Flox Intelligence 用 AI 识别野生动物行为，驱离铁路机场周边的动物
Flox 把自动驾驶的感知能力搬到野外，用识别动物种类和行为的边缘设备替代警报器和围栏，减少铁路、机场的动物碰撞事故。
野生动物闯入铁路、机场和公路造成的损失不小：美国民航年均为此付出约 2.72 亿美元，法国 SNCF 每年有八千多趟列车受影响。Flox Intelligence 从 KTH 分拆出来，做的是边缘设备——数据在本地处理而不是传到云端，靠摄像头识别动物种类，再播放对应物种害怕的声音把它赶走，并不断变换信号以免动物习惯。
正文摘录
我八岁那年，记得开往孟买的火车伴着一声巨响猛地停了下来。等我们再次开动时，已经是整整八个小时之后了，有人指着铁轨旁一根树枝上挂着的东西——竟然是一条被碾烂的尾巴。 你看，那列火车显然是全速撞上了一头野牛，撞击把机车损坏得太严重，只能被拖走维修。很长一段时间里，我都以为这种事只发生在印度农村这类地方，但几年前我才知道，野生动物与基础设施在世界上任何地方都合不来。 美国联邦航空管理局（FAA）[估计](https://www.faa.gov/airports/airportsafety/wildlife/faq)，1990 年至 2025 年间，野生动物撞击平均每年给美国民用航空造成约 2.72 亿美元的损失。在法国，铁路运营商 SNCF [表示](https://www.ter.sncf.com/bretagne/services-contacts/ter-breizhgo-et-vous/blog/heurts-animaux)，游荡的动物每年影响全国超过 8,000 趟列车，是其延误的五大主因之一。在布列塔尼，仅 2023 年就有 120 趟列车撞上动物，扰乱了 660 趟班次，累计延误超过 15,000 分钟。 读到这些对基础设施和动物双方造成的损害，Sara Nozkova（上图左）萌生了开发一套野生动物驱避系统的想法。它的工作方式有别于传统的警笛、灯光、围栏、猎鹰和扑杀手段——这些手段一向被用来让动物远离公路、铁轨、机场和其他基础设施。 “我坚信答案不是更响的驱赶装置，”她告诉 TechCrunch。 在交通和自动驾驶领域工作了 13 年后，Nozkova 深知，一旦自然因素进入方程，我们为在道路和其他受控环境中导航而构建的系统会多快失效。 “我们教会了机器变得聪明，但只限于我们为它们工程化的环境里，”她说。“城市、工厂流水线、仓库。固定几何结构、已知物体。