可一個鏡頭監看車內或車外）、甚至是中興巴士、Gogoro電摩等等；整體而言，耐能的業務開發在車輛、安控、edge server、與AIoT等方面皆有建樹。目前與車廠的合作也橫跨前裝（原廠）與後裝（售服套件）；在原廠的合作上，與德日兩國的汽車大廠皆已在積極開發成品中。
入資耐能的企業，有鴻海、華邦電、旺宏、光寶科、台達電、以至於阿里巴巴、Qualcomm高通等世界級的科技巨擘。這些大廠能不約而同看好耐能，顯然是因為其獨樹一格的AI晶片設計理念，能夠以小搏大，才能在競爭激烈的全球IC設計產業中掙得一席之地。耐能自許要朝智慧駕駛、智慧家居、以及智慧城市的目標前進，我想就如同Albert分享給台灣新創的朋友們的感想⋯ 不做 “Me Too”，而要有美好的夢想，才能夠有足夠的勇氣與動力去做不一樣的事，得到全世界 “伯樂” 們的青睞。