耐能與義隆研發的ADAS拿下中興巴士集團訂單

近日，耐能和義隆共同研發的AI先進駕駛輔助系統（ADAS）平臺被中興巴士集團采用。此次，靠其精確的AI影像辨識、物體辨識、物體分類演算以及AI即時影像辨識平臺等獲得了中興巴士集團內部的一致認可，最終拿下訂單。目前，此套系統將主要應用於臺灣以及東南亞國家。

此次的ADAS系統采用耐能KL520 SoC晶片 ，主要負責物體辨識處理和Bounding Box的計算，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。

合作之初，考慮到臺灣和東南亞國家的電動車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，易造成駕駛的疲勞與記憶力分散。而該系統通過不斷分析駕駛環境，可精確辨識車輛、行人、騎行人和二輪車人在內的危險，通過圖像辨識可很好地幫助系統做出辨識和報警動作，讓駕駛員即時掌握相關信息。同時，可回傳警訊和偵測資料至遠端後臺，進行資料融合管理，極大的減少了危險情況的發生。

另外，該系統極大的解決了交通場景中一個顯而易見的痛點：由於大型車輛的盲區及內輪差，最易造成交通安全事故的發生。大型車輛如客車、公交車、卡車在運行過程中，駕駛員會存在更多的視覺盲區，在執行轉向操作時很容易對行人和機車、騎行者等弱勢交通參與者造成傷害。而裝有該系統的巴士則會強化偵測接近巴士的危險範圍，一旦檢測到危險，會對其進行跟蹤，並在必要時實時發出聲音和視覺警報，以幫助司機避免或減輕碰撞。

此外，該系統對車輛無論是日夜間、晴雨天的行駛等，都可以清楚的掌握交通行駛中可能面臨的危機狀況。

縱觀分析，無論是應用在IoT、智慧設備亦是ADAS上，KL520都能為其提供完美的性能支持，從意義上可以說是一款真正的“全能晶片”。

耐能KL720算力功耗比比肩Tesla、MobileEye

目前，耐能自研的兩款晶片KL520和KL720自發布以來，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者。創立的DeepScale專註於開發用於自動駕駛輔助系統的深度神經網絡，並隨後被Tesla收購。在他最新的行業AI晶片分析中，其耐能研發的KL720算力功耗比可比肩在自動駕駛領域的領先者Tesla、MobileEye、Qualcomm等。