隨著終端設備大規(guī)模接入互聯(lián)網，在終端設備上產生的海量數(shù)據(jù)在提供商業(yè)價值的同時，也對數(shù)據(jù)處理提出挑戰(zhàn)。由于網絡帶寬有限，又要滿足實時響應的需求，邊緣計算成為發(fā)展的新趨勢之一。

　　當邊緣計算遇上深度學習會是怎么樣?

　　在嵌入設備等終端設備上做深度學習有幾個天然的優(yōu)勢，第一就是在沒有網絡的情況下嵌入設備上也能直接做計算，第二就是直接在嵌入設備上計算避免了延遲的問題，不需要擔心由于網絡傳輸帶來的延遲問題，第三就是數(shù)據(jù)存儲在終端解決了一大部分的隱私問題。

　　當然目前一般只是把推理(Inference)部分放在終端設備，訓練(training)部分還是可以在云端完成。

　　不過由于終端設備上計算能力和計算帶寬有限，需要特殊的深度學習算法，探長最近采訪了一家計算機視覺領域的創(chuàng)業(yè)公司Pilot AI Labs，他們就提供基于深度學習的嵌入式設備的計算機視覺的解決方案。

　　Pilot AI Labs的創(chuàng)始團隊

　　Pilot AI Labs的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Jonathan Su是個連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，擁有斯坦福大學計算機博士學位，在數(shù)值優(yōu)化和高性能計算方面擁有豐富的專業(yè)知識。

　　他是PhiSix時裝實驗室的首席執(zhí)行官和聯(lián)合創(chuàng)始人，于2014年出售給eBay。他在eBay擔任工程總監(jiān)，并在MetaMind擔任高級數(shù)據(jù)科學家。

　　Pilot AI Labs創(chuàng)始團隊來自于斯坦福和MetaMind，Jonathan和其他核心成員是同事、同學，其中還有多年的室友。

　　專注于嵌入設備的計算機視覺

　　Pilot AI Labs目前公司團隊約三十人，丹華資本領投了種子輪，而NEA領投A輪融資。

　　Pilot AI Labs專注于構建基于深度學習的計算機視覺平臺，該平臺已經過優(yōu)化，可在嵌入式設備上實時運行。 他從創(chuàng)業(yè)之初就選擇了深度學習領域的創(chuàng)業(yè)，而且明確的選擇了視覺作為創(chuàng)業(yè)方向，一方面是他們在這方面有相當?shù)姆e累，另一方面則是學術界和工業(yè)界的研究和應用已經有了一定的基礎。

　　Pilot AI Labs希望把計算機視覺的能力裝入嵌入型芯片，直接應用在很多小型的攝像頭里，比如 GoPro。Pilot.ai 能在非 GPU設備(比如ARM)上完成深度學習算法的部署，這可以大范圍應用或者后裝(retro-fit)于計算能力有限的一體機上，比如無人機、VR/AR 設備、安防攝像頭、運動相機等，如此一來，Pilot.ai 可以讓自己的使用門檻大大降低，即使沒有高性能的硬件，客戶也可以直接將 Pilot 的模塊嵌入到自己的產品中，這對他們的市場推廣有著極大優(yōu)勢。

　　Pilot AI Labs他們有特殊的經過收縮(shrink)的深度神經網絡算法，不同于一般意義的將神經網絡進行剪裁(pruning)，收縮(shrink)后的神經網絡能夠在大部分計算能力和計算帶寬比較受限的環(huán)境下運行，此外，他們也有比較獨特的數(shù)據(jù)訓練方式，最大化利用訓練數(shù)據(jù)。

　　他們還開發(fā)了自己的深度學習框架和工具，可以相對通用的用于計算機視覺的各個領域，他們的解決方案也融合了傳統(tǒng)的計算機視覺方法。

　　以無人機為切入

　　Pilot AI Labs技術上比較強于跟蹤(tracking)和檢測(detecting)，他們評估了計算機視覺的各種可能應用場景，最終選擇無人機作為切入口，利用視覺來實現(xiàn)自動跟隨等功能。

　　Pilot.ai 將為無人機做視覺追蹤降低門檻。對于無人機廠商來說，直接購買嵌入了 Pilot.ai 算法的芯片就可以獲得其計算機視覺識別能力，無需GPS 追蹤定位。

　　他們的解決方案可以在多人的環(huán)境下依然比較好的實現(xiàn)跟蹤。

　　Pilot AI Labs是目前少有的基于深度學習的可用的無人機視覺方案，他們的已經收到超過800萬美元的訂單，已經被廣泛應用于工業(yè)界。

　　拓展到更多行業(yè)

　　Pilot AI Labs目前的應用還包括零售行業(yè)的店內客流分析等場景。

　　另外一個已經被應用的場景則是輔助司機的駕駛以及疲勞檢測等，比如，將攝像頭安裝在汽車正面擋風玻璃上，用來識別司機和乘客的情況，這可用于Uber等共享出行服務。

　　目前他們的年收入超過一千萬美元，并且在創(chuàng)辦一年內就實現(xiàn)了贏利，并準備進入移動設備、安防、智能家居、工業(yè)自動化等更多的領域，目標是實現(xiàn)一個億美元的年收入。

　　讓計算機視覺無處不在

　　視覺作為人類認知世界的重要手段，人的大腦皮層的活動， 大約70%是在處理視覺相關信息。視覺就相當于人腦的大門。

　　Jonathan對硅谷密探表示希望他們的解決方案能夠應用于物理世界中廣泛存在于的通用攝像頭中，讓任何地方的攝像頭都能夠主動識別周圍的環(huán)境，用于人們的日常生活和提高工作效率。

　　(Pilot.ai利用攝像頭做實時的距離估測)

　　在很多場景下，僅僅使用通用攝像頭就能解決很多問題，當然如果結合更多的傳感器則威力更大。

　　(Pilot.ai利用攝像頭做實時的定位)

　　Pilot AI Labs目前專注于嵌入設備和移動設備上應用計算機視覺，在這個領域深度耕耘并擁有先發(fā)優(yōu)勢，現(xiàn)在也有越來越多的大公司注意到這個領域，Jonathan表示未來將和更多公司合作開發(fā)這個領域，目前，在美國，Pilot.ai 正在和某大型電子消費品牌進行合作，由其線下零售商店來幫助 Pilot.ai 快速進入各大線下超市。