耐能与义隆研发的ADAS拿下台湾中兴巴士集团订单
近日，耐能和义隆共同研发的AI先进驾驶辅助系统（ADAS）平台被台湾中兴巴士集团采用。此次，靠其精确的AI视频识别、物体识别、物体分类演算以及AI即时视频识别平台等获得了台湾中兴巴士集团内部的一致认可，最终拿下订单。目前，此套系统将主要应用于台湾以及东南亚国家。

此次的ADAS系统采用耐能KL520 SoC芯片 ，主要负责物体识别处理和Bounding Box的计算，可有效识别大车、小车、自动车、机动车、行人等物体。同时，KL520内建的NPU可加速其CNN的运算。

合作之初，考虑到台湾和东南亚国家的电动车和行人等不规则穿梭马路的交通环境，巴士驾驶必须随时保持高度警戒，易造成驾驶的疲劳与记忆力分散。而该系统通过不断分析驾驶环境，可精确识别车辆、行人、骑行人和摩托车人在内的危险，通过图像识别可很好地帮助系统做出识别和报警动作，让驾驶员即时掌握相关信息。同时，可回传警讯和侦测资料至远端后台，进行资料融合管理，极大的减少了危险情况的发生。

另外，该系统极大的解决了交通场景中一个显而易见的痛点：由于大型车辆的盲区及内轮差，最易造成交通安全事故的发生。大型车辆如客车、公交车、卡车在运行过程中，驾驶员会存在更多的视觉盲区，在执行转向操作时很容易对行人和自行车骑行者等弱势交通参与者造成伤害。而装有该系统的巴士则会强化侦测接近巴士的危险范围，一旦检测到危险，会对其进行跟踪，并在必要时实时发出声音和视觉警报，以帮助司机避免或减轻碰撞。

此外，该系统对车辆无论是日夜间、晴雨天的行驶等，都可以清楚的掌握交通行驶中可能面临的危机状况。

纵观分析，无论是应用在IoT、智能设备亦是ADAS上，KL520都能为其提供完美的性能支持，从意义上可以说是一款真正的“全能芯片”。


耐能KL720算力功耗比比肩Tesla、MobileEye

目前，耐能自研的两款芯片KL520和KL720自发布以来，受到了市场的广泛认可。

美国新思科技前CTO，SqueezeNet发明人、Berkeley大学教授Kurt Keutzer 一直是机器学习、深度神经网络领域的先驱者。创立的DeepScale专注于开发用于自动驾驶辅助系统的深度神经网络，并随后被Tesla收购。在他最新的行业AI芯片分析中，其耐能研发的KL720算力功耗比可比肩在自动驾驶领域的领先者Tesla、MobileEye、Qualcomm等。

未来，耐能将继续不断的打磨产品、提升服务、锤炼技术，和大家一起精诚合作，同绘蓝图，共赢未来。