苹果以2亿美元收购Xnor。人工智能提供的工具进化成像，基于边缘的人工智能，HomeKit和更多。

Xnor。人工智能是由阿里·法哈迪教授·拉斯特加里博士在2017年从艾伦人工智能研究所分离出来的。

这些人还负责YOLO、YOLO9000、Label Refinery和其他机器智能成就。

该公司开发了机器学习和图像识别模型，将准确性与在设备上本地工作的能力结合起来，而不是将这些图像发送到服务器。

一个客户，Wyze Labs，在CCTV的视频中使用了这项技术来进行人员检测，尽管这个功能在本月早些时候在苹果的收购消息传出之前就已经被取消了。

Xnor。人工智能比设备上的图像识别更有野心。它的网站:

“用设备上的人工智能改变你的业务。”

在YouTube上，仍然可以看到一段视频，解释它的目标包括智能家居设备、摄像机和农用无人机上的人工智能。这样做的目的似乎是为了创造一种能在设备上工作的自主学习人工智能，而且不需要互联网连接。

不需要云。

“我们正在打造一个几乎所有设备都可以使用人工智能的未来，”Xnor表示。人工智能声音胜过索赔。“我们在任何地方都把它叫做人工智能，为了每个人。这是真正转型的开始，将重塑我们的工作、生活和娱乐方式。”

在这项工作中，该公司开发了一个名为AI2GO的解决方案，这是一个自助平台，可以轻松地将高级深度学习模型部署到边缘设备上。

你仍然可以看到一个有趣的解释。

(值得注意的是，该公司此前曾展示过一种人工智能芯片，它使用的能量非常少，可以用太阳能发电。)

两家公司的愿景有一个明显的对称:Xnor。可以安装在边缘设备上的人工智能模型，以及苹果向其设备投资不需要云服务器的车载智能的战略。

这一概念也符合当前的趋势。

基于边缘的情报被视为防范基于云的系统的隐私和安全风险的堡垒——尤其是在工业部署中。

你已经发现苹果在照片中使用了这样的模型，它可以通过对设备的分析来识别图像中的人脸、地点和物品。

有可能Xnor。人工智能的技术可能会帮助该公司进一步减少为使服务正常运转而需要收集的信息量。

在智能家居设备方面，事情变得更加有趣。

我们已经知道，苹果正在更深入地研究HomeKit。它在2019年WWDC上推出了HomeKit安全路由器，并支持闭路电视系统。它在2020年的消费电子展上重申了这一承诺。

大多数智能家居设备的问题是它们很笨。

它们可能有传感器，但它们是由移动设备、集线器等集中控制的。它们是缺乏船上智能的受控设备。

Xnor。人工智能的变化。

它的很多工作都集中在用设备上的人工智能增强树莓派。不需要大量的处理能力，该公司已经证明了人工智能芯片可以单独使用太阳能。

这使得我们可以想象，这些技术将被用来帮助苹果开发出某种形式的homeOS平台，开发者可以在这个平台上构建自主学习(但仍然负担得起)的智能家居设备。甚至用于工业物联网部署。

(虽然工业科技从来都不是苹果的主要市场，但情况已经发生了变化，它的设备现在在整个企业都在使用。为什么它不想在一些垂直行业占据战略地位?)

将这些设备与基于ip的低功耗本地网络相结合，就可以得到一个智能但不在线的自学习系统。智能、可升级、天生安全，因为智能发生在边缘。

苹果在整个平台上实施这项新收购的技术需要时间。

从近期来看，我们有理由看到一些更普通的改进，比如更容易的AI模型更新、照片中更智能的人和物体识别，以及ARKit中的智能物体识别。

苹果可能会有所作为的另一个领域是在闭路电视视频方面，改进回放和人员识别系统。

Wyze是用Xnor.ai实现的。苹果对HomeKit安全视频的兴趣和对HomeKit的关注，以及它在视频编辑、机器智能和识别系统方面的工作，使其成为一个可以发挥作用的地方。

另一种可能性是，这项技术可以让第三方开发者更容易地在苹果平台上创建、安装和升级他们自己的人工智能模型——我甚至可以想象一个人工智能操场解决方案(比如Swift操场)来教孩子们机器智能的原理。“我刚刚为我的iPhone做了一个软心豆粒糖识别系统……”

但这些事情需要时间——苹果直到现在才推出地图改进，它在2016年左右才开始认真研究。