厉害了，Xnor.ai。
刚刚，微软已故联合创始人Paul Allen创建的AI2研究所取得了巨大成功，而“站台者”正是苹果。
据外媒报道，苹果用大约2亿美元收购了成立三年多的西雅图初创公司Xnor.ai，这家公司正是从AI2研究所分拆出来的，以攻克AI领域艰深难题为方向闻名，苹果此举是对AI2研究所的最大认可。
可以说，在AI行业趋于平静的这一年，Xnor.ai能够被苹果收购，极大程度上印证了其技术的先进性和独特性。
Xnor.ai成立于2016年，总部位于西雅图，专注于机器视觉技术。2017年2月，它在种子轮融资中筹集了240万美元，一年后，又通过A轮融资筹得了1200万美元。
与一般机器视觉公司不同的是，Xnor.ai的关注点一直是如何用最简单的设备、最低的功耗去运行AI模型，而不是通过专用AI芯片、复杂的架构去跑AI算法。此前，业内传出其可以实现在树莓派电脑上跑AI模型的消息就引发了极大关注。
简单来说，Xnor.ai在做的就是实现真正“通用”的边缘计算。
目前，建设运行在边缘设备上的AI系统其实是非常困难的，它需要公司具备设计、训练和运行深度学习模型的能力，同时还要考虑管理内存、电管和延迟等方面的挑战。因此，不难理解为什么只有大公司才能搭建边缘计算架构。
为了解决这个问题，2019年年中，该公司推出了“自助式”AI2GO平台，让开发人员无需任何培训即可为边缘设备构建AI模型，即开发人员不再需要担心数据收集、注释、训练、模型架构或性能优化等问题，利用该平台可以直接将AI能力导入到手中的小产品中，包括移动设备、可穿戴设备、智能相机和远程传感器等。
具体实现方法就是，首先开发人员选择合适的软硬件（Linux或Raspberry Pi），然后选择一个特定的用例，如“家庭安全摄像头的宠物分类器”，并微调其延迟和内存要求。设定完成后，AI2GO会为手头的任务匹配许多合适的AI模型。根据准确性排名，用户下载合适的模型以及推理引擎即可，简单易用。
据Xnor.ai介绍，AI2GO平台能够微调AI模型以适应其目标平台的功能，而这正是未来异构的物联网世界所需要的技术。
此外，为了极大程度降低功耗，Xnor.ai还研发出了独特的太阳能物体识别技术，使小型设备无需电池即可运行AI；同时，它研发出的AI芯片借助硬币大小电池即可运行30年，由此可见其功耗之低。
大鱼吃小鱼，通过收购来迅速提升某项技术的专业能力对于苹果来说已是常态。而至于为什么会收购Xnor.ai，原因也不难猜测。
Xnor.ai的技术能让智能手机和其他便携式设备在本地执行深度学习算法，而不是要求这些计算在云服务中执行，这可以极大程度提高设备的性能和运行效率，最为重要的是，也十分契合苹果提出的个人隐私保护计划。
当然，Xnor.ai的技术可发挥的空间不仅仅如此。
苹果公司不仅可以将Xnor.ai的技术整合到未来的iPhone机型中，改进手机中基于人工智能和机器学习的任务运行能力，还可以将之运用到可穿戴设备上，极大程度优化产品的性能，夯实苹果自身在可穿戴设备领域的王者地位。
IDC最新调查报告显示，受穿戴式耳机增长影响，2019年第三季度全球可穿戴设备出货量同比增长94.6%至8450万台，创下单季度出货量新纪录。其中苹果市场份额保持第一，三季度占据全球35%市场份额，出货量同比增长195.5%至2950万台。
图源：福布斯
值得指出的是，由于苹果Apple Watch，AirPods和Beats等可穿戴产品出货量的高速增长，2019年整个财年该业务板块同比增长高达40.8%，为苹果贡献了245亿美元，大有成长为苹果新摇钱树的势头。
由此可以看出，若将Xnor.ai的技术用得恰到好处，对苹果来说，这次收购可以说一本万利。
最后最近，在福布斯美国最有潜力的AI公司名单中，Xnor.ai排名第44位，除了上文提到的AI2GO平台、超低功耗的AI芯片外，Xnor.ai还推出了适用于智能货架的零售货架监控系统。
不难预测，基于该项技术，苹果未来入局智能零售与亚马逊对标也不是没有可能。业内甚至指出，这项技术在自动驾驶领域也大有用武之地。
值得一提的是，对于此次收购，Xnor.ai尚未回应，不过其官网产品已经下架，而苹果的回复则是“苹果公司不时收购较小的技术公司，我们通常不讨论我们的目的或计划。
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