本周 AI Podcast 的嘉宾 Matthew Putman 深深体会到了细节决定成败的真理，这也是其创立并担任 Nanotronics CEO 的初衷。Nanotronics 是一家利用人工智能、自动化和 3D 成像技术来提供精密制造服务的公司，总部位于纽约的布鲁克林区（Brooklyn）。

他与 AI Podcast 的主持人 Noah Kravitz 不仅讨论了，深度学习网络如何在工厂里实时保证产品的最高质量，还谈及了 Nanotronics 的模型和设备是如何一步步走向成功的，不论是在半导体工业领域，还是在基因组测序技术上。

根据不同客户对流程和部署的不同需求，Nanotronics 推出了通用人工智能模型。

Nanotronics 在客户方部署的人工智能模型可实现从 GPU 到机器的直接通信，而无需再借助云端，这可以保证有足够的安全性和运行速度。

在全新的 Nanotronics 工厂竣工后，Nanotronics 将会使用自己研发的深度学习模型，来确保在构建设备时，进行精密制造。

精彩回顾

“实际上，我们公司的产品是计算驱动系统，而非价格昂贵的大型硬件系统，因此实际占用空间较小对我们的客户而言是一个巨大的优势。”

—— Matthew Putman

“我们可以实时调整实际控件，以及时纠正出现的任何类型异常。对我们来说，所谓在工作站中体现的绝对价值并不重要；重要的是最后产品的再生产和最高质量是否能够达标。”

—— Matthew Putman