LeapMind：云很久了！ ？ ：2020年是“边缘”时代
云计算的局限性：
也有人说数据是现代石油。
数据利用在各个业务领域中正在进步。
Amazon.com：“AWS”，
微软：“ Azure”，
Google：“ Google Cloud Platform”
在大型数据中心中用于处理大量数据的技术被称为“云计算”。
边缘计算的时代：
但是，现在，在利用云服务的同时，“边缘计算”的发展正在迅速扩展。
需要一种在熟悉的终端（=边缘终端）处处理数据的技术。
智能手机和
自动驾驶
监控摄像头
现在需要更靠近获取数据的地方进行处理。
现在需要的技术：快速处理
边缘计算本身并不是一项新技术。
既然AI正如火如荼地进行，就需要一种能够“更快地处理更大数据”的技术。
自动驾驶：
即时分析“汽车传感器和摄像头检测到的障碍物数据”
必须立即做出判断，例如“踩”或“不踩”制动器。
“每次将视频发送到数据中心进行处理”将花费太多时间。
无人机：
实时分析捕获的视频时，
由于电池容量有限，
节能对于AI信息处理至关重要。
边缘计算：市场规模
边缘计算市场估计将从2017年的1.7亿美元增长到2025年的10倍。
美国和中国的半导体芯片在半导体芯片开发方面处于世界领先地位。
日本初创公司：LeapMind
另一方面，在日本也有引起关注的新兴公司。
这是一家成立于2012年的新兴公司LeapMind（位于涩谷区）。
只有80名员工。
人工智能技术：100家最有前途的公司
美国研究公司宣布了100种最有前途的人工智能技术。
“从事创新人工智能技术的100家有前途的公司”之一。
执行“在掌上型终端上通过深度学习进行处理”。
LeapMind：主要功能
“专门用于图像处理和半导体芯片电路设计的AI算法”
其特点是图像数据可以用很少的能量处理。
LeapMind：案例研究
实际使用的努力已经在进行中。
与川崎重工的合作：
与设计火车车厢的川崎重工合作。
使用LeapMind半导体芯片分析安装在火车房门上的摄像头拍摄的图像，
如果雨伞或衣服等异物被夹在火车门上，则会被自动检测并发出警报。
从车门关闭到汽车离开为止，大约需要2秒钟进行分析。
仅以90％或更高的概率成功检测到异物。
到目前为止
丰田和
除了三井物产株式会社
美国主要IT英特尔等
它已从日本和海外获得约50亿日元的资金。
他希望在美国扩展业务。
NHK新闻