datasheet

以色列计算机科学蓬勃发展,有望成中美之后第三大AI超级体

2019-07-12来源: eefocus关键字:计算机视觉  AI  自动驾驶

90年代后期,随着外来人才的大量涌入,以色列的计算机科学领域开始蓬勃发展。如今,在军方团队不断培养相关精英人才的影响下,以色列成为计算机视觉领域的领军者,甚至有望成为中美之后的第三大AI超级体。

 

以色列农业科技公司Taranis的联合创始人Ofir Schlam从小在一个农场长大,那时候他会每天早上5点醒来,在作物中搜寻最细小的毛虫、害虫和腐烂物。多年以后,当他加入军队并加入总理办公室时,他调整了这套技能来分析数千张监视图像,寻找最小的异常情况。 

 

Taranis的主要高级管理人员之一Amihay Gornik也利用了他在大型航空航天公司工作时获得的专业知识,为军用无人机设计成像部件。他找到了一种方法来制作一个可以进行快速移动的摄像头:将它嵌入一个专门的、配有陀螺仪的吊舱内,这有助于消除振动并减少模糊。 

 

在Taranis,他们将吊舱插入塞斯纳飞机,让它们飞行高度达到大约100英尺,然后以每小时200公里的速度放大数万英亩的农田,用所配置的相机拍照。即使以这样的速度,他们的软件也可以发现最微小的害虫或疾病迹象。

 

 

Schlam说,Taranis之所以成功的重要因素是独特的以色列经验并且他们将其与商业应用相结合。“这是一个小地方,”他说,“然而找到一个从事农业、了解相关技术并且之前做过类似事情的人并不是那么难,他们也许来自军队,也许来自另一家初创公司。” 

 

得益于军方精英团队,以色列成为计算机视觉的领军者

正是这些经历帮助这样一个小国成为计算机视觉的领军者,这是最有前途的领域领域之一。计算机领域在过去几年里已经逐渐成熟,涵盖了数十个行业的应用程序,这些行业有一个共同点:计算机需要了解摄影机到底看到了什么,以及计算机需要告诉接下来要做什么。 

 

最大的成功案例是以色列的一家公司Mobileye,它使用十几个廉价相机来侦测自动驾驶汽车周围的交通,然后引导汽车顺利驶过。2017年,英特尔花费了153亿美元收购这项技术,毕竟汽车制造商们已经投入了无数用于制造自动驾驶汽车。

 

 

计算机视觉已成为以色列一些最有价值和最有前途的科技公司之间的桥梁了。与以色列的传统优势(网络安全和绘图)不同的是,计算机视觉所涉及的范围更为广泛:农业、工业、医药、体育、自动驾驶汽车、珠宝甚至购物公司。 

 

在以色列,这个利润丰厚的领域受益于大量的工程师和企业家,他们在一个鲜为人知的精英军方团队(名为Unit 9900)那里接受了培训,在那里他们对计算机算法进行了微调,以处理数百万张监控照片并筛选可行的情报。 

 

“我们在很多领域都很擅长,但在计算机视觉领域我们有些摇摆不定。”总部位于耶路撒冷、已经融资到7.5亿美元的风投公司OurCrowd的首席执行官Jon Medved表示,他已将数百万美元投入到计算机视觉初创公司中。“这种事情很难复制,以色列已经领先一步了。在美国、日本、中国,这些技术还有很好的发展前景可以让我们去投资。但以色列已经没有这样的机会了。”

 

 

Zebra Medical以5000万美元的风险投资资金作为后盾,利用AI扫描来自世界各地的数百万张MRI和其他图像,指导放射科医生不放过任何疾病的微小迹象。在医疗诊断初创公司FDNA,工程师们正在探索如何通过人脸的照片揭示罕见的遗传性疾病。拥有大约7000万美元资金的Cortica正试图复制人类大脑如何看待这个世界,以帮助计算机了解周围环境。 

 

过去三年,以色列的计算机视觉初创企业在种子和风险投资方面所募集的资金已超过10亿美元,今年这一势头更为凶猛。

 

这种现象受新一代的相机驱动,尤其是在智能手机上。和以前相比,处理数百万张图像所需的巨大算力已经变得便宜很多。 

 

军方团队成为创造AI领域人才的温床,“毕业生”被各大公司疯抢

Unit 9900的全名为地形分析、精确制图、视觉采集和解释机构(the Terrain Analysis, Accurate Mapping, Visual Collection and Interpretation Agency),这暗示它是如何创造了一支对未来人工智能领域不可或缺的关键工程师队伍。秘密团队最近才对其工作进行了有限的讨论。它已经创造了一大批人才,预计有25000名毕业生,各大公司已经开始“抢购”了。 

 

 

Unit 9900的士兵被指派从以色列无人机和卫星提供的图像中删除情报:从监视加沙地带拥挤、混乱的街道到叙利亚和西奈半岛无休止的沙漠地带。 

 

随着如此多的数据涌入,Unit 9900提出了解决方案。近年来,曾在Unit 9900任职七年多的Shir Agassi说,这支队伍已经学会了自动化大部分过程,教授学员算法以发现细微差别、景观的变化以及目标如何移动和表现。

 

“我们必须拍摄所有这些照片、所有这些影像、所有这些地理空间证据并将其分解:你怎么知道你所看到的是什么,背后隐藏着什么,它将如何影响你的情报?”Agassi女士解释道,她现在管理着一个大约1000名Unit 9900毕业生的协会。

 

“你问自己:如果你是敌人,你会在哪里隐藏?高楼大厦在哪里,哪里暗藏危机?天气会对这些分析产生怎样的影响?”

 

Agassi女士说,计算机视觉对于这项任务至关重要。训练计算机擅长寻找变化使得这一装备能够快速扫描数千公里的背景以找到可操作的情报。“你必须找到方法,不仅要让自己更有效率,还要发现人眼无法观测到的事情,”她说,“你需要计算机视觉才能回答这些问题。”

 

当Eran Shir在军队时,他使用的是弹道导弹。为了准确地以几倍声速的速度操纵导弹,Shir和他的同事使用雷达、高清视频和地图来创建导弹周围环境的精确模型。 

 

 

Nexar是一家用于分析驾驶员智能手机的交通和事故数据的公司,Eran Shir帮助绘制了全球数百万英里的道路。利用电话上的摄像头跟踪其周围的交通,并记录旅程视频警告驾驶员风险,例如路面不平或危险的十字路口。所有手机共享这些数据,这有助于创建更详细的地图。 

 

“以色列科技生态系统长期以来,通过使用视觉,激光,运动传感器,一直在处理各种现实情况”,他说,“我们现在处理世界真正面临的一些问题:健康、农业、交通运输,我们的技术系统已针对这种情况进行了优化。”

 

Nexar利用了以色列军方的其他毕业生:它需要物理学家来将世界各地不同手机上的传感器进行匹配,以及曾经使用导弹并为战斗飞行员制造头盔的工程师。

 

以色列创新局的Aviv Zeevi Balasiano表示,这种先进的人才使以色列有机会与美国和中国竞争,并允许这些公司蓬勃发展,该机构负责审查和投资初创企业。20世纪90年代后期,许多来自俄罗斯的犹太人大量涌入以色列,这个行业获得了大量的人才资源。

 

“他们带来的一些知识是关于计算机算法和机器工程,这是以前的以色列人没有听说过的领域。”这开启了以色列军队中最早使用计算机视觉的迭代。 

 

但这个领域需要数年才能成熟。Trigo的联合创始人Daniel Gabay开玩笑说,不久前电脑无法分辨出猫与狗之间的区别。现在,当孩子突然出现在道路上时,计算机视觉可以告诉汽车需要转弯避开小孩子了。 

 

Gabay先生也是一名精英军事单位的毕业生,Trigo是一家想实现在超市中自动结账技术的初创公司,他正在与亚马逊竞争,完善无人零售的技术,其中复杂的代码可以帮助少数摄像机识别顾客购买的商品,并自动充电。该系统正在以色列的数百家商店进行试验。他对自己在军队中具体呆了多久含糊其辞,但他说“他学会了做实事,学会了保持远见,并学会了创新。” 

 

Gabay先生说,几乎所有在Trigo工作的工程师都是“从精英军队中挑选出来的”。 

 

人才+技术,以色列有望成为中美之后的第三大AI超级体

然而,尽管声誉越来越高,以色列公司必须继续专注于他们最擅长的事情,而不是过于分散自己。Vayavision公司的Ronny Cohen认为,使用更好的软件将帮助自动驾驶汽车用更少和更便宜的相机或雷达来映射周围的环境。 

 

他说:“单独做这一切太难了,所以我不打算制造自动驾驶汽车,甚至不想做汽车导航。我只需要为汽车建立最好的环境模型。”

 

大量数据库的发展——从农场昆虫的特写到医疗扫描再到交通数据——是以色列公司超越竞争对手、抢占先机的宝贵资源。在一个行业中,每个新图像都会教会算法一些有用的东西,这使得追赶变得困难。 

 

 

它还为别的行业创造了机会。Physimax是Ram Shelev建立的一家初创公司,它使用一组摄像头来分析运动员的姿势,然后建议改变他们的锻炼方法和技术。美国印第安纳Pacers队和巴西Flamengo队均已经采用这项技术了。

 

“计算机视觉绝对是将我们与其他以色列公司联系起来的主线,”他说,“我需要拥有相同独特技能的人,例如数学智能博士、善于神

[1] [2]

关键字:计算机视觉  AI  自动驾驶

编辑:什么鱼 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/qrs/ic467589.html
本网站转载的所有的文章、图片、音频视频文件等资料的版权归版权所有人所有,本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者。如果本网所选内容的文章作者及编辑认为其作品不宜公开自由传播,或不应无偿使用,请及时通过电子邮件或电话通知我们,以迅速采取适当措施,避免给双方造成不必要的经济损失。

上一篇:北京垃圾分类用上了“人脸识别”?
下一篇:日本电子制造业的兴衰历程

关注eeworld公众号 快捷获取更多信息
关注eeworld公众号
快捷获取更多信息
关注eeworld服务号 享受更多官方福利
关注eeworld服务号
享受更多官方福利

推荐阅读

密歇根大学研发新软件 提升无人驾驶汽车的计算机视觉能力

(图片来源:密歇根大学官网)据外媒报道,在进行探测“极度虚假”视频的项目中,密歇根大学(University of Michigan)的工程师研发出一种软件,可利用视频片段提高计算机追踪物体的能力,而且计算机的物体追踪能力平均提高了11%。该软件名为BubbleNets,可为人类选择出最好的视频帧,以便进行人工注射。除了能够帮助训练算法识别出被篡改的视频片段,该软件还能够提升无人驾驶汽车、无人机、监控和家庭机器人等新兴领域内的计算机视觉能力。目前分析视频片段的软件都需要依靠人工在视频中标记物体,如标记人、动物和车辆。随后,“视频物体分割”算法将通过视频,跟踪此类物体的边界。如今的先进“深度学习”程序需要人类只标出单个视频帧,而通常
发表于 2019-07-11
密歇根大学研发新软件 提升无人驾驶汽车的计算机视觉能力

优步或收购计算机视觉初创公司 以支持自动驾驶技术发展

最近,优步正进行谈判,打算收购西雅图初创公司Mighty AI ,后者专注于为计算机视觉模型研发训练数据,该交易有助于推动优步自动驾驶汽车技术的发展。据外媒报道,三名不愿透露姓名的知情人士表示,最近,优步正进行谈判,打算收购西雅图初创公司Mighty AI ,后者专注于为计算机视觉模型研发训练数据。该交易有助于推动优步自动驾驶汽车技术的发展,多年来,优步一直在匹兹堡的机器人工厂测试自动驾驶汽车,并且计划于2020年开始让自动驾驶出租车上路,但是近几年,优步的自动驾驶汽车计划遭遇了一些挫折。Mighty AI首席执行官Daryn Nakhuda拒绝对该报道置评,而优步的发言人表示,“我们一般对收购传闻不予置评。”Mighty AI
发表于 2019-06-25
优步或收购计算机视觉初创公司 以支持自动驾驶技术发展

一文解读全球顶级计算机视觉会议:CVPR 2019自动驾驶内容

为期五天的全球顶级的年度计算机视觉会议,CVPR(计算机视觉与模式识别)已经在加利福尼亚州的长滩市落下帷幕。计算机视觉在自动驾驶拥有着一席之地,甚至有从业者认为纯视觉可以实现自动驾驶,所以在CVPR2019舞台,自动驾驶也成为了其中重要的内容。包括国外的Waymo、Argo、NVIDIA、Tesla、Algolux等,国内的美团、百度、驭势等公司都纷纷在CVPR 2019上亮相或发布重要产品。即便是不参会的国内自动驾驶公司,也有相当一部分会员工,不管是因公出差还是个人兴趣,都远涉重洋来到加州长滩,参加一年一度的计算机视觉顶级会议。在公司层面,Waymo和Argo先后在CVPR 2019上宣布开放数据集,百度则宣布推出纯视觉的L4
发表于 2019-06-24
一文解读全球顶级计算机视觉会议:CVPR 2019自动驾驶内容

三星电子将代工特斯拉最强自动驾驶车载半导体芯片

”。 马斯克透露,在过去的一个月时间里,特斯拉陆续放弃了英伟达提供的图像处理解决方案。马斯克表示,特斯拉的芯片是世界上最好的芯片,而且远超其他竞争对手。与此同时,特斯拉也已经将下一代芯片的工作进行了一半,马斯克表示下一代芯片可能比现有的好上 3 倍,有望在两年内推出。不过,马斯克并未准备在这次活动透露更多下一代芯片的信息。 特斯拉坚定地选择计算机视觉团队取得的这些成绩,也让这位 CEO 再度发出豪言:“任何使用激光雷达的自动驾驶公司注定失败”。 而在软件算法的部分,作为AI大牛的特斯拉人工智能和自动驾驶视觉总监 Andrej Karpathy表示他的主要工作是训练 FSD 以及神经网络信息处理。他现场
发表于 2019-04-25
三星电子将代工特斯拉最强自动驾驶车载半导体芯片

自动驾驶技术遭遇五大质疑,特斯拉如何解决?

验我们最新的自动驾驶软件,包括一些目前正在积极开发中的特性和功能。同时,埃隆马斯克、工程副总裁Stuart Bowers、硬件工程副总裁Pete Bannon和人工智能高级主管Andrej Karpathy都将莅临现场并发言。”以下是我希望投资者们在自动驾驶投资者日上向特斯拉提出的五个问题:1、很明显特斯拉正在使用深度监督学习来执行计算机视觉任务。但是对于实际的驾驶任务-路线规划和驾驶策略(使用特斯拉自己给出的术语),特斯拉使用的是模仿学习还是强化学习,还是两者兼而有之?在模仿学习中,神经网络通过观察人类驾驶行为,并通过将感知信息和驾驶员行为产生关联来学习驾驶,在强化学习中,则是通过反复试验(通常是进行模拟)进行学习。2、无论特斯拉在驾驶
发表于 2019-04-16
自动驾驶技术遭遇五大质疑,特斯拉如何解决?

在冰与火的夹缝中生存,AI芯片市场最近变冷?

最近,AI芯片市场明显“冷”了下来。  作为芯片市场的一哥,英伟达刚刚发布的Q1季度报告表现就十分不理想。数据显示,截至2019年4月28日,英伟达当季收入22.20亿美元,环比增长1%,同比下跌31%,毛利率58.4%,环比提高3.7个百分点,同比减少6.1个百分点;净利润3.94亿美元,环比下跌31%,同比下跌68%。数据一出,整个AI芯片市场的心态都很难不受影响。  英伟达营收下跌的因素有很多,作为高端芯片设计巨头,就像是早年苹果显著优势被不断追赶上一般,现在英伟达也处在这样的困局之中,创新无力,优势渐失。因此,它的利润下跌暗示出两个信号:1.整个市场平均水平上升了;2.高端
发表于 2019-07-16
在冰与火的夹缝中生存,AI芯片市场最近变冷?

小广播

何立民专栏

单片机及嵌入式宝典

北京航空航天大学教授,20余年来致力于单片机与嵌入式系统推广工作。

电子工程世界版权所有 京ICP证060456号 京ICP备10001474号 电信业务审批[2006]字第258号函 京公海网安备110108001534 Copyright © 2005-2019 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved