硅谷创企用边缘计算提升自动驾驶效率 宝马丰田等投2500万美元

车东西(chedongxi)
编 | Juice

导语:硅谷自动驾驶创业公司Recogni推出一个全新的系统,该系统可以提升自动驾驶汽车的推理性能,改进边缘计算技术,促进自动驾驶发展。

车东西8月1日消息,据Future Car报道,美国时间7月31号,硅谷创业公司Recogni宣布其为自动驾驶汽车开发了一个视觉认知的全新系统,能改善自动驾驶技术。

该系统可以大幅度提升自动驾驶车辆的推理性能,良好的推理性能会促进边缘计算技术的进步。自动驾驶汽车采用边缘计算不会存在延迟的情况,会比云计算更加高效安全。

该公司最近进行了A轮融资,融资金额为2500万美元,投资者包括宝马丰田

一、Recogni公司新系统的推理性能效率为其他系统500倍

Recogni公司认为,如今自动驾驶汽车在处理效率方面遭遇了瓶颈,如果不利用基于AI的感知软件进行边缘计算,就无法过渡到L3和L4的自动驾驶。

“L2、L3、L4和L5自动驾驶系统都需要获取数据,实时判断,生成数据结果,车辆的数据中心需要强悍的性能又不能太耗电。我们正在利用我们在机器学习计算机视觉、芯片和系统设计方面的优势去开发全新的系统去提升汽车行业的效率。” Recogni首席执行官RK Anand表示。

该公司声称,他们的系统将提供超强的推理性能,比其他解决方案的效率高出500多倍,性能的提高将使边缘计算技术更成熟。

硅谷创企用边缘计算提升自动驾驶效率 宝马丰田等投2500万美元

▲自动驾驶汽车分析道路情况模拟图

宝马风投公司的合伙人Marcus Behrendt表示:“在开发自动驾驶汽车时,非常重要的一个能力就是实时且有效的处理计算传感器数据。我们相信,随着汽车行业继续朝着半自动和全自动化的方向发展,Recogni公司可以解决这些关键问题,他们拥有正确的方法和经验丰富的团队。”

Recogni公司计划利用其融资所得的资金来改进推理系统和扩大工程团队,其推理系统将融合视觉和传感器数据。该公司计划将这个系统增加到汽车制造商使用的L2自动驾驶技术中。

二、边缘计算技术将使自动驾驶汽车更快做出驾驶决策

自动驾驶现在存在的一个问题就是,需要大量昂贵且耗电的硬件来处理AI和机器学习。

大多数基于AI的机器学习系统是离线训练的,但是自动驾驶需要在导航过程中实时处理传感器数据,这需要强大的硬件和算力做支撑。随着汽车行业向自动驾驶汽车过渡,高效低能耗的处理器越发重要。

谷歌英伟达(Nvidia)、微软(Microsoft)和亚马逊(Amazon)等科技公司的大部分AI处理都是使用功能强大、耗电量巨大的处理器,在云端使用AI处理自动驾驶决策会存在延迟的问题。

云计算是将数据从自动驾驶汽车上传到云端,进行额外的处理。而边缘计算则不需要将自动驾驶汽车传感器所生成的数据上传,在这种情况下,数据处理过程就在汽车内部。

此外,自动驾驶汽车的传感器产生的数据量往往太大,无法有效的发送到云端进行处理。利用边缘计算技术,自动驾驶汽车可以比人类更快地做出驾驶决策,同时消耗的能源也更少。

三、初创公司获宝马丰田等企业2500万美元投资

Recogni公司成立于2017年,总部位于加利福尼亚州圣何塞,在德国慕尼黑设有分部门。

该公司通过解决自动驾驶汽车的端点推理问题为自动驾驶汽车创造高性能,低功耗的AI边缘处理技术。其创始人在系统设计,人工智能,计算机视觉和定制系统设计方面拥有丰富的经验。

Recogni公司A轮融资获得2500万美元,投资的企业有BMW i Ventures(宝马风投公司)、Toyota AI Ventures(丰田AI风投公司)、DNS Capital(DNS资本)、Fluxnit(照明和光子学公司OSRAM的风投部门)以及汽车公司Faurecia(佛吉亚)。

结语:自动驾驶研发模式,大公司出钱科技公司出力

相比于电动化,在自动驾驶方面各大车企似乎都不热衷于直接插手去做,大牌车企似乎更喜欢通过收购或投资来解决,因此也促生了一大堆专注于自动驾驶的创业公司。

众多创业公司也在自动驾驶领域做出了一定的成绩,他们从各个角度入手,一步步地在研发更安全高效的自动驾驶技术。

由于自动驾驶技术的发展并不成熟,现阶段大牌企业对于该项技术的投入还比较谨慎,出钱让创企去研发是最稳妥的方式,相信这种模式还会延续一段时间。

文章来源:Future Car