布罗德曼17首席执行官兼联合创始人Adi 销 has访谈

阿迪·皮尼亚斯(Adi 销 has)是的首席执行官兼联合创始人 布罗德曼17,这是一家仅软件的深度学习感知技术提供商,将高级驾驶员辅助系统(ADAS)和自动驾驶推向了大众市场。

该公司总部位于特拉维夫,最近筹集了资金 1100万美元的A轮融资 现在正在扩大在底特律和德国的业务。

在共同创立Brodmann17之前,Adi 销 has领导了英特尔的研究团队,并创立了两家成功的公司:1998年的Vigilant 科技类 nology和2006年的JustVisual。

您的背景是什么,Brodmann17是如何开始的?

我的背景始终是计算机视觉,而Brodmann17是我创办的第三家公司。我之前的两家公司 也是基于计算机视觉的,用于不同的应用程序和不同的市场。 2012年,在进行计算机视觉时,我们遇到了这种深度学习的新技术,并且与其他所有人一样,我们发现它是计算机视觉的最佳算法。从那时起,我们开始仅将其用于这些类型的应用程序。

我和我的联合创始人当时在不同的公司工作,为他们开发深度学习,当然所有这些都在云中实现。我们看到了您可以在云中实现的非凡结果,并且我们知道下一个前沿领域是将AI和深度学习带入面临巨大挑战的Edge设备。资源不如服务器端那么多。深度学习的最初实施不可能不那么在乎资源。获得如此惊人的结果真是令人兴奋,以至于最初没有人太在意相关的计算成本。

因此,我们开始Brodmann17的想法是,我们可以开发出和以前一样好但可以在Edge设备上运行的深度学习。

您在开发该技术时面临什么挑战,如何克服这些挑战?

就像许多人现在所说的那样,深度学习的重大发现并不新鲜。我们在60年代就已经知道这个概念。发现的是,如果您应用并创建了非常大,非常深的神经网络,那么您将开始获得令人惊奇的结果,不仅好,而且好得多。

最初的方法是“投入大量资源,然后我们会取得显著成果。”某些错误率始终超过30%的学术基准突然变得不足1%。在Edge设备上运行这些算法的最大挑战是如何使用较少的计算来获得相同的结果,这非常困难。

今天,我们知道修改这些算法几乎是不可能的。由于这些算法是通过这种方式创建的,因此我们不得不重新发明深度学习。我们创建了一种全新的深度学习算法,并且从第一天开始就设计该算法以重复使用计算。我们以允许神经网络的某些部分重复使用先前进行的计算的方式设计神经网络。

我们不得不重塑深度学习。我们以允许神经网络的某些部分重复使用现有计算的方式来设计神经网络。

阿迪·皮尼亚斯(Adi 销 has)

我们的神经网络庞大而准确,但是唯一计算的数量仅为通常所需总计算量的5%。 这就是我们减少计算量,从而大幅降低功耗的方式。与其像其他所有人一样使用开放源神经网络之一并对其进行优化,这可以使您最多最多将性能提高3到4倍左右,而不会损失准确性, 我们创造了 从头开始的神经网络。当我们这样做时,可以以非常不同的方式来设计它们以重用计算。和 那就是创新;那是我们工作近两年的起点。

告诉我们 布罗德曼17 ADAS产品

资源: 布罗德曼17

媒体一直在谈论自动驾驶汽车和不同程度的自主权。但是,当今的真正革命不是自动驾驶,而是高级驾驶员辅助系统(ADAS)。 ADAS功能包括行人碰撞警告,前方碰撞警告,自动紧急制动,自动停车等。

这些功能有时只是向驾驶员发出警告信号,或者有时会采取诸如踩刹车的动作。这些功能正在创造当今的真正革命。它们的销售量已达数千万,已被证明可以挽救生命并减少事故发生。 这就是为什么我们看到当今市场正在寻找ADAS解决方案的原因,这是我们的主要重点。

我们确实看到了自动驾驶和自动驾驶。我们预计明年将有更多事情发生。但是,即使是最乐观的估计,也在谈论几年内成千上万的自动驾驶汽车,而对于ADAS,我们谈论的却是数千万。

除了汽车,您开发的技术是否适用 to other domains?

我们的算法非常通用。它可以显示跨不同领域和不同处理器的改进,例如您通常会在其中找到的低功耗处理器 边缘设备。但是该算法还表明,您可以在服务器上获得20倍的优势。

那是公司的挑战之一。当您以如此广泛适用的技术创办公司时,您需要做出决定,因为这对创业公司来说实在是太过分了。我们看到在服务器端,我们的技术可以提供 对于云来说,算上20倍,甚至2倍也是一个很大的折扣。如果您可以将云支出减少50%,那就太好了。

对于车辆和Edge设备,我们不仅仅是降低成本。我们正在提供完整的游戏规则改变者。因此,我们决定专注于此。

对于车辆和Edge设备,我们不仅仅是降低成本。我们正在提供完整的游戏规则改变者。

在汽车领域,人们经常认为汽车在功率和成本等方面非常强大,但事实并非如此。车辆中实现的处理器明显弱于您每天看到的由AI和Intel等Nvidia等公司开发的大型处理器。这些芯片在汽车领域不存在。

您如何在汽车领域定位您的公司? 什么’您在竞争中的优势?

汽车领域的挑战是,当您面临处理器成本和计算机尺寸的压力时,如何使其发挥作用。例如,如果您在线搜索特斯拉(Tesla)自动驾驶计算机,它的体积就很大,价格为几千美元。对于大众市场来说,这确实是不切实际的。大众市场需要比以前更便宜的解决方案,同时要达到相同甚至更好的精度水平。

这个行业从不妥协准确性和精度。但是它们在价格方面也具有强大的压力。因为当您查看这些可提升安全性和舒适性的功能(例如自动停车)时,当然人们会喜欢它们,因此它们是很棒的功能。对于出行行业和汽车制造商而言,主要的市场挑战是如何弥合人们愿意为这些功能支付的费用与实施这些功能所需的费用之间的差距。如今,它们的价格太高了,这就是为什么您通常在高档车中看到它们,或者有时它们的功能降低的原因。现在,我们看到汽车制造商正在尝试了解如何将这些功能引入大众市场,这就是 我们有一个很大的优势:我们可以在他们选择的低功耗处理器上工作。

这是基于我们最近看到的 汽车制造商需要创建可行的解决方案,以便可以使用低功耗处理器进行部署:在我们达成交易并签署开发协议的情况下,我们是唯一能够做到这一点的公司。 汽车制造商为这些应用程序选择的资源或处理器数量相对较弱,我们是唯一能够做到这一点的公司。

我认为这将成为我们公司的主要优势。当然,随着时间的流逝,我们将在这些应用程序上获得越来越多的经验。

什么 is your business model?

通常在此空间中,当您许可软件时,它是基于使用费的。因此,这取决于将要使用该技术的车辆数量。您现在看到的是不同的业务模型,并且许多一次性付款业务模型已被服务取代。这些汽车制造商也很感兴趣,看看他们如何能够围绕向市场推出的这些新功能来改变传统的商业模式。

您完成POC需要多长时间?

POC大约四个月。这些公司希望看到的是算法的质量。他们有自己的内部测试,因此不使用学术基准。他们已经开发了更加具体的测试,因此POC正在测试算法和所拥有的测试视频的质量。

第二部分是评估,看它是否可以在给定的资源条件下实施。一旦我们表明我们可以做到,那么我们 签署一份开发协议,通常会提供额外的四到六个月的时间来交付最终软件,以便他们可以开始测试。并且,如果需要,他们会将其应用于其他法规等。

当我们遇到向汽车制造商销售产品的公司,汽车制造商或Tier-1供应商时,通常他们已经决定了汽车的规格。 他们正在开发的系统–处理器,相机,应用程序,功能等。他们的计划人员会这样做,而我们为他们提供的是该系统的代码部分。

您有时会与硬件制造商合作吗?

绝对,我们与许多芯片制造商保持着密切联系。您可以看到我们过去与日本的Arm,英国的公司,日本的SoftBank以及CEVA DSP等合作过的出版物。我们正在与这些公司紧密合作。他们中的一些人将我们的代码用作参考设计,甚至在一月份的CES上进行了演示。对于他们而言,能够与像我们这样的软件公司如此紧密地合作是一个很大的优势。

告诉我们 布罗德曼17 球队。

团队的大多数成员都是机器学习工程师。我们有大约20位专注于机器学习的研究人员。我们相信,如果算法正确,那么以后的一切都将变得容易得多。如果您拥有正确的算法,则软件开发,硬件开发以及一切都会变得更加轻松–也就是说,如果您的算法足够精简。

我们相信,如果算法正确,那么以后的一切都将变得容易得多。

这是我们集中大部分资源的地方。我们在产品,公司的业务方面或面向客户方面有10个人,现在我们最近完成了A轮融资,我们将在公司的这一方面进行发展–面向客户的 支持方面。我们正在德国底特律等地招聘人员。

招聘有挑战吗?

如今,在人工智能领域寻找人才非常具有挑战性。这就是为什么我们有专门致力于此的招聘人员的原因。幸运的是,人们真的很喜欢我们在这里所做的研究。因此,当我们向他们展示一些结果和我们正在做的工作时,这使他们非常想加入我们。

您要说的是公司迄今为止最大的挑战并向前发展吗?

这是一个不断变化的目标。我认为建立团队 这是一个挑战,我们需要花费大量时间来了解如何正确构建它,以保持核心团队的能力并能够继续支持这项非常复杂的研究。我认为我们现在面临的挑战是技术的生产。每个人都对AI有所怀疑,并在思考如何使用这些技术制造产品,尤其是当您进入汽车领域时。

公司是什么’在过去的12个月中,您最大的成就是’重新感到特别自豪?

我认为与汽车一级公司签署开发协议是一项巨大的成就。对于一家拥有2年历史的软件公司,我们能够发展与汽车制造商进行对话的能力,并向他们证明我们的技术足够好,并且我们可以为他们创建产品以使其能够集成到车辆中,这是一项巨大的成就为了我们 球队。在这里从事技术和产品开发的每个人都做得很棒。

即使您是一家拥有20年历史的公司,与汽车制造商建立联系也是一个巨大的挑战。对于一家成立只有2年的公司而言,这是我们庆祝的非凡成就。

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