Krishna Sudarshan曾经是高盛的一名董事总经理，因为被他小儿子对无人机的痴迷所影响，他开始把注意力放在了研究飞行器的巨大商业潜力上。

2016年，Sudarshan在离开高盛十年后，创建了Aspec Scire，该公司将无人机与为建筑和工程公司提供的云服务想结合，以监控他们的业务。

一位来自银行业知名企业的同事以工程部主管的身份加入，他以前的同事也投资了这家初创公司。

Sudarshan表示，Aspec Scire自成立以来，已与建筑管理公司、工程公司、业主和开发商（包括一家大型IT服务公司）展开合作。

 “建筑业的自动化水平非常低。这个行业迫切需要提高效率。” 他说。

Aspec Scire将其服务授权给建筑管理公司、总承包商、测量员和无人机操作员，由他们向客户提供服务。

它可以取代许多老式繁琐的记录工作。

该公司的“无人机即服务”云业务可以让管理人员远程监控建筑工地的进度。该公司表示，无人机拍摄的视频和照片可以建立有关物业状况的文件，为履行所谓的SLA（服务级别协议)提供数字文档线索。

它还可以显示子结构建筑元素（例如桩和柱）是否与蓝图保持一致。如果他们能在造成重大问题之前发现错误的话，就可以避免安全问题，并为建筑公司节省大量时间和金钱。

图像识别算法也经过训练，可以发现数百个可能会造成危险或让承包商头疼的问题——例如煤气管道旁边的热水管道，或者忘记给特斯拉车主安装50安培户外插电插座。

他说：“我们将通过分析建筑工地的数据，为提高运营效率提供可操作的见解。”

Sudarshan是高盛某部门的技术负责人，他和许多使用NVIDIA GPU来处理海量数据集的人一样，在研究了无人机为建筑收集数据的想法后，将两者结合了起来。

“高盛的一切都是数据驱动的。我知道建筑行业不是这样的，所以我正在尝试如何让它变得更受数据驱动。”他说道。

建筑施工的数据是很庞大的。Aspec Scire使用数百万张图像来训练其图像分类算法，这些算法适用于大约20000个建筑工地。他说，随着客户从网站上传图片，训练数据也会继续增长。

借助训练有素的模型，Aspec Scire还为装载Jetson TX2的DJI无人机提供紧凑的超级计算能力，以快速处理图像。它在Google Cloud平台的NVIDIA GPU上训练算法，包括NVIDIA V100 Tensor Core GPU。

 “如果没有GPU，我们将无法做到我们正在做的一些事情，” Sudarshan说。

Aspec Scire是NVIDIA初创加速计划的成员之一，这是一个帮助初创企业更快进入市场的虚拟加速器项目。