人工智能成本层面遇冷

有数据显示，自2018年第二季度以来，环球人工智能领域投资热度逐渐低落。
今年5月份，中国信息通信研究院数据中央发布了《环球人工智能家当数据报告(2019Q1)》，该报告显示，2019年第一季度，环球人工智能融资规模126亿美元，环比低落7.3%；融资笔数达310笔，在环球融资总额中占比达29.7%。

2019年第二季度以来，海内子工智能投融资数量和金额都呈现低落趋势，仅完成30起融资，同比低落45.5%，融资总额50亿元，不敷去年同期的40%。
从目前已经公开的融资信息看，海内宣告得到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等技能一样，经由两三年的火热之后立时就要进入镇静期了吗？

这要看从人工智能漫长的历史开始看。

Gartner 技能成熟度曲线

人工智能发展是自动驾驶发展的催化剂

20世纪50年代，人工智能出身

20世纪50-60年代，人工智能经历了第一次繁荣，各种智能机器人出身

20世纪 80年代，人工智能经历了第二次繁荣，各国研发智能打算机

20世纪90年代，人工智能经历了第三次繁荣，IBM深蓝降服国际象棋冠军

狭义的人工智能紧张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。
乃至到了2012年旁边时，学校教授神经网络的老师也流传宣传：博士做了很多年的神经网络，这个东西也便是做做仿真，出出论文，大规模运用的概率不大。

然而2016年，AlpaGo降服围棋天下冠军，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”，无论是全新的技能还是“老瓶装新酒”总会带来一波全新的观点炒作，掀起成本的狂潮，自动驾驶在这个时候迎来了全新的发展机遇。

人工智能的发展紧张受以下缘故原由的影响：

1.打算能力的提升。
神经网络有大量的浮点的并行打算，近些年芯片打算能力的指数级提升为人工智能的运用供应了根本。

2.政策的支撑与顶层设计。
各国政府纷纭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役的焦点。

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

4.成本的浸染。

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见告我们：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，自动驾驶在技能细节上须要人工智能的支撑，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运用处景，具有万亿级的市场规模，这也是成本所喜好的。

热闹的背后，无法粉饰无法商业化盈利的尴尬

9月以来，自动驾驶行业好不断。
9月16日，上海向3家企业颁发首批智能网联汽车示范运用牌照；9月22日，武汉颁发了环球首张自动驾驶商用牌照。
据不完备统计，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，详细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紧张在美国加州凤凰城四个郊区运营，覆盖面积约100万平方英里，根据Waymo官方的，目前能够利用WaymoOne的用户都是来自“早期骑手”项目的用户，这是一个大约400人旁边的群体。

Waymo one会配备跟车监护员，搭客支付用度分为两部分，一部分是支付租车费用，一部分是“代驾用度”，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仍旧是在做试验，只不过试验范围不断扩大。

比较较而言，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，成本是最敏感的

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失落败后估值从470亿美元（也便是软银投资时的估值）低落到了120亿美元旁边。

而另一端，海内很多初创的自动驾驶公司已经准备过冬，活下去并没有那么随意马虎，毕竟头部成本已经觉察到个中的风险，成本寒冬不可避免。

自动驾驶的发展要尊重技能的规律

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；有成本，大量成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；有技能，大量互联网技能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，大量互联网从业职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？

由于自动驾驶是个大的系统工程，人工智能只是个中要素之一，还有车真个改造、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职员对算法进行了猜想、创新、改进后的结果，短韶光内大量成本投入引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知足自动驾驶的哀求，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，须要经由较长的一段韶光的沉寂，去踏踏实实的办理一些底层问题，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。

来源：第一电动网

作者：车巴客

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