巴黎创企新融资1.97亿元研传感器 模拟人眼/人脑用于自动驾驶汽车

据外媒报道，当地时间10月28日，全球最先进的神经形态视觉系统发明者、位于法国巴黎的创业公司Prophesee SA宣布完成价值2800万美元(约合人民币1.97亿元)的融资，使其融资总额达到6800万美元(约合人民币4.78亿元)。

(来源:Propheese)此次融资由欧洲投资银行牵头，还包括商业投资者的阶段性投资，包括Propheese的现有投资者、iBionext、360 Capital Partners、罗伯特·博世创投、Supernova Invest和一些未披露的投资者。此前，自成立以来，predice ee已经筹集了4000万美元(约合人民币2.81亿元)，这笔新的融资将加速公司对变革性仿生技术的产业化。在此次融资之前，predice ee推出了第一个成品和量产的基于事件的传感器，该传感器是在该公司和商业合作伙伴开发的前三代架构的基础上构建的。Prophesee专有的神经形态视觉传感器和算法模拟了人类眼睛和大脑的工作模式，可用于自动驾驶汽车、自动化工业和安全监控等领域。Prophesee将利用这笔融资进一步开发这种独特的元视觉传感器和创新的神经形态学算法，并将应用于工业4.0，实现高性能的预测性维护应用。下一代Metavision传感器将针对汽车和消费市场的视觉应用，包括自动驾驶、ADAS、VR/AR和物联网。先知的技术基于视觉领域的研发成果，包括视觉研究机构(CNRS、UPMC、INSERM)在过去20年中对人类大脑和眼睛的突破性研究。“预言”技术的早期阶段帮助开发了第一个工业级硅视网膜，可用于恢复盲人的视力。在先知者获得专利的元视觉传感器中，每个像素都是独立的，不同步的，只有当它感知到场景中的变化和运动(即事件)时才会被激活。与传统的基于帧的系统不同，这种基于事件的专有方法可以大大降低功耗、延迟和数据处理要求(将原始数据减少10到1000倍)。这项技术使传感器能够实现更高的动态范围(>:120dB)，这种动态范围通常与高速视觉有关。此外，可以实施成本有效的传感器和系统来记录事件。否则，传统相机需要每秒运行10，000或更多的图像。此外，这种解决方案也特别适合于监控和监视。这种视觉传感器的高动态范围使其能够在光线较差的环境中工作，同时，与传统的基于帧的方法相比，它生成的数据更少，减少了场景分析和处理的计算负担。预言者的解决方案可以改善各种工业应用，例如加速生产线的质量评估；减少高速检测系统的校准次数；为机器人提供定位、感知和移动引导，实现更好的人机合作；以及监控设备(避免振动和运动偏差导致的故障)，最终可以成为预测性维护方案，减少机器停机时间。据外媒报道，当地时间10月28日，全球最先进的神经形态视觉系统发明者、位于法国巴黎的创业公司Prophesee SA宣布完成价值2800万美元(约合人民币1.97亿元)的融资，使其融资总额达到6800万美元(约合人民币4.78亿元)。

(来源:Propheese)此次融资由欧洲投资银行牵头，还包括商业投资者的阶段性投资，包括Propheese的现有投资者、iBionext、360 Capital Partners、罗伯特·博世创投、Supernova Invest和一些未披露的投资者。此前，自成立以来，predice ee已经筹集了4000万美元(约合人民币2.81亿元)，这笔新的融资将加速公司对变革性仿生技术的产业化。在此次融资之前，predice ee推出了第一个成品和量产的基于事件的传感器，该传感器是在该公司和商业合作伙伴开发的前三代架构的基础上构建的。Prophesee专有的神经形态视觉传感器和算法模拟了人类眼睛和大脑的工作模式，可用于自动驾驶汽车、自动化工业和安全监控等领域。Prophesee将利用这笔融资进一步开发这种独特的元视觉传感器和创新的神经形态学算法，并将应用于工业4.0，实现高性能的预测性维护应用。下一代Metavision传感器将针对汽车和消费市场的视觉应用，包括自动驾驶、ADAS、VR/AR和物联网。先知的技术基于视觉领域的研发成果，包括视觉研究机构(CNRS、UPMC、INSERM)在过去20年中对人类大脑和眼睛的突破性研究。“预言”技术的早期阶段帮助开发了第一个工业级硅视网膜，可用于恢复盲人的视力。在先知者获得专利的元视觉传感器中，每个像素都是独立的，不同步的，只有当它感知到场景中的变化和运动(即事件)时才会被激活。与传统的基于帧的系统不同，这种基于事件的专有方法可以大大降低功耗、延迟和数据处理要求(将原始数据减少10到1000倍)。这项技术使传感器能够实现更高的动态范围(>:120dB)，这种动态范围通常与高速视觉有关。此外，可以实施成本有效的传感器和系统来记录事件。否则，传统相机需要每秒运行10，000或更多的图像。此外，这种解决方案也特别适合于监控和监视。这种视觉传感器的高动态范围使其能够在光线较差的环境中工作，同时，与传统的基于帧的方法相比，它生成的数据更少，减少了场景分析和处理的计算负担。预言者的解决方案可以改善各种工业应用，例如加速生产线的质量评估；减少高速检测系统的校准次数；为机器人提供定位、感知和移动引导，实现更好的人机合作；以及监控设备(避免振动和运动偏差导致的故障)，最终可以成为预测性维护方案，减少机器停机时间。

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