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人工智能遇冷,自動駕駛受阻?

2019-10-15 09:05 快資訊

導讀:隨著全球經濟周期這一輪觸底,很多前兩年火熱的風口都開始“下降”和“關閉”。

2016到2019,人工智能經歷了夢幻般的三年,但人工智能的歷史規律告訴我們:高潮過后可能會引來新的一波沉寂,人工智能助推下的自動駕駛也會受到波及。

人工智能資本層面遇冷

有數據顯示,自2018年第二季度以來,全球人工智能領域投資熱度逐漸下降。今年5月份,中國信息通信研究院數據中心發布了《全球人工智能產業數據報告》,該報告顯示,2019年第一季度,全球人工智能融資規模126億美元,環比下降7.3%;融資筆數達310筆,在全球融資總額中占比達29.7%。

2019年第二季度以來,國內人工智能投融資數量和金額都呈現下降趨勢,僅完成30起融資,同比下降45.5%,融資總額50億元,不足去年同期的40%。從目前已經公開的融資信息看,國內宣布獲得融資的人工智能企業包括AI芯片公司地平線、大數據與人工智能獨角獸公司明略數據、曠視科技、特斯聯等公司,無一不是細分領域內的領先者,投資已經向頭部企業靠攏,顯示人工智能領域已經進入淘汰賽階段。

然而人工智能真類似于區塊鏈、VR等技術一樣,經過兩三年的火熱之后馬上就要進入冷靜期了嗎?

這要看從人工智能漫長的歷史開始看。

Gartner 技術成熟度曲線

人工智能發展是自動駕駛發展的催化劑

20世紀50年代,人工智能誕生

20世紀50-60年代,人工智能經歷了第一次繁榮,各種智能機器人誕生

20世紀 80年代,人工智能經歷了第二次繁榮,各國研發智能計算機

20世紀90年代,人工智能經歷了第三次繁榮,IBM深藍戰勝國際象棋冠軍

狹義的人工智能主要指神經網絡以及其衍生算法,在人工智能處于低潮期的20世紀70年代,神經網絡因在數學方面的局限性被廣泛質疑。甚至到了2012年左右時,學校教授神經網絡的老師也宣稱:博士做了很多年的神經網絡,這個東西也就是做做仿真,出出論文,大規模應用的概率不大。

然而2016年,AlpaGo戰勝圍棋世界冠軍,人工智能開啟了新的征程,這一年也被稱為“人工智能元年”。最近大家聽到了太多的元年,一“共享經濟”、“區塊鏈”,無論是全新的技術還是“老瓶裝新酒”總會帶來一波全新的概念炒作,掀起資本的狂潮,自動駕駛在這個時候迎來了全新的發展機遇。

人工智能的發展主要受以下原因的影響:

1.計算能力的提升。神經網絡有大量的浮點的并行計算,近些年芯片計算能力的指數級提升為人工智能的應用提供了基礎。

2.政策的支撐與頂層設計。各國政府紛紛出臺各種政策支持人工智能的發展,如前面所講,人工智能都變成了為中美貿易戰爭的焦點。

3.需求的推動。隨著經濟的發展,人工智能的應用很好代替了人類的一些勞動,提供了全新的智能化的體驗。

4.資本的作用。

2016到2019,人工智能經歷了夢幻般的三年,但人工智能的歷史規律告訴我們:高潮過后可能會引來新的一波沉寂,人工智能助推下的自動駕駛也會受到波及。

自動駕駛的困局

自動駕駛車端與AI的關系

自動駕駛的發展很大程度上受到人工智能發展的推動,一是如表格所示,自動駕駛在技術細節上需要人工智能的支撐,人工智能的發展是自動駕駛底層的推動力;二是自動駕駛與共享出行的結合是人工智能最大的應用場景,具有萬億級的市場規模,這也是資本所喜歡的。

熱鬧的背后,無法掩蓋無法商業化盈利的尷尬

9月以來,自動駕駛行業好消息不斷。9月16日,上海向3家企業頒發首批智能網聯汽車示范應用牌照;9月22日,武漢頒發了全球首張自動駕駛商用牌照。據不完全統計,已有約20個地區發放超過200張智能網聯汽車開放道路測試牌照,這種“集郵式”的牌照只是萬里長征的第一步,離真正的商業化落地還差的太遠。

9月26日,首批45輛Apollo與一汽紅旗聯合研發的“紅旗EV”Robotaxi自動駕駛出租車隊在長沙已開放測試路段開啟試運營,具體的運營結果還有待驗證。


“紅旗EV”Robotaxi

而Google的waymo one早在2018年12月5日在美國鳳凰城上線自動駕駛打車業務,商業落地最早,但仍處在試驗階段。

Waymo one會配備跟車監護員,乘客支付費用分為兩部分,一部分是支付租車費用,一部分是“代駕費用”,付給監控車輛運行狀況、在發生問題時進行干預的遠程操作員。

從規模和范圍以及形式上來看,waymo one仍然是在做試驗,只不過試驗范圍不斷擴大。

相比較而言,百度走的是中國特色車路協同的自動駕駛路線,有了V2x的參與,我們期待百度與紅旗會交出更好的成績單。

春江水暖鴨先知,資本是最敏感的

作為獨角獸制造機的日本軟銀的愿景基金,分別投了Uber、滴滴和Wework超過100億美元,Uber與滴滴賬面長期虧損,對估值影響較大,而Wework的IPO失敗后估值從470億美元下降到了120億美元左右。

而另一端,國內很多初創的自動駕駛公司已經準備過冬,活下去并沒有那么容易,畢竟頭部資本已經覺察到其中的風險,資本寒冬不可避免。

自動駕駛的發展要尊重技術的規律

自動駕駛可謂集萬千寵愛于一身:有政策,政府大量政策支持自動駕駛的發展;有資本,大量資本投入自動駕駛領域;有需求:出行市場與自動駕駛是實實在在的需求;有技術,大量互聯網技術頭部企業進入到了自動駕駛領域如:Google、Baidu;有人氣,從汽車圈到科技圈,自動駕駛絕對是焦點之一,大量互聯網從業人員進入自動駕駛研發領域。

然而看似萬事具備的自動駕駛為什么沒有達到預期呢?

因為自動駕駛是個大的系統工程,人工智能只是其中要素之一,還有車端的改造、IC的設計、環境的改造、法律與政策的支撐等等。

當前的人工智能經歷了50年的積累,是大量的博士級研究人員對算法進行了猜想、創新、改進后的結果,短時間內大量資本投入激發出人工智能幾十年來所集聚的勢能,引發了這次人工智能大爆炸。但目前人工智能算法能否滿足自動駕駛的要求,沒人給出明確的答案,這要打上一個大大的問號。

從人工智能發展規律看,自動駕駛真正的落地還有很長的路要走,需要經過較長的一段時間的沉寂,去踏踏實實的解決一些底層問題,然后才能迎來市場全面的爆發。路要一步步的走,飯要一口口的吃。


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