吴恩达的LandingAI究竟是一家什么样的创业公司

吴恩达是人工智能领域非常著名的人物。2011年在谷歌创建的谷歌大脑项目，震惊了全世界。2014年他加入百度负责百度大脑计划，并于2017年离职。离职之后他创建了人工智能公司LandingAI，并担任首席执行官。昨天吴恩达宣布他新成立的这家公司已经募集到5,700万美金。本文主要简单介绍这家公司的业务。

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#### 公司简介
目前LandingAI这家公司主要提供了一个以数据为中心的AI平台，并面向三个行业提供解决方案。他们认为计算机视觉目前已经是很成熟的方法，可以在各个行业广泛应用。

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但是，在工业应用中依然有一些问题。包括但不限于：

工业缺陷检测中，有缺陷的样本数据过少。因此，对数据质量要求很高。
对于缺陷的标准定义模糊，不同的人对于缺陷的认知不同，因而标记数据也会出现不一致
环境和需求不断的变化，会导致模型性能差别很大
需要大规模的扩展维护能力以管理很多的模型
这些问题几乎都与数据和维护相关。为了降低工业界使用门口，提升AI的实际运用能力，LandingAI基于自己的理解和经验提出了一些解决方案。

#### 公司产品：LandingLens
这是一个端到端的视觉检测平台，他提供了很多的特性可以帮助团队获得正确的解决方案。它可以帮助计算机视觉工程师无缝的训练测试部署机器学习的模型到边缘设备。在这个平台上，你可以轻松的上传管理数据，标记数据，探索数据训练和测试数据，并最终部署。

LandingAI认为在构建机器学习项目当中，只有5%~10%的工作是与代码相关，剩下的都是包括数据验证分析等工作内容，都是可以由平台软件提供辅助。

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这个平台更多的关注的是数据，他们认为这几年模型的发展已经逐渐平稳，但是数据相关的解决方案依然没有得到很好的提升。同时随着业界开源的模型越来越多，公司企业目前最应该关注的是数据相关的工作，而不是模型。提升数据处理效率可以使得相同模型有更好的表现。

#### LandingAI提供的能力
**在汽车行业的应用**
- 电动汽车的电池检测。
- 金属点焊检测
- 汽车的缝隙检测
- 雷达检测
- 零件组装检测
- 泄漏检测
- 安全带检测
- 油漆表面检测

**电子行业**
缺陷部分可能会导致产品的生命周期缩短和安全等问题，在早期的组装过程中识别缺陷可以降低损失
- 晶元缺失检测
- 显示屏检查
- 表面检查
- 电池检查
- 太阳能电池板检查

**医疗医药行业**
平台通过提供一个标准化的深度学习解诀方案，帮助厂商提高检查准确性，缩短了开发时间。
- 药丸检查技术
- 小瓶医疗器械检查
- 小瓶污染检查
- 医疗器械密封检查
- 医疗设备PCB检查
- 最后验证组装
- 生物医学应用

#### 总结
总的来说，吴恩达创办的这家人工智能创业企业的思路是基于自身的技术，关注工业问题，期望基于技术在不平衡小数据、工业不标准、持续演化等方面解决企业应用人工智能技术的障碍。最终可以提升企业效率。对于他们提出的问题其实应该很实际，也是很多工业企业面临的实际问题。不过他们的技术到底能解决到什么地步其实没有实际案例也不了解。不过希望能有突破吧。

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