人工智能遇冷,自动驾驶受阻?

作者: 佚名 2019-10-14 11:00:27

随着全球经济周期这一轮触底,很多前两年火热的风口都开始“下降”和“关闭”。

人工智能资本层面遇冷

有数据显示,自2018年第二季度以来,全球人工智能领域投资热度逐渐下降。今年5月份,中国信息通信研究院数据中心发布了《全球人工智能产业数据报告》,该报告显示,2019年第一季度,全球人工智能融资规模126亿美元,环比下降7.3%;融资笔数达310笔,在全球融资总额中占比达29.7%。

2019年第二季度以来,国内人工智能投融资数量和金额都呈现下降趋势,仅完成30起融资,同比下降45.5%,融资总额50亿元,不足去年同期的40%。从目前已经公开的融资信息看,国内宣布获得融资的人工智能企业包括AI芯片公司地平线、大数据与人工智能独角兽公司明略数据、旷视科技、特斯联等公司,无一不是细分领域内的领先者,投资已经向头部企业靠拢,显示人工智能领域已经进入淘汰赛阶段。

然而人工智能真类似于区块链、VR等技术一样,经过两三年的火热之后马上就要进入冷静期了吗?

这要看从人工智能漫长的历史开始看。

Gartner 技术成熟度曲线

人工智能发展是自动驾驶发展的催化剂

20世纪50年代,人工智能诞生

20世纪50-60年代,人工智能经历了第一次繁荣,各种智能机器人诞生

20世纪 80年代,人工智能经历了第二次繁荣,各国研发智能计算机

20世纪90年代,人工智能经历了第三次繁荣,IBM深蓝战胜国际象棋冠军

狭义的人工智能主要指神经网络以及其衍生算法,在人工智能处于低潮期的20世纪70年代,神经网络因在数学方面的局限性被广泛质疑。甚至到了2012年左右时,学校教授神经网络的老师也宣称:博士做了很多年的神经网络,这个东西也就是做做仿真,出出论文,大规模应用的概率不大。

然而2016年,AlpaGo战胜围棋世界冠军,人工智能开启了新的征程,这一年也被称为“人工智能元年”。最近大家听到了太多的元年,一“共享经济”、“区块链”,无论是全新的技术还是“老瓶装新酒”总会带来一波全新的概念炒作,掀起资本的狂潮,自动驾驶在这个时候迎来了全新的发展机遇。

人工智能的发展主要受以下原因的影响:

1.计算能力的提升。神经网络有大量的浮点的并行计算,近些年芯片计算能力的指数级提升为人工智能的应用提供了基础。

2.政策的支撑与顶层设计。各国政府纷纷出台各种政策支持人工智能的发展,如前面所讲,人工智能都变成了为中美贸易战争的焦点。

3.需求的推动。随着经济的发展,人工智能的应用很好代替了人类的一些劳动,提供了全新的智能化的体验。

4.资本的作用。

2016到2019,人工智能经历了梦幻般的三年,但人工智能的历史规律告诉我们:高潮过后可能会引来新的一波沉寂,人工智能助推下的自动驾驶也会受到波及。

自动驾驶的困局

自动驾驶车端与AI的关系

自动驾驶的发展很大程度上受到人工智能发展的推动,一是如表格所示,自动驾驶在技术细节上需要人工智能的支撑,人工智能的发展是自动驾驶底层的推动力;二是自动驾驶与共享出行的结合是人工智能最大的应用场景,具有万亿级的市场规模,这也是资本所喜欢的。

热闹的背后,无法掩盖无法商业化盈利的尴尬

9月以来,自动驾驶行业好消息不断。9月16日,上海向3家企业颁发首批智能网联汽车示范应用牌照;9月22日,武汉颁发了全球首张自动驾驶商用牌照。据不完全统计,已有约20个地区发放超过200张智能网联汽车开放道路测试牌照,这种“集邮式”的牌照只是万里长征的第一步,离真正的商业化落地还差的太远。

9月26日,首批45辆Apollo与一汽红旗联合研发的“红旗EV”Robotaxi自动驾驶出租车队在长沙已开放测试路段开启试运营,具体的运营结果还有待验证。

“红旗EV”Robotaxi

而Google的waymo one早在2018年12月5日在美国凤凰城上线自动驾驶打车业务,商业落地最早,但仍处在试验阶段。

Waymo one会配备跟车监护员,乘客支付费用分为两部分,一部分是支付租车费用,一部分是“代驾费用”,付给监控车辆运行状况、在发生问题时进行干预的远程操作员。

从规模和范围以及形式上来看,waymo one仍然是在做试验,只不过试验范围不断扩大。

相比较而言,百度走的是中国特色车路协同的自动驾驶路线,有了V2x的参与,我们期待百度与红旗会交出更好的成绩单。

春江水暖鸭先知,资本是最敏感的

作为独角兽制造机的日本软银的愿景基金,分别投了Uber、滴滴和Wework超过100亿美元,Uber与滴滴账面长期亏损,对估值影响较大,而Wework的IPO失败后估值从470亿美元下降到了120亿美元左右。

而另一端,国内很多初创的自动驾驶公司已经准备过冬,活下去并没有那么容易,毕竟头部资本已经觉察到其中的风险,资本寒冬不可避免。

自动驾驶的发展要尊重技术的规律

自动驾驶可谓集万千宠爱于一身:有政策,政府大量政策支持自动驾驶的发展;有资本,大量资本投入自动驾驶领域;有需求:出行市场与自动驾驶是实实在在的需求;有技术,大量互联网技术头部企业进入到了自动驾驶领域如:Google、Baidu;有人气,从汽车圈到科技圈,自动驾驶绝对是焦点之一,大量互联网从业人员进入自动驾驶研发领域。

然而看似万事具备的自动驾驶为什么没有达到预期呢?

因为自动驾驶是个大的系统工程,人工智能只是其中要素之一,还有车端的改造、IC的设计、环境的改造、法律与政策的支撑等等。

当前的人工智能经历了50年的积累,是大量的博士级研究人员对算法进行了猜想、创新、改进后的结果,短时间内大量资本投入激发出人工智能几十年来所集聚的势能,引发了这次人工智能大爆炸。但目前人工智能算法能否满足自动驾驶的要求,没人给出明确的答案,这要打上一个大大的问号。

从人工智能发展规律看,自动驾驶真正的落地还有很长的路要走,需要经过较长的一段时间的沉寂,去踏踏实实的解决一些底层问题,然后才能迎来市场全面的爆发。路要一步步的走,饭要一口口的吃。

人工智能 AI 自动驾驶
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