以色列的一个团队在人工智能领域取得的成果引起了轰动。
今天他们取得的成果源于多年前的一个想法。Netanel Eliav 和 Adam Bismut 是校园时代的旧伙伴，当时他们想要解决一个可以改变世界的问题，由此引出这样一个想法：溺水的 Bismut 漂流到死海，却发现那里缺乏救生员技术支持，用着过时的双筒望远镜对死海进行搜索。
这两位有抱负的企业家最近从以色列南部的本-古里安大学 (Ben-Gurion University) 毕业，并取得工商管理硕士学位，他们认为这是他们要用人工智能解决的问题。
“我有两个女儿，作为一名父亲，我深知孩子在水边玩耍时父母的内心感受。”该公司的首席执行官 Eliav 说。
2018 年，他们和在本-古里安大学就读时的同学 Gadi Kovler 和 Minna Shezaf一起创建了 Sightbit，帮助救生员观察危险情况，防止溺水情况的发生。
他们母校的风险投资机构 Cactus Capital 为这家初创公司提供了种子基金。
Sightbit 目前正在帕尔马切姆海滩进行试点测试。帕尔马切姆海滩位于特拉维夫南部地中海沿岸的帕尔马切姆基布兹地区，是日光浴者和冲浪者的热门去处。这个沙丘林立的目的地，有着诱人而温暖的、海蓝宝石般的海水，在夏季每天都有成千上万的游客。
但这里也以致命的激流而闻名。
危险探测器
Sightbit 开发的图像检测技术可以帮助发现危险，从而协助救生员工作。这家位于贝尔舍巴的初创公司与以色列自然和公园管理局合作，在帕尔马西姆海滩的救生塔上安装了三个摄像头。采集到的数据会传输到一个单独的 NVIDIA Jetson AGX 上，NVIDIA Metropolis 则被部署作视频分析。
这种危险探测器系统可以标记出扫描范围内潜在的安全隐患，救生员只需持续监控电脑显示器就可以实现对整个沙滩的监控。
Sightbit 开发了基于卷积神经网络和图像检测的模型帮助救生员发现潜在危险。作为公司的首席技术官，Kovler 已经借助云端部署的 NVIDIA GPU 对数以万计的图像进行了训练。
公司首席营销官 Shezaf 补充解释，受海洋的阳光照射、天气状况、拥挤的人群以及在海中正常活动的人（部分身体没入海中）的影响，图像训练过程并不容易。
但 Sightbit 的深度学习和专有算法使它能够单独识别儿童和人群。这使得这一系统可以标记出那些落单的孩子。
激流识别
该系统还利用光流算法探测海洋中危险的激流，帮助救生员让游客远离这些区域。这些算法通过偏微分方程计算图像中每个立体像素的加速度矢量，由此识别图像中每个物体的速度。
救生员可以获得最新的海洋状况，这样当他们开始工作时，就能整体感知当天的潜在危险。
“我们同许多救生员交流过，他们正在努力避免下一次事故的发生。许多人由于游得太深被激流缠住，无法脱身。” Eliav 说。
救生塔上的摄像头运行在一台小型超级计算机 Jetson Xavier 上，访问 Metropolis 则能为警报、跟踪、统计和实时风险分析提供瞬时推理结果。
据 Sightbit 报道，以色列自然和公园管理局正计划在海滩上建一座建筑，以安装更多的自动安全摄像头。
XM-AIBOX-32智能边缘分析一体机是一款高性能、低功耗边缘计算产品。搭载BM1684X主芯片，INT8算力高达32TOPS，FP16/BF16算力高达16TFLOPS，FP32算力高达2TFLOPS，可同时处理32路高清视频，支持32路1080P高清视频硬件解码与12路编码。
本产品高度集成了基于计算机视觉、深度学习网络的高精度AI智能算法以及视频智能化综合管理平台；AI智能算法涵盖了如园区、社区、工地、校园等场景的多种算法，可按需组合、按场景配置；视频智能化综合管理平台支持前端设备管理、实时视频预览、告警推送、取证抓拍、算法在线加载及优化、数据态势分析大屏展示等，设备操作简单、即插即用，同时拥有丰富的北向API接口，可赋能上层业务应用大平台。
超高性能计算与编解码能力
- 支持高达32Tops的INT8峰值算力；
- 支持高达16TFLOPS的FP16/BF16半精度算力；
- 支持2TFLOPS的FP32高精度算力；
- 支持高达32路H.264/H.265 1080P@25FPS视频硬件解码；
- 支持高达12路H.264/H.265 1080P@25FPS视频硬件编码。
内置丰富AI算法
- 内置高达30种+AI算法，支持自由搭配，自定义组合；
（支持人员结构化 / 人脸识别 / 车辆结构化 / 车牌识别 / 火焰检测 / 烟雾检测 / 抽烟检测 / 打电话检测 / 玩手机检测 / 未戴口罩检测 / 人员离岗检测/人员睡岗检测 / 人员摔倒检测 /人员静电消除 / 区域人数统计/区域人数不足/区域人数超员/区域人数异常 / 区域入侵检测 / 工服检测 / 安全帽检测 / 反光衣检测 / 电瓶车检测 / 规范停车(车辆违停) / 出入口客流统计 / 周界翻越入侵/人员越界检测/区域徘徊检测/ 消防车通道占用/消防逃生通道占用/垃圾未入桶检测 / 垃圾桶满溢检测 / 垃圾投放提示 /摄像头异常位移检测等算法）
- 每路视频支持最多同时运行3个AI分析任务；
- 支持高达32个视频AI分析任务同时运行，超出32个AI分析任务时可轮询分析。
接口丰富、部署灵活
- 支持丰富接口：1000M以太网口、USB3.0/USB2.0、HDMI、RS-485、RS-232；
- 支持-20℃至+60℃宽温工作环境；
- 支持IP30防护等级，支持无风扇散热（以具体型号为准）；
- 适配支持SATA存储，支持2TB存储容量（以具体型号为准）；
- 选配支持LTE无线回传功能（以具体型号为准）；
- 北向接口：支持HTTP协议、MQTT协议、GB28281
- 南向接口：支持GB28281、Onvif、RTSP
高可靠性、加密保护
- 支高容量eMMC可开发支持主备分区；
- 支持异常类故障告警与保护处理机制；
- 支持可编程加密芯片用于隐私信息保护。
易用工具链，开发灵活
- 一站式深度学习开发工具包Sophon SDK；
- 支持Caffe/DarkNet/TensorFlow/PyTorch/MXNet/ONNX/PaddlePaddle等主流深度学习框架；
- 支持分类、检测主流网络模型，支持自定义算子开发；
支持Docker容器化，算法应用快速部署。
| 规格参数 | XM-AIBOX-32 | ||
| 技术规格 | 芯片 | SOC | BM1684X |
| CPU | 8核A53@2.3GHz | ||
| AI算力 | INT8 | 32 TOPS | |
| BT16/FP16 | 16 TFLOPS | ||
| FP32 | 2 TFLOPS | ||
| 视频/图片编解码 | 视频解码能力 | H.264/H.265: 1080P @800fps | |
| 视频解码分辨率 | 8K / 4K / 1080P / 720P / D1 / CIF | ||
| 视频编码能力 | H.264/H.265:1080P @300fps | ||
| 视频编码分辨率 | 4K / 1080P / 720P / D1 / CIF | ||
| 图片编/解码能力 | 600张/秒(JPEG) | ||
| 图片解码最大分辨率 | 32768 * 32768 | ||
| 内存与存储 | 内存 | 16 GB | |
| eMMC | 64 GB | ||
| 外部接口 | 网口 | 10/100/1000Mbps自适应 *2 | |
| USB | USB3.0 *2、USB2.0 *2 | ||
| 存储 | MicroSD *1 | ||
| 显示 | HDMI *1 | ||
| 串口 | RS232 *1/RS485 *1 | ||
| 扩展存储 | SSD硬盘(选配) | M.2 SSD硬盘 | |
| 无线功能 | 4G/5G无线模块(选配) | Mini-PCIE 4G模块/M.2 5G模块 | |
| 天线 | SMA Female *1(LTE) SMA Female *4(5G)，需更换底板 SMA Female *2 (Wi-Fi) SMA Female *1(BT) | ||
| SIM | 标准SIM卡槽 | ||
| Wi-Fi/BT | Wi-Fi支持 802.11a/b/g/n/ac BT5.0 | ||
| 物理规格 | 尺寸 | 长*宽*高 | 210 mm * 130 mm * 44.5 mm |
| 供电与功耗 | 供电 | 直流12V | |
| 典型功耗 | ≤20W | ||
| 注：硬盘、4G/5G功能为可选功能，非产品标配，典型功耗不包括硬盘、无线模块功耗 | |||
