智能应用 影音
innoTech2022
event

结合AI与边缘运算 Invision AI打造自驾火车与智能交通系统

结合AI与边缘运算 Invision AI打造自驾火车与智能交通系统

台铁太鲁阁号2021年发生火车撞上边坡掉落的工程车造成严重伤亡,又频传驾驶人手不足难以轮休,是否能由人工智能(AI)和边缘运算找到解方,保障乘客的安全与提供稳定的服务?加拿大新创公司Invision AI所做的正好是结合AI和边缘运算技术的自驾火车与智能交通系统。Invision AI于2014年创立,已经获得Fontinalis Partners、TA Ventures、Ontario Center of Excellence、Jayant Group 与TechStars等机构投资。DIGITIMES专访Invision AI创始人暨CEOKarim Ali,畅谈对边缘AI的洞察与对公司的愿景,以下为专访纪要。

问:请问能否分享公司背景与当初创业的起心动念?

 点击图片放大观看

Invision AI简介

Invision AI的火车前方碰撞警示系统,类似于汽车的Level 2或Level 3系统。Invision AI

答:我在瑞士洛桑联邦理工学院获得机器学习与电脑视觉博士学位,并曾在加州大学柏克莱分校与哈佛大学担任研究员。约略在2013~2015年,AI开始往深度学习领域发展,带来非常巨大的变化,在正确度上有非常快速的改善。我们原先系统的正确率已有50~60%,一下子竟然进步到90%以上,而且可能更高,已经达到能落地解决现实世界实际问题的地步了。

但要部署AI系统,就得确认是否有扩大规模的空间。如果要扩大,意味着必须把AI部署在边缘端,也意味着我们要撷取的信息必须能用来操作,而这是我当时看到的两大问题。

一方面有高度的正确率,但要达到那麽高的正确率,就需要很多运算能力,可是这并不是很能扩大规模,而且取得的数据洞察却未必都可操作,所以我们决定解决这些问题,例如如何应用AI,并且可以扩大规模,打造产品来解决实际世界里的问题。 

问:Invision AI的解决方案是结合视觉AI与边缘运算,能分享一些特定的使用案例吗?哪些实际世界的问题,是你们想为客户解决的? 

答:我们看到视觉AI和边缘运算的解决方案,可以运用在摄像镜头、雷达和激光雷达(LiDAR)上,能解决的问题其实多到难以计数。我们有三大类使用案例,首先是火车的前方碰撞警示系统,这类似汽车的Level 2或Level 3系统。

我们也有十字路口监视系统,可以部署在街道交岔口,或是放在公路交叉口用来监测是否有车子逆向行驶,是否有行人误入高速公路,或是汽车抛锚在公路上等。此外,也能监测同一平面的平交道,这是火车和汽车可能有接触的地方。为了安全,当发现有车辆挡住火车行进路线时,我们的系统会预先警示,赶快把路障设起来。

最后是车辆载客数监测,从路边数车里的人头,来执行自动化的匝道管制等。

对我们而言,关键是要打造一个平台,可以重复使用在不同的应用场景中,而让这平台能重复使用且扩大规模的方式,是达到以下3个目标。

第一是边缘运算,必须让运算发生在边缘,不能在云端,因为这样才能让数据接近发生的现场,也接近传感器,而不需要把数据送到云端,这样也能免去隐私和运算的问题。 

第二是必须让平台有足够的弹性进行协作式传感(collaborative sensing)。必须有多个传感器,或多个镜头协作,来对环境产生一致的认知。 

第三,是从系统中提取可操作的测量数据,如地理位置、尺寸、速度、标题等,以产生数码分身(digital twin)。最后,Invision AI所操作的其实就是边缘装置上的数码分身。

我们的电脑视觉AI在传感车辆和人的时候,其实不只是传感他们,而是立即定位。所以我们可以告诉你,这些车和人在哪个地方,他们的GPS座标是什麽?车子的长宽高是多少?行进的速度有多快?往哪个方向走?有方向性吗?下几秒会到哪里?等信息。装置和协作镜头或协作传感器,加上提取的数码分身信息,就是我们拿来解决许多使用场景问题的关键平台。 

我们目前专注于智能交通,因为这是我们的解决方案的强项,也是最需要数码分身的场景,但相信这个应用还可以被运用在交通以外的场域。 

问:Invision AI已经和两家公司合作了好几件自驾电车的项目,为什麽会先选铁道做为第一个智能交通解决方案的落地项目? 

答:这一部分是与技术因素有关,我们一开始就相信自驾一定会先发生在轨道交通上。虽然大众对自驾车有很多讨论和不太实际的想法,但自驾车的问题很多,因为行驶的环境远不如轨道那样可进行控制。 

由于只有单一营运商可以在轨道上控制火车、平交道和火车站,你就能从一个一致的立足点来监测问题点。大部分对铁路营运有兴趣的机构都已经看到,如果要有自驾火车系统,就需要同时有固定的基础建设系统,并在平交道部署这些传感器,以进行协作。

我们从一开始就着手打造这两种系统,进展令人兴奋。而自驾车产业在过去4年来虽然不断地说自驾车可以自行驾驶,人们却已经发现了很多自驾车事故都是发生在两条道路的交叉口。如果我们能在交岔路口部署一致性的监测系统,将可获得许多有用的信息。

一辆自驾车即便用上了所有能用的传感器,能做的也很有限。可是如果你能从高处往下看,却能预先看到可能发生的危险,可以在遗憾发生前,事先发出警告,例如看到5秒后可能会在交岔路口发生问题时,提醒驾驶「赶快煞车!」

我们很幸运,在过去2年与系统整合商Thales集团以及北美第二大铁路营运商Metrolinx合作愉快。而他们也都非常重视安全性,因此与我们合作部署火车的前方碰撞警示系统。  

问:如果能有智能城市的规划,可以将这样的系统进行全面的部署,这是否是Invision AI想在未来达到的愿景?

答:我们希望可以成为被所有应用使用的平台,所以答案是我们100%希望朝这方向走。我们强烈地相信,移动传感套件必须要和固定的传感套件协作,才能达到以同一套AI演算法进行侦测、追踪。为了加强安全性、交通吞吐量,减少塞车的情况,就需要打造一个更智能且更安全的交通系统。 

问:台湾的企业能在哪些方面与你们合作?你们是否也正在寻找合作的夥伴或是硬件夥伴? 

答:我们正在寻找传感器低延迟通讯、或是单一镜头内运算节点问题的安全应用解决方案提供者,而这样的多传感器协作系统需要是无线、低延迟的5G通讯能力,这样我们就能提供全套解决方案(turn-key solution)。台湾有系统整合商,硬件制造商,所以我们一直希望能找到合适的夥伴。 

问:Invision AI的募资阶段为何?2022年有募资计划吗? 

答:我们上一次募资是2019年中,之后我们就努力自给自足,目前是以营收来支持公司运作,团队规模并且成长到20人了。以这样的模式,我们觉得差不多是该进行下一轮募资的时候了,所以我们2022年启动了新募资计划,预计在第3季结束,目标是500万~1,000万美元,而目前我们主要是想找策略一致的夥伴。 

问:什麽样的公司是你们觉得能达到策略一致的夥伴?例如跟你们互补的吗? 

答:很可能,或许是摄影镜头公司、边缘运算公司、智能交通公司等,我们很乐意与之展开讨论。目前我们已经有几家夥伴了,但还是希望继续培养新的夥伴关系,因为我们是以全球市场为目标。

问:2022年有扩展其他海外市场的计划吗?

答:是的,当然,我们目前在希腊、法国、瑞士、加拿大、美国和以色列已经有项目了,亚太区也会是一个重要的区域,因为有很多这区域的国家有非常先进的智能城市与智能基础建设及智能交通技术。对亚太区来说,我们正努力向韩国、日本、台湾、新加坡与香港拓展市场。

  •     按赞加入DIGITIMES智能应用粉丝团
更多关键字报导: 边缘运算 AI 智能交通