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CVEDIA开发的SynCity模拟器软件工具可为自动系统OEM和相关传感器制造商，提供超逼真的多模式数字环境，相比传统数据采集技术，能够更快、更安全、更经济地对其系统进行训练。CVEDIA的SynCity模拟器软件可展示现实世界的物理特性；模拟多种照明和环境条件；在对人、动物和汽车等物体的渲染方式上，使用人工智能系统将其转译为现实而逼真的对象。这样可以生成高质量的数据集，这些数据集输入到客户的神经网络框架后，可大大缩短这些深度学习系统的训练时间，并简化训练过程。
除非你是一位传感器极客，否则这个消息可能看起来只是个小众新闻。但这一举措表明，在竞争日益激烈的传感器市场，以及人工智能和机器学习热潮中，出现了新的现实状况：对于小企业而言，只专注优秀的硬件已经不够了；但即使是创业公司，只要选择了一个方向，并利用智能AI引擎包装硬件，也可以在市场巨头环伺下茁壮成长。
SynCity模拟器软件用于热成像图保护野生动物
FLIR为各种企业应用提供热成像传感器，例如现场检查和消防等。其传感器有各种各样的应用形式，包括平板电脑和智能手机附件。*近，该公司一直在宣扬，基于LiDAR（激光雷达）和可见光摄像头运行的自动驾驶汽车具有盲点，而这些盲点可以利用热像仪来解决。
这为FLIR带来了市场营销挑战，说服自动驾驶汽车开发商在自动驾驶汽车上使用热像仪已经不易，更具挑战的是，FLIR如何才能证明其产品是自动驾驶应用首选的热成像传感器？因为，在这个生态系统中还有其他热传感公司，例如竞争对手AdaSky。
据麦姆斯咨询此前报道，以色列厂商AdaSky创立于2016年1月，已经推出了一款远红外摄像头Viper——业内首款内嵌机器学习软件的远红外固态摄像头，不含任何可动部件，并能够在摄像头内部进行数据处理，能够帮助Level 3、4以及5级自动驾驶汽车更快地进入市场。
FLIR的答案是投资第二家公司CVEDIA，以利用后者的即插即用型AI以及和自动驾驶相关的机器学习功能（如物体识别）使其热成像传感器实现差异化。FLIR认为，如果能够确保其传感器*大程度地适应各种自动驾驶架构，同时能够承担一部分自驾汽车开发商的开发负担，那么它必将成为自动驾驶应用中*具吸引力的热成像传感器供应商。
这与传感器厂商通常采用的传统运营模式不同，传统的模式是为尽可能多的应用生产与任务无关的传感器。这同时也表明传感器市场正在紧缩。
专注于交通传感，集成AI和机器学习的3D视觉传感厂商Viscando
我们也已经关注到其他传感器公司，将其硬件和特定应用功能打包在一起。例如，专注于制造3D视觉传感器的Viscando公司。随着英特尔内置AI引擎的RealSense 3D视觉相机的推出，3D视觉传感器市场正变得越来越艰难。
如果没有嵌入AI和机器学习，Viscando或将无法抗衡英特尔或任何其他3D视觉供应商，但在硬件基础上针对特定领域进行AI和机器学习的堆栈，它就能够变得足够有竞争力。这告诉我们，在传感器价格暴跌的情况下，硬件初创公司林立的传感器市场仍然有充足的市场空间，但前提是这些小企业愿意专注并寻找战略机遇，在其硬件上开发智能功能。
Viscando公司应用3D视觉和AI，实现准确的交通数据
但Viscando通过专注于一个利基行业——各种市政交通传感，来持续保持竞争力。Viscando打造了比简单的3D相机更完善的产品组合，其中包括AI和与交通传感应用相关的机器学习功能。这个利基市场足以让Viscando不断扩大规模，但它又足够小，以至于像英特尔这样的巨头还没有专门针对它进行开发。
Viscando针对交通应用开发的3D视觉传感方案OTUS3D
如果没有嵌入AI和机器学习，Viscando或将无法抗衡英特尔或任何其他3D视觉供应商，但在硬件基础上针对特定领域进行AI和机器学习的堆栈，它就能够变得足够有竞争力。这告诉我们，在传感器价格暴跌的情况下，硬件初创公司林立的传感器市场仍然有充足的市场空间，但前提是这些小企业愿意专注并寻找战略机遇，在其硬件上开发智能功能。
这就是FLIR对CVEDIA进行投资的战略目的
“对CVEDIA的这项投资将增强我们创新传感解决方案的能力，使我们的客户能够更快、更准确地做出关键任务决策，”FLIR总裁兼首席执行官James Cannon解释道，“能够自动将关键信息通知用户或系统的软件算法的加持，是一项非常有价值的功能特性，可大幅强化我们的传感器所感知的独特和丰富的数据。”
关于CVEDIA
CVEDIA致力于解决客户的各种挑战，所提供的服务包括模拟、数据管理、系统集成和AI算法开发。CVEDIA的模拟平台SynCity可生成具有照片真实感的带标签的3D世界和传感器建模，重新创建日常场景和边缘案例，用于跨多个领域的训练、测试和机器学习算法验证。
