初创公司融资2500万美元 研发节能型自动驾驶推理系统

据外媒报道，硅谷初创公司Reconi宣布，由GreatPoint Ventures牵头，与汽车制造商宝马和丰田的风险投资部门宝马iVentures、丰田AI风险投资、汽车技术公司Faurecia、汽车照明技术公司欧司朗的风险投资部Fluxunit进行了2500万美元的A轮融资，以及DNS资本。Recognic正在为自动驾驶汽车开发一个视觉人工智能平台。

Recognic专注于使自动驾驶汽车的人工智能边缘处理实现高性能和低功耗。该公司成立于2017年，总部位于美国加利福尼亚州圣何塞，在德国慕尼黑设有分公司。其创始人在系统设计、人工智能、计算机视觉和定制硅设计方面拥有丰富的经验。Recognition旨在彻底改变L2+自动驾驶汽车的感知处理过程，使该过程具有出色的实时处理性能，几乎不消耗能源。该公司表示，与市场上的任何竞争对手相比，其感知技术不仅可以识别骑自行车的人和行人，还可以知道他们的具体位置、速度和距离。Recognic设计了一个“视觉认知处理器”，即用于自动驾驶汽车的人工智能平台。自动驾驶汽车面临的挑战之一是能够处理人工智能和机器学习算法，而不必在后备箱里装满昂贵且耗电的硬件。尽管目前大多数基于人工智能的机器学习系统都是离线训练的，但自动驾驶汽车在导航过程中仍然需要实时处理传感器数据，这需要强大的计算能力和硬件。因此，Recognic将通过更有效地解决自动驾驶汽车的终端推理问题，为自动驾驶汽车创造高性能、低功耗的人工智能处理解决方案。Recognic认为，自动驾驶汽车的数据处理效率已经达到了瓶颈。如果我们不使用边缘处理来实现基于人工智能的感知软件，我们将无法从现在过渡到L3和L4。该公司表示，其系统可以提供卓越的推理性能，能效是其他解决方案的500多倍，改进后的性能可以实现更好的边缘处理。谷歌、英伟达、微软和亚马逊等大多数科技公司都使用功能强大、节能的处理器在云中进行人工智能推理。使用人工智能在云中处理自动驾驶决策会导致速度和延迟问题，而使用边缘处理技术可以使自动驾驶汽车比人类更快地做出驾驶决策，同时消耗最少的能量。在云计算中，数据将直接从自动驾驶汽车上传到云端进行额外处理。相比之下，边缘处理更接近于传感器数据的生成位置。此外，自动驾驶汽车传感器生成的数据量往往太大，无法发送到云端进行有效处理。Recognic计划将筹集的资金用于改进其推理系统，使最先进的传感器能够集成视觉和深度传感器数据，用于汽车制造商已经采用的L2自动驾驶技术。此外，该公司还计划扩大其工程团队。

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