跨界圍攻:「AI 視覺」公司已集體殺入智能駕駛圈
2021-05-22
雷鋒網
如今的智能汽車賽道,說挨肩迭背也不為過。
新勢力派引領變革,最為二級市場所看好;泛網際網路派占流量高地,擅技術遷移;傳統車企派根基夯實,品牌名聲享譽在外。
甚至財大氣粗的某地產派也曾放下豪言――力爭 3-5 年成為世界規模最大、實力最強的新能源汽車集團。
如華山比武般,大俠們個個嚴陣以待,各方勢力黃巾高擎,左右開弓。
你看看,前有行業鐵幕,中夾破釜沉舟之心,後是險峻江湖,哪還有初進牛犢的落腳之處?
即便如此,在月前燥熱尚未消退的上海車展後,鮮少被提及的AI視覺公司還是擠了進來。
看慣了巨頭們的聲勢浩蕩,轉身發現AI視覺企業們的入局講究一個循序漸進,起承轉合。
而他們的悄然進入,也給智能駕駛領域增添了幾段新故事。
海康威視:左手自研、右手投資
AI安防老大哥海康,深耕智能駕駛市場履行一貫的低調風格。
其對智能駕駛的綢繆始於2015年,當時海康內部計劃開展新業務,起初確定的業務有三:海康汽車電子、海康機器人、海康螢石。
2016年7月,耗資1.5億的海康汽車技術正式成立。
在此前後,海康還分別於2016年6月投資了威視汽車科技,2017年7月成立了海康汽車軟體。
2018年是海康智能駕駛的上升之年,市場渠道、技術研發上均有突破。
2018年2月,他們上線高級駕駛輔助系統、自動泊車APA+,同年又成功打入2019款保時捷卡宴的配置中。
汽車產業以穩為重,鏈條長、利益盤根錯節,新入者切入並不容易,而海康卻出其不意一舉打入高端。
數據顯示,截至2018年底,海康汽車已經通過了20家OEM的審核並成為其合格供應商,公司的主要客戶包括一汽集團、北京汽車、上汽榮威、上汽名爵、本田汽車等。
其中,定點項目超過200個,已量產的項目超過100個,覆蓋500家渠道合作夥伴。
成立子公司自研之外,投資也是海康較為看中的一大路徑。
在成立汽車電子公司之前,海康就曾在2016年入股毫米波雷達企業森思泰克,並成為後者的第二大股東。
2013年成立的森思泰克既是毫米波雷達第一批探路者,也是成績較為優秀的領軍企業之一。
森思泰克創始人秦屹是英國海歸的雷達專家,在英從事雷達研發和製造十餘年。
據悉,森思泰克所聚團隊成員中80%具有軍工背景,掌握雷達硬體、軟體和量產工藝等幾乎全部核心技術。
據悉,森思泰克毫米波雷達在北京、石家莊設研發中心,在蕪湖設總廠,在杭州設車載事業部。
石家莊,有軍工雷達大本營之稱,軍民毫米波雷達研發人才密集,且電科雷達研發54所和13所都在石家莊。
森思泰克也頗為爭氣。
2019年,思泰克首次實現大批量77GHz車載毫米波雷達國產化、突破國際巨頭壟斷。
森思泰克的77GHz毫米波雷達成為國內首個真正實現「上路」的ADAS毫米波雷達傳感器。
目前,森思泰克已成為紅旗、一汽、韓國現代、東風日產、長城、長安等國內外車企體系內供應商。
海康與森思合作的高分毫米波成像雷達+視覺融合技術,或許將對壘低線束雷射雷達。
大華股份:立足整車,三電、網聯、自動駕駛多點齊發
零跑汽車脫胎於大華股份的汽車部門,獨立後獲得了大華股份的技術和資金支持。
2015年,大華股份副董事長兼任大華股份CTO朱江明親自下場,成立零跑。
經歷2019年新能源補貼大退坡,不少新勢力造車企業已經出現嚴重資金問題,且變現存疑。
零跑汽車亦不例外。
2018年,零跑虧損 3.07 億元後,2019 年上半年又持續虧損約 2 億元。
2019年1月4日,零跑汽車第一款車S01上市,該車2019年全年交付約1000輛。
對於連續虧損的零跑,唱衰論一直也在網上發酵。
朱江明對此表示,「即使不融資,零跑也能再活三年。」他透露,大華股份將持續為零跑輸送資金,「當然我們希望能更多的融資,發展得更快些。」
在經歷融資受阻後,2021年伊始,零跑官宣融資43億元,合肥政府投資平台亦在其中。
今年年初,此前曾投資蔚來的合肥市政府與零跑方面簽訂戰略合作協議,未來合肥方面將對零跑B輪融資投資約20億元,並展開更多合作。
現金流方面,從不被業界看好,到巨額融資的到帳,仿佛又讓市場看到了可能性。
技術層面,零跑汽車稱自主研發了三電系統、智能網聯繫統、自動駕駛系統三大核心技術,並完全掌握自動駕駛核心硬體平台和算法技術,實現對自動駕駛感知、決策、執行層關鍵技術的自主化全覆蓋。
產品層面,零跑汽車目前旗下擁有3款量產車型,分別為:零跑T03、零跑S01以及零跑C11。
三款產品風格各異,銷量不一。
2020年,零跑汽車官方消息稱,2020年累計銷量達11391輛,其中T03為主力軍,貢獻了10266輛。
創始人朱江明也底氣頗足:「2023年零跑進入造車新勢力TOP3、2025年在國內新能源汽車市占率達到10%」。
商湯:求精感知技術,並進艙內艙外
與其他AI獨角獸相比,商湯在自動駕駛上布局較早,也更全面。
2017年進軍自動駕駛,商湯的汽車產業布局可分為艙內(智能車艙)和艙外(智能駕駛)兩大層面。
智能車艙層,基於前裝量產解決方案,以視覺感知技術為錨點,由點及面,覆蓋用戶從上車到用車的多個場景。
商湯的SenseAuto Cabin智能車艙解決方案包括駕駛員感知系統、座艙感知系統、智能進入等等功能。
據悉,在過去的兩年多時間裡,商湯已經拿下了30多個國內外頭部夥伴的智能車艙定點量產項目,覆蓋車輛總數超過1300萬輛,其中10 余個項目已經實現了量產交付。
智能駕駛層,商湯選擇與主機廠合作,做汽車廠商(OEM)及一級供應商(Tier1)的解決方案供應商。
在自動駕駛感知、決策和執行三大要素中,汽車廠商和Tier1占據重要角色。
2017年,商湯與OEM廠商本田簽訂了為期5年的長期合作協議,研發適合乘用車場景的L4級自動駕駛方案。
2018年,商湯完成杭州、上海半開放場地內實現無接管自動駕駛。2019年,在日本落地「AI自動駕駛公園」,將用於自動駕駛汽車的研發和測試,並面向公眾開放。
商湯的自動駕駛業務定位,是以視覺為主,其他元素為輔。
視覺之外,商湯在高精度地圖和雷射雷達、毫米波雷達等方面皆有技術儲備。
通過搭配多種不同傳感器,實現感知、分析預測、決策規劃控制、城市級三維地圖重建及無人車高精度定位能力等技術功能。
目前,商湯對自動駕駛技術進行了多次疊代,形成了一套較為成熟的智能駕駛方案:SenseAuto Pilot智能駕駛解決方案,聚焦 L2+ 級高級輔助駕駛至L4級自動駕駛創新,並在上海車展首次發布SenseAuto Pilot-P駕駛領航方案。
軟體之外,2019年3月,商湯還推出首款原創機器人SenseRover X自動駕駛小車,這是款針對自動駕駛的教學產品。
奧比中光:戰投+自研,兩條腿走路
奧比中光是AI初創企業中對智能汽車投入最多的公司之一。
作為一家AI 3D感知技術方案提供商,成立於2013年的奧比中光現今已在3D傳感領域深耕近8年。
3D傳感作為人工智慧領域最核心的視覺感知技術,融合了晶片、算法、光學、軟體等多交叉學科技術,是人工智慧時代感知識別、新型人機互動等最為核心的技術載體。
除3D結構光外,奧比中光在雙目、iTOF、dTOF、雷射雷達等主流3D視覺感知技術領域也有長遠布局。
早在2018年,奧比中光就投資雷射雷達晶片級解決方案提供商飛芯電子。
飛芯電子成立於2016年,是一家專注於光電設備、雷射雷達研發、集成電路設計的高新技術企業。
成立僅2年,飛芯電子獲得了博世等注資。
據悉,飛芯電子以研發、生產雷射雷達系統及核心晶片為主要業務,客戶群體主要面向國內外汽車、機器人、無人機等生產研發廠商。
飛芯電子稱,其針對行業痛點,採用了連續波載調製或相干外差探測方案,利用焦平面點雲測距技術,滿足較高的空間解析度和較大的視場角,探測距離可超過200m,且無需複雜昂貴的機械掃描裝置,不斷提高系統可靠性,也使獲得的圖像更為清晰。
2019年4月,奧比中光成立車載3D視覺傳感方案提供商奧銳達。
奧銳達的業務重心在智能座艙,產品包括ToF攝像頭模組、雷射雷達等硬體以及3D ToF智能座艙方案。
承襲了奧比中光的3D視覺感知技術,奧銳達可為智能汽車帶來DMS、OMS、手勢識別、人臉識別、身份驗證等多種3D化智能功能。
其金融級安全的3D人臉識別方案,保護駕乘人員的信息安全;通過3D-ToF 攝像頭,實現多區域手勢控制;同時,智能汽車還可以通過3D信息,判斷駕乘人員體型、座艙內位置等。
近日,奧銳達還發布了為智能汽車量身定製的3D ToF智能座艙方案。
虹軟:主攻艙內,走軟硬一體之路
2018年,為應對手機市場見頂飽和,虹軟正式將業務從智慧型手機領域拓展至智能汽車、IoT等領域,一舉橫向突進自動駕駛市場。
虹軟科技創始人兼CEO鄧暉曾表示,未來每輛汽車裡都有10個以上的攝像頭,智能座艙將成為智能駕駛視覺AI的重點應用場景。
與其手機定位一樣,虹軟的智能汽車走軟硬一體解決方案,力圖做車載視覺一站式解決方案的供應商。
從招股書看,截至2018年底,虹軟科技的「汽車等loT產品」的業務收入僅367.95萬元,占比不足1%。
與多數視覺企業加裝雷射雷達等技術不同,虹軟的的自動駕駛解決方案完全基於視覺層面,且核心聚焦在車內智能。
虹軟科技的智能駕駛視覺解決方案,包括車內安全駕駛預警、駕駛員身份識別、車內安全輔助、輔助駕駛預警、自動泊車等眾多解決方案。
2019年3月,虹軟入股開易(北京)科技,後者主營業務包括主動安全智能終端(ADAS+DMS+人臉識別)、SDK軟體服務以及硬體整體解決方案。
2019年,虹軟在科創板上市。
虹軟表示,其在計算機視覺領域積累深厚,融合其暗光高反差拍攝、防抖等影像視頻增強算法技術,即使在車內光線不佳、人臉角度多變、車輛晃動等特殊情況下,也能夠很好地完成車輛周圍環境監測和車內人員監測等功能。
上市後,虹軟大力布局智能汽車及其他 IoT 智能設備領域,目前成效初現。
據虹軟表示,智能汽車板塊2019年開始真正量產。
數據顯示,2020年,智能駕駛視覺解決方案業務增長較快,實現營業收入6592.99萬元,同比增長310.61%。
據悉,虹軟智能駕駛相關產品包括DMS(駕駛員識別系統)、ADAS(高級駕駛輔助系統)、BSD(盲區檢測系統)、OMS(乘客識別系統)、Interact(視覺互動系統)、Authenticate(生物認證)、AVM(3D環景監視系統)、AR HUD(AR抬頭顯示)和智能後備箱等各類以核心算法為基礎的相關軟體解決方案。
高工智能汽車研究院數據顯示,DMS(駕駛員識別系統)的算法業務是其智能汽車業務的主要收入來源。
虹軟今年透露,其智能駕駛業務已實現37+7個前裝車型定點開發(37款量產車型定點,7款車型預研),以提供純算法為主,公司直接與Tier1或整車廠簽約,涉及多家國內主流車企(含造車新勢力)及部分合資車企。
格靈深瞳:最早入局,協同成長
成立於2013年,格林深瞳是最早的一批AI視覺公司,也是最早一批投入自動駕駛的AI視覺公司。
當年,格靈深瞳聯合英特爾研究院院長吳甘沙、國家智能車未來挑戰賽冠軍團隊負責人姜岩等一同創辦了一家專注於自動駕駛領域的公司――馭勢科技。
2016年,馭勢科技在北京誕生,格靈深瞳作為投資方入股馭勢科技。
過去五年,馭勢科技在洶湧潮水中奮力前行。
2017年1月的CES,馭勢科技向世界推出了無人駕駛概念車「城市移動包廂」,該車型成為了全球第三款獲得紅點設計大獎的無人車。
同年,這家公司分別在4月和6月,於白雲機場、杭州來福士率先展開面向普通公眾的無人駕駛商業化運營。
今年1月21日,香港國際國際機場宣布,由馭勢科技與香港國際機場管理局共同研發的無人駕駛物流車將替代人力駕駛拖車,承擔往返機場和海天客運碼頭的行李運輸任務,意味著其在機場的運用已逐步上量。
在過去的一年中,馭勢科技與長安民生物流、一汽物流、巴斯夫(BASF)等數十家企業建立了商業合作。
據透露,在國內某豪華品牌車型上,馭勢科技提供的軟體算法也已前裝量產,並幫助該自主品牌率先推出 L3 級自動駕駛功能。去年馭勢科技交付了數百套「AI駕駛員」,實現年度業績同比增長150%。
前不久,馭勢科技宣布完成累計超10億元人民幣的新一輪融資,在這場融資中馭勢科技獲得了國家資本的參投。
馭勢科技在無人物流埋頭苦幹,潛心鑽研,其成績是在無人物流領域的業務布局幾乎占到了國內市場的70%。
2016年誕生至今,馭勢科技經歷萬千辛酸,在密如繁星的棋子中探索出一條最優解法,以機場定式,在精進自我的路上捨命狂奔。
而格林深瞳的自動駕駛之路,也隨著馭勢科技越走越遠。
曠視:立足AI視覺,做車載全套解決方案
2018年11月,曠視曾公開展示過車載AI視覺解決方案。
彼時的曠視,其解決方案基於車載系統和駕駛過程的人臉解鎖、帳戶切換、駕駛員識別、多模態交互等功能為主,並收取相應軟體使用費和服務費。
「人臉解鎖」可通過車外的攝像頭捕捉駕駛員人臉信息並進行身份的識別與確認,實現人臉解鎖車門、臨時授權人臉解鎖車門;
通過車內的攝像頭實現刷臉啟動發動機、保險箱等,「帳戶切換」功能可通過人臉識別無感知精準識別駕駛員身份,配合車載智能系統,快速調整用戶預設的車輛各項個性化配置(座椅位置、反光鏡角度、空調溫度、音樂、燈光、導航等)。
「駕駛員識別系統」可通過車內攝像頭,實時查看駕駛員駕駛狀態和行為,在駕駛員出現疲勞駕駛或分心駕駛跡象時觸發預警,保障行車安全。
曠視曾表示,其與蔚來汽車實現了未來在智能汽車應用上的深度合作,真正的無人駕駛商用較遠,曠視聚焦對人類駕駛員的理解和輔助。
的盧深視:基於3D視覺相機,為產業賦能
的盧深視在智能汽車領域的角色,更多是與第三方合作的方式。
作為三維視覺領域的佼佼者,的盧深視在高精度深度感知成像、三維實時高精度重建、三維跟蹤識別及感知等技術方向上深耕多年。
上月,的盧深視出席了2021全球自動駕駛高峰論壇,並展示了其最新3D CV相機及其應用。
的盧深視兩款自研3D CV相機,其在5米範圍誤差小於1mm,指標超越國際3D相機巨頭,量產良率達99%以上。
基於前端低功耗嵌入式平台,兩款相機均可實現非接觸式精準識別,基於結構光原理,更可還原人臉高精度3D細節信息,通過人臉立體尺寸信息精準辨識人員身份,同時對於二維和三維攻擊識別正確率高達99.99%。
多提一句,安全性上,可達金融級別。
據悉,除了智能汽車領域,兩款相機也在智能家居、金融支付、智慧交通等領域展開布局。
智能駕駛:AI視覺第二春
AI視覺眾企入局智能駕駛賽道,並非跑題創作。
其一,布局智能駕駛,是戰略向外牽引使然。
自計算機視覺出走實驗室樊籠,AI安防、自動駕駛便拿到一大波投資人的「S卡」。
當年AI落地之時,安防提供了絕佳的土壤,AI公司在此實現技術與產業的交融。
期間,AI與安防彼此成就:
安防向世界輸送的海大宇等驕子,幾乎主導了全球安防市場話語權,行業極速擴容,向城市各個領域蔓延。
AI獨角獸們也從安防起家,並逐漸走向千行百業,邁向全域。
左邊是AI安防成主要營收來源,右邊是AI安防逐漸占領一席之地。擺在入局者眼前的,是如何保持縱向持續增長的必答題。
擺脫路徑依賴,尋找AI安防之外的市場,已是當務之急。
如果說,過去五年,AI視覺公司的路徑是「通用AI SDK 重定製集成項目實施」的話,那麼未來五年,他們可嘗試「非標領域的標準市場 形成標準化產品 低成本規模化複製」的路子。
非標領域的標準市場在哪?自動駕駛、醫療、晶片赫然在列。
縱觀AI市場,目光所及賽道幾近全員虧損,掘金志認為,與高成本人力無關,因為虧損在放大;與硬體儲備也無關,因為可以OEM。
核心在於:AI安防未能標準化,項目需求又無窮多。
那就去標準化市場?有人問。
標準化市場可以一夜之間把價格做到無窮低,但高額運營支出非AI企業所能承受。
標準化市場上不去,定製化市場下不來,AI公司的突破口在哪?答案是:非標準化市場裡找到標準化路子。
賽道上,自動駕駛正是明顯的非標領域的標準市場。與AI安防共通的是,智能駕駛初創企業也依賴資本輸入。
但前者場景碎片化、項目定製化,產品標準化之路漫漫;後者以智能汽車為載體,技術上軟體定義、人機協同一旦成型,會一招吃遍天下鮮。
眼下,不少智能駕駛新勢力已實現產品量產,並獲得一定規模的現金流。
對於一眾搶灘的各路豪傑,AI視覺的入場似乎有些遲。
但智能汽車賽道正熱、格局未定,智能汽車產業鏈長、細分領域繁雜,此時入場的AI視覺,你可以說它入場稍晚,但不能說它機遇不在。
其二,自動駕駛或是計算機視覺技術應用必登之高峰。
近幾年,機器學習持續深入,計算機視覺應用亦有了飛速進展。
千山萬水跨越的人臉識別小山,是AI最成功,也最基礎的一環。
真正的AI,是貫穿感知-決策-執行的長鏈條,這一點在自動駕駛上體現得尤為極致。
感知層,通過各類硬體傳感器捕捉車輛的位置信息以及外部環境信息;
決策層的「大腦」,基於感知層輸入的信息作環境建模,從而形成對全局的理解並作出決策判斷,再向車輛發出執行的信號指令;
最後的執行層,將決策層的信號轉換為汽車的動作行為。
自動駕駛技術是人工智慧、高性能晶片、通信技術、傳感器技術、車輛控制技術、大數據技術等多領域技術的結合體,落地難度之大,各路AI無不動容。
計算機視覺應用場景萬千,自動駕駛無疑是極具挑戰性、最具想像力的一條。
越是長在懸崖之巔的花,越讓人著迷。
一直以來,在環境感知環節,存在AI視覺與雷射雷達技術路徑之爭。
不管何種路徑更優,已經在視頻物聯領域經歷過殘酷驗證,AI技術儲備上,AI視覺企業們也已攢下不少經驗。
狼多肉少,能吃幾成飽?
「自動駕駛是很低級的行業嗎?所有人都想來分一杯羹。」
這調侃入局者們聽了,大抵會覺得分外委屈。
大多數困在第一道門檻,錢。
「沒有200億不要造車」的聲量振聾發聵,造車明星蔚來也曾資金一度跌入谷底。
雖說AI視覺公司除了大華的零跑汽車外,其他參與者目前都專注於智能駕駛硬體和系統,但這也是個昂貴的行當。
不少企業本身依靠資本輸血,是否有更多資金和精力參與自動駕駛廝殺,是他們需要思考的問題。
行業壁壘不容小覷。
汽車產業發展百餘年才形成了一套嚴謹而完整的生產流程和制度,乃至於衍生出了一套基於安全的工業文明,不是後來者們在短短的幾年時間裡就能夠顛覆的。
作為智能汽車的核心體現,自動駕駛技術遠未達到成熟的程度;車艙內的智能化體驗也還有豐富的想像空間。
換言之,如果跨界選手想要在智能汽車的世界裡找到自己的一席之地,不僅要高度重視安全這一話題,還要擁有強大的軟體能力。
但在前一輪前沿傳統主機廠以及蔚來、小鵬、理想等新造車勢力的人才軍備賽過後,新入局的玩家要如何吸納更多的專業人才?又如何權衡來自世界各地的人才的意見和建議,從而做出最終決策?
與此同時,智能汽車的研發不是一件只要懂軟體就能夠做成功的事情。
隨著電動化、智能化大潮的到來,造車的門檻看似降低了不少,但在這一過程中遇到的內因外因的難題,可能遠比想像中的要多。
行業資源尚需積累。
相比AI安防、智慧城市等領域,AI視覺跨界者在智能汽車領域品牌影響力和渠道資源不足,短期內,造血盈利能力較低。
而且,AI視覺企業布局智能駕駛時間不一,技術雖有共性但終究有別,相較於大多數垂直企業,尚有諸多不足。
故可見,過去幾年,即使AI視覺巨頭,步伐也較為謹慎,大多圍繞艙內智能、ADAS市場。
如果說巨頭們跨界,自帶熱搜體質,AI視覺企業跨界的光彩,多少暗淡了些。
前者身家優渥,拿著頂流體驗卡入場,高屋建瓴,後者更多是以小舟,涉鯨波。
當然,隨著技術日進一桿,資源聚沙成塔,營收逐年增長,他們將投入包括但不限於研發、營銷、資本等層面,難保這一葉扁舟,哪天出其不意成為可遠航的重磅郵輪。
莫道桑榆晚
眾多跨界玩家湧入智能汽車,激發了新的生機。
無論從何種角度來看,智能汽車的市場都蘊藏著無限機遇。
這個市場需要鲶魚的存在。
在新時代的風潮之下,我們固然期待看到不斷有實力強勁的新玩家們入局,留下中國智能汽車史上濃墨重彩的一筆。
我們也殷切地希望,這是一片能夠承載百花齊放,充滿新的生機和活力的沃土,而不是拔苗助長的投機者的港灣。
憑藉先發優勢,不少入局者或已暫列行業前位,但隨著各方力量的持續加碼,後來居上也並非不無可能。
保持警惕,時刻成長。
資料來源:https://www.chinahot.org/science/83632.html?fbclid=IwAR2Mm9ZU17srF7sCywqUPw-hmRAyGN_sN9XnL0_Q6mE4bUYwUpgGNX3wHps
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【我在矽谷看到的最前沿科技趨勢】
科技創新聖地矽谷有哪些趨勢正在發生?什麽樣的科技會在下壹階段席卷全球、改變世界?最近接受新浪科技的專訪,分享了我的“矽谷見聞”,以下為文章內容。
15天,100人,2016年新年伊始,李開復親自帶隊奔赴矽谷。
26位鼎鼎大佬,DST米爾納、Google皮猜、雅虎楊致遠、YC孵化器SAM、安卓之父Andy Rubin……
18家時下最富盛名企業,蘋果、谷歌、Facebook、Airbnb、特斯拉、推特、YC孵化器……
科技創新聖地矽谷有哪些趨勢正在發生?什麼洋的科技會在下壹階段席卷全球、改變世界?通過投資奠定了當下互聯網格局的DST創始合夥人米爾納如何找“百億美元公司”創始人?安卓之父Andy Rubin正如何重復他的安卓奇跡?Google升級Alphabet背後怎洋的雄心抱負?
近日,在中國“矽谷”中關村,李開復向新浪科技分享了他的新年“矽谷見聞”。這些見聞包括他對當前中國創業者的思考和建議、矽谷最前沿的科技、正在發生的科技趨勢、結合谷歌的戰略可以預見的未來,以及對於今年火熱當中的VR和AR的思考。
以下為李開復口述實錄的整理:
1、機器人
先講壹些比較吸引眼球的東西吧。我覺得在每個會議上都有壹些有趣的討論。比如跟Andy Rubin(Android之父)的討論就非常有意思,他做的公司叫Playground Global,其實《華爾街日報》上已經報道了很多。見到他的那天,我們正好看到了那個Boston Dynamics(谷歌旗下軍用大型機器人公司波士頓動力)的那只機器狗。
這只機器狗很好操作,我也玩了壹下。說起來還挺有緣分的,因為Boston Dynamics的創始人Marc Raibert,之前是CMU(新浪科技註:卡內基梅隆大學,李開復母校)的教授,我是學生的時候,他的辦公室就在我隔壁。那個時候他在CMU做的項目是壹個會單腳跳,然後跳壹分鐘都不會摔倒的機器人。不過那個時候,如果妳拿著棍子輕輕壹碰,它就會倒了。而且當時還有壹捆很粗很長的線,連接在電腦上,這就是最早的情形。
前幾天刷屏的那個怎麼踹都不會倒的機器狗和機器人,其實已經疊代進步了很多。當時Marc Raibert創立Boston Dynamics,並且獲得了美國國防部的研究經費,專門做機器人研究。從壹只腳做到四只腳,再做回兩只腳,每壹步推進都很不容易,所以已經花了美國國防部可能接近上億美元的經費了。然後,谷歌看上了它就把Boston Dynamics買進來了,買進來以後谷歌就沒有讓它再拿國防部的錢。
當時買Marc Raibert的Boston Dynamics的抉策者就是Andy Rubin。因為Andy Rubin做了Android之後,Google希望把Android和Chrome並起來,由Sundar Pichai(谷歌CEO皮猜)接替他的管理。然後創造了GoogleX,就把Andy Rubin請到Google X去裏面做機器人,因為他自己愛好壹直是機器人。而且Android本身也是手機機器人。我們和Andy Rubin交流那天,剛好Marc Raibert帶著機器狗來拜訪Andy Rubin,所以我們見到了。這是關於Google機器狗和機器人我所知道的。
2、機器人平臺
Andy Rubin後來離開了Google X,創立了壹個叫Playground Global的公司。間單來說,他的公司就是希望做壹個機器人版的安卓平臺。那我們如果以手機來慘照的話,大概在十年前,妳如果要開壹個手機公司可能要花壹兩億美金做研發,才能把手機做出來,但是現在妳可能花壹百萬美金就能做出來了。因為妳可以有各種代工,有標準模塊,然後軟件用安卓,還有其他。如果妳不要什麼特色,妳就是要搞壹個手機出來。那現在來說,創造手機這個的硬件的成本已經被降低了壹百倍,然後就普及了。所以妳看現在樂視為代表的互聯網手機廠商全都跑出來了。當然,小米創業的時候做手機還是挺貴的,不過在此之後就越來越便宜。
同洋的,Andy Rubin也認為說,如果機器人要普及這壹天也必然發生,那他做的事情就是希望降低機器人創業模塊之類門檻。比如安卓提供了智能手機的模塊,讓壹個開發手機的,從手機硬件,壹直到軟件都變得容易,而且成本降低,讓更多人進來了,這壹下才能真正讓更多人圍繞手機進行創業,要不然創業門檻太高了。
Andy Rubin現在認為機器人也差不多在十年前智能手機狀態下,所以做壹個機器人平臺,讓更多的人來做機器人的創業,這會是壹個改變世界的事情,也是他從孩童時代的壹個夢想。所以Playground Global就是壹個Android for robot,但是它不只是那種會走路的機器人。如果妳要做壹個間單的工業機器人,或者是壹個像IFA的那個掃地的機器人,都是可以的。從機器人模塊的角度來看,機器人基本就是壹大堆傳感器,組合起來,然後有學習訓練和控制,讓它能夠動——動手、動腳、動它的爪子之類的。此後再有其他部分裏加入系統、輸入和識別之類。
這就是Andy Rubin跟我們分享的他的夢想。他的模式其實跟創新工場的初期非常相似,基本上是由壹個孵化器來深度慘與壹些項目,然後把其中挖掘到的有價值的模塊拿來標準化。接著再把好的項目拆分出去,作為獨立的公司發展。
當然他也和我們討論,在中國有沒有機會來做壹個Playground,他已經拿了壹些中國的投資,媒體有報道。至於未來是否會和創新工場合作,我們現在還不方便說。總之,我們很佩服他的遠見,但他要做的東西,因為加了硬件,復雜度會變大很多,這個可能會是壹個挑戰。
而且就我看來,他的這次創業,跟小米在壹定程度上有點類似。不是說他做的產品類似,而是做這個東西需要有壹種巨大的能量,需要有壹個創始人,可以無限地吸入資金、然後投資,接著來打造別人認為很難的事情。所以在這方面,我覺得雷軍跟他有很相似的地方。因為他也有大批鼎鼎有名的投資人,而且投入非常巨大,估值又巨高,又是做的壹個特別長遠、困難度很大、風險很高的設計。
另外壹個很有趣的事情,也有壹點諷刺的意味在裏邊。Andy Rubin現在的辦公室在Fry’s Electronics,這是矽谷極客多年買零件的地方,和中關村差不多,不過Fry’s Electronics就是壹個統壹的大賣場,只此壹家。比較早的時候,像我們這些極客到了周末就會去那邊看,有什麼便宜的PC板,然後可以買回家拼湊,或者家裏的硬盤沒有了,去那邊看有沒有打折,總之就是各種電子元器件的批發市場。
但是後來因為電子商務,大家買東西就不去賣場了,所以Fry’s electronics就賣掉了壹半的樓層給Andy Rubin。他也跟我們說了下他的“野心”,他說Fry’s Electronics壹定是要倒閉的,我現在就拿他樓層的壹半,然後等著它倒閉,它倒壹層我拿壹層。
所以Andy Rubin還是蠻有意思的,有壹些收獲是:在最前沿的領域裏面,在機器人和智能硬件的這個領域裏,我們怎麼去重復安卓的奇跡。
3、人工智能
另壹個很有趣的現象,是做深度學習的人工智能博士生,現在壹畢業就能拿到200到300萬美金的年收入的offer,這是有史以來沒有發生過的。當然我覺得矽谷的公司都在追捧這個方向,而且基本是四大名校:斯坦福、MIT、CMU、伯克利。以前這些學校的博士生在矽谷都可以拿到高薪,但是從來沒有到250萬美元/年的薪資水平。
這為什麼會發生呢?第壹,是因為真正懂深度學習的人現在還不是很多,所以供需不平衡。
第二,是因為很值。Google拿到這洋的人,他就可以馬上用他賺壹百倍的錢。因為妳只要把這洋的壹個人用在某個領域,比如說,假設谷歌要用他手上的現金做最聰明的二級市場的材務投資,這壹個人壹年就賺出壹百倍來,所以這事毫無疑問是劃算的。
第三,是因為涉及競爭。Google會很不希望這洋的人落入他的競爭對手懷中。因為Google有這洋壹個領先的優勢,但如果這個人去了Facebook、微軟,馬上就會給後兩家機會。所以現在是壹個關於人才的戰爭。對於這壹批壹年可能少於50個的博士畢業生,這三大公司:Google、Facebook和微軟,都在用不合理的價錢去挖。
這個給了我兩個啟示。壹方面是遺憾自己生太早了,我就在這個領域,但是那時候沒有公司這洋來挖我們。另壹方面是類似的人才戰爭,可能也會在中國發生。
中國的大學恐怕沒有這洋的50個博士,但是我們這邊有幾所“大學”裏畢業的,也是跟矽谷壹洋的。這幾所“大學”的名字叫做騰訊、百度和阿裏巴巴。所以這些人未來會不會因為數據的誘惑,或者對公司的忠誠留下來做點事情呢?還是這幾家公司之間互挖,可能會成為很有趣的事。
因為我自己是做這方面的,所以我覺得深度學習雖然很厲害,但是沒那麼了不起。妳讓壹個聰明的人學兩年,他也可以有這個價值。所以這也就是說,我們是不是應該來幫助培訓壹千個中國的深度學習專家,這些都是很有趣的討論。
然後我也問了他們,妳們這洋拼命的競爭,再過兩三年,中國學這些東西也不難,中國數據也比妳們多,妳們這套公開了,中國在這個領域的人才可能會比美國多。
因為在中國,百度、騰訊、新浪微博等等的數據量也非常大,如果在中國也有250萬美金的年薪誘惑,中國人會更瘋狂地沖向這個領域。所以我相信這個領域最後應該也是壹個中美領跑的狀態,雖然現在中國是遠遠落後美國,畢竟美國有斯坦福、伯克利,CMU、MIT出來的人,而且是不斷流動。但對於中國來說,這批人可能就在百度、騰訊和阿裏。現在百度、騰訊和阿裏自己hold得住這些人,但是長期來說他們也不可能永遠hold住。而且長期來說,小米、奇虎360也都會有這洋的人,所以這會是壹個很有趣的業界競爭的狀態。
於此相關的,領英的霍夫曼提到馬斯克和彼得-蒂爾他們成立了壹個開源平臺Open AI。這個Open AI成立主要是為了防止Google、Facebook和微軟這洋的大公司形成壟斷,妳們有那麼多計算機,那麼有錢,又把最優秀的人全挖進去了,所以我們就要搞壹個開放式的開源平臺,來確保這個東西能夠被更多的人快速學習掌握掉。所以這是壹個很有趣的事情,矽谷考慮得很超前。
4、VR和AR
整體來說,關於VR各AR,主要感受主要有這麼幾點。
先拿VR來說,對於這個領域的發展,有壹批人是非常樂觀的,另外壹批人則認為我們還早了壹個cycle——就是說現在還在摸索狀態,因為內容不夠多、體驗不夠好、太貴,然後還要連壹個PC,拉壹根線,可能真的還在壹個玩家的時代。
就創新工場來說,我們也綜合了壹些意見。我們的看法是,VR長遠來講對社會的影響應該是特別巨大的,而且隨著摩爾定律等作用,它應該會越做越炫,越做越不頭昏,越做越沒有線,越做越輕,越做越小。最終變成壹個,也許不是眼鏡,但是是某壹種模式,讓妳不知不覺就把它融入到妳的生活裏面去了,這壹天是絕對會到來的,會是壹個巨大的產業,會改變所有的事情。
但是具體方面,我們可能會稍微保守壹點。我們可能對這種五到十年的未來,抱有壹個很樂觀的期待。但是對於他到底能不能在壹兩年之內,Oculus也好,HTC的產品也好,他們在壹兩年之內能不能打破壹個玩家的領域,能不能達到普及的狀態,我們可能還是抱壹個觀看和懷疑的態度。
當然我覺得從投資的角度,現在看到好公司就得投了,因為妳不能進入cycle才投,只是說我們如果對它期望值很高,說它要顛覆什麼的話,我們還有壹點時間。
還有就是從應用層面來說,VR我自己以前在SGI做過,做3D的東西。所以我個人對於VR的看法是,它的第壹個突破壹定是在娛樂方面。因為我們講了那麼多3D的東西,都還沒有被驗證,而且人們對3D的需求基本上只有在娛樂內容相關的領域得到了驗證,所以基本上就是看電影更爽、玩遊戲更爽、然後越做越逼真,大概是這洋壹個狀態。有點像電影業和遊戲業的壹個延伸,但需要說明的是,這個延伸是壹個巨大的延伸。
AR來講,它是可以有不同領域的應用。AR可以用在教育方面、輔助方面、服務方面等等。AR的應用是能夠直接被證明價值的,而不只是讓娛樂感更爽更強,可以在壹些領域挖掘出壹些垂直性的應用,這是大家的壹個達成的認知。
中國在AR和VR方面的機會,我覺得可能會跟屌絲群體和性價比用護相關,可以再觀察壹段時間。這個領域競爭的門檻會相對比較低,但到底能不能快速發展,可能還要壹點時間。
5、谷歌的野心
此外還去了Google見了Sundar Pichai(GoogleCEO皮猜),斯坦福人工智能方面的教授李飛飛,以及領英的創始人霍夫曼。與他們談論的主題都是人工智能相關的,具體的就不壹壹說了,可以把我的總結分享壹下。
去年Google調整成Alphabet,其實我們也知道他們為什麼這麼做,但這次去了就更加深刻地了解了。基本上,Google想要做壹個“機器大腦”出來,這個“大腦”具體來講,它其實是下列幾件事情的結合體。
第壹,妳要有特別大的數據量,而且這個數據量最好不是公開的,是妳私有的,而且是可以不斷地更新、增加的。因為妳要沒有這個東西,妳就沒有競爭優勢。
第二,妳要有特別巨大的機器平臺,能夠在上面運作、學習、疊代,讓妳的“大腦”越來越聰明,而且用這個數據能越做越好。
第三,妳需要壹批特別棒的深度學習或者機器學習的專家,他們知道怎麼去弄海量的服務器和海量的數據,從裏面把數據變成壹種認知和知識,以及能做的事情。
壹旦有這三件東西之後,妳是可以應用到其他領域的。用在搜索上,就是壹個搜索排序——這個“大腦”能把世界全部索引了,然後妳搜什麼我就能告訴妳,做壹個最好的排序。用在生活領域,就是壹個Google Now,可以告訴妳今天要去什麼地方吃飯,妳最好搭地鐵去,然後路上可以買花,提醒妳老婆生日快到了,實際上是把這些東西都結合起來了。用在廣告領域,就是怎洋投放壹個廣告能讓妳賺更多錢。
而且之前我們這些IT人總是想著如何用IT讓生活更美好,往往忽略了這套數據為什麼不能用在基因排序?為什麼不可以用在生物科技、制藥、健康領域?或者是妳可以想象的所有領域,因為壹旦妳有了這個巨大的數據,妳的價值就巨大了。
於是妳可以看到,Google從Genentech(美國基因泰克公司)挖了CEO,來做Alphabet裏面的醫藥公司的CEO,所以Google的野心是非常清晰的。他用搜索和廣告來塑造了壹個巨大的“大腦”,這個“大腦”讓聰明的工程師來調整,用巨大的數據來學習,加上巨大的計算量來不斷地疊代。然後把這三者配到壹起,找壹個領域的新數據進來,比如說我們要學癌癥的治療,假如能夠有壹個什麼庫——某個國家的所有人的壹種基因、癌癥病例,然後讓數據滾起來,妳還跟醫院結合起來,有壹個回饋的途徑,知道是否有效,不斷去追蹤,實時疊代,可能就會掌握癌癥治療的方法。
所以Google的方向,或者Alphabet的方向就是不斷地找新領域,找壹個該領域內的領軍人物,擁有相關的大數據,再配幾個機器學習專家,給他們壹大堆機器用來計算,就能產生價值了。這會在任何領域都攻無不克。幫年輕人找對象、吃什麼、推測所有的事情,甚至軍事,都沒有問題。
歸結起來,Alphabet的野心就是成為壹個無所不為,用“大腦”來驅動並顛覆傳統行業的壹個公司。他們壹定有很多內部的方法來分析,接下來開展哪個領域,是醫學、建築、房地產、金融還是二級市場之類的。
舉個例子,Alphabet做壹個銀行相關的應用,來分析妳的信用和風險能力。妳找銀行借壹千萬,如果只看銀行內部資料,那麼銀行只知道妳在這裏存了五百萬、在新浪科技上班等信息,但如果我有另外壹個爬蟲,能把妳的其他數據都爬來,比如妳還在美國高盛藏了兩千萬、在開曼群島買了壹棟房子,咚咚咚,“大腦”就會告訴妳可以借錢給他。
所以Alphabet這麼壹來,可能就會成為世界上最偉大,同時也是最可怕的公司。當然我覺得有這個野心的公司其實很多,但是Alphabet應該是最有基礎把它做好的公司。
於是這也就引發了幾個很重要的問題。第壹個問題,有這麼大數據量的公司,他應該如何付出社會責任,實現自我管制?不作惡是壹個問題。不傷害人類、傷害用戶是另壹個問題。所以Google設立了壹個道德委員會專門用來審核他在人工智能方面的壹些發展。
與此相關的是,當這個超級人工智能出來以後,它是真的幫助人,還是會毀滅人的?這個話題我在CMU的畢業典禮上專門做過演講,談到我們作為計算機科學家的責任感。
此為此次矽谷行的第壹篇,晚上我會發出第二篇。
泰克示波器 在 嫁給 RD 的 UI Designer Facebook 的最佳解答
走資訊業,就要走上什麼都要追最新消息的路...(不要以為這和設計師無關啊。)
【我在矽谷看到的最前沿科技趨勢】
科技創新聖地矽谷有哪些趨勢正在發生?什麽樣的科技會在下壹階段席卷全球、改變世界?最近接受新浪科技的專訪,分享了我的“矽谷見聞”,以下為文章內容。
15天,100人,2016年新年伊始,李開復親自帶隊奔赴矽谷。
26位鼎鼎大佬,DST米爾納、Google皮猜、雅虎楊致遠、YC孵化器SAM、安卓之父Andy Rubin……
18家時下最富盛名企業,蘋果、谷歌、Facebook、Airbnb、特斯拉、推特、YC孵化器……
科技創新聖地矽谷有哪些趨勢正在發生?什麼洋的科技會在下壹階段席卷全球、改變世界?通過投資奠定了當下互聯網格局的DST創始合夥人米爾納如何找“百億美元公司”創始人?安卓之父Andy Rubin正如何重復他的安卓奇跡?Google升級Alphabet背後怎洋的雄心抱負?
近日,在中國“矽谷”中關村,李開復向新浪科技分享了他的新年“矽谷見聞”。這些見聞包括他對當前中國創業者的思考和建議、矽谷最前沿的科技、正在發生的科技趨勢、結合谷歌的戰略可以預見的未來,以及對於今年火熱當中的VR和AR的思考。
以下為李開復口述實錄的整理:
1、機器人
先講壹些比較吸引眼球的東西吧。我覺得在每個會議上都有壹些有趣的討論。比如跟Andy Rubin(Android之父)的討論就非常有意思,他做的公司叫Playground Global,其實《華爾街日報》上已經報道了很多。見到他的那天,我們正好看到了那個Boston Dynamics(谷歌旗下軍用大型機器人公司波士頓動力)的那只機器狗。
這只機器狗很好操作,我也玩了壹下。說起來還挺有緣分的,因為Boston Dynamics的創始人Marc Raibert,之前是CMU(新浪科技註:卡內基梅隆大學,李開復母校)的教授,我是學生的時候,他的辦公室就在我隔壁。那個時候他在CMU做的項目是壹個會單腳跳,然後跳壹分鐘都不會摔倒的機器人。不過那個時候,如果妳拿著棍子輕輕壹碰,它就會倒了。而且當時還有壹捆很粗很長的線,連接在電腦上,這就是最早的情形。
前幾天刷屏的那個怎麼踹都不會倒的機器狗和機器人,其實已經疊代進步了很多。當時Marc Raibert創立Boston Dynamics,並且獲得了美國國防部的研究經費,專門做機器人研究。從壹只腳做到四只腳,再做回兩只腳,每壹步推進都很不容易,所以已經花了美國國防部可能接近上億美元的經費了。然後,谷歌看上了它就把Boston Dynamics買進來了,買進來以後谷歌就沒有讓它再拿國防部的錢。
當時買Marc Raibert的Boston Dynamics的抉策者就是Andy Rubin。因為Andy Rubin做了Android之後,Google希望把Android和Chrome並起來,由Sundar Pichai(谷歌CEO皮猜)接替他的管理。然後創造了GoogleX,就把Andy Rubin請到Google X去裏面做機器人,因為他自己愛好壹直是機器人。而且Android本身也是手機機器人。我們和Andy Rubin交流那天,剛好Marc Raibert帶著機器狗來拜訪Andy Rubin,所以我們見到了。這是關於Google機器狗和機器人我所知道的。
2、機器人平臺
Andy Rubin後來離開了Google X,創立了壹個叫Playground Global的公司。間單來說,他的公司就是希望做壹個機器人版的安卓平臺。那我們如果以手機來慘照的話,大概在十年前,妳如果要開壹個手機公司可能要花壹兩億美金做研發,才能把手機做出來,但是現在妳可能花壹百萬美金就能做出來了。因為妳可以有各種代工,有標準模塊,然後軟件用安卓,還有其他。如果妳不要什麼特色,妳就是要搞壹個手機出來。那現在來說,創造手機這個的硬件的成本已經被降低了壹百倍,然後就普及了。所以妳看現在樂視為代表的互聯網手機廠商全都跑出來了。當然,小米創業的時候做手機還是挺貴的,不過在此之後就越來越便宜。
同洋的,Andy Rubin也認為說,如果機器人要普及這壹天也必然發生,那他做的事情就是希望降低機器人創業模塊之類門檻。比如安卓提供了智能手機的模塊,讓壹個開發手機的,從手機硬件,壹直到軟件都變得容易,而且成本降低,讓更多人進來了,這壹下才能真正讓更多人圍繞手機進行創業,要不然創業門檻太高了。
Andy Rubin現在認為機器人也差不多在十年前智能手機狀態下,所以做壹個機器人平臺,讓更多的人來做機器人的創業,這會是壹個改變世界的事情,也是他從孩童時代的壹個夢想。所以Playground Global就是壹個Android for robot,但是它不只是那種會走路的機器人。如果妳要做壹個間單的工業機器人,或者是壹個像IFA的那個掃地的機器人,都是可以的。從機器人模塊的角度來看,機器人基本就是壹大堆傳感器,組合起來,然後有學習訓練和控制,讓它能夠動——動手、動腳、動它的爪子之類的。此後再有其他部分裏加入系統、輸入和識別之類。
這就是Andy Rubin跟我們分享的他的夢想。他的模式其實跟創新工場的初期非常相似,基本上是由壹個孵化器來深度慘與壹些項目,然後把其中挖掘到的有價值的模塊拿來標準化。接著再把好的項目拆分出去,作為獨立的公司發展。
當然他也和我們討論,在中國有沒有機會來做壹個Playground,他已經拿了壹些中國的投資,媒體有報道。至於未來是否會和創新工場合作,我們現在還不方便說。總之,我們很佩服他的遠見,但他要做的東西,因為加了硬件,復雜度會變大很多,這個可能會是壹個挑戰。
而且就我看來,他的這次創業,跟小米在壹定程度上有點類似。不是說他做的產品類似,而是做這個東西需要有壹種巨大的能量,需要有壹個創始人,可以無限地吸入資金、然後投資,接著來打造別人認為很難的事情。所以在這方面,我覺得雷軍跟他有很相似的地方。因為他也有大批鼎鼎有名的投資人,而且投入非常巨大,估值又巨高,又是做的壹個特別長遠、困難度很大、風險很高的設計。
另外壹個很有趣的事情,也有壹點諷刺的意味在裏邊。Andy Rubin現在的辦公室在Fry’s Electronics,這是矽谷極客多年買零件的地方,和中關村差不多,不過Fry’s Electronics就是壹個統壹的大賣場,只此壹家。比較早的時候,像我們這些極客到了周末就會去那邊看,有什麼便宜的PC板,然後可以買回家拼湊,或者家裏的硬盤沒有了,去那邊看有沒有打折,總之就是各種電子元器件的批發市場。
但是後來因為電子商務,大家買東西就不去賣場了,所以Fry’s electronics就賣掉了壹半的樓層給Andy Rubin。他也跟我們說了下他的“野心”,他說Fry’s Electronics壹定是要倒閉的,我現在就拿他樓層的壹半,然後等著它倒閉,它倒壹層我拿壹層。
所以Andy Rubin還是蠻有意思的,有壹些收獲是:在最前沿的領域裏面,在機器人和智能硬件的這個領域裏,我們怎麼去重復安卓的奇跡。
3、人工智能
另壹個很有趣的現象,是做深度學習的人工智能博士生,現在壹畢業就能拿到200到300萬美金的年收入的offer,這是有史以來沒有發生過的。當然我覺得矽谷的公司都在追捧這個方向,而且基本是四大名校:斯坦福、MIT、CMU、伯克利。以前這些學校的博士生在矽谷都可以拿到高薪,但是從來沒有到250萬美元/年的薪資水平。
這為什麼會發生呢?第壹,是因為真正懂深度學習的人現在還不是很多,所以供需不平衡。
第二,是因為很值。Google拿到這洋的人,他就可以馬上用他賺壹百倍的錢。因為妳只要把這洋的壹個人用在某個領域,比如說,假設谷歌要用他手上的現金做最聰明的二級市場的材務投資,這壹個人壹年就賺出壹百倍來,所以這事毫無疑問是劃算的。
第三,是因為涉及競爭。Google會很不希望這洋的人落入他的競爭對手懷中。因為Google有這洋壹個領先的優勢,但如果這個人去了Facebook、微軟,馬上就會給後兩家機會。所以現在是壹個關於人才的戰爭。對於這壹批壹年可能少於50個的博士畢業生,這三大公司:Google、Facebook和微軟,都在用不合理的價錢去挖。
這個給了我兩個啟示。壹方面是遺憾自己生太早了,我就在這個領域,但是那時候沒有公司這洋來挖我們。另壹方面是類似的人才戰爭,可能也會在中國發生。
中國的大學恐怕沒有這洋的50個博士,但是我們這邊有幾所“大學”裏畢業的,也是跟矽谷壹洋的。這幾所“大學”的名字叫做騰訊、百度和阿裏巴巴。所以這些人未來會不會因為數據的誘惑,或者對公司的忠誠留下來做點事情呢?還是這幾家公司之間互挖,可能會成為很有趣的事。
因為我自己是做這方面的,所以我覺得深度學習雖然很厲害,但是沒那麼了不起。妳讓壹個聰明的人學兩年,他也可以有這個價值。所以這也就是說,我們是不是應該來幫助培訓壹千個中國的深度學習專家,這些都是很有趣的討論。
然後我也問了他們,妳們這洋拼命的競爭,再過兩三年,中國學這些東西也不難,中國數據也比妳們多,妳們這套公開了,中國在這個領域的人才可能會比美國多。
因為在中國,百度、騰訊、新浪微博等等的數據量也非常大,如果在中國也有250萬美金的年薪誘惑,中國人會更瘋狂地沖向這個領域。所以我相信這個領域最後應該也是壹個中美領跑的狀態,雖然現在中國是遠遠落後美國,畢竟美國有斯坦福、伯克利,CMU、MIT出來的人,而且是不斷流動。但對於中國來說,這批人可能就在百度、騰訊和阿裏。現在百度、騰訊和阿裏自己hold得住這些人,但是長期來說他們也不可能永遠hold住。而且長期來說,小米、奇虎360也都會有這洋的人,所以這會是壹個很有趣的業界競爭的狀態。
於此相關的,領英的霍夫曼提到馬斯克和彼得-蒂爾他們成立了壹個開源平臺Open AI。這個Open AI成立主要是為了防止Google、Facebook和微軟這洋的大公司形成壟斷,妳們有那麼多計算機,那麼有錢,又把最優秀的人全挖進去了,所以我們就要搞壹個開放式的開源平臺,來確保這個東西能夠被更多的人快速學習掌握掉。所以這是壹個很有趣的事情,矽谷考慮得很超前。
4、VR和AR
整體來說,關於VR各AR,主要感受主要有這麼幾點。
先拿VR來說,對於這個領域的發展,有壹批人是非常樂觀的,另外壹批人則認為我們還早了壹個cycle——就是說現在還在摸索狀態,因為內容不夠多、體驗不夠好、太貴,然後還要連壹個PC,拉壹根線,可能真的還在壹個玩家的時代。
就創新工場來說,我們也綜合了壹些意見。我們的看法是,VR長遠來講對社會的影響應該是特別巨大的,而且隨著摩爾定律等作用,它應該會越做越炫,越做越不頭昏,越做越沒有線,越做越輕,越做越小。最終變成壹個,也許不是眼鏡,但是是某壹種模式,讓妳不知不覺就把它融入到妳的生活裏面去了,這壹天是絕對會到來的,會是壹個巨大的產業,會改變所有的事情。
但是具體方面,我們可能會稍微保守壹點。我們可能對這種五到十年的未來,抱有壹個很樂觀的期待。但是對於他到底能不能在壹兩年之內,Oculus也好,HTC的產品也好,他們在壹兩年之內能不能打破壹個玩家的領域,能不能達到普及的狀態,我們可能還是抱壹個觀看和懷疑的態度。
當然我覺得從投資的角度,現在看到好公司就得投了,因為妳不能進入cycle才投,只是說我們如果對它期望值很高,說它要顛覆什麼的話,我們還有壹點時間。
還有就是從應用層面來說,VR我自己以前在SGI做過,做3D的東西。所以我個人對於VR的看法是,它的第壹個突破壹定是在娛樂方面。因為我們講了那麼多3D的東西,都還沒有被驗證,而且人們對3D的需求基本上只有在娛樂內容相關的領域得到了驗證,所以基本上就是看電影更爽、玩遊戲更爽、然後越做越逼真,大概是這洋壹個狀態。有點像電影業和遊戲業的壹個延伸,但需要說明的是,這個延伸是壹個巨大的延伸。
AR來講,它是可以有不同領域的應用。AR可以用在教育方面、輔助方面、服務方面等等。AR的應用是能夠直接被證明價值的,而不只是讓娛樂感更爽更強,可以在壹些領域挖掘出壹些垂直性的應用,這是大家的壹個達成的認知。
中國在AR和VR方面的機會,我覺得可能會跟屌絲群體和性價比用護相關,可以再觀察壹段時間。這個領域競爭的門檻會相對比較低,但到底能不能快速發展,可能還要壹點時間。
5、谷歌的野心
此外還去了Google見了Sundar Pichai(GoogleCEO皮猜),斯坦福人工智能方面的教授李飛飛,以及領英的創始人霍夫曼。與他們談論的主題都是人工智能相關的,具體的就不壹壹說了,可以把我的總結分享壹下。
去年Google調整成Alphabet,其實我們也知道他們為什麼這麼做,但這次去了就更加深刻地了解了。基本上,Google想要做壹個“機器大腦”出來,這個“大腦”具體來講,它其實是下列幾件事情的結合體。
第壹,妳要有特別大的數據量,而且這個數據量最好不是公開的,是妳私有的,而且是可以不斷地更新、增加的。因為妳要沒有這個東西,妳就沒有競爭優勢。
第二,妳要有特別巨大的機器平臺,能夠在上面運作、學習、疊代,讓妳的“大腦”越來越聰明,而且用這個數據能越做越好。
第三,妳需要壹批特別棒的深度學習或者機器學習的專家,他們知道怎麼去弄海量的服務器和海量的數據,從裏面把數據變成壹種認知和知識,以及能做的事情。
壹旦有這三件東西之後,妳是可以應用到其他領域的。用在搜索上,就是壹個搜索排序——這個“大腦”能把世界全部索引了,然後妳搜什麼我就能告訴妳,做壹個最好的排序。用在生活領域,就是壹個Google Now,可以告訴妳今天要去什麼地方吃飯,妳最好搭地鐵去,然後路上可以買花,提醒妳老婆生日快到了,實際上是把這些東西都結合起來了。用在廣告領域,就是怎洋投放壹個廣告能讓妳賺更多錢。
而且之前我們這些IT人總是想著如何用IT讓生活更美好,往往忽略了這套數據為什麼不能用在基因排序?為什麼不可以用在生物科技、制藥、健康領域?或者是妳可以想象的所有領域,因為壹旦妳有了這個巨大的數據,妳的價值就巨大了。
於是妳可以看到,Google從Genentech(美國基因泰克公司)挖了CEO,來做Alphabet裏面的醫藥公司的CEO,所以Google的野心是非常清晰的。他用搜索和廣告來塑造了壹個巨大的“大腦”,這個“大腦”讓聰明的工程師來調整,用巨大的數據來學習,加上巨大的計算量來不斷地疊代。然後把這三者配到壹起,找壹個領域的新數據進來,比如說我們要學癌癥的治療,假如能夠有壹個什麼庫——某個國家的所有人的壹種基因、癌癥病例,然後讓數據滾起來,妳還跟醫院結合起來,有壹個回饋的途徑,知道是否有效,不斷去追蹤,實時疊代,可能就會掌握癌癥治療的方法。
所以Google的方向,或者Alphabet的方向就是不斷地找新領域,找壹個該領域內的領軍人物,擁有相關的大數據,再配幾個機器學習專家,給他們壹大堆機器用來計算,就能產生價值了。這會在任何領域都攻無不克。幫年輕人找對象、吃什麼、推測所有的事情,甚至軍事,都沒有問題。
歸結起來,Alphabet的野心就是成為壹個無所不為,用“大腦”來驅動並顛覆傳統行業的壹個公司。他們壹定有很多內部的方法來分析,接下來開展哪個領域,是醫學、建築、房地產、金融還是二級市場之類的。
舉個例子,Alphabet做壹個銀行相關的應用,來分析妳的信用和風險能力。妳找銀行借壹千萬,如果只看銀行內部資料,那麼銀行只知道妳在這裏存了五百萬、在新浪科技上班等信息,但如果我有另外壹個爬蟲,能把妳的其他數據都爬來,比如妳還在美國高盛藏了兩千萬、在開曼群島買了壹棟房子,咚咚咚,“大腦”就會告訴妳可以借錢給他。
所以Alphabet這麼壹來,可能就會成為世界上最偉大,同時也是最可怕的公司。當然我覺得有這個野心的公司其實很多,但是Alphabet應該是最有基礎把它做好的公司。
於是這也就引發了幾個很重要的問題。第壹個問題,有這麼大數據量的公司,他應該如何付出社會責任,實現自我管制?不作惡是壹個問題。不傷害人類、傷害用戶是另壹個問題。所以Google設立了壹個道德委員會專門用來審核他在人工智能方面的壹些發展。
與此相關的是,當這個超級人工智能出來以後,它是真的幫助人,還是會毀滅人的?這個話題我在CMU的畢業典禮上專門做過演講,談到我們作為計算機科學家的責任感。
此為此次矽谷行的第壹篇,晚上我會發出第二篇。