KL720 芯片的处理能力超强，它可以智能化识别“看到”或“听到”内容。

可处理高达4K分辨率的图像和1080p高分辨率的视频。

KL720采用了轻量级 3D人脸识别算法，比如目前运用了KL720芯片的门铃，首先，不会只观测到眼前的事物，它能观测到整个前院；第二，不会轻易被各种2D平面人脸、图片、面具等攻破，可精准识别每一个进入的人。

KL720 是把音频处理提高到了一个新标准。

AI 芯片大多仅可识别简单的“唤醒”词，但 KL720 支持完整的自然语言处理。

KL720 收录了整个词典的单词，不仅可供翻译App使用，同时还可无需唤醒词即可执行相关指令，为用户带来更多的便利。

在智能安防的各类场景中，KL720被誉为是智能安防专用AI SoC，能高效赋能网络摄像机、访客机、无人机等智能安防、智能硬件设备，满足智慧城市、智慧金融，以及家庭娱乐、智慧教育、海上救援等大规模应用需求。

可重构人工神经网络，可以理解为这款芯片提供的是一堆乐高积木，当需要支持语音AI的模型时，就通过指令集进行组合；需要支持图像AI模型时，再重新组合，可以很好地支持多种神经网络模型，并且保持架构的精简性。

耐能的核心技术是研发出一种高效率、低耗电的轻量级神经网络芯片（Neural Processing Unit，NPU），把人工智能从云端转移至终端设备，进行实时识别与判断分析，开拓人工智能应用于各种场景，提供整合硬件、软件的终端人工智能解决方案。

耐能的可重构人工神经网络（RANN）技术更加灵活，可满足不同应用需求并适应各种计算体系架构。可重构人工神经网络支持计算语音和 2D、3D 图像识别，根据客户的个性化需求定制终端，帮助企业降低 20% 的成本，加速产品商业化。

耐能用于AI设备的专有网状网络KNEO，能将所有的传感器连接在一起，KL720在搭载KNEO后，可以针对市场不同的需求进行重构，并运行从 KNEO AI 应用商店下载的AI Apps。

可重构人工神经网络很关键的一个优势是，解决了存储的问题，提升MAC的利用率。

利用可重构人工神经网络，实现了动态存储DMA（Dynamic Memory Assessment），当处理器对存储没有较高的需求时，可预先准备好，当需要使用的时候再直接读取，由此实现效率的提升。

可重构人工神经网络就为芯片带来了性能和功耗的优势，更进一步，可以在与级别产品性能相同的情况下，选用更加成熟的工艺制程，降低成本，最终实现高性能、低成本、低功耗、高兼容性的优势。

一款芯片在市场上是否具备竞争力，需要衡量其“4P”实力：性能(Performance)、效能(Productivity)、功耗(Power)和价格(Price)。

从目前来看，耐能的KL720已经具备“4P”实力。

KL720 不仅拥有超高性能与超低功耗。采用了耐能在行业内领先的 AI 算法，为智能设备开创了一个全新的时代。其低成本让更多的终端设备利用边缘 AI 的优势保护了用户隐私，这也是同类产品所不具备的。加上我们现有的 KL520，我们很荣幸可为市场上的设备提供最全面的 AI 芯片以及解决方案。

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