日前，嘉楠耘智招股书预披露第二次更新，计划募资4亿美元。在今年前9个月中，公司总营收达9.594亿人民币。

　　由嘉楠耘智自主研发的边缘AI芯片勘智K210已经形成销售规模，截至2019年9月30日，公司已向AI产品开发者交付53000多块芯片和开发模组，并与30多家AI算法公司合作，为终端消费者开发整体的AI解决方案。

　　招股书显示，2018年9月，嘉楠耘智正式发布第一代AI芯片勘智K210，并于今年3月份正式启动芯片的商业化。该芯片的发布也意味着嘉楠耘智是全球首个掌握RISC-V架构商用边缘AI芯片自主知识产权的公司。

　　从2016年开始研发到今年规模化商用，走过三年自研芯路的嘉楠耘智终于结出硕果。同时，嘉楠耘智也明确了AI芯片研发路线有望于明年第一季度实现量产，第三代芯片则适用于云端和边缘侧两大场景。

　　AI芯片主要面向两大应用场景，一类是云端，算法模型的训练需要海量数据的吞吐能力，通常部署于数据中心以获得足够的算力。另一类是边缘侧场景，设备需要根据训练后的算法模型进行数据推理，主要面向于计算效率的提升。

　　边缘计算指的是靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储和应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。

　　从技术上看，由于RISC-V拥有精简、低功耗、模块化和可扩展等技术优势，因此尤其适合对生态依赖比较小的封闭或半封闭的，嵌入式人工智能等应用的边缘计算领域，为物联网行业带来显著的灵活性和成本优势。

　　考虑到边缘侧场景对功耗和算力的限制，嘉楠耘智从一开始就基于RISC-V架构进行芯片研发，使其芯片可根据实际场景需求灵活拓展指令，增强产品的可编程性。同时，得益于RISC-V架构轻量级的特性，勘智K210可以在更低的功耗条件下进行数据处理。

　　其中，勘智系列芯片的核心网络加速器KPU完全基于自研，不仅能加速CNN的推理，也可以对传统图像算法基于卷积的算子进行加速。同时，KPU支持TinyYOLOv2等算法模型，可为TinyML等前沿技术方向提供探索平台。

　　嘉楠耘智在招股书称，人工智能技术的发展，特别是与边缘计算相关的技术，以及人工智能应用中对ASIC的接受程度，对公司未来在产品多样化方面的成功至关重要。

　　嘉楠耘智之所以选择边缘侧市场作为AI芯片的切入口，主要源于两点：一方面，云端芯片赛道过热，Nvidia、谷歌、亚马逊等巨头均推出了自己的云端AI开发平台及加速解决方案，同时也开始向端侧延伸，例如谷歌发布的TPU。另一方面，相比云端，边缘侧市场尚处蓝海，尤其在国内，很多所谓的端侧智能设备尚未做到依据AI算法来执行任务。

　　对于AI芯片的落地，嘉楠耘智 董事长兼CEO张楠赓曾表示，“做东西必须得奔着盈利去，嘉楠耘智不是奔着好玩去的，公司、企业一定要赚钱，而且要明确靠业务本身去赚钱，不能靠政府补贴。AI也一样，嘉楠耘智也在探索盈利闭环，我们的第一代芯片就在尽力贴合应用场景，帮助客户解决实际问题。”

　　嘉楠耘智 AI芯片的商业化于今年3月份正式启动。截至今年9月30日，公司在半年内向AI产品开发商发货53000多块芯片和开发套件。其第一代AI芯片勘智K210已部署于智能楼宇、智能家居、智慧能耗和智慧农林业等领域。

　　在智能楼宇领域，嘉楠耘智研发的无感门禁系统则在很大程度上弥补国产技术在该领域的空白。该门禁系统基于其自主研发的一代边缘侧AI芯片勘智K210，支持数据离线存储与处理，可在边缘侧存储10000张人脸信息和20000条开门记录，以本地计算方式直接上传人脸特征值等文本结果，无需搭建后端服务器集群与私有云。

　　在智能家居的场景中，用户隐私是当前AI设备面临的挑战。嘉楠耘智提供的智能门锁模组能直接在端侧完成人脸图像特征值的提取，不需要上传云端。由于勘智K210功耗仅为0.3W，电池更换频率约一年左右，从而在酒店等场景中也有大规模落地的能力。