自治车辆:联合创始人对Ashwini Choudhary采访& CBO, Recogni

认可 是一家设计和开发自动车辆的基于AI的视觉感知系统的公司。

我们感谢 ashwini choudhary. 为在汽车行业中分享来自AI世界的几个AI智能之家,包括:

  1. 需要对自动车辆的能量预算提供极高的计算能力以及如何应对这一挑战的认可。
  2. 汽车行业走向制造安全自驾车的进展。
  3. 自动车辆行业出现的趋势,以及该领域的AI进步如何带来新的商机。

你的背景是什么以及认可如何开始?

我是一位串行企业家,在半导体和系统行业建立了多家成功的公司。返回2013年,我遭受了一种改变生命变化的摩托车事故,提出了这个问题:有没有办法用于自动避免碰撞和缓解诸如我经历的危险情况?

经过几个月的康复和手术,我和前同事和我的同学聊过这一点。深入了解这个想法,我们发现今天没有什么可以让汽车成为自主,消除或减轻我忍受的那样的情况。我们发现的这个问题导致了2017年的认可成立。

什么是认识的使命?

我们的使命是设计视觉 - 感知平台,专门用于自动车辆,无瑕地感知周围环境,使他们能够安全有效地开车。

告诉我们关于Ippeardi的解决方案以及它解决的具体问题。

我们是市场上唯一的解决方案,具有解决自主车辆行业面临的视觉感知问题的效率。

为了在驾驶时正确地解释视觉提示,您的大脑使用860亿神经元来计算每秒10000款TERA-Operations(上衣),同时消耗几瓦的力量。显然,对于最佳自动驾驶的解决方案,它需要极高的处理能力,同时也消耗了微量的电力信封(考虑到车辆电气化的趋势)。这个未解决的优化问题突出了制作完全自治车辆的最大障碍现实:视觉感知问题

Ippecti的平台是独特的目的,可以解决视觉感知问题。通过利用算法,架构和ASIC实现中的关键创新,并唯一应用它们,我们促进了我们的产品拥有1000个加工能力,同时消耗了10瓦特。这些无与伦比的功能使AV能够看到200米的交通灯,并非常快地解释视觉线索。

基本上,Eccepi是当今市场上唯一的解决方案,可以通过解决视觉感知问题来实现完全自治车辆的现实。

您如何在汽车空间中定位识别的报价?认可如何不同?

Ippecti是市场上唯一能够实现能够充分自治所必需的处理要求的产品。因此,我们是唯一可以使汽车制造商能够在今日开发部分自治车辆(AVS)并在未来完全自主制造。

现在,汽车工业面临两次演变:过渡到车辆自主和电气化。鉴于5个级别的车辆自主权,与前一级相比,每个级别具有指数较高的处理要求。目前,特斯拉在这两个方面都对传统汽车制造商具有重要优势 - 他们在内部开发AI视觉解决方案,专门用于实现其动作,并且该平台具有远远超出其竞争对手的性能。

有几种方法可以追逐特斯拉,包括使用Mobileye,NVIDIA或进入市场的许多加速器之一开发的解决方案。然而,这些产品甚至都不是使车辆能够扩展到完全自治的架构,并且这一切都归结为简单的数学:实现完全自治的最大障碍是每瓦效率超过75个顶部需要解决早之前说明的视觉感知问题而不会影响电池。

虽然特斯拉尚未完全解决视觉感知问题,但它们在开发AV解决方案方面的显着优势对传统汽车制造商带来了问题。由于今天的产品无法满足完全自主权的加工要求,公司将不得不花费大量的时间和金钱来研究和开发自主车辆技术,以缩小自己与特斯拉之间的差距。这些公司而不是经历这一点,而不是透过这一点,可以节省金钱 - 可​​以解决未来充分自治问题的东西,本身也是今天的部分自主问题。

我们的产品专门用于解决视觉感知问题,同时考虑到电气化 - 我们的芯片是超高效的,每瓦的100个顶部,并具有1000个芯片加工电量的高度计算,显示我们是超过能够满足处理要求来解决视觉感知问题。此外,就“每个顶部的美元而言”,我们的产品比市场上的任何东西便宜,展示了无与伦比的可扩展性和负担能力。

长话短说,我们的产品是当今市场上唯一的解决方案,可以实现全车辆自治。我们可以通过将汽车制造商能够通过将本来的技术和未来充分自治充分自治来实现汽车制造商在特斯拉获得竞争优势。现任解决方案无法执行此操作;因此,随着行业发展到车辆自主和电气化,它们将在未来对自动OEM构成显着的负担。

到目前为止你最大的挑战是什么?

我们最大的挑战是我们是街区上的新人。

已经有幸的是,财富100家公司的行业现任者努力解决视觉感知问题,以使自动车辆成为现实。但是,我们相信我们可以克服这一点,因为我们相信我们的产品的技术和性能优势将推动汽车制造商以整合我们的解决方案。

告诉我们识别团队。

我们在汽车,AI,传感器和半导体行业中拥有跨职业专家团队。我们还有一个管理团队,并经过验证的绩效记录,将更换游戏更改产品带到市场上,并监督无数初创公司的成功退出。

自治车辆行业进出多远,使自动驾驶汽车比人类驱动的汽车更安全?

今天,自动车辆行业有很长的路要走,可以比人类驱动的汽车更安全,因为没有能够充分自治的技术,从而消除了非零人的反应时间。

人的反应时间对事故情况下的司机有害。因为这一点,当司机使机动避免事故时,往往为时已晚。对于自动驾驶汽车比人类驱动的车辆更安全,他们需要一种解决方案来消除非零人的反应时间。通过这样做,汽车将有充足的时间来创建一个安全的路径计划,以避免致命的情况,例如致命的头脑崩溃和与诸如骑自行车者和行人的脆弱的道路用户碰撞。

今天的解决方案无法通过实现全车辆自主权来消除人类的反应时间 - 它们只能使部分自主权能够实现人类驾驶员来制定必要的机动。为了实现自主车辆的安全益处,必须开发出一种新的目的内置解决方案,能够在几毫秒内检测,解释和中继视觉线索,使汽车能够以更安全的方式驱动而不是人类 - 今天驱动车辆。

您在自动车辆行业中看到了哪些趋势?

自治车辆行业及其相应的物流与骑士行业交汇处对我来说是有趣的趋势。

由于人类司机,最后一英里和当地送货公司面临高运营成本。然而,自治车辆作为替代人类驱动车辆的解决方案,并增加这些公司的利润率,使他们能够长期可持续。

除了最后一英里,自治车辆还给长途交付带来好处。鉴于卡车司机短缺的事实,物流公司需要找到一个解决方案来满足不断增长的交付需求。自主车辆不仅可以减轻这个问题,而且他们带来了节省燃料和安全效率的效益,这增加了利润率。

探索ridesharing,优步和Lyft在为他们的车辆开发自动驾驶技术方面,而且原因与最后一英里和当地交付的原因相同 - 人类劳动力对这些公司的营业费用造成巨大负担。因此,他们正在寻找一个Robo-Taxi解决方案来取代他们目前的人司机模型并增加他们的利润率。

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