蘋果已經(jīng)以約2億美元的價格收購了總部位于西雅圖的初創(chuàng)公司Xnor.ai，該公司開發(fā)在邊緣設備上運行的AI模型。

GeekWire首先根據(jù)來自“了解交易的消息來源”的信息報道了這個故事。由于XNor.ai的技術專注于在低資源邊緣設備上運行AI模型而不將數(shù)據(jù)發(fā)送到云，因此許多觀察家推測，此次收購與Apple的數(shù)據(jù)隱私策略息息相關。

Xnor.ai 在2017年從西雅圖艾倫學院AI Madison Institute（AI2）孵化器項目中分離出來，并得到了西雅圖風險投資公司Madrona Venture Group的資助。公司聯(lián)合創(chuàng)始人阿里·法哈迪（Ali Farhadi）在2016年《紐約時報》上的一篇文章中作了專題報道，討論了他的團隊在減少神經(jīng)網(wǎng)絡的計算需求方面的研究。Xnor.ai的最新產(chǎn)品包括運行計算機視覺神經(jīng)網(wǎng)絡的太陽能FPGA芯片以及Wyze安全攝像機中嵌入的人員檢測算法-這種合作關系最近意外終止。

Xnor.ai技術背后的關鍵思想是神經(jīng)網(wǎng)絡權重和操作的量化 -減少表示模型中數(shù)字所需的位數(shù)。量化是大多數(shù)深度學習框架的功能，包括TensorFlow和PyTorch;但是，Xnor.ai的團隊采用了一種極端的方法，即只用一位代表卷積層中的每個權重和激活值，而卷積層是最新的計算機視覺模型的主要組成部分。他們的結果是一個神經(jīng)網(wǎng)絡，其準確度僅比全精度模型低2.9%。除了可節(jié)省32倍的內(nèi)存外，將數(shù)據(jù)表示為單個位還可以通過簡單的邏輯運算來執(zhí)行計算，XNOR。除了給公司起個名字外，這還意味著視覺模型在常規(guī)CPU上的運行速度可以提高58倍，而無需使用GPU。

節(jié)省的內(nèi)存和計算量還意味著該模型可用于具有資源和功率限制的設備，例如安全攝像機或移動電話。這種邊緣處理對有隱私意識的人很有吸引力，因為它消除了將數(shù)據(jù)發(fā)送到云進行AI處理的需求，這是消費者和監(jiān)管機構的主要問題。蘋果首席執(zhí)行官蒂姆·庫克（Tim Cook） 在斯坦福大學（Stanford University）2019年的畢業(yè)典禮上強調了隱私的重要性，促使觀察人士推測這是收購的動機。另一方面，庫克在2019年CNBC采訪中提到，蘋果“平均每兩到三周收購一次”公司，該年上半年收購了近二十家。蘋果最近，Google已超過Google在“技術巨頭”中進行的AI收購數(shù)量中的領先者，并聘請了幾名前Google AI研究人員，其中包括通用對抗網(wǎng)絡（GANs）的發(fā)明者Ian Goodfellow。

Xnor.ai是AI2 Incubator中第二家被一家大型科技公司收購的初創(chuàng)公司。2017年，百度收購了開發(fā)聊天機器人框架的AI2初創(chuàng)公司Kitt.ai. 孵化器網(wǎng)站列出了其他三家獲得資助的AI初創(chuàng)公司，以及校友Kitt.ai和Xnor.ai。