賭博大平台網址下載

當前位置:主頁 > 新聞中心 > 行業資訊 >

適配人工智能的傳感器,會不會是熱鬧AI裏的冷門

文章出處:未知 人氣:發表時間:2019-08-10 09:45

前幾天有讀者留言,跟我討論AI過分火爆和泡沫開始膨脹的事。

 

確實,現有的AI產業基數和輿論、資本對它助推是並不對等的,其中泡沫確實存在。事涉AI則必強大絕對是一種盲目的價值觀。但AI的優勢在於這種基數近乎於無限底層,能夠提供的應用場景過分巨大,所以在眾多應用場景沒有被驗證到底之前,也很難去判斷他的泡沫到底有多少。

 

另一方麵,AI完全處於剛剛起步的階段,我們看到了很多企業火爆異常。但卻可能忽略了另一個問題:這些企業都集中堆積在某幾個領域內,而AI作為整體真正發展,需要的支撐條件很多。其中很多產業要素目前還處在非常薄弱,甚至冷清的階段:比如說傳感器。

 

事實上,非常多的AI動作和應用場景依賴於合適的傳感器來達成。相比於隔壁幾個領域的鑼鼓喧天,這個領域確實太寂寞了點。

 

我叫傳感器:冷門不代表不重要

 

把AI分為技術和應用兩個大方向的話,應用這邊會是fintech、人工智能安防、無人駕駛等領域,而技術這邊又會被分成三個部分:數據運算能力、解決方案,以及硬件。

 

相比於數據運算包含各種各樣的數據、算法、運算力和平台,解決方案包括生物識別、計算機視覺、NLP等等部分,人工智能硬件領域包括的東西最簡單,隻有兩種:芯片和傳感器。

 

當然,這裏說的硬件不包括各式各樣的機器人和智能設備,僅僅討論為設備提供智能的”必需品“。芯片相當於大腦,傳感器相當於感官,都是人工智能與萬物建立聯係的必備條件。

 

相比於早期的工業傳感器,人工智能領域的傳感器發生了很多變化:比如對運算能力和算法的適應,比如對多種感知數據的綜合識別,比如中轉能力。就像人工智能來了,大家都知道要把芯片換掉一樣,傳感器的更新換代,也是世界範圍內AI浪潮所無法避免的議題。

 

但相比於對GPU等適配人工智能的芯片的研發投入與重視程度,顯然國內產業對傳感器的關注是嚴重不足的。即使不跟機器視覺這樣動輒幾億融資的領域比較,在芯片研發上國內至少還有寒武紀、地平線等明星企業,以及BAT巨頭的入場。相比較而言,國內做智能傳感器的最大體量公司基本也就剛剛完成A輪。

 

確實,AI硬件的技術準入門檻更高。與國內傳感器產業的老套路大相徑庭。但這個領域留給國內廠商和創業者的機會在於:AI市場對於傳感器的需求在快速變化,國際廠商的傳統優勢很多無從發揮。

 

總之大家的起點差不多,市場相對公平,巨頭進場的門檻也更大。

 

左擁自動駕駛,右抱物聯網

 

AI傳感器的未來,很大程度在於綜合其他領域的發展,戰略高地位置很快會被凸顯出來。

 

最直接的價值,恐怕就來自於自動駕駛領域。在傳感器領域得到廣泛關注的,除了穀歌等巨頭推出的激光傳感器,就要屬博世等老牌汽車零部件製造商推出的,適用於ADAS等自動駕駛解決方案的傳感器硬件。

 

自動駕駛的核心,是讓車繞過人類感官與交通環境實現交互。這就極大程度依賴雷達、視覺攝像頭以及多種多樣的傳感器裝置。並且與一般情況下的常識相反,如今自動駕駛產業追求的傳感器並不是傳感和運算能力的極致化。反而是性價比高,能夠配合車輛生產的中低端傳感器。

 

 

 

沒辦法,穀歌的無人車方案是挺好,但是造價實在太高。如今業界一般認同,未來自動駕駛和無人駕駛解決方案,將是傳感器和車輛中樞運算係統協作解決交通問題——誰也別太貴,這才能讓高等級自動駕駛成功商業化。

 

而尋求性價比,正是國內製造業的看家本領。自動駕駛可謂是自主品牌汽車的一次盛宴,而盛宴開場,也給傳感器留下了一角舞台。

 

另一個巨大的傳感器應用市場,在於正在快速蔓延的物聯網係統。生物識別、自動生產和智能家居,都需要新型傳感器的協助。而且隨著物聯網體係的多元化發展,應用到的傳感器類別也會越來越多。這個需求擴張下,也會給傳感硬件以發展機遇。

 

more story,more money

 

說實話,人工智能硬件——這裏特指起支撐作用的元件,之所以發展速度低於AI語音和機器視覺類的AI企業,很大一部分原因在於可講故事的點太少。

 

雖然聽起來有點雷人,但我們所處資本市場的特點,是熱愛講故事,講想象空間,不惜一切代價擴大估值。

 

底層硬件在這些領域相對吃虧,但好在傳感器係統也不是完全沒有優勢。比如這裏可以編寫幾個傳感器講未來故事的例子。

 

1、數據采集者:我們知道,AI戰很大程度是數據為王。而傳感器除了讓機器感知外界之外,另一個作用在於收集數據。重點宣傳傳感數據的價值,和再利用這些數據的可能性,也許是個比較好的附加價值。

 

2、結合無人經濟:在無人經濟如火如荼的今天,傳感器作為物聯網與人類交互的主要設備,也許會水漲船高。傳感器的花樣翻新,可以為無人經濟和多種場景下的生物識別提供解決方案。物聯網領域最受青睞的就是泛在場景。這也是AI傳感器的優勢。

 

3、作為技術與應用場景之間的接駁點:當然,最好的故事來自於合理的邏輯推論。以自動駕駛為例,汽車本身需要傳感器作為技術與硬件的交互,來解決人類出現的核心問題。這個邏輯在眾多可能達成智能化的設備上都是通用的。一方麵是識別、判斷、推論等技術解決方案,一邊是五花八門的外界數據,傳感器在其中擁有的空間非常廣闊。

 

說實話,傳感器是不是一門好生意不太好說。技術門檻和市場需求的快速蛻變,都讓這個領域充滿了不確定性。本文的目的更多是提醒你注意那些冷門但重要的AI必備區域,AI在廣義上是一個整體進化,占據其中任何一環,都有巨大的利益想象。

 

沒必要在擁擠不堪的地方尋找未來。