Recogni是一家专为自动驾驶汽车设计AI视觉识别模型的初创公司。据外媒报道，日前，该公司宣布获得4890万美元融资，并表示将利用这笔资金将其感知产品推向市场，同时扩大其工程和市场开发团队的规模。
（图片来源：Recogni）
该公司首席执行官RK Anand认为，自动驾驶汽车存在计算问题。虽然指导汽车决策的模型拥有强大的训练服务器，但推理，即算法进行预测的阶段，必须离线执行，以确保冗余。但是，即使是训练有素的模型，也需要车载计算机进行实时处理，而部分人士认为此种模式是不可持续的。
Recogni的集成模型包括被动冷却图像传感器、外部深度传感器和定制推理芯片，每秒可执行1 peta次操作，同时仅消耗约8瓦的功率。由于该芯片将中央处理任务转移到车辆的多个点上，因此能以每秒60帧的速度捕获和分析多达3个未压缩的8-12MP流，在典型的视觉应用中，可实现70%的计算效率。
Recogni称，其系统在图像分类、物体检测、动作预测和深度推断等感知任务上比竞争产品高出两个数量级以上。在基准测试ResNet 50中，该模型每秒能够对92105幅图像进行分类；在RetinaNet-101-800中，每秒可以执行1750次推断；在R(2+1)D中，可以同时识别833名人员。
该公司发言人表示，“Recogni的AI视觉认知模型旨在捕捉和处理高分辨率摄像头和传感器数据。通过在AI算法、ASIC架构和设计，以及系统软件方面的创新，该模型将提供超低功耗的高性能处理性能，实现同时实时处理多个摄像头的高分辨率、高帧率图像。”
Recogni计划首先瞄准L2级自动驾驶汽车，包括配备ADAS的汽车，如凯迪拉克的超级巡航（Super Cruise）、英伟达的Drive AutoPilot，以及沃尔沃（Volvo）的Pilot Assist系统。未来，该公司计划为L3和L4级自动驾驶汽车打造平台，其最终目标是使汽车能像人类驾驶员一样自动驾驶。
严格基于视觉的自动驾驶方法得到了普遍赞同，英特尔旗下的Mobileye也大力支持这种方法。该公司正在开发定制的加速器处理器芯片，借助专利算法、摄像头和超声波，可实现360度覆盖。无人驾驶卡车初创公司图森未来表示，其基于摄像头技术的探测距离可达1000米。百度最近也推出了一款汽车框架Apollo Lite，据称可在公共道路上实现全自动驾驶。
Recogni与特斯拉也存在竞争关系。2019年4月，特斯拉详细介绍了三星制造的芯片组，该芯片组具有每秒可执行超过144 tera次操作的AI性能。该领域的另一竞争对手英伟达表示，其Drive AGX Pegasus自动驾驶汽车开发平台的核心芯片系统Drive Xavier的功率仅为30瓦。
Anand表示，“此次投资是风投和行业领导者对Recogni的有力认可。虽然Recogni还未量产此款模型，但已与几家汽车客户完成了概念验证。我们正在以最低的能耗构建性能最高的AI推理系统，以解决感知处理和能效方面的挑战。”
WRVI Capital、梅菲尔德基金（Mayfield Fund）、大陆汽车（Continental Automobiles）、罗伯特•博世风险投资（Robert Bosch Venture Capital），以及现有投资者GreatPoint Ventures、丰田AI Ventures、宝马i Ventures、Fluxunit-OSRAM Ventures、DNS Capital等参与了此次B轮融资。继2019年7月的2500万美元融资之后，目前该公司的融资总额超过7000万美元。