據外媒報道，硅谷初創公司Recogni宣布，其在A輪融資中籌集了2500萬美元(約合1.7億元人民幣)，該輪融資由GreatPoint Ventures領投，汽車制造商寶馬和豐田的風投部門寶馬iVentures與豐田AI風投、汽車技術公司佛吉亞(Faurecia)、汽車照明技術公司歐司朗(Osram)的風投部門Fluxunit以及DNS資本。Recogni公司正在為自動駕駛汽車研發視覺人工智能平臺。

Recogni公司專注于讓自動駕駛汽車的人工智能邊緣處理實現高性能和較低功耗。該公司于2017年成立，總部位于美國加利福尼亞州圣何塞市，且在德國慕尼黑設有分公司，其創始人在系統設計、人工智能(AI)、計算機視覺和定制硅設計等方面擁有豐富經驗。

Recogni旨在徹底變革L2 自動駕駛汽車的感知處理過程，讓該過程既具備卓越的實時處理性能，又幾乎不消耗能量。該公司表示，與市場上任何競品相比，其感知技術不僅能夠識別騎自行車的人和行人，還能知道他們的具體位置、速度以及距離。Recogni設計了一款“視覺認知處理器”，即用于自動駕駛汽車的人工智能平臺。

自動駕駛汽車面臨的挑戰之一是，能夠在不需要在后備箱裝滿昂貴且耗電硬件的情況下，具備處理AI和機器學習算法的能力。雖然目前大多數基于AI的機器學習系統都離線接受訓練，但對于自動駕駛汽車來說，仍需要在導航時實時處理傳感器的數據，該過程就需要強大的計算能力和硬件。因此，Recogni就通過更有效地解決自動駕駛車輛終端推理的問題，為自動駕駛汽車創建高性能、低功耗的AI處理解決方案。

Recogni公司認為，現在的自動駕駛汽車處理數據的效率已達到瓶頸，如果不利用邊緣處理實現基于AI的感知軟件，就無法從現在過渡至L3和L4。該公司表示，其系統能夠提供優越的推理性能，與其他解決方案相比，能量效率高出500多倍，而性能的提高就可實現更好的邊緣處理。

谷歌、英偉達、微軟和亞馬遜等科技公司大多都使用功能強大、耗能也巨大的處理器，在云端進行AI推理。在云端利用AI處理自動駕駛決策會產生速度和延遲問題，而利用邊緣處理技術，可讓自動駕駛汽車比人類更快地做出駕駛決策，同時耗能也最少。

在云計算中，數據會直接從自動駕駛汽車上傳至云端，進行額外處理，與之不同的是，邊緣處理更接近傳感器數據生成的地方。此外，自動駕駛汽車傳感器產生的數據往往數量太大，無法發送至云端進行有效處理。

Recogni公司計劃利用融得的資金改進其推理系統，讓目前最先進的傳感器能夠融合視覺和深度傳感器的數據，用于汽車制造商們現在已經采用的L2自動駕駛技術中，此外，該公司還計劃擴大工程團隊規模。