UVeye Inc.,一家利用人工智能开发智能车辆检测技术的初创公司,今天宣布完成了 1.91 亿美元的 D 轮融资扩展,使其迄今为止的融资总额达到 3.805 亿美元。
本轮融资由丰田汽车公司的成长基金 Woven Capital 领投,UMC Capital、MyBerg 以及现有投资方 W.R. Berkley Corporation、Menora Mivtachim 和 More Investment House 也参与其中。此前,UVeye 在 2023 年 5 月首次宣布了 D 轮融资,当时获得了 1 亿美元资金。
UVeye 开发了一套驾驶通过式检测系统,该系统结合了 AI、机器学习和传感器融合技术,能够在几秒钟内检测出任何车辆底部或侧面的外部和机械缺陷。该公司声称还能检测其他异常情况,如改装和可能给车辆带来问题的异物。系统只需要车辆快速驶过一次扫描平台,就能在几秒钟内给出完整的问题诊断报告。
该初创公司表示,随着电动和自动驾驶汽车变得越来越复杂,这样的系统变得非常必要。对于运营车队的公司来说,能够进行低成本和高频率的预测性维护将变得极其重要。
公司的目标是标准化汽车行业检测车辆损坏和机械问题的方式,并建立新的质量标准。
UVeye 联合创始人兼首席执行官 Amir Hever 表示,汽车行业热衷于采用自动化和 AI 驱动的系统。
"到 2025 年,我们计划安装数百个新系统,包括主要车队、汽车制造商以及租赁服务、生产线和港口检查等战略应用,我们的扩张速度反映了市场对我们技术的巨大需求,"他强调说。
UVeye 开发了三种独特的高速车辆检测系统,可以安装在车队总部、新旧车经销商、拍卖行甚至装配线上。其中包括 Helios,这是一个底盘扫描仪,可以检测车架损坏、零件缺失、液体泄漏以及制动和排气系统问题。
还有 Artemis,用于检查车辆轮胎质量,能够在几秒钟内识别品牌、技术规格、气压、胎面深度、侧壁损坏和对准问题等。最后,Atlas 是一个 360 度车辆外部检测系统,用于检查金属车身和门锁、保险杠、格栅和车窗等部件。
Constellation Research Inc. 分析师 Holger Mueller 表示,UVeye 系统的优势显而易见。
"在图像识别和发现可能表明问题的异常方面,AI 驱动的机器比人类更擅长,"他指出。"我们从医疗保健行业已经了解到这一点。AI 更加一致,不需要休息,而且正在被应用到关键行业。我们都依赖于车辆。"
UVeye 表示,其系统目前每月扫描近 100 万辆车。该公司补充说,在过去一年中取得了"显著进展",在北美和其他地区安装了多个新的 AI 传感器。
Woven Capital 负责人 Will Fung 表示,该初创公司的显著增长充分说明了市场对先进车辆检测技术的需求不断增长。他还强调了该技术通过"可操作的见解来现代化服务体验",从而加深汽车服务提供商与客户之间联系的潜力。
今天这轮融资将帮助 UVeye 在全球部署更多系统、提高制造能力并建立更多战略合作伙伴关系。
好文章,需要你的鼓励
Anthropic于6月30日发布Claude Sonnet 5,相较前代Claude Sonnet 4.6在编程、推理、工具使用及知识工作方面均有显著提升。该模型可自主制定计划、使用浏览器和终端等工具,达到数月前需更大更贵模型才能实现的水平。安全评估显示其不良行为率更低。Sonnet 5默认开启自适应思维,采用更新的分词器,性能接近Opus 4.8但价格更低,现已面向所有订阅计划开放。
复旦大学联合多机构提出A2World框架,通过210万条真实机器人轨迹进行动作条件化预训练,将学到的物理动力学先验同时迁移到仿真模拟和策略控制两个方向,在LIBERO和真实机器人任务上均取得当前最优表现。
人工智能基础设施的快速扩张不仅带来总用电量激增,更在改变电网的运行特性。AI训练任务高度同步、计算密集,推理任务则分散且难以预测,两者均可在极短时间内造成电力需求骤变。数据中心的地理集中分布进一步加剧局部电网压力。现有监管框架多基于稳定工业负荷设计,难以适应这类新型需求。专家指出,电网规划需从关注总能耗转向关注需求波动性与同步效应。
同济大学研发的FLISP系统,让无人车与无人机在水电隧道中无需建图、仅靠激光雷达实时协作导航,规划延迟仅7毫秒,成功率100%。