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人工智能激活传感器市场

放大字体  缩小字体 发布日期:2017-07-18  浏览次数:10295
核心提示:前几天有读者留言,跟我讨论AI过分火爆和泡沫开始膨胀的事。确实,现有的AI产业基数和舆论、资本对它助推是并不对等的,其中泡沫
 前几天有读者留言,跟我讨论AI过分火爆和泡沫开始膨胀的事。

确实,现有的AI产业基数和舆论、资本对它助推是并不对等的,其中泡沫确实存在。事涉AI则必强大绝对是一?#32622;?#30446;的价值观。但AI的优势在于这种基数近乎于无限底层,能够提供的应用场景过分巨大,所以在众多应用场景没有被验证到?#23383;?#21069;,也很难去判断他的泡沫到底有多少。

另一方面,AI完全处于刚刚起步的阶段,我?#24378;?#21040;了很多企业火爆异常。但却可能忽略了另一个问题:这些企业都集中堆积在某几个领域内,而AI作为整体真正发展,需要的支撑条件很多。其中很多产业要素目前还处在非常薄弱,甚至冷清的阶段:比如说传感器

事实上,非常多的AI动作和应用场景?#35272;?#20110;合适的传感器来达成。相比于隔壁几个领域的锣鼓喧天,这个领域确实太寂寞了点。

传感器:冷门不代表不重要

把AI分为技术和应用两个大方向的话,应用这边会是Fintech、人工智能安防、无人驾驶等领域,而技术这边又会被分成三个部分:数据运算能力、解决方案,以及?#24067;?/p>

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相比于数据运算包含各种各样的数据、算法、运算力和平台,解决方案包括生物识别、计算机视觉、NLP等等部分,人工智能?#24067;?#39046;域包括的东西最简单,只有两种:芯片和传感器。

当然,这里说的?#24067;?#19981;包括各式各样的机器人和智能设备,仅仅讨论为设备提供智能的”必需品“。芯片相当于大脑,传感器相当于感官,都是人工智能与万物建立联系的必备条件。

相比于早期的工业传感器,人工智能领域的传感器发生了很多变化:比如对运算能力和算法的适应,比如对多种感知数据的综合识别,比如中转能力。就像人工智能来了,大家都知道要把芯片换掉一样,传感器的更新换代,也是世界?#27573;?#20869;AI浪潮所无法避免的议题。

但相比于对GPU等适配人工智能的芯片的研发投入与重视程度,显?#36824;?#20869;产业对传感器的关注是?#29616;?#19981;足的。?#35789;?#19981;跟机器视觉这样动辄几亿融资的领域比较,在芯片研发上国内至少还有寒武纪、地平线等明星企业,以及BAT巨头的入场。相比较而言,国内做智能传感器的最大体量公司基本也就刚?#32960;?#25104;A轮。

确实,AI?#24067;?#30340;技术准入门槛更高。与国内传感器产业的老套路大相径庭。但这个领域留给国内厂商和创业者的机会在于:AI市场对于传感器的需求在快速变化,国际厂商的传统优势很多无从发挥。

总之大家的起点差不多,市场相对公平,巨?#26041;?#22330;的门槛也更大。

左?#24213;?#21160;驾驶,右抱物联网

AI传感器的未来,很大程度在于综合其他领域的发展,战略高地位置很快会被凸显出来。

最直接的价值,恐怕就来自于自动驾驶领域。在传感器领域得到广泛关注的,除了谷歌等巨头推出的激光传感器,就要属博世等老牌汽车零部件制造商推出的,适用于ADAS等自动驾驶解决方案的传感器?#24067;?/p>

自动驾驶的核心,是让?#31561;?#36807;人类感官与交通环境实现?#25442;ァ?#36825;就极大程度?#35272;道?#36798;、视觉摄像头以及多种多样的传感器装置。并且与一般情况下的常?#26029;?#21453;,如今自动驾驶产业?#38750;?#30340;传感器并不是传感和运算能力的极致化。反而是性价比高,能够配合车辆生产的中?#25237;?#20256;感器。

没办法,谷歌的无人车方案是挺好,但是造价实在太高。如今业界一般认同,未来自动驾驶和无人驾驶解决方案,将是传感器和车辆中枢运算系统协作解决交通问题——谁也别太贵,这才能让高等级自动驾驶成功商业化。

而寻求性价比,正是国内制造业的看家本领。自动驾驶可谓是自主?#25918;?#27773;车的一次盛宴,而盛宴开场,也给传感器留下了一角舞台。

另一个巨大的传感器应用市场,在于正在快速蔓延的物联网系?#22330;?#29983;物识别、自动生产和智能家居,都需要新型传感器的协助。而且随着物联网体系的多元化发展,应用到的传感器类别?#19981;?#36234;来越多。这个需求扩张下,?#19981;?#32473;传感?#24067;?#20197;发展机遇。

More story,more money

说实话,人工智能?#24067;?mdash;—这里特指起支撑作用的元件,之所以发展速度低于AI语音和机器视觉类的AI企业,很大一部分原因在于可讲故事的点太少。

虽然听起来有点雷人,但我们所处资本市场的特点,是热爱讲故事,讲想象空间,不惜一切代价扩大估值。

底层?#24067;?#22312;这些领域相对吃亏,但好在传感器系统也不是完全没有优势。比如这里可以编写几个传感器讲未来故事的例子。

1、数据采集者:我们知道,AI战很大程度是数据为王。而传感器除了让机器感知外界之外,另一个作用在于收集数据。重点宣传传感数据的价值,和再利用这些数据的可能性,也许是个比较好的附加价值。

2、结合无人经济:在无人经济如火如荼的今天,传感器作为物联网与人类?#25442;?#30340;主要设备,也许会水涨船高。传感器的花样翻新,可以为无人经济和多种场景下的生物识别提供解决方案。物联网领域最受青睐的就是泛在场景。这也是AI传感器的优势。

3、作为技术与应用场景之间的?#30828;?#28857;:当然,最好的故事来自于合理的逻辑推论。以自动驾驶为例,汽车本身需要传感器作为技术与?#24067;?#30340;?#25442;ィ?#26469;解决人类出现的核心问题。这个逻辑在众多可能达成智能化的设备上都是通用的。一方面是识别、判断、推论等技术解决方案,一边是五花八门的外界数据,传感器在其中拥有的空间非常广阔。

说实话,传感器是不是一门好生意不太好说。技术门槛和市场需求的快速蜕变,都让这个领域充满?#30636;?#30830;定性。本文的目的更多是提醒你注意那些冷门但重要的AI必备区域,AI在广义上是一个整体进化,占据其中任?#25105;换罰?#37117;有巨大的利益想象。

没必要在拥挤不堪的地方寻找未来。

 
 
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