世界卫生组织数据显示，全球90%以上的交通事故均是由于人为错误所造成的。每年约有125万人死于交通事故，2000万至5000万人受伤。汽车制造商正纷纷研发具备高级驾驶辅助系统的汽车。而配备这些系统的汽车都非常好，他们能够有效的防止碰撞，或是支持自动驾驶，并且一个比一个安全。但是汽车制造商在一定程度上却受到车辆计算资源的限制。
而现在，总部位于美国的一家初创企业DeepScale宣布获得300万美元种子轮融资，用于帮助汽车制造商使用低瓦特数处理器，给汽车提供更准确的感应能力，包括传感器、地图、路线规划和控制系统。
据创投时报了解，DeepScale联合创始人兼首席执行官Forrest Iandola此前曾获得加利福尼亚大学伯克利分校获得博士学位，致力于 神经网络和计算机视觉系统的研发。他的研究方向主要是令人工智能系统在一天内学会一些新的东西，无需经过数月的培训。
DeepScal创始人Forrest Iandola表示：“多数的深层神经网络软件均与Nvidia这类处理器有关。而我们则建立我们自己的资料库，用于运行我们所能承担的各种处理器(高通、英特尔等)，在他们技术上节能型快速、 的神经网络计算。在商业领域，我们运用了许多在学术研究时所积累的很多资源。”
Forrest Iandola表示，目前DeepScale已经与一些领先的汽车原始设备制造商进行合作。随着汽车系统市场的不断发展，到2030年，数据和服务预计预计将达到700亿美元的规模。目前，DeepScale则一直专注于汽车领域。但Forrest Iandola表示，DeepScale的技术还能适用于无人机和机器人。
虽然他没有允许命名公司，他说，DeepScale已经在与一些主要原始设备制造商在汽车领域的试点项目。随着汽车系统市场，到2030年，数据和服务预计将达到700亿美元的收入，DeepScale目前专注于汽车。但是，CEO说，该技术可以长期适应无人机或机器人，这也需要准确地了解和响应他们的环境的变化。
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