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发表人:m_xiang 发表时间:2018-9-4 15:57:00  

 

 本栏论题: FLIR对人工智能公司的投资 或能启示热成像产品该怎么玩  [82]

    总部位于美国俄勒冈州威尔逊维尔的FLIR Systems是一家专注于为各种应用生产热成像产品的传感器公司,据麦姆斯咨询报道,近日FLIR宣布已对新加坡机器学习和人工智能(AI)创业公司CVEDIA进行了大笔战略投资。
   
    CVEDIA开发的SynCity模拟器软件工具可为自动系统OEM和相关传感器制造商,提供超逼真的多模式数字环境,相比传统数据采集技术,能够更快、更安全、更经济地对其系统进行训练。CVEDIA的SynCity模拟器软件可展示现实世界的物理特性;模拟多种照明和环境条件;在对人、动物和汽车等物体的渲染方式上,使用人工智能系统将其转译为现实而逼真的对象。这样可以生成高质量的数据集,这些数据集输入到客户的神经网络框架后,可大大缩短这些深度学习系统的训练时间,并简化训练过程。
   
    除非你是一位传感器极客,否则这个消息可能看起来只是个小众新闻。但这一举措表明,在竞争日益激烈的传感器市场,以及人工智能和机器学习热潮中,出现了新的现实状况:对于小企业而言,只专注优秀的硬件已经不够了;但即使是创业公司,只要选择了一个方向,并利用智能AI引擎包装硬件,也可以在市场巨头环伺下茁壮成长。
   
    FLIR为各种企业应用提供热成像传感器,例如现场检查和消防等。其传感器有各种各样的应用形式,包括平板电脑和智能手机附件。最近,该公司一直在宣扬,基于LiDAR(激光雷达)和可见光摄像头运行的自动驾驶汽车具有盲点,而这些盲点可以利用热像仪来解决。
   
    这为FLIR带来了市场营销挑战,说服自动驾驶汽车开发商在自动驾驶汽车上使用热像仪已经不易,更具挑战的是,FLIR如何才能证明其产品是自动驾驶应用首选的热成像传感器?因为,在这个生态系统中还有其他热传感公司,例如竞争对手AdaSky。
   
    据麦姆斯咨询此前报道,以色列厂商AdaSky创立于2016年1月,已经推出了一款远红外摄像头Viper——业内首款内嵌机器学习软件的远红外固态摄像头,不含任何可动部件,并能够在摄像头内部进行数据处理,能够帮助Level 3、4以及5级自动驾驶汽车更快地进入市场。
   
    FLIR的答案是投资第二家公司CVEDIA,以利用后者的即插即用型AI以及和自动驾驶相关的机器学习功能(如物体识别)使其热成像传感器实现差异化。FLIR认为,如果能够确保其传感器最大程度地适应各种自动驾驶架构,同时能够承担一部分自驾汽车开发商的开发负担,那么它必将成为自动驾驶应用中最具吸引力的热成像传感器供应商。
   
    这与传感器厂商通常采用的传统运营模式不同,传统的模式是为尽可能多的应用生产与任务无关的传感器。这同时也表明传感器市场正在紧缩。
   
    专注于交通传感,集成AI和机器学习的3D视觉传感厂商Viscando
   
    我们也已经关注到其他传感器公司,将其硬件和特定应用功能打包在一起。例如,专注于制造3D视觉传感器的Viscando公司。随着英特尔内置AI引擎的RealSense 3D视觉相机的推出,3D视觉传感器市场正变得越来越艰难。来源:仪器仪表
   
    但Viscando通过专注于一个利基行业——各种市政交通传感,来持续保持竞争力。Viscando打造了比简单的3D相机更完善的产品组合,其中包括AI和与交通传感应用相关的机器学习功能。这个利基市场足以让Viscando不断扩大规模,但它又足够小,以至于像英特尔这样的巨头还没有专门针对它进行开发。
   
    如果没有嵌入AI和机器学习,Viscando或将无法抗衡英特尔或任何其他3D视觉供应商,但在硬件基础上针对特定领域进行AI和机器学习的堆栈,它就能够变得足够有竞争力。这告诉我们,在传感器价格暴跌的情况下,硬件初创公司林立的传感器市场仍然有充足的市场空间,但前提是这些小企业愿意专注并寻找战略机遇,在其硬件上开发智能功能。
   
    “对CVEDIA的这项投资将增强我们创新传感解决方案的能力,使我们的客户能够更快、更准确地做出关键任务决策,”FLIR总裁兼首席执行官James Cannon解释道,“能够自动将关键信息通知用户或系统的软件算法的加持,是一项非常有价值的功能特性,可大幅强化我们的传感器所感知的独特和丰富的数据。”

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