台達電撐腰,耐能正式收購睿緻科技!下一 - 工程師
By Ina
at 2021-05-05T00:30
at 2021-05-05T00:30
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台達電撐腰,耐能正式收購睿緻科技!下一步要跨進自駕、電動車戰場
https://www.bnext.com.tw/article/62647/kneron-bought-vatics
陳君毅
在今年2月,台達電旗下的晶睿通訊宣布注資近700萬美元(約為新台幣2.1億元)認購終
端邊緣AI晶片廠商耐能(Kneron)已發行股份的2.43%。
《數位時代》也透過耐能創辦能及執行長劉峻誠證實,耐能的估值早已突破新台幣百億元
。
耐能也在今日正式對外宣布這個訊息,除了晶睿通訊的投資外,也包含首次技術併購,收
購晶睿通訊子公司、專注於圖像信號處理方案商睿緻,其ISP SoC(影像訊號處理晶片)
和IP已被美國、中國、日本等頂級公司長期應用於安防、汽車以及消費領域。
截至目前,耐能獲超過30億元募資
晶睿通訊注資後,讓耐能的背後多了台達電集團的身影,等於是再一次壯大的A輪募資,
先前由富士康、華邦和偉詮電子等對耐能進行戰略投資,以及由維港投資領投,阿里巴巴
、高通、紅杉等公司參與A輪投資。
截至目前為止,耐能募資總額超過1億美元(約為新台幣30億元)。
而在完成併購之後,睿緻的管理團隊也將加入耐能,主要負責領導其安防以及影像相關部
門。 耐能將結合睿緻的技術,開發一套新的晶片解決方案,計劃將於今年推出。
劉峻誠表示:「我們很榮幸地歡迎睿緻及其團隊的加入,這對耐能來說具有里程碑的意義
。我們致力於在AI市場占據一席之地,因此,必須能為客戶提供多種類型的一流技術產品
。睿緻的加入,以及我們現有的NPU(類神經網路處理器)技術將為客戶提供更全面的AI
解決方案。同時,也將大大加快我們上市的步伐。」
睿緻總經理沈俊甫說:「我們相信睿緻的技術非常適合耐能的願景。同時,也很高興能幫
助耐能擴大其產品範圍,尤其是在安防和汽車行業。」
耐能晶電也打入自動駕駛、電動汽車等最熱門產業
除此之外,耐能最近也宣布將業務擴展到自動駕駛和電動汽車等產業。
與富士康、歐特斯(本田和豐田的供應商)等公司所進行的戰略合作,確保耐能的技術將
被汽車領域最大的製造商所使用。也伴隨著義隆跨入車用電子,獲得中興巴士的訂單。
終端AI解決方案對未來自動駕駛和電動汽車的發展相當重要,其中包括用於改善物體偵測
、風險檢測的AI圖像處理以及用於ADAS(先進輔助駕駛)的技術等。主要是因為終端AI有
機會比雲端的AI反應更快,可在車輛設備的晶片上就進行即時的數據處理,無需來回發送
到雲端。速度是交通中決策的重要因素,訊息處理和決策的速度越快,就有機會在毫秒間
拯救生命。
責任編輯:錢玉紘
--
https://www.bnext.com.tw/article/62647/kneron-bought-vatics
陳君毅
在今年2月,台達電旗下的晶睿通訊宣布注資近700萬美元(約為新台幣2.1億元)認購終
端邊緣AI晶片廠商耐能(Kneron)已發行股份的2.43%。
《數位時代》也透過耐能創辦能及執行長劉峻誠證實,耐能的估值早已突破新台幣百億元
。
耐能也在今日正式對外宣布這個訊息,除了晶睿通訊的投資外,也包含首次技術併購,收
購晶睿通訊子公司、專注於圖像信號處理方案商睿緻,其ISP SoC(影像訊號處理晶片)
和IP已被美國、中國、日本等頂級公司長期應用於安防、汽車以及消費領域。
截至目前,耐能獲超過30億元募資
晶睿通訊注資後,讓耐能的背後多了台達電集團的身影,等於是再一次壯大的A輪募資,
先前由富士康、華邦和偉詮電子等對耐能進行戰略投資,以及由維港投資領投,阿里巴巴
、高通、紅杉等公司參與A輪投資。
截至目前為止,耐能募資總額超過1億美元(約為新台幣30億元)。
而在完成併購之後,睿緻的管理團隊也將加入耐能,主要負責領導其安防以及影像相關部
門。 耐能將結合睿緻的技術,開發一套新的晶片解決方案,計劃將於今年推出。
劉峻誠表示:「我們很榮幸地歡迎睿緻及其團隊的加入,這對耐能來說具有里程碑的意義
。我們致力於在AI市場占據一席之地,因此,必須能為客戶提供多種類型的一流技術產品
。睿緻的加入,以及我們現有的NPU(類神經網路處理器)技術將為客戶提供更全面的AI
解決方案。同時,也將大大加快我們上市的步伐。」
睿緻總經理沈俊甫說:「我們相信睿緻的技術非常適合耐能的願景。同時,也很高興能幫
助耐能擴大其產品範圍,尤其是在安防和汽車行業。」
耐能晶電也打入自動駕駛、電動汽車等最熱門產業
除此之外,耐能最近也宣布將業務擴展到自動駕駛和電動汽車等產業。
與富士康、歐特斯(本田和豐田的供應商)等公司所進行的戰略合作,確保耐能的技術將
被汽車領域最大的製造商所使用。也伴隨著義隆跨入車用電子,獲得中興巴士的訂單。
終端AI解決方案對未來自動駕駛和電動汽車的發展相當重要,其中包括用於改善物體偵測
、風險檢測的AI圖像處理以及用於ADAS(先進輔助駕駛)的技術等。主要是因為終端AI有
機會比雲端的AI反應更快,可在車輛設備的晶片上就進行即時的數據處理,無需來回發送
到雲端。速度是交通中決策的重要因素,訊息處理和決策的速度越快,就有機會在毫秒間
拯救生命。
責任編輯:錢玉紘
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at 2021-05-07T20:05
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at 2021-05-21T20:56
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