Deep Force如何靠終端AI打出一片天

誰說台灣不適合發展人工智慧?

新創公司鼎峰智能(DEEP FORCE)成立僅一年時間,卻已經獲得聯電肯定,融資超過300萬美元(約新台幣1億元)。

他們和飛利浦(PHILIPS)合作,負責提供深度學習演算法,讓手機不需連接網路也能有「智慧人臉分類相簿」功能;下一步,要在台灣啟動和台大醫院的共同研究計劃,試著從海量基因資料庫中,分析家族病史的基因關聯性。

但主打人工智慧(AI)的新創團隊何其多,鼎峰智能特別之處究竟在哪?能在短時間內,讓客戶、資金都到位?

鼎峰智能三名創辦人分別來自聯發科、博通(Broadcom)、高通(Qualcomm),擁有8到17年的晶片產業經驗,負責電路設計、晶片架構等不同任務。目前團隊人數約15人,在美國聖地牙哥、台灣擁有辦公室,未來將前進中國深圳設點。

鼎峰智能執行長兼共同創辦人陳忠偉曾在聯發科工作17年,歷經電路開發、專利訴訟等不同工作內容。
侯俊偉/攝影

解決成本、效能問題,瞄準終端AI需求

「終端AI需求,將在未來20年快速成長。」鼎峰智能執行長兼共同創辦人陳忠偉表示,目前大部分的AI應用,都是將檔案傳遞到雲端,經過CPU、GPU等高端處理器運算、判斷後做出指令,可是未來各種平版、手機、監視器、智慧門鈴都會有人工智慧應用出現,「運算資源的多寡就會是很大問題。」

陳忠偉舉智慧相簿為例,像是Google相簿的人臉自動分類功能,需透過雲端連網的方式執行,過程中可能涉及個人隱私、占用頻寬、檔案壓縮等問題。而像他們與飛利浦的合作,提供已經訓練好、能在手機端執行的智慧相冊演算法,就可以有效解決人工智慧應用背後的「成本和效能問題」。

他解釋,市面上大多的手機、平版、網路監控攝影機裡,是採用系統單晶片 (System-on-a-chip, SoC)設計,不管是聯發科、高通晶片都需要考量省電及運算資源的分配情況。而像是蘋果A8晶片,能在手機裡的iPhoto依照人臉自動分類照片,卻會消耗較多資源。

「換句話說,好的深度學習演算法,能夠讓中、低階晶片做到相同的事情。」陳忠偉表示,若以成本來看,可能只需要蘋果A8六分之一價格,就能有相同的準確度和辨識效果。

只不過,市場裡已經有不少業者瞄準終端裝置商機,像是中國AI獨角獸商湯科技、曠視科技,都開始在做類似的服務,鼎峰智能有機會打敗這些同業嗎?

鼎峰智能的演算品產品以人臉辨識、分類為主,未來將逐步往教育、醫療領域延伸。
DEEP FORCE

同業競爭多,如何做出差異?

「只做軟體優化是不夠的。」鼎峰智能共同創辦人兼技術長郭美辰表示,越來越多AI業者提供API、演算法等人工智慧軟體方案給代工廠、手機業者,但當中會遇到一些問題,就是「晶片和演算法之間需要磨和」,往往需要來回調整,才有辦法發揮最佳效力。

郭美辰強調,自家的人工智慧引擎兼顧了硬體的相容性,包含不同框架與架構,以及第三方的硬體方案,能夠讓客戶快速整合,不需要擔心選哪家晶片才速配。

另一方面,鼎峰智能也展開多元嘗試,像是蒐集英語學習者的唇型和語調,透過影像和聲音資料,做出融合性(Fusion)判斷,用來修正學習者的發音和口音。

目前,鼎峰智能的產品技術能做到人臉偵測、識別、分類、物件偵測、視線偵測等面向,並在台灣獲得英業達、遠傳等業者相挺。

儘管B2B商用市場並不好打,不過這間台灣新創公司,正以小團隊的獨有分眾優勢,逐漸走出自己的道路。

 

本文授權轉載自《數位時代》,作者:吳元熙

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