交通运输

人类使用他们的眼睛、耳朵和鼻子来了解他们的环境。iOmniscient 基于 AI 的分析通过视频、声音和嗅觉分析来模拟这些功能，所有这些都可以协同工作。

早在 AI 成为时尚之前，iOmniscient 首席执行官 Rustom Kanga 就与人联合创立了这家公司。“从某种意义上说，那时的计算机不具备同样的能力，所以我们必须设计更高效的算法，最大限度地减少所需的训练量。” Kanga 说。这种体验非常有用，因为如今公司的 AI 算法只需少量训练，并且可以在无 GPU 的情况下运行，可显著降低运营成本和减少实施系统所需的时间。

由于 GPU 非常耗电，iOmniscient 系统可使整个系统更可持续，显著降低碳足迹。该公司利用英特尔^® OpenVINO^™ 工具套件优化模型，同时最大限度地减少资源要求，并使用更具成本效益的硬件。

利用行业特定包交付成果

该公司拥有 70 多项国际专利，可提供许多独特的功能，例如能够理解拥挤和复杂的场景中的行为，但 iOmniscient 的重点不是销售产品。相反，它了解客户的问题，并可确保结果。它开发的算法可解决 300 多种用例，这些用例可以以不同的排列组合一起使用，以解决许多行业特定的需求。在此基础上，它为零售业、铁路和智能交通管理等各种行业整合了全面的行业包。如今，该公司的产品已在 70 个国家/地区的 30 个不同行业中实施。

对于许多行业来说，iOmniscient 的全面的行业包解决了各种问题。

以零售行业为例，管理层希望了解其客户的人口统计数据，以及他们在商店的不同部分花费的时间。零售商可能会提供忠诚度计划，为客户提供与其已知兴趣有关的特别优惠。当购物者在商店里走动时，数字广告显示器可以根据人口统计数据反映接近显示器的人们的兴趣。

在建筑物中，iOmniscient 系统可以在无需数据库的情况下提供无门访问管理。而在制造工厂中，它可以帮助进行质量控制和预测性机器维护。

自动响应

“我们非常早就意识到，真正的挑战不仅仅是生成有关环境中正在发生的事情的信息，” iOmniscient 的联合创始人 Ivy Li 说。“我们的客户要求系统能以自主方式解决其特定问题。”

以机场或火车站等公共场所发生的典型事件为例。即使在拥挤的地点，iOmniscient 系统也可以检测到遗弃的包裹。可以匿名跟踪留下它的人。当找到他们时，系统可以找到最近的适当响应者，在他们的手机上向他们提供事件的视频，并告诉他们去哪里和要做什么。

因此，系统不是专注于单一的检测算法，而是动态地结合多种算法来实现所需的操作，在上述情况下，该操作是指导第一响应者处理事件。

这种自主响应是另一种国际专利的 iOmniscient 功能，可以将事件的响应时间缩短约 80%。在发生交通事故的情况下，这种快速响应可以挽救生命。

利用多感官 AI 以较低的成本解决复杂的问题

“我们的客户往往对价格敏感，” Kanga 解释道。“我们设计的解决方案与当今基于 GPU 的人工智能系统相比，其需要的存储量减少 90%，网络带宽减少 90%，并且可以与现有的低分辨率摄像头配合使用。”

因此，该公司将继续为客户构建“同类最佳”解决方案的同时，也专注于以最低的成本进行这项工作，这是通过设计系统最大限度地减少其基础设施的要求来实现的。其结果是一个智能的多感官分析解决方案，通常可以以低于视频录制系统的成本来安装。
 

本文由 insight.tech 的贡献者 Teresa Meek 编辑。