ستيفن ميلر، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي للهندسة في Fyusion – سلسلة المقابلات

ستيفن ميلر هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي للهندسة في Fyusion، وهي شركة لتصوير ثلاثي الأبعاد والرؤية الحاسوبية، وتعتبر جزءًا من مجموعة كوكس للسيارات. قبل تأسيس Fyusion، كان طالبًا دكتوراه في جامعة ستانفورد حيث درّس علوم الحاسوب، وعمل على الروبوتات الشخصية مثل طي الملابس وربط العقد الجراحية خلال دراسته الجامعية في جامعة كاليفورنيا، بيركلي. وهو زميل في مؤسسة هيرتز، وزميل في مؤسسة ستانفورد للخريجين، وزميل في مؤسسة العلوم الوطنية.

يمكنك أن تفسر ما هي Fyusion وكيف تمكن من التقاط وتصوير البيانات ثلاثية الأبعاد بسهولة؟

Fyusion هي شركة رؤية حاسوبية توفر تجارب عملاء ثلاثية الأبعاد مدعومة بالذكاء الاصطناعي. نتمكن من تمكين الأشخاص من التقاط صور ثلاثية الأبعاد من خلال تطبيق هاتف ذكي بسيط يعمل على معظم أجهزة Android وiOS. يحتوي التطبيق على إرشادات خطوة بخطوة ومصمم للاستخدام من قبل أي شخص، بغض النظر عن الخبرة الفنية. يستغرق الأمر دقيقة أو دقيقتين لالتقاط الصورة. من هناك، يمكن لمحركنا الذكي، ALIS، تحليل الصور ثلاثية الأبعاد وتحويل البيانات البصرية إلى معلومات قابلة للتنفيذ. حاليًا، نحن مركزون على استخدام الصور ثلاثية الأبعاد لتشخيص الأضرار الخارجية للسيارات.

يمكنك أن تفسر كيف تستخدم الخوارزميات تنسيق الملف .fyuse لتمكين هاتف ذكي من إنشاء صور ثلاثية الأبعاد؟

أجد أنه مفيد النظر في تنسيق .fyuse جنبًا إلى جنب مع الصور والفيديوهات. الصورة تلتقط لحظة في الوقت من زاوية محددة، والفيديو يلتقط سلسلة من تلك اللحظات في جدول زمني خطي. بالمقارنة، صورة .fyuse تلتقط ما نسميه “لحظة في الفضاء”. لا يتم حصر المشاهد في زاوية واحدة أو جدول زمني خطي: يمكنهم رؤية ليس فقط جانب واحد من شيء ما، ولكن أيضًا حوله.

لإنشاء صورة .fyuse، يحيط المصور الموضوع في اتجاه واحد بكاميرا هاتف خلوي. بديلًا، تكنولوجيا Fyusion متوافقة أيضًا مع حلول التصوير الثابتة والتصوير غير التقليدية مثل الطائرات بدون طيار.

تنسيق ملفنا .fyuse هو ما يجعل هذه الصور حية. إنه خفيف الوزن ويمكنه تمكين التفاعل المتعدد الجوانب المعقد. كما أنه متوافق تمامًا مع الحواسيب المحمولة والألواح والهواتف الذكية التي يمتلكها المستخدم العادي بالفعل.

يمكنك أن تناقش بعض البيانات التي يتم التقاطها وتحليلها مع Fyusion؟

مع السيارات، يعرف ALIS كل جزء من السيارة، ويمكنه تحديد مكان الضرر وحجمه وشدته، وإزالة الإيجابيات الكاذبة المحتملة، مثل الأتربة المرفوعة من الطريق. التكنولوجيا التي طوّرناها وبرعتنا فيها يمكن حل مشاكل أخرى، ولكن هذا هو ما نركز عليه حاليًا.

يمكنك أن تناقش ما هو AI-based Lightfield Information Suite (ALIS)?

ALIS هو المحرك وراء كل منتج Fyusion. إنه يتيح التصوير ثلاثي الأبعاد الخفيف والفهم البصري العميق. هناك ثلاثة أجزاء تتكون منها ALIS: التقاط، المحرك، والمشاهد. في وحدة التقاط، يحتوي التطبيق المحمول على دروس مدمجة وعمليات عمل مخصصة تتيح للمستخدمين التقاط صور ثلاثية الأبعاد عالية الجودة باستخدام معظم الهواتف الذكية في السوق. دعم Fyusion أيضًا لتصوير DSLR والطائرات بدون طيار ومجموعة من الأجهزة الأخرى.

في الخطوة الثانية، المحرك، يتحليل ALIS الصور ثلاثية الأبعاد ويتحولها إلى معلومات قابلة للتنفيذ، مثل أنواع الأضرار المطلوبة من قبل عملائنا. كما يمكنه تقديم دليل على نتائجه من خلال إنشاء صور ثنائية الأبعاد عالية الدقة للأضرار التي يجدونها.

أخيرًا، يعرض المشاهد تنسيق الملف .fyuse. تنسيق .fyuse هو مملوك وخفيف الوزن، ويوفر تجربة ثلاثية الأبعاد غامرة مع أوقات تحميل سريعة. يمكننا إضافة جميع أنواع التجارب إلى تنسيق .fyuse، بما في ذلك الصوت والفيديو وبالطبع الصور ثنائية الأبعاد.

Fyusion جاهز للواقع المعزز والواقع الافتراضي، كم هو كبير تعتقد أن هذه التطبيقات ستكون في المستقبل؟

الواقع المعزز هو صناعة مليارية تصبح أكثر شيوعًا، وأسهل لالتقاط البيئة في ثلاثية الأبعاد بفضل الأجهزة المحمولة القوية والشبكات منخفضة التأخير. مع تحرك هذه التكنولوجيات إلى السوق الرئيسية، ستتوقع التوقعات من تجارب العملاء عبر الإنترنت أن ترتفع بسرعة كما يمكن للمبدعين مواكبة ذلك.

خاصة في صناعة السيارات، مع زيادة شراء السيارات عبر الإنترنت، نتوقع في السنوات القليلة القادمة زيادة في الاهتمام بالواقع المعزز والواقع الافتراضي والقوائم ثلاثية الأبعاد. الهدف هو تحويل صفحة تفاصيل السيارة البسيطة (VDP) إلى صفحة تجربة السيارة (VEP)، مما يساعد تجار السيارات الكبار والصغار على الاستمرار في الازدهار. يمكن أن يكون هذا أي شيء من إضافة شعارات ثلاثية الأبعاد ووسوم الوسائط الغنية إلى القوائم، أو السماح للمشترين بوضع مجموعة من أندية الجولف في صندوق السيارة افتراضيًا لمعرفة كيف تتناسب داخلها.

سيكون من المثير رؤية كيفية بدء هذه التطبيقات في العمل في الاستخدام الشائع. لا أعتقد أننا سننتظر لفترة طويلة.

يمكنك أن تناقش تحسين معدل النقر وال доход الذي يرى في التجارة الإلكترونية باستخدام الصور ثلاثية الأبعاد مقابل الصور ثنائية الأبعاد؟

أنا أكثر إلمامًا بالبيع بالجملة والبيع بالتجزئة للسيارات. خلقت الصور ثلاثية الأبعاد مستوى جديدًا من الثقة للمشترين عبر الإنترنت، وهو أمر حرج بشكل خاص مع العناصر الكبيرة مثل السيارات.

تشير بياناتنا الداخلية إلى أن الصور ثلاثية الأبعاد تزيد من تفاعل المستخدم والوقت الذي يقضيه على صفحات تفاصيل السيارة، والتي بدورها أظهرت زيادة في مبيعات السيارات. كما توفر تجربة ثلاثية الأبعاد حقيقية للسيارة بنية إيجابية تجاه البائع من خلال زيادة الثقة.

إحدى الخيارات مع Fyusion هي معالجة البيانات محليًا أو على السحابة، يمكنك أن تناقش فوائد كل منهما؟

محليًا، يضطر الذكاء الاصطناعي على الحافة المطورين إلى العمل في إطار قيود معينة، خاصة في حالة الهواتف المحمولة. بالإضافة إلى المخاوف المعتادة للمطورين – كيف يتم تحسين الشبكة؟ كيف يتم تحقيق النتائج؟ – هناك مخاوف عملية تضع سقفًا واضحًا. ضغط الذاكرة، انخفاض البطارية، إمكانية وضع عمليةك في الخلفية من قبل المستخدم أو نظام التشغيل، إلخ. وهذا يفترض أن معالجات ووحدات معالجة الرسومات المتوافقة متاحة على الحافة. حتى لأجهزة الفлагمان، هذا نادرًا ما يكون الحال.

يجب التخطيط لكل حالة محتملة؛ في حين أن أي حل يمكن مراقبته وضبطه في السحابة.

لكن بشكل جماعي، يمكن اعتبار الذكاء الاصطناعي على الحافة هو الحل المثالي “التوسيع التلقائي”: لكل مستخدم جديد، لديك آلة جديدة تمامًا في متناول يديك. إذا قمت بتحسين شبكتك لتشغيلها بالكامل على الحافة، يمكنك بسهولة خدمة عميلين أو مليوني عميل.

في حين أن أقوى الأجهزة دائمًا ما توجد في السحابة، يُعتبر من المقبول عمومًا أن البيانات هي الملك. كلما كانت البيانات أكثر، وكلما كانت أقرب إلى الحالة الخام، كان ذلك أفضل. الذكاء الاصطناعي على الحافة لديه وصول إلى بيانات خام غير معالجة، دون أي قيود. في حين أن حلول الذكاء الاصطناعي في السحابة، يجب أن تكون البيانات الم输入 معالجة (مضغوطة، جزئية) أو ضخمة، وفي هذه الحالة يصبح عرض النطاق الترددي مشكلة جديّة.

بسبب قربه من المستخدم، يفتح الذكاء الاصطناعي على الحافة مجموعة من الإمكانيات التي لا تفتحها السحابة. إذا تم تحسينه ليعمل في الوقت الفعلي، يمكنه تقديم ملاحظات في الوقت الفعلي. مما يعني أنك يمكنك بناء حلول لا تبتلع البيانات فحسب، بل تشجع المستخدمين على تقديم بيانات أفضل.

كيف ستمكن تقنية 5G من النمو السريع في تطبيقات تقنية الرؤية الحاسوبية؟

عند سرعات الاتصال الأسرع، يمكنك نقل المزيد من المعالجة إلى السحابة، مما يفتح إمكانيات جديدة لتطبيقات الرؤية الحاسوبية. ومع ذلك، يعتمد ذلك بشكل كبير على التطبيق وكيف سيتخذ الناس له.

يمكن أن يكون للتقنية 5G تأثير منقسم وزيادة في الفجوة الرقمية، حيث يكون بعض أجزاء العالم لديها اتصال أسرع وأسرع، بينما سيواصل بعض المناطق لديها اتصال بطيء. التطبيقات التي تركز على الأشخاص الذين لديهم اتصال 5G سوف تستفيد بالتأكيد. لكن التطبيقات التي تمتلكها بشكل أوسع قد تضطر إلى اختيار بين قضاء الوقت والمال لما سيكون في النهاية إصدارين من نفس التطبيق، أو الاكتفاء بإصدار أقل قوة يمكن تشغيله على أي اتصال.

ما هي الخطوات التي تتخذها Fyusion للاستفادة من طرح 5G في المستقبل؟

أريد أن أسبق هذا بالقول إن Fyusion قامت ببذل الكثير من الجهد لضمان أن العملاء يمكنهم الوصول إلى تطبيقاتنا حتى على الهواتف القديمة مع توافر عرض نطاق ترددي ضعيف. مع Manheim وحدها، قامت تكنولوجييتنا بتصوير أكثر من مليون سيارة، ولن نكون قد حققنا ذلك بدون ذلك.

مع ذلك، نحن متحمسون جدًا لما نراه الآن – إنه ثلاثية من سرعات المعالجة المتزايدة و اتصال 5G وثورة في كاميرات الهواتف. ضع كل ذلك معًا وستحصل على بعض التطورات التي لا أستطيع مشاركتها معك بعد.

هل هناك أي شيء آخر تود أن تشاركه حول Fyusion؟

إنه وقت مثير للاهتمام للعمل في الرؤية الحاسوبية – كمنضمة، نحن ندخل السوق الرئيسية بعد سنوات عديدة من الحديث عنها كمستقبل التكنولوجيا. Fyusion تتوسع بسرعة ونحن نستأجر علماء رؤية حاسوبية من جميع أنحاء العالم. يمكن لأعضاء الفريق العمل من أي مكان، ولكنهم دائمًا مرحب بهم في مكاتبنا في Potrero Hill.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Fyusion.