Tony Fadell支持的Plumerai将设备内AI引入家庭安防摄像头

哈佛大学的一组学生利用面部识别技术改造Ray-Ban Meta眼镜，引发了对隐私的广泛讨论，尤其是在监控设备普及的背景下。连接性问题也引发了安全和隐私的担忧，特别是公司与执法机构的合作。PlumerAI公司专注于在设备端进行人工智能处理，避免将数据传输至远程服务器，从而提高数据安全性和降低成本。该公司采用小型AI模型，显著减少计算能力需求，提升效率。Plumerai与Chamberlain Group合作，将其技术整合到智能摄像头中，强调本地AI功能的重要性。尽管Plumerai规模较小，但其专注于细分市场的策略使其在竞争中具备优势。Tony Fadell支持初创企业，强调小团队在技术创新中的潜力和专注的重要性。

周三，哈佛大学的一组学生因将一副Ray-Ban Meta眼镜装备上面部识别技术而引起了广泛关注。这个DIY项目重新引发了关于隐私的担忧，尤其是在社会中摄像头日益普及的背景下。随着这些设备的日益普及，隐私辩论的重要性也在不断上升。

连接性在这一讨论中扮演着至关重要的角色，因为对远程服务器的需求带来了自身的一系列安全和隐私问题。当像亚马逊这样的公司（拥有Ring）与执法机构合作时，情况变得更加复杂。这些合作关系引发了关于数据安全及其对个人隐私权利影响的问题。

Plumerai成立于2017年，已将自己定位为增强设备端人工智能（AI）处理的领导者。该公司总部位于伦敦，创造了一种在无需将数据传输到远程服务器的情况下进行人群检测和熟悉面孔识别的方法。早期投资者和Nest的联合创始人Tony Fadell强调了他在存储和数据传输成本方面所面临的挑战，突显了在科技行业中高效数据处理的重要性。Fadell提到：“我们必须非常担心存储成本和数据传输成本，”在谈及录制完整数据帧的挑战时。他指出，额外计算资源所带来的经济负担通常会转嫁给消费者，引用Ring最近决定将专业监控费用翻倍作为明显的例证。

Plumerai专注于被称为“微型AI”的领域，利用显著小于支撑ChatGPT等平台的大型系统的模型。这些大型语言模型（LLMs）通常依赖于海量数据，需消耗过多的计算能力，这对小型消费电子产品而言并不切实际，且常常存在不准确性。Fadell将小型AI模型的发展比作他与iPod的经历，解释道：“iPhone之所以能够存在，仅仅是因为我们从iPod开始走上了小型化的道路。”他补充道，从小型概念开始允许成长，而试图缩小大型想法往往会失败。Plumerai的首席执行官Roeland Nusselder表示：“如果从经验上看，我们的微型AI比市场上任何其他产品都更准确，且运行在成本更低、功耗更低的芯片上——尤其是在智能家居摄像头市场。”

这家初创公司得到了伊利诺伊州的Chamberlain Group的支持，该公司拥有myQ和LiftMaster等品牌。他们计划将Plumerai的技术整合到他们的智能摄像头中，从户外模型开始。Nusselder指出：“所有的AI功能都来自Plumerai，运行在摄像头本地，”强调了此次合作的创新潜力。虽然Plumerai并未披露员工人数，但其规模可能远小于Ring和Nest等大型公司的团队。这种精简的结构使Plumerai能够专注于其细分市场，这对大型企业如亚马逊和谷歌旗下的品牌而言并非总是可行。曾在全球一些最大科技公司担任高管的Fadell，现在致力于支持像Plumerai这样的初创企业，强调“专注是关键。”

他总结道：“我已经了解到，小团队——十几人、五十人——在合适的专业知识团队围绕时，真的能做很多事情。我喜欢站在颠覆性技术的最前沿。正是小团队拥有正确的想法。”

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