Krishna Sudarshan曾經是高盛的一名董事總經理，因為被他小兒子對無人機的癡迷所影響，他開始把注意力放在了研究飛行器的巨大商業潛力上。

2016年，Sudarshan在離開高盛十年后，創建了Aspec Scire，該公司將無人機與為建筑和工程公司提供的云服務想結合，以監控他們的業務。

一位來自銀行業知名企業的同事以工程部主管的身份加入，他以前的同事也投資了這家初創公司。

商業潛力巨大

Sudarshan表示，Aspec Scire自成立以來，已與建筑管理公司、工程公司、業主和開發商（包括一家大型IT服務公司）展開合作。

“建筑業的自動化水平非常低。這個行業迫切需要提高效率。” 他說。

炙手可熱的無人機

Aspec Scire將其服務授權給建筑管理公司、總承包商、測量員和無人機操作員，由他們向客戶提供服務。

它可以取代許多老式繁瑣的記錄工作。

該公司的“無人機即服務”云業務可以讓管理人員遠程監控建筑工地的進度。該公司表示，無人機拍攝的視頻和照片可以建立有關物業狀況的文件，為履行所謂的SLA（服務級別協議)提供數字文檔線索。

它還可以顯示子結構建筑元素（例如樁和柱）是否與藍圖保持一致。如果他們能在造成重大問題之前發現錯誤的話，就可以避免安全問題，并為建筑公司節省大量時間和金錢。

圖像識別算法也經過訓練，可以發現數百個可能會造成危險或讓承包商頭疼的問題——例如煤氣管道旁邊的熱水管道，或者忘記給特斯拉車主安裝50安培戶外插電插座。

他說：“我們將通過分析建筑工地的數據，為提高運營效率提供可操作的見解。”

人工智能搞定建造業

Sudarshan是高盛某部門的技術負責人，他和許多使用NVIDIA GPU來處理海量數據集的人一樣，在研究了無人機為建筑收集數據的想法后，將兩者結合了起來。

“高盛的一切都是數據驅動的。我知道建筑行業不是這樣的，所以我正在嘗試如何讓它變得更受數據驅動。”他說道。

建筑施工的數據是很龐大的。Aspec Scire使用數百萬張圖像來訓練其圖像分類算法，這些算法適用于大約20000個建筑工地。他說，隨著客戶從網站上傳圖片，訓練數據也會繼續增長。

借助訓練有素的模型，Aspec Scire還為裝載Jetson TX2的DJI無人機提供緊湊的超級計算能力，以快速處理圖像。它在Google Cloud平臺的NVIDIA GPU上訓練算法，包括NVIDIA V100 Tensor Core GPU。

“如果沒有GPU，我們將無法做到我們正在做的一些事情，” Sudarshan說。

Aspec Scire是NVIDIA初創加速計劃的成員之一，這是一個幫助初創企業更快進入市場的虛擬加速器項目。