参与：李泽南、朱思颖

最近上榜的 Neurala 是一家位于美国波士顿的创业公司，致力于为各种小型设备提供本地化的机器学习系统。

Neurala 今天宣布完成了价值 1400 万美元的 A 轮融资，此次融资由 Pelion Ventures 领投，Sherpa Capital，摩托罗拉，360 Capital Partners，Draper Associates Investments，SK Ventures，和 Idinvest Partners 跟投。这个团队希望将自己的人工智能引入玩具、无人机以及物联网。

Neurala 的技术强调使用本地的有限硬件资源实现高效的机器学习应用。该公司宣称自己的产品将通过增量学习，在硬件部署过程中不断提高自身的运行表现——同时无需联网。对于一些时间敏感的领域，能够进行本地自我训练是非常具有吸引力的特征。

Neurala的 AI 系统可以实现实时的行人检测、汽车检测以及骑行人的检测，这个系统可以不依赖云数据处理并且在低功率的智能手机芯片上就可以运行

「像谷歌、Facebook 和 Uber 这样的大型科技公司可以利用自己的大量数据来训练模型，这为他们带来了难以估量的竞争优势，」Neurala 首席执行官 Massimiliano Versace 说道。「但使用超级计算机进行并行化数据处理并不是这个市场的全部。与深度学习工具包以及基于云服务器的在线方式不同，Neurala 的人工智能软件可以在智能手机的低功耗芯片上运行。」

Versace 是 Neurala 的四位共同创始人之一。有趣的是，这家公司的四位创始人都拥有波士顿大学的神经认知系统博士学位。他们目前的核心产品——Neurala Brain 包含一种易用的 C++ API，并可进行 iOS 和安卓封装，为用户快速部署设备提供了便利。它的解决方案覆盖低端 CPU 和高端 GPU，同时支持 Tensorflow 等多种框架。

Neurala 的四位创始成员

Versace 把这家公司的创立日期定为 2010 年 NASA 来上门谈合作的那天。通过一篇发表在电气与电子工程师学会会刊（IEEE Spectrum）上的文章，美国航天局 NASA 注意到了受其军事赞助的研究——波士顿大学的脑启发微处理器研发软件项目的最新进展，atv，并且想知道 Versace 以及他的同事能不能帮忙研发出一个机器人探测器的软件控制器，以用于 NASA 的火星自由探索。

NASA 的要求是一个艰难的挑战。火星探测器有自身计算能力的限制、交流的限制以及动力资源的限制。NASA 的工程师希望借助人工智能实现仅依靠低端相机获得的图像就能够完成在不同环境下导航的任务。更重要的是，atv，能够完成这些工作的人工智能软件必须是能在单个 GPU 芯片上运行的。Versace 和他的同事们成功了，六年之后，Neurala 已经开始测试其为 NASA 研发的升级版的人工智能大脑原型，他们的目标是在数月之内实现量产，从而快速抢占市场。

在更为广泛的商业领域，以无人机为例，即使没有机器学习专家，无人机创业公司 Teal 也在 Neurala 的帮助下让自己的产品实现了「自动跟随人」等功能。第三方机器学习解决方案的出现对于创业公司而言是一种巨大的便利，这意味着跳出技术竞争，节约研发资金，让自己的产品可以快速投放市场。

对于要求更高的客户，Neurala 提供了数据采集服务，让模型可以获得更合适的训练数据。

「有的客户要求无人机巡视输电线路，这需要无人机能够实时向基站传输信息，同时应用机载设备中的机器学习程序规划路线。」Pelion Ventures 的高级助理 Ben Lambert 解释道。

Facebook 和其他科技公司巨头目前也在积极探索机器学习本地化的可能性。就是一个很好的例子，它将机器学习直接嵌入到移动设备上实时运行。在移动设备中进行本地化训练一直是非常困难的事，不过使用较少数据的某些特定模型或许可以摆脱服务器集群的束缚。

在完成 NASA 火星探测器项目之后，面向商业领域的 Neurala 也许会在未来创造更多可能。

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