此前，据外媒报道，硅谷初创公司Recogni宣布其在A轮融资中共筹集了2500万美元（约合1.7亿元人民币）。该轮融资由GreatPointVentures领投，汽车制造商宝马和丰田的风投部门宝马iVentures与丰田AI风投、汽车技术公司佛吉亚（Faurecia）、汽车照明技术公司欧司朗（Osram）的风投部门Fluxunit以及DNS资本也有投资。
目前，Recogni公司正在为自动驾驶汽车研发视觉人工智能平台，该平台系统可以提升自动驾驶汽车的推理性能，改进边缘计算技术，促进自动驾驶发展。据悉，此次融资完成后，Recogni公司会利用所得的资金来改进推理系统和扩大工程团队，其推理系统将融合视觉和传感器数据。同时，该公司还计划将这个系统增加到汽车制造商使用的L2自动驾驶技术中。
图片来源：Recogni官网
Recogni公司创立于2017年，其总部位于美国加州的圣何塞，且在德国慕尼黑设有分公司，专注于让自动驾驶汽车的人工智能边缘处理实现高性能和较低功耗。其创始人在系统设计、人工智能（AI）、计算机视觉和定制硅设计等方面拥有丰富经验。
该公司的技术定位为“L2级自动驾驶车辆的感知处理的变革者”，采用VisionCognition处理器，旨在解决端点干扰问题，提升自动驾驶系统的效率，并改变L3、L4、L5级自动驾驶车辆的技术轨迹。也旨在彻底变革L2+自动驾驶汽车的感知处理过程，让该过程既具备卓越的实时处理性能，又几乎不消耗能量。该公司表示，与市场上任何竞品相比，其感知技术不仅能够识别骑自行车的人和行人，还能知道他们的具体位置、速度以及距离。Recogni设计了一款“视觉认知处理器”，即用于自动驾驶汽车的人工智能平台。
当前，自动驾驶汽车面临的挑战之一是，能够在不需要在后备箱装满昂贵且耗电硬件的情况下，具备处理AI和机器学习算法的能力。虽然目前大多数基于AI的机器学习系统都离线接受训练，但对于自动驾驶汽车来说，仍需要在导航时实时处理传感器的数据，该过程就需要强大的计算能力和硬件。
谷歌、英伟达、微软和亚马逊等科技公司大多都使用功能强大、耗能也巨大的处理器，在云端进行AI推理。在云端利用AI处理自动驾驶决策会产生速度和延迟问题，而利用边缘处理技术，可让自动驾驶汽车比人类更快地做出驾驶决策，同时耗能也最少。
在云计算中，数据会直接从自动驾驶汽车上传至云端，进行额外处理，与之不同的是，边缘处理更接近传感器数据生成的地方。此外，自动驾驶汽车传感器产生的数据往往数量太大，无法发送至云端进行有效处理。
Recogni的首席执行官RKAnand也表示：“L2-5级的技术问题涵盖范围较广，包括捕获/生成训练数据、推广实时（数据传输）。这类车辆需要数据中心级的性能，并消耗极小的电量。”
因此，Recogni就通过更有效地解决自动驾驶车辆终端推理的问题，为自动驾驶汽车创建高性能、低功耗的AI处理解决方案。Recogni公司认为，现在的自动驾驶汽车处理数据的效率已达到瓶颈，如果不利用边缘处理实现基于AI的感知软件，就无法从现在过渡至L3和L4。该公司表示，其系统能够提供优越的推理性能，与其他解决方案相比，能量效率高出500多倍，而性能的提高就可实现更好的边缘处理。