Con sede en Wilsonville, Oregon, FLIR Systems es una empresa dedicada a la producción de una variedad de aplicaciones de sensores térmicos compañía de productos de imagen, de acuerdo con informes de consultoría Mai Musi, recientemente anunció que tiene FLIR (AI) a Singapur aprendizaje automático negocio y artificial CVEDIA compañía de inteligencia Hizo una gran inversión estratégica.
SynCity herramientas de software simulador se pueden desarrollar para los fabricantes de sistemas de forma automática CVEDIA OEM y los sensores relacionados, entrega entorno digital ultra-realista multi-modo, en comparación con la tecnología tradicional de adquisición de datos para proporcionar más rápido, más seguro y más económico para entrenar a sus sistemas . CVEDIA software del simulador SynCity puede exhibir las propiedades físicas del mundo real; simular una variedad de condiciones de iluminación y ambientales; en personas, animales y vehículos y otros objetos son prestados, sistemas de inteligencia artificial para traducir a la realidad y objetos reales de esta manera puede generar conjunto de datos de alta calidad, el conjunto de datos de entrada para el marco de cliente de red neuronal, puede reducir en gran medida el tiempo de formación de estos sistemas de aprendizaje profundo, y simplificar el proceso de formación.
A menos que seas un fanático de los sensores, esta noticia puede parecer una novedad, pero este movimiento muestra que han surgido nuevas realidades en el mercado de los sensores cada vez más competitivos, así como en el auge de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. : Para las pequeñas empresas, no es suficiente enfocarse en un buen hardware, pero incluso en una startup, si elige una dirección y utiliza el motor inteligente AI para envolver el hardware, puede prosperar en los gigantes del mercado.
Software del simulador SynCity para imágenes térmicas para proteger la vida silvestre
FLIR proporciona sensores de imágenes térmicas para una variedad de aplicaciones empresariales, como inspecciones in situ y extinción de incendios. Sus sensores vienen en una variedad de aplicaciones, incluyendo accesorios para tabletas y teléfonos inteligentes. Recientemente, la compañía ha estado promoviendo, basado en LiDAR (Lidar) ) Los vehículos autónomos que funcionan con cámaras de luz visible tienen puntos ciegos, y estos puntos ciegos se pueden resolver con cámaras térmicas.
Esto ha traído desafíos de mercadotecnia a FLIR. No es fácil convencer a los desarrolladores autónomos de automóviles para que usen cámaras termográficas en autos que conducen automóviles. ¿Qué es más desafiante es cómo puede FLIR demostrar que sus productos son los sensores térmicos preferidos para aplicaciones de conducción autónoma? Porque hay otras compañías de sensores térmicos en este ecosistema, como el competidor AdaSky.
De acuerdo con Mai Musi consultoría se informó anteriormente, los fabricantes israelíes AdaSky fue fundada en enero de 2016, ha puesto en marcha una cámara de infrarrojo lejano Viper-- software de aprendizaje de máquina de primera embebido de la industria de la cámara de estado sólido de infrarrojo lejano, no contiene ninguna pieza móvil, Y puede procesar datos dentro de la cámara, lo que puede ayudar a que los autos de nivel 3, 4 y 5 de piloto automático ingresen al mercado más rápido.
La respuesta de FLIR es invertir en una segunda empresa, CVEDIA, para diferenciar sus sensores de imágenes térmicas con las funciones de inteligencia artificial plug-and-play de este último y de aprendizaje automático relacionadas con la conducción autónoma (como el reconocimiento de objetos). FLIR cree que si Asegurándose de que sus sensores se adaptan de manera óptima a una variedad de arquitecturas de conducción autónomas, mientras que al mismo tiempo asume la carga de desarrollo de algunos desarrolladores de automóviles autónomos, seguramente se convertirá en el proveedor más atractivo de sensores de imágenes térmicas para aplicaciones de conducción autónoma.
Esto es diferente del modelo operativo tradicional que usan los fabricantes de sensores. El modelo tradicional es producir sensores independientes de la misión para tantas aplicaciones como sea posible. Esto también indica que el mercado de sensores se está ajustando.
Centrarse en la detección del tráfico, la IA integrada y el fabricante de sensores de visión 3D con aprendizaje automático Viscado
También hemos estado preocupados por otros sensores empresas, será empaquetado con sus funciones de hardware y de aplicaciones específicas. Por ejemplo, se centró en la fabricación de sensores de visión 3D Viscando empresa. Con Intel construyó motor de IA REALSENSE 3D lanzamiento cámara de visión, mercado de sensores de visión 3D Se está volviendo más y más difícil.
Viscando usa visión 3D e inteligencia artificial para obtener datos de tráfico precisos
Pero Viscado continúa siendo competitivo centrándose en una industria de nicho: una variedad de sensores de tráfico municipales. Viscando ha creado una cartera de productos mejor que las cámaras 3D simples, que incluyen IA y máquinas relacionadas con aplicaciones de detección de tráfico. Función de aprendizaje: este nicho de mercado es suficiente para que se expanda Viscado, pero es lo suficientemente pequeño como para que gigantes como Intel no se hayan desarrollado específicamente para él.
Si no incrusta la IA y el aprendizaje automático, Viscando no podrá competir con Intel ni con ningún otro proveedor de visión 3D, pero en una pila basada en hardware de IA y aprendizaje automático para un dominio en particular, será lo suficientemente competitivo. Nosotros, en el caso de una fuerte caída en los precios de los sensores, el mercado de sensores en startups de hardware todavía tiene mucho espacio en el mercado, pero solo si estas pequeñas compañías están dispuestas a enfocarse y encontrar oportunidades estratégicas para desarrollar funciones inteligentes en su hardware.
Este es el propósito estratégico de la inversión de FLIR en CVEDIA.
"Esta inversión en CVEDIA mejorará nuestra capacidad de innovar soluciones de detección, permitiendo a nuestros clientes tomar decisiones de misión crítica de forma más rápida y precisa", explica el Presidente y CEO de FLIR, James Cannon, "Automáticamente Notificar al usuario o los algoritmos de software del sistema de información crítica es una característica muy valiosa que mejora en gran medida los datos únicos y ricos que perciben nuestros sensores.
