尽管有很多关于大公司在 COVID-19 案件激增的情况下退出 CES 2022 的故事，但拉斯维加斯的消费电子展仍然是机器人、自动驾驶汽车、智能设备及其发明者的聚集地——这是一个机会评估将实用的机器智能构建到消费产品中所需的条件。
努力提高车内数据集成和整合计算能力（Sonatus），建立汽车计算通用操作系统或框架（Apex.ai）。适用于现有车辆的自动驾驶改装套件，其软件避开前沿人工智能，支持确定性程序和车辆运行位置的实际限制（Perrone Robotics）。用于机场内和路边配送的食品和零售配送机器人 ( Ottonomy )。面向汽车和卡车的面向驾驶员的智能摄像头，当驾驶员睡着或没有看路时会发出警报，用于工业车队 ( SmartWitness ) 或作为消费者安全设备 ( Xperi ) 或增强型行车记录仪 ( NextBase )，其中记录路怒事件或激进的警察道路拦截的能力是一个额外的好处。用于在功率受限的小型设备 ( Deeplite )上运行深度神经网络 AI 模型的软件框架。之间的伙伴关系 Fluent.ai 的，语音人工智能方面的专家，以及音频技术专家诺尔斯公司，对小型，低功耗器件的语音命令的应用程序。计算机视觉装在紧凑型设备中，供视障人士使用，可以一目了然地阅读整页文本并从中提取含义，以及使用视觉线索的助听器，例如阅读与听众交谈的人的嘴唇在聚会上知道要放大哪些声音（OrCam）。
OrCam 和 Sonatus 是不再计划前往拉斯维加斯或在 CES 上发布产品的公司之一，并且在活动之前接受采访的其他一些供应商也可能不会出现。最近几周，微软、谷歌、英特尔、亚马逊和 T-Mobile 等大公司纷纷退出。增强现实、虚拟现实和 Metaverse 将成为讨论的话题，在没有 Meta（该公司前身为 Facebook）的情况下必须继续进行。汽车技术将成为此次活动的一个重要主题，但通用汽车、宝马和梅赛德斯-奔驰决定不参与这项活动（通用汽车的全数字存在仍应包括首席执行官玛丽·巴拉（Mary Barra）周三的视频主题演讲）。另一方面，像 Perrone Robotics 这样的公司已经运送了车辆并设置了测试轨道，表明他们的承诺
尽管如此，赞助该活动的消费者技术协会仍决定该节目必须继续进行。尽管有大公司的戏剧性，但在 CES 上的展览和交流仍然是“数以千计的小公司、企业家和创新者的机会，他们已经投资建立他们的展览，并指望 CES 为他们的业务、灵感和未来提供帮助，”CTA 首席执行官盖瑞·夏培罗在写专栏的拉斯维加斯评论杂志。
推动人工智能进步
尽管 CES 参展商在包括性健康产品在内的所有方面都向进行了宣传，但 VB 寻求与读者可以从中学习的数据和人工智能使用相关的简报。特别是，消费设备制造商倾向于利用云进行软件和数据更新，而不依赖于云——智能设备的智能驻留在设备本身上。因此，作为边缘计算的先驱，他们值得研究。
就像企业技术可能必须向消费者技术世界学习一样，反之亦然。例如，Sonatus 首席执行官兼创始人 Jeffrey Chou 表示，汽车计算机化系统改进的一种方法是从企业数据中心的模型中学习。换句话说，在许多小型计算机（汽车行话中的电子控制单元或 ECU）上运行的孤立软件需要简化并与 Sonatus 提供的中间件捆绑在一起。在保持车辆安全系统的实时性能并解决诸如车辆网络安全等新问题的同时，必须实现这种统一。
“没有短期的解决办法。长期的解决办法是正确地做软件，”周说。
Apex.ai 在改进自动驾驶和其他智能汽车技术的软件基础方面有一个类似的故事，就其而言，它涉及对开源机器人操作系统 ROS（被认为更像是一个编程框架）。“没有一家汽车公司不使用 ROS 进行原型设计，”首席执行官 Jan Becker 说，并补充说他公司的产品有助于将成功的原型转变为生产产品。
Becker 表示，自动处理器整合正在为更复杂的软件铺平道路。“我们现在看到的趋势——特斯拉几年前推出，未来三年其他所有人都在推出——正在拥有更强大的中央计算机，用于驱动系统的信息娱乐，可能用于网关然后还用于车辆安全功能，如 ESP 和 ABS 防抱死制动，”他说。
与此同时，贝克尔指出，自动驾驶汽车爱好者开始预测机器人出租车现在随时都会在街道上漫游已经有很多年了。“事实是，这个问题真的非常非常困难。在过去的几年里，我们的行业开始更好地理解哪些应用在商业上是合理的，”他说。例如，早在完全自动驾驶在需要能够去任何地方的乘用车中变得可用和负担得起之前，它对于在知名且有利可图的路线上行驶的商用车辆来说是实用的。
Perrone Robotics 正在将这种方法应用于自动商用车辆，这些车辆可以在货场导航或在城市或校园巴士路线中流通。尽管它与 GreenPower Motor Company 等电动汽车制造商建立了合作伙伴关系，但 Perrone 还销售一种改装套件，该套件可与传统车辆的踏板、变速箱和方向盘配合使用，使它们能够在已知路线上自动进行低速运行。“实现自治还有很长的路要走，”首席执行官保罗·佩罗内 (Paul Perrone) 说。“我的重点是，这就是你现在可以做的。”
事实上，他有点逆势：与其追逐前沿的 AI 应用程序，他更倾向于“确定性软件”，其逻辑更容易证明对车辆的操作是安全的。“你不能只用一些概率学习系统来训练它，它可能会让它到达目的地，”他说。
与此同时，Ottobot 正在利用汽车创新，例如激光雷达测距仪，用于其送货机器人，该机器人于 2020 年 12 月开始在克利夫兰国际机场的大厅内导航。Ottobot 最近还宣布与餐厅科技公司 Presto 建立合作伙伴关系，用于路边和停车场以更少的劳动力交付食品订单。
在利用自动驾驶汽车技术的同时，Ottobot 还在其他方向进行了创新，使其机器人能够到达许多其他送货机器人无法到达的地方，因为它们像汽车一样依赖 GPS 导航。例如，为了在机场内工作，Ottobot 创建了平面图的软件模拟。 “我们创建了一个数字双胞胎，然后在其中导航，”首席执行官 Ritukar Vijay 说。传感器的布置也需要不同，才能穿过人群并看到玻璃屏障。
缩小
虽然汽车和机器人在 CES 上受到越来越多的关注，但该展会以展示较小的小工具而闻名。
当设备制造商谈论嵌入 AI 时，通常并不意味着期望大型 AI 模型在设备上运行。小工具可能会或不会嵌入一些适度的机器学习功能，但通常模型的训练发生在云中，而安装在设备上的是一个更紧凑的推理模型，用于解释和处理传感器数据。即使进行了这种简化，优化软件以在给定设备的尺寸、功率和处理限制范围内运行也可能是一项艰巨的挑战。
例如，OrCam 为盲人和视障者提供的辅助技术的外形尺寸与魔术或用于一副眼镜的夹式相机一样大。因此，尽管研发副总裁 Oren Tadmor 尊重 Nvidia 等公司的 AI 处理器，但“它们不是我们梦想能够安装到设备中的计算机，”他说。相反，该公司最终使用专门的芯片组进行视觉处理。
与此同时，Tamdor 表示，OrCam 已经能够利用深度学习技术的巨大进步，将其应用于计算机视觉，这使得人脸识别等问题更容易解决。OrCam 是一家以色列公司，其联合创始人 Amnon Shashua 和 Ziv Aviram 还创立了 Mobileye，该公司是用于避免碰撞和自动驾驶汽车技术的计算机视觉领域的领导者。
“对于计算机视觉，我们可以做任何人可以做的事情，或者几乎可以做任何事情，”Tamdor 说。“而这只是一个发现问题，我们的用户可以使用哪些功能？”
软件与硬件优化
特定于硬件的优化有时可能是必要的，但这并不能阻止软件工具制造商尝试推广更标准化的设备可编程性方法。Deeplite 的联合创始人兼首席产品官 Davis Sawyer 说：“我认为这里令人兴奋的事情之一是这两种优化之间的相互作用。” “在两者相遇的地方，我们看到其中一个增加了 400% 到 500%。”
在 CES 上，Deeplite 发布了 Deeplite Runtime 软件开发套件，用于创建基于 Pytorch 的高效深度学习模型，特别是针对计算机视觉应用。该公司之前的 Deeplite Neutrino 产品可与 GPU 和其他类型的处理器配合使用，而新的 Deeplite Runtime 专门用于编译应用程序以在 ARM 处理器上运行，这些处理器是智能设备上最受欢迎的处理器之一。
“鉴于 ARM CPU 之类的流行、开发人员的熟悉程度以及电池供电设备的低功耗配置，我认为这创造了很多机会，”Sawyer 说。
Fluent.ai 是一家专注于语音命令系统的设备软件播放器，其目标是“尽可能与硬件无关”，首席执行官 Probal Lala 说。然而，事实证明，一些硬件合作伙伴比其他合作伙伴更容易合作。在 CES 上，Fluent.ai 宣布与音频技术专家 Knowles 建立合作伙伴关系，他们将共同演示语音控制的耳塞。
对于 Knowles 来说，吸引人之处在于 Fluent.ai 的软件可以高效运行，而无需依赖云服务或访问它们所需的电力和网络容量。Knowles 音频和传感解决方案战略营销总监 Raj Senguttuvan 说：“他们提供了一个大型命令集，这是我见过的最大的完全离线的。” 他说，这开辟了广泛的娱乐和商业应用机会。
Fluent 的关键优化在于，它简化了常见的语音应用模式，即将语音转换为文本，然后对文本进行进一步处理。相反，该软件通过直接处理音频数据来进行模式匹配。
对于智能技术创新，只需添加想象力
越来越多的基础技术，包括人工智能能力，应该让你思考商机。
NextBase 的首席销售和营销官理查德·布朗宁 (Richard Browning) 是 NextBase 的制造商，他说：“我坚信，如果对最终用户没有一点想象，这项技术对最终用户没有任何意义。”汽车行车记录仪。
对于 NextBase 来说，这意味着重新想象行车记录仪如何超越只是一个移动安全摄像头，您可以使用它与您的保险公司分享碰撞镜头。Browning 说，在从刺眼的日光到雨天的条件下制作优质视频的挑战已经足够陡峭，并且需要一些 AI 图像处理能力。在展会上宣布并准备在 9 月发货的 NextBase IQ 产品进一步提升了这种能力，还提供了驾驶员辅助（识别其他驾驶员的不良行为）和空间感知（预测事故以便更完整地记录）。
增加的内置摄像头允许系统检测和警告昏昏欲睡或分心的司机，但它也允许捕获前置摄像头无法捕获的视频证据，例如路怒症或“激进的道路停车”事件。通过语音命令，该设备可以切换到“见证”模式，以准确记录您在警察走到车辆前并要求您提供执照和保险时的行为。
在见证模式下，无论是由语音命令触发还是传感器检测到发生事故，都会将视频传输到云帐户以供以后查看。NextBase 产品的先前版本要求驱动程序手动将视频数据下载到他们的手机。
有了这些和其他功能，NextBase IQ 几乎已经超出了之前定义的“行车记录仪”类别——除了公司无法弄清楚除了“智能行车记录仪”之外还能用什么来称呼它，布朗宁说。“如今，人们明白什么是‘智能’——他们拥有 [a] 智能家居、智能安全、智能健康——这是一种互联和智能的产品。”
