今年以來自動駕駛獲得融資的企業(yè)不少,行業(yè)調(diào)整也不少,Waymo面臨的競爭對手更多,大家都各自為陣。根據(jù)美國研究公司NavigantResearch發(fā)布的2020年自動駕駛競爭力排行榜,處在第一陣營的是Waymo、Cruise、Ford、百度Apollo。
30億美元的融資,本周Waymo又占據(jù)了自動駕駛、AI界頭條。
需要說明的是,這一輪融資分兩次完成,先是3月2日融得22.5億美元,然后5月13日,Waymo再次獲得新投資方7.5億美元的追加投資。
在如今審慎投資的環(huán)境下,這樣的巨資足以令人咂舌。30億美元是什么概念?約合人民幣213億元,創(chuàng)下了自動駕駛市場單輪融資的新高度。當年收購AlphaGo背后的Deepmind,據(jù)報道谷歌花了4億美元,而5000萬美元買下的安卓,現(xiàn)在看來簡直是白菜價了。
帶頭燒錢的還有另一位自動駕駛大哥Cruise,據(jù)報道,通用旗下的Cruise從2015年到至今,已獲得超70億美元融資。
等等,說好的自動駕駛是人工智能產(chǎn)品,怎么突然有了半導(dǎo)體行業(yè)的味兒,不斷地獲得投資、不斷地周期性發(fā)展,僅Waymo一輪融得的200多億元已經(jīng)可以支撐起一條半導(dǎo)體顯示產(chǎn)線了。
倒不是懷疑自動駕駛的未來,我相信,自動駕駛有美好的前景。且俗話說的好,有錢能使AI開車。如此大手筆的融資,其實也很符合谷歌的一貫風格,其中的一些細節(jié)仍耐人尋味。
谷歌式燒錢
首先,自2016年Waymo成為獨立子公司以來,此番融資是Waymo首次引入外部投資方。投資方包括T.Rowe Price Associates、Perry Creek Capital、Waymo母公司Alphabet等等。
那么谷歌為何拉來一眾投資方?
一方面,面對吸金獸Waymo,谷歌或許變得更謹慎了,更多的投資方可以分擔一些風險;另一方面,外部投資方會帶來新的企業(yè)文化和新的管理方式,比如,就有可能在技術(shù)之外,也更講究商業(yè)化。一位軟件工程師就告訴記者:“谷歌工程師文化嚴重,工程師都渴望極致技術(shù),希望永無止境地投錢,只關(guān)注技術(shù),排斥KPI,也有不少項目因此流產(chǎn)?!?
眾所周知,目前自動駕駛的最終盈利模式還未知,自動駕駛本身也是冰火兩重天,不少創(chuàng)業(yè)公司破滅或賣身。同時,在經(jīng)過了此前過熱的階段后,現(xiàn)在資本是相對謹慎保守的,在這樣的情況下,Waymo業(yè)務(wù)并非如此兇猛,盈利期限也尚未知,就狂卷幾十億美金的融資??梢杂成涑龉雀璺浅5脑陝雍筒话?,谷歌需要新的增長點,自動駕駛是不得不探索的領(lǐng)域。
這非常谷歌式,先進行瘋狂投資,然后攫取市場份額。有預(yù)測說,到2030年,Waymo或?qū)⒊钟忻绹詣映塑嚪?wù)市場25-30%的份額。
雖然Waymo已經(jīng)啟動了自動駕駛出行服務(wù)Waymo One和貨物運輸服務(wù)Waymo Via。但是目前無論真正的無安全員自動駕駛、還是自動駕駛卡車,都還在測試中。眼下并沒有看到谷歌的市場份額迅速增長。
那么,30億美元是谷歌沖動了嗎?
不能說谷歌很沖動,應(yīng)該說谷歌想讓大家一起來沖動,谷歌想當自動駕駛帶頭大哥,甚至想做幕后的操盤者。但是整個市場,似乎還沒有成熟到到瘋狂涌入金錢的時代。打個比方,這個市場上,還沒有到涌現(xiàn)滴滴、美團、今日頭條等應(yīng)用的階段;也沒有到涌現(xiàn)出iOS、Android等大操作系統(tǒng)的時代,也許他們在某個時刻等待著我們,但是現(xiàn)在還沒有看到。
回想iOS和Android出現(xiàn)后,兩者瘋狂地攫取市場、瘋狂地消磨大家在C端的使用時長、瘋狂地去獲取營收。蘋果的iOS橫空出世后,帶來訂單迅猛的增長和充足的現(xiàn)金流,然后投入研發(fā)不斷地迭代,不過蘋果每年的研發(fā)投入比例在巨頭中并不算高。而谷歌則是拼命地燒錢研發(fā)技術(shù),Android在iOS的競爭下,不僅沒有更孱弱,反而崛起,在開源世界拿下了一片天地,在中國獲得巨大成長。很難說這兩種模式,到底誰更酷。
從AlphaGo到Waymo
為什么開車比下棋難?
說回到自動駕駛本身,它是有前景的行業(yè),但是不應(yīng)該資金為導(dǎo)向,而是盡快產(chǎn)品化。只不過現(xiàn)在谷歌只是一味地砸錢,不免讓市場變的很乏味。如果有人愿意重金買自動駕駛汽車,拋棄原有汽車,大家轉(zhuǎn)向自動駕駛產(chǎn)品的態(tài)勢兇猛,那確實值得稱贊,但現(xiàn)實并沒有出現(xiàn)這樣的情況。當年iOS對功能機是摧枯拉朽式的碾壓,但是當前自動駕駛對人工駕駛完全沒有這樣的碾壓,只有資金入場。
我們不知道奇點什么時候會來,但不會是這樣的方式。4年前AlphaGo出道,我們以為看到了世界奇跡,4年后我們以為AlphaGo會前途無量,但是并沒有。
再換個角度說,AlphaGo之后,谷歌近年來并沒有出現(xiàn)更好的營銷(非貶義)。AlphaGo捧出了谷歌收購的Deepmind人工智能公司,但是怎么落地?我們并沒有看到很好的答案。沒錯,谷歌是技術(shù)驅(qū)動的,但同時也是營銷、人力資源、整套管理制度驅(qū)動的。谷歌技術(shù)并不是到了令人發(fā)指的地步,它也需要關(guān)注度。
不管如何,我們曾經(jīng)見識過AI在圍棋界打敗了人類頂級高手,AlphaGo帶來人工智能、深度學(xué)習、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的普及,達到了谷歌人工智能形象的一個高點。隨后,大家也對自動駕駛充滿期待,但是4年后,大家卻發(fā)現(xiàn),遷移能力也不能使得會下棋的軟件會開車。
為什么AI開車比下棋難這么多?
在人類當中,頂尖的棋手極少,優(yōu)秀的駕駛員卻極多。駕駛技術(shù)的門檻低,成年人經(jīng)過訓(xùn)練一般都可習得;而圍棋代表了人類智慧的高峰,以至于當年人機圍棋大戰(zhàn)赫赫有名。
為什么到了AI世界,事情就變得顛倒了?
人類下棋需要的是智力,而AI可以通過機器深度學(xué)習的方式,訓(xùn)練海量棋局數(shù)據(jù),最后習得“智力”;但是自動駕駛不一樣,它要依靠的不僅僅是智力,還需要情感、情緒、經(jīng)驗。
僅從自動駕駛中的感知和控制層面來說,小小紅綠燈的感知就是一個難題,且不說天氣因素影響傳感器的視覺能力,各個地區(qū)、街道的紅綠燈的位置、標識情況都非常復(fù)雜,人類可以通過眼睛觀察做出判斷,機器卻很難“理性”地實地判斷。如果沒有紅綠燈,在十字路口辨別一位交通員的手勢就更是難上加難了。
再比如控制,人類控制背后實質(zhì)是情緒,根據(jù)情況危急還是緩和,再進行車輛控制。而機器卻沒有情緒選項,也沒有情感。要讓自動駕駛像人腦那樣思考,這條路徑太漫長。除了學(xué)習人腦的模式,或許可以通過其他模式達到目的,比如洗衣機就沒有通過手洗的方式達到洗凈衣服的目的,自動駕駛也可以尋找新的模式,考慮新的外部道路也是方式之一。
大家拿到巨額資金后,如何為商業(yè)化添磚加瓦,依舊值得期待。自動駕駛是世界級難題,有太多課題需要探討。