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我们的世界很复杂。没有简单的答案。
只不过，我们有魔法（力量）让复杂的事情看起来很简单。
我们很高兴地宣布，美光将投资于 Atlas AI，这是一家从斯坦福大学可持续发展和人工智能实验室分拆出来的企业，致力于简化对卫星图像和其他传感器进行的基于地面的分析和预测。
目前，Atlas AI 正利用数据和人工智能帮助全球一些最重要的决策者做出重要决策。
但这并不是我们投资 Atlas AI 的真正原因。
我们之所以投资 Atlas AI，是因为它是全球唯一一家拥有可扩展平台的公司，他们的平台能够从卫星图像和人工智能中提供值得信赖的价值。
好的团队，更好的时机
Stefano Ermon 教授、Marshall Burke 教授和 David Lobell 教授都很聪明。Burke 和 Lobell 是应用数据科学和机器学习研究及预测地球系统（天气模式、水资源、作物产量）方面的全球知名佼佼者。Ermon 是 AI 研究的核心人物，特别是在将 AI 应用于现实世界方面。
我第一次见到 Ermon 是在他刚创办 Atlas AI 时，我们谈论了发展初创公司所面临的挑战，一开始我们关注的重点是解决新兴市场的问题，因为这很难。您要如何扩张加州帕洛阿尔托的一家初创公司，同时向世界上最贫穷的人销售产品？
像 Rockefeller 这样的人可能会砸钱去做这件事，但要使平台可扩展，也就是要开发既能解决新兴市场问题又能解决全球其他市场问题的技术，Atlas AI 需要变得刻薄甚至无情，并且需要专注于在任何可能的地方取得成功。当时的 Atlas AI 并没有这种冷酷无情的感觉，而且它也不需要资金。所以那时美光并没有投资。
所有这一切在我们遇到 Atlas AI 的首任 CEO Victoria Coleman 时发生了改变。一看到他，我就知道我们要投资这家公司。
Coleman 的履历非常亮眼，他是博士，曾担任维基媒体基金会的 CTO，还曾供职于英特尔、国防科学委员会、DARPA 和 Lockheed。但这样的履历并不一定能让您成为一名优秀的初创公司 CEO。所以，当我第一次见到 Victoria 时，我很激动：您根本不知道自己在做什么，影响力投资就是一个美丽的谎言，您必须做得更多。
但 Victoria 是这样的。她认真听了我们的想法。我们进行了交流。我们还制定了策略。
然后当我寻求合作时，Atlas AI 的客户认真听了我们的想法。我们进行了交流。我们还制定了策略。
事实证明，客户直到最近才发现他们真正需要的是什么，而 Atlas AI 刚好能满足他们所需。
我们信任 Atlas AI
图 1（世界地图，由一名意大利人绘制于 1450 年）和图 2（世界地图，由一名德国人绘制于 1507 年）
根据互联网记载，1450 年，毛罗修士世界地图（图 1）是当时世界上最精确的地图之一（我们现在很难看懂这幅地图，因为它与通常的地图上下颠倒，中国被绘制在了地图左侧的位置）。
仅仅 42 年之后，也就是 1492 年，随着热那亚水手克里斯托弗·哥伦布偶然发现新大陆，欧亚非洲人对世界的看法永远地发生了改变。1507 年，另一个人绘制了一幅地图（图 2），将这块新大陆称为“美洲”。
1450 年的地图很有价值，人们会用到它，航海家也依赖于它。但美洲被“发现”这一新消息立刻改变了地球上所有人的动态和权力结构。
1450 年的地图没有错，只是不完整。基于卫星图像的分析服务也是如此。没错，单看卫星图像，我们就可以推断出地面上的相关性，包括油桶数量、城市人口、住房大小等。
通过将地面实况和迁移学习与卫星图像相结合，Atlas AI 拥有世界上唯一能够以优异的分辨率准确分析和预测地球表面实际运行情况的技术。
这家公司从非洲地区入手，通过满足那里的人们对农业和基础设施智能化的迫切需求，构建和支持可持续的未来。
现在，Atlas AI 正迈向新的市场，这些市场的客户需要全面、可靠、准确地把握整体情况，以便做出更明智的决策。
这就是我们投资 Atlas AI 的原因。
