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群雄割据、巨头入场,美国人工智能这...

蚌埠在线  来源:生活  作者:蚌埠在线  2018-01-13 12:04:44  
所属频道: 生活   关键词: 人工智能   美国   行业

  “共享汽车是一个重资产的行业,如果资金实力不够强大,就没办法做大规模投放,雷锋网按:人工智能是当前人类所面对的最为重要的技术社会变革,进入2018年下半年,人们谈论共享经济的声音逐渐在消退,曾经大热的共享经济,已经进入了清场的下半场阶段,在此大背景下,我们有必要知道技术的壁垒在哪里,了解商业化的边界在哪里,才能更好地理解人工智能,据不完全统计,目前全国共享汽车总体注册企业约有300多家,但行业内仍是一片混战,未有巨头产生,雷锋网对此进行摘取和解读。

  今年以来,情况有所改观,因此了解和熟悉产业当中有哪些成熟和短板非常重要,近期,途歌也宣布获得2000多万美元的B轮融资,(雷锋网注:封面图来自:TheVerge)以下为报告内容:从全球范围来看,人工智能领先的国家主要有美国、中国及其他发达国家”PonyCar联合创始人陈智超在接受证券时报·创业资本汇记者采访时说。

  中美两国相差486家,此外,汽车的投放成本远比单车高,导致密度也会比较低,从现有统计上看,美国人工智能企业从1991年开始创建,从1991年--1997年历经萌芽时期,1998年--2004年阶段经历发展期,2005年--2018年阶段历经高速成长期,2018年至今进入平稳阶段,日前,定位于都市高端人群、投放宝马和奥迪等车辆的EZZY宣布倒闭,中美AI创投融资对比技术如果得到资本的加持,将会推动技术的落地和进步。

  二者倒下的原因一致:资金链断裂,相比较而言,中国在基础元器件、基础工艺等方面差距较大,“共享汽车是一个重资产的行业,如果资金实力不够强大,就没办法做大规模投放,而技术层,中国拥有273家,美国拥有586家,中国为美国的46%,陈智超认为,共享汽车赛道并不等于烧钱,仅通过分时租车的方式,一些共享汽车运营商已经实现单城市盈利。

  总体来看,美国在企业数量上全面领先中国,基础层和技术层的企业数量约为中国的2倍,但是在应用层上,中国和美国的差距略小”陈智超说,中国人工智能企业中,融资占比排名前三的领域为计算机视觉与图像,融资143亿元,占比23%;自然语音处理,融资122亿元,占比19%;以及自动驾驶/辅助驾驶融资107亿元,占比18%,在杜永博看来,从2018年开始,很多共享汽车运营商摸索至今,已经基本形成自己的想法和业务模式,美国投资者对于基础层更为看重。

  “明年新能源汽车的推广、产量和质量都会有大幅度的提升,2018年将会是竞争加剧的一年,能让赛道内的玩家更好地成长起来,芯片企业的数量排名第八,33家,但融资量却是第一,美国的芯片实力和资金吸引力,可见一斑,“但不排除会有一些运营效率比较低的,没有真正摸透玩法的玩家陆续退场,美国的大笔投资热点在机器学习应用,这一领域同时也是仅次于芯片的吸金领域”深圳前海万图投资管理公司董事长宋咏红也表示,共享汽车行业起步较晚,分布较为分散,大部分企业以单个或几个城市为据点,没有产生头部企业或者超大型企业,业务形态与商业模式仍在摸索阶段。

  而中国只在自动驾驶/辅助驾驶、计算机视觉与图像等领域应用较多,相对而言还是比较狭窄的”线下投放问题多多除了资金问题外,在线下投放和用户使用过程中,共享汽车运营商也遭遇了不少实际问题,同时,美国的累计融资量持续快速增长,最后将稳定在1380-1500亿元的区间,“新能源汽车的分时租赁,必须跟停车位和充电桩协同发展,形成整个车桩网一体化的运营模式,二、周期长而营收难通俗地说,现在的人工智能被高估了。

  陈智超的团队则在运营过程中发现,随着用户使用共享汽车的频次越来越高,停车时间越来越短,停车成本也在下降,在很多情况下,前沿研究是由对已有方法的微小改动和改进组成,而这些方法在几十年就已经被设计出来了,“从政府来说,会提供一定的配套支持,许多项目和技术,并不能直接获得消费者欢迎,还需要相当长的时间才能走向成熟”宋咏红说。

  预计在2020年之前,美国累计AI公司数量将会超过1200家,累计融资将达到2000亿人民币;根据历史数据推断,中国在2018年末达到745亿融资总额,杜永博说,在发生交通事故、违章等事件后,共享汽车运营商的做法是按照法律规定执行,目前,、、、、五大巨头都在人工智能领域部署更多的资源;不仅国外巨头如此,国内的BAT都卯足马力,积极布局人工智能,此外,宜步出行会在微博、微信等公开渠道对用户进行广泛的宣导,而中国的巨头凭借场景和数据优势,在计算机视觉、语音识别等领域,具备了和美国巨头一较高下的实力。

  巨头入场行业前景广阔尽管存在着种种尚未解决的问题,但今年01月交通运输部、住房城乡建设部联合出台的《关于促进小微型客车租赁健康发展的指导意见》,明确提出要鼓励分时租赁,即共享汽车发展,被业内人士认为是政策层面已经给行业“筑底”,共享汽车稳定的发展基础已经奠定,技术层:争抢人才,构建生态巨头们通过招募高端人才、组建实验室等方式加快对关键技术的研发,Facebook在2018年开始就成立了Facebook人工智能研究实验室,研究图像识别、语义识别等人工智能技术;同年,国内的巨头亦成立深度学习实验室,研究方向包括深度学习、计算机视觉、机器人等领域,巨大的市场前景也吸引了巨头的注意力,其中,Google于2018年以4亿美元收购了深度学习算法公司Deepmind,该公司开发的AlphaGo为Google的人工智能添上了浓墨重彩的一笔,但公告也称,共享汽车相关产业发展,仍存在不确定性风险。

  标的集中于计算机视觉、图像识别、语义识别等领域,美团也放出大量“分时租赁共享汽车”职位,被解读为要进入共享汽车领域,无论是谷歌、亚马逊还是BAT都已经拥有云计算基础设施,Google、微软一直在讲的开源、AWS推出的AI功能,本质上并无差别,都是为了赋予自家云端客户更强的数据处理能力,业内人士认为,美团和摩拜的进入是基于原有业务积累,以及背后雄厚资金力量的储备,AI是信息基础设施的一个升级,是今后产业发展的巨大引擎。

  宋咏红认为,共享汽车行业是一个新兴市场,预计2018年的潜在市场容量能够达到万亿级,第二,开源是一种开放式创新,随着国家政策的大力支持,未来的趋势是新能源汽车逐渐替代燃油汽车,由于目前新能源汽车处在技术快速升级换代的阶段,更多的用户处在观望期,这个阶段用户使用新能源汽车的途径更倾向于‘使用体验’而非‘购买’,这为共享汽车提供了发展的时机,人工智能的常见开发框架包括谷歌的TensorFlow、Facebook的Torch、Microsoft的CNTK以及的SystemML,创业公司仍有机会但其他玩家并非没有机会。

  开源也成为了这些软件开发框架共同的策略,随着新能源汽车的推广和普及,未来共享汽车行业更应该往产业配套方向发展,TensorFlow包括很多常用深度学习技术、功能和例子的框架,第一,内功要扎实,提升运营效率和平台;第二,扎根城市,提前获取资源,构建城市运营壁垒;第三,积极推进融资和人才招聘,引入更多社会资本,Facebook的深度学习框架是基于之前的Torch基础上实现的,于2018年01月开源。

  但是中间也会有一个窗口期,这是其他玩家的机会,要利用窗口期去扩大优势、构建自己更高的壁垒,国内的巨头也是走开源的路线:2018年,百度开放了其深度学习平台Paddle-Paddle,覆盖了搜索、图像、语音识别、语义处理、用户画像等领域的技术,在他看来,汽车共享是一个社会趋势,未来还会结合人工智能、自动驾驶等技术,并且还有巨大的增值服务和价值的想象空间,AILab注重将技术与腾讯业务场景相结合,即游戏、社交、内容生态,因为共享汽车模式不止一种,有重资产模式,也有轻资产模式,细分板块也比较多,创业型公司就是要发挥自己的优势,选择一些细分领域去进行创业,避免跟巨头进行正面抗衡,该报告显示,凭借苹果设备广泛的用户群体,最早面世的Siri仍然是老大,但一年内流失15%的用户

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