人工智能（AI）應用層面廣泛，人臉、影像辨識、實時翻譯等，便利各項生活細節，不過由於運算量龐大，背後須連接「超級電腦」才能運作順暢，企業若希望利用這些服務，須向科技公司購買，價錢絕不便宜。

Kneron董事長劉峻誠曾任職高通等大型半導體開發商，2015年開始研發神經網絡處理器（NPU），將深度學習性能融入終端電子產品，令AI可以普及到中低端電子產品。與中央處理器（CPU）、圖像處理器（GPU）類似，這三項芯片各司其職，NPU主要集中處理辨識類型指示，背後有獨特算法，令AI毋須連接超級電腦，僅透過毫米面積芯片運算，讓鏡頭、感應器等進行流暢的離線AI應用。

劉峻誠接受本報專訪時，分享其多項採用NPU運行的電子產品，例如一台與內地搜尋器公司合作的實時聲音及影像翻譯機、人臉辨識手機、行為辨認裝置，這些價格僅在中低端水平的產品，毋須連接超級電腦運算，但性能卻可匹敵。

劉峻誠親自示範，比較亞馬遜辨識物件功能應用程式，與採用其NPU的手機應用程式，看看誰更快辨識「滑鼠」，結果顯示後者明顯快最少3秒，即能辨認物件名稱。劉峻誠解釋，因為亞馬遜須連接雲端，網絡有機會遲鈍，資料傳送亦需時，超級電腦背後處理事項眾多，導致速度慢，而NPU直接運算時間更迅速。

為甚麼這塊以毫米計算的芯片性能如些龐大？劉峻誠以人腦作比喻，「人腦較動物大，能運算事情較多，但人腦各部份有不同功用，運算某一個功能時，不用勞動整個大腦，而離線AI正只是取一個功能集中處理，故此速度較快。」

離線AI應用場景眾多，Kneron即將推出3D人臉辨識，其細緻程度連刮痕也可以看到，由於處理器便宜，適合中低端手機採用。目前採用3D人臉辨識功能手機不多，其中一個表表者是iPhoneX。

其他例如智能家居，一個手勢即可開燈關燈；家中大門辨認主人身份即開門；汽水機可用「人臉」支付等，未必需要「勞煩」超級電腦幫忙。

至於這塊NPU價錢可以低至甚麼程度？劉峻誠解釋，一間公司若希望租用雲端AI服務，可能要動輒要數百萬美元，但離線AI所採用的處理器，實際只需要2美元至3美元，但這個尚未計算軟體、硬體結合的解決方案價格，但可肯定的是一定較市面人工智能方案便宜。

劉峻誠笑言2015年因為「看不開」，忽然外闖創業，至今略有所成。他未有透露現時向哪些保安公司、手機製造商供應處理器，但指去年有兩季已錄得盈利，不過今年擴大人手後，全年難錄得盈利，暫不會考慮上市。Kneron上月完成由李嘉誠旗下的維港投資領投的1,800萬美元（約1.4億港元）A1輪融資，主要加強其處理器推廣及銷售。上年11月完成的A輪融資則獲阿里巴巴創業者基金、高通等投資。

記者：周家誠

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