FogHorn筹集了2500万美元来支持edge AI应用程序的开发

edge AI市场——即在本地运行AI应用程序的设备市场,没有云处理——预计在未来几个月将大幅增长。根据德勤(Deloitte)的数据,到今年年底,edge人工智能芯片的销量将超过7.5亿块(比2017年预计的3亿块有所增加),收入达26亿美元。到2024年,芯片的总销量将达到15亿。

总部位于加州森尼维尔的FogHorn公司希望能率先采取行动。2014年,该公司作为蜂巢孵化器的一部分,由Abhi Sharma、Kamesh Raghavendra、Mohan Reddy、Sastry Malladi和T.M. Ravi共同创立,为工业和商业应用提供了一系列的edge智能软件。FogHorn预计将会扩张,并反映出每年许可证预订量的10倍于去年同期的增长,FogHorn今天宣布了2500万美元的C轮融资,使其融资总额达到7250万美元。

“2019年是FogHorn在许可证预订、新客户获取和创新方面的丰收之年,”FogHorn首席执行官大卫·c·金(David C. King)说。“由LS公司牵头的最新一轮融资将加速我们的增长,尤其是在东亚地区。C轮融资得到了我们现有投资者基础的广泛支持,以及我们与LS Corp.的新合作,这将扩大FogHorn的能力,在我们深化行业用例组合的同时,扩大并投资于持续的产品创新。”

迷失的数百万美元,多年合同客户包括斯坦利黑德克尔,霍尼韦尔,和其他高级制造业、电力和水,石油、天然气、可再生能源、矿业、交通、医疗、零售、智能建筑和城市,连接汽车品牌提供产品,使设备得到尽可能接近传感器数据流的来源。

为此,公司的或者复杂的边缘处理器(CEP)执行实时数据流的分析和优化约束计算环境有限或没有连接,同时简化与现有系统的互操作性处理复杂的模式识别高频和异步数据。此外,VEL CEP可以实时检测事件,并将所需的内存大小减少80%以上(小于256MB),从而实现闭环操作,从而节省成本,提高机器学习的预处理和后处理、清理、过滤、标准化和上下文化的效率。

补充的基于浏览器的FogHorn管理器允许公司跨数千台边缘设备部署配置或自定义应用程序,同时将分析表达式和数据发布传送到云存储位置(例如,谷歌云、亚马逊网络服务或微软的Azure)。REX工具模拟传感器流量,以调试工业物联网环境中的生产问题,而VIZ允许管理员可视化实时流,以验证传感器、解决输入源问题以及查看机器学习算法的输出。还有VEL Studio,它可以帮助编写和调试分析表达式,并提供常用的表达式创建模板;此外,它还提供了一个可视化调试器,可以使用模拟的、真实的生产数据来帮助验证和排除表达式故障。

FogHorn的平台还支持自动边缘设备注册、一键多边缘部署、多租户和基于边缘的健康指标和警报。它能够运行模型,如火花ML R工作室通过使用预测模型标记语言,以及计算机视觉模型的框架在云中训练和推动本地设备像树莓π体系,物联网网关,和可编程逻辑控制器。

FogHorn表示,它的Android平台和现场服务工具已经被用于开发条形码扫描仪、设备健康和电池监测应用程序、便携式工厂环境监测仪和智能电动工具。“工业物联网正处于一个临界点。FogHorn投资者、LS Corp.首席战略官Yumi Lee在一份声明中说:“我们看到这些举措很快就全面部署,特别是在我们服务的韩国和全球各地的行业。”“FogHorn开创了边缘分析(edge analytics,机器学习),最近又开创了边缘人工智能(edge AI)。LS期待为该公司提供支持,因为它将继续在全球各个行业实施边缘人工智能部署和数字转型举措。”

LS Corp.牵头进行了B轮融资,Forte Ventures和FogHorn的现有投资者戴尔技术资本公司(Dell Technologies Capital)、英特尔资本公司(Intel Capital)、沙特阿美能源投资公司(Saudi Aramco Energy Ventures)、霍尼韦尔风险投资公司(Honeywell Ventures)、通用电气风险投资公司(GE Ventures)、罗伯特博世风险投资公司(Robert Bosch Venture Capital)、March Capital Partners和达林风险投资公司(Darling Ventures)也参与了融资。就在这笔投资的同时,约翰•内维尔(John Neville)和塞西尔•库马尔(Senthil Kumar)分别以首席营收官和工程副总裁的身份加入了公司。