深度學習算法精簡化、終端化、甚至芯片化是當前業內諸多公司的一個研發熱潮，其主要為了滿足諸多類型智能硬件產品在終端層面能夠快速識別、響應與決策，實現更多智能化、自動化的功能。
來自硅谷的深度學習團隊Kneron日前接受了36氪記者的采訪，并向我們介紹了其產品的進度與主要的商業方向。
Kneron的CEO創業前在高通任職，其技術核心團隊也多出自硅谷科技巨頭。這使得他們在硬件和軟件層面擁有相當大的技術優勢。
軟件上的特點是可以把深度學習算法精簡化，能夠在終端型硬件設備上進行計算和處理。這樣精簡的具體技術路線采用了“重組”的做法，思路是使計算單元在完成單一任務時，將預留給其他功能的閑置計算區域一起調用到當前任務中，研發過程歷時一年。這種做法的優勢在于，始終可以通過算法使得硬件駕馭更高的計算性能。據介紹，“重組”的方案是Kneron獨家掌握的創新辦法，除了團隊本身技術功底得以實現，也依靠了方法上的獨特性。
硬件方面則是開發加速器，可以輔助其他終端硬件產品獲得標稱之上的更高性能。軟硬件可以分開來進行技術支持，也可以聯合使用。加速器輔助的終端在運行深度學習算法時，可以使得語音、圖像、影像的識別速度得到實質性的提升。
在這樣的底層技術支持下，Kneron展開了其深度學習芯片的業務線。具體做法是通過License授權給合作伙伴，對方負責制造芯片。Kneron在其中除了收取授權費，還會按照一定比例獲得利潤分成。這款芯片將會在2017年二季度發售，主要銷售目標在國內市場。從產品進度來看，Kneron認為自身在芯片制作周期上至少領先了一年到一年半的時間。而在應用層面，Kneron目前業務的主要方向是智能安防、ADAS（高級駕駛輔助系統）兩個方向。
在安防領域，通過機器視覺技術加上人工智能對安防圖像進行數據處理與識別，這樣智能化、自動化地處理海量的監控畫面，是安防應用上的一個顯著的需求。Kneron目前已與騰訊合作了杭州市的智能安防監控，Kneron為騰訊提供SDK，騰訊在將其整合提供給QQ物聯上做安防攝像頭的合作伙伴。在這一應用領域，國內產品主要應用角度是鑒黃和防爆。Kneron則將開發方向放在異常行為的監測方面，例如持刀、持槍、打架、拉橫幅等行為都能進行識別。在ADAS方向，同樣是合作騰訊，Kneron負責交付軟件方案，據介紹可以比高通的性能提升30%-40%。
Kneron在其他應用層面的合作還包括，在臺灣與志伸股份合作智能安防項目，與經緯航太展開農業無人機上的合作，與鴻海合作了機器人項目。未來還會在智能家居方面展開合作。
市場上同類型的創業公司如深鑒科技、地平線、肇觀電子、寒武紀等。在上周新華網的最新報道中，地平線機器人對外介紹的進展是產品尚未成型，但拿到了數千萬元的訂單。深鑒科技的特點是采用了“深度壓縮”的技術路線來減少對于內存的占用，根據36氪此前的報道，深鑒科技已經完成Demo開發與原型制造，正在接觸芯片大廠。寒武紀則將業務重點放在了云端市場。同時，類似高通、英特爾和英偉達等大公司也都在這一領域開展研發，對于創業公司而言，開發速度跑在巨頭前面是存活的生死線。
事實上，市場上的深度學習算法供應商早期都處在云端應用的層面。但線路調用云端服務器會造成巨大負載，同時信息傳輸會導致終端無法做出快速反應，所以市場上對終端層面的深度學習算法產生了大量需求。而為了滿足這一需求所產生的算法精簡化研發熱潮則對硬件本身的計算性能也有一定的要求，硬件性能越高，則在算法層面面臨的挑戰就越小。所以現階段，終于有了方案上的實現以及成型的產品。
Kneron最近剛剛敲定了最新的一輪融資，但是資方信息暫時還未公布。未來除了希望擴展商業合作之外，也會在軟硬件的基礎上著手建立云服務平臺。
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