Xnor的AI2GO平台旨在简化将AI添加到边缘设备的过程

西雅图的初创公司Xnor Inc.希望通过其新的“自助式” AI2GO平台使人工智能更易于访问，该平台使开发人员无需任何培训即可为边缘设备构建AI模型。

AI2GO为开发人员提供了一种将AI功能构建到一系列产品中的简便方法，这些产品包括移动设备，可穿戴设备，智能相机和远程传感器。该平台附带了100多种可以嵌入到此类设备中的预训练AI模型。

Xnor表示，这很重要，因为构建要在边缘运行的AI的需求异常高，需要设计，训练然后实施深度学习模型的能力。除此之外，还需要管理内存，功耗和延迟方面的挑战，而且很容易理解为什么只有最大的公司才能做到这一点。

但是Xnor说，借助AI2GO，几乎任何人都可以将AI内置到其小工具中。该公司补充说，开发人员不再需要担心数据收集，注释，培训，模型架构或性能优化。

首先，开发人员选择他们喜欢的硬件，例如Linux或Raspberry Pi，然后选择特定的用例，例如，可以是“家庭安全摄像机的宠物分类器”或“行车记录仪的人检测器”。然后，开发人员可以微调其延迟和内存要求。完成后，AI2GO将针对手头任务提供许多合适的AI模型，并按其准确性进行排名。然后，用户将模型与推理引擎一起下载，这是他们向其应用程序添加特定AI功能所需的全部。

Constellation Research Inc.的技术分析师Holger Mueller说，AI2GO应该是对开发人员有用的平台，因为部署AI算法比简单的代码交付要困难一个数量级，主要是因为它们对系统/资源的要求更高。

“平台供应商和初创企业在这个领域有很多活动，今天，Xnor推出了具有微调AI模型以适应其目标平台功能的AI2GO平台。” “这正是企业在异构的“物联网”世界中所需要的，在该世界中，边缘设备的功能各不相同。”

AI2GO的推出是Xnor的一个重要里程碑，Xnor成立于2016年，专注于机器视觉技术。该公司后来在2017年2月的种子轮融资中筹集了240万美元，然后在一年后的A轮融资中向其小猫增加了1200万美元。从那时起，Xnor便将其重点扩大到其他种类的AI技术，最终推出了独特的太阳能对象识别技术，该技术使小型设备无需电池即可运行AI。

Xnor表示，它将在 5月20日至23日于加利福尼亚州圣克拉拉举行的嵌入式视觉峰会上展示AI2GO平台。

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