在進軍美國市場的重要一步中,邊緣人工智慧解決方案領導者Stream Analyze與Microchip及多家美國公司合作,將其創新技術引入美國,這包括在工具如電鋸中集成AI技術。
Stream Analyze成立於2015年,總部位於瑞典烏普薩拉,並以豐富的學術研究為基礎,旨在通過增強設備如草坪修剪機、礦業設備和叉車的功能,來革命性地改變這些傳統工具的運作。
Stream Analyze首席運營官Daniel Spahr表示:“我們的目標是通過邊緣分析或邊緣AI來賦能我們的客戶。”在最近的一次視頻訪談中,他簡潔地總結了公司的使命:“讓愚蠢的東西變得智能。”
為何需要AI電鋸?
你可能會好奇,AI驅動的電鋸實際需求在哪裡?其益處顯著。例如,在伐木操作中,經理需要監控一艘電鋸的工作狀況。藉助AI,他們可以實時獲取油量、設備性能及維護需求的更新,從而及時更換設備,最大限度地減少停機時間。
邊緣AI的需求不僅限於電鋸。專注於基礎設施傳感器的Eloque公司強調,主動檢測問題對於提高效率、節省成本及維持業務連續性至關重要。另一競爭對手Sima.AI則提供無需編碼的邊緣AI平台,適用於軍用無人機等高需求應用,最近獲得7000萬美元的資金,突顯出投資者對邊緣AI技術日益增長的興趣。
Stream Analyze的全面邊緣AI/ML解決方案
Spahr表示,Stream Analyze以“機器學習操作的端到端平台”著稱。他們的技術有效識別上傳到雲端的相關數據,避免不必要的數據捕獲,從而降低成本及資源需求。“數據轉移和存儲已成為昂貴的過程,因此本地處理提供了一種混合解決方案,”Spahr解釋道。
許多邊緣AI應用,尤其是在連網情況不佳的偏遠地區,要求具備穩定性。Stream Analyze的聯合創始人和首席執行官Jan Nilsson指出:“有時候您能連接,有時候卻不能。設備的磨損不斷發生,這就需要進行設備內部分析。我們的技術不依賴於通信基礎設施。”
此公司的產品套件包括SA Engine、SA Studio、SA Staging及SA Federated Services,提供了一個全面的邊緣AI模型部署平台。儘管提供了預構建的模板,但客戶通常會透過SA Studio自訂模型。
用戶友好與快速部署
Stream Analyze為特定行業需求設計AI,通常使用微控制器。這樣的設置能實現實時數據處理,並滿足數據科學家和工程師的需求,確保易用性。“競爭技術通常需要內嵌編程或韌體更新,這可能會慢且有風險,”Spahr補充道。
此外,Stream Analyze的技術還能促進模型的快速部署和調整,顯著縮短上市時間。其解決方案的記憶體佔用僅為17kB,性能超越了AWS Greengrass和TensorFlow Lite,使其對多種應用具備靈活性。
Stream Analyze還優先考慮客戶隱私,允許企業根據需要調整其技術,而無需分享具體用例的詳細信息。“每個客戶都是獨一無二的,沒有‘一刀切’的解決方案,”Nilsson表示。“他們獨立實施該平台,保持其分析的機密性。”
隨著Stream Analyze進入美國市場,期待不僅擴大業務,同時革新企業利用數據和AI進行實時、知情決策的方式,這些在以往是無法實現的。