FLIR Systems, базирующаяся в штате Орегон, США, является сенсорной компанией, ориентированной на производство тепловизионных изделий для широкого спектра применений, по словам MAMS, который недавно объявил о значительных стратегических инвестициях в Сингапурские стартапы по машинному обучению и искусственному интеллекту (AI) кведиа. Программный инструмент syncing Simulator, разработанный компанией кведиа, предоставляет ультра-реалистичную многорежимную цифровую среду для автоматизированных OEM-систем и изготовителей соответствующих датчиков для ускорения, повышения безопасности и более экономичного обучения своих систем, чем традиционные технологии сбора данных. Программное обеспечение имитатора синхронизации кведиа может продемонстрировать физические характеристики реального мира; Моделирование различных условий освещения и окружающей среды; При оказании таких объектов, как люди, животные и автомобили, системы искусственного интеллекта используются для воплощения их в реалистичные и реалистичные объекты.
Это приводит к высококачественным наборам данных, которые, войдя в структуру нейронной сети клиента, могут значительно сократить время обучения этих глубоких систем обучения и упростить процесс обучения. Если вы не являетесь сенсорным Компьютерщик, это сообщение может показаться, как мало новостей. Но движение показывает новую реальность в все больше и больше конкурентном рынке датчика, также, как в AI и бум машинного обучения: для малого бизнеса, фокусируя на хорошем оборудовании не достаточно;
Но даже стартапов, с выбором направления и использования интеллектуальных двигателей АИ для упаковки их оборудования, может процветать в кольцо гиганта рынка.
симулятор синхронизации программного обеспечения для тепловизионных карт для защиты дикой природы FLIR предоставляет тепловизионные датчики для различных корпоративных приложений, таких как инспекции на месте и тушение пожаров. Его датчики доступны в различных приложениях, в том числе таблетки и аксессуары для смартфонов.
В последнее время компания выступает за то, чтобы автономные автомобили, работающие на лидарных и видимых световых камерах, имели слепые пятна, которые можно решить с помощью тепловизионных камер. Это создает маркетинговую проблему для FLIR, и убедить автономных разработчиков автомобилей использовать тепловизионные камеры на автономных транспортных средствах нелегко и сложно, но как FLIR может доказать, что их продукция является предпочтительным тепловым датчиком для автономных приложений вождения?
Потому что есть и другие компании по тепловому зондированию в экосистеме, такие как Rival адаски. Согласно MAMS Consulting ранее сообщалось, что израильский производитель адаски был основан в январе 2016, запустила далекую инфракрасную камеру Viper--первое в отрасли встроенное программное обеспечение для машинного обучения в дальней инфракрасной твердотельной камере, без каких-либо движущихся частей, и способных обработки данных внутри камеры, может помочь уровень 3
, 4 и 5 самоходные автомобили выйти на рынок быстрее. Решение FLIR заключается в том, чтобы инвестировать в вторую компанию, кведиа, для дифференциации ее тепловизионных датчиков с использованием функций управления и машинного обучения, связанных с автономным вождением, таких как распознавание объектов.
Компания FLIR считает, что она станет самым привлекательным поставщиком тепловизионных датчиков для автономного вождения, если она сможет обеспечить адаптацию своих датчиков к широкому диапазону автономных управляющих архитектур, одновременно имея возможность принять участие в разработке самостоятельного разработчика транспортных средств. Это в отличие от традиционной операционной модели, обычно используемой поставщиками датчиков, где традиционная модель заключается в том, чтобы создавать независимые от задач датчики для максимально возможного количества приложений.
Это также свидетельствует о том, что датчик рынка ужесточения.
Ориентация на зондирование движения, интегрированное AI и машинное обучение для 3D-производителей датчиков зрения вискандо Мы также сосредоточились на других компаниях-датчиках, упаковывая их аппаратные и специфичные для приложений функции вместе. Например, компания вискандо, специализирующаяся на производстве датчиков трехмерного видения.
С запуском Intel встроенный в AI Engine в RealSense 3D Vision камеры, 3D Vision датчик рынка становится все более и более трудно.
Компания вискандо использует 3D Vision и AI для получения точных данных о трафике Но вискандо продолжает оставаться конкурентоспособным, сосредоточив внимание на нишу промышленности-различные муниципальные датчики движения. Вискандо создала лучший портфель продуктов, чем простая 3D камера, включая AI и функции машинного обучения, связанные с применением датчиков трафика.
Ниша рынка достаточно, чтобы сохранить вискандо растет, но это достаточно мал, что гигант, как Intel не разработали его специально для него. Без встроенного AI и машинного обучения, вискандо не сможет конкурировать с Intel или любой другой 3D Vision провайдер, но он будет достаточно конкурентоспособным, чтобы построить стек AI и машинного обучения для конкретного домена на аппаратной основе.
Это говорит нам о том, что рынок датчиков для аппаратных стартапов по-прежнему имеет достаточное пространство на рынке в случае погружения в цены датчика, но только если эти малые предприятия готовы сосредоточиться и искать стратегические возможности для разработки интеллектуальных возможностей на своем оборудовании.
Это стратегическая цель инвестиций компании FLIR в кведиа. "Эти инвестиции в кведиа повысит нашу способность к инновациям наших зондирования решений, что позволяет нашим клиентам сделать критически важных решений быстрее и точнее, сказал Джеймс Кэннон, президент и Генеральный директор FLIR," кто может автоматически уведомлять пользователей о критической информации или добавление программных алгоритмов в систему, является ценной функцией, которая значительно укрепляет уникальные и богатые данные, которые наши датчики воспринимают.
' Инвестиции FLIR в компании AI | Или может вдохновить тепловизионные изделия, как играть
