资本孟醒无人驾驶领域的创业机会

来源: 互联网

2017年,世界各大科技公司都在发力布局无人驾驶技术,**CEO李彦宏日前表示,现在国内每天因汽车交通事故死亡的人不在少数,但有了无人驾驶汽车,这些事故就可以避免。他表示:“有**,当无人车真的变成主流时,基本上大多数人的生命就可以保留住,无论经济意义还是社会意义都是非常大的。”

2017年创业邦*次推出了“人工智能创新公司50强”这一专项榜单之际,创业邦与顺为资本孟醒,聊了聊无人驾驶领域的创业机会,以及人工智能投资风口会持续到什么时候?

创业邦:如何看待无人驾驶领域的创业机会?

孟醒:无人驾驶是一个很大的市场,但是真正变现需要一个很长的周期,其中技术周期相对是*短的,其次是上路验证,变成产品以后的第三方接入,再就是共建设施的配合。

相对于其他人工智能领域,无人驾驶的产业化前景相对来说比较确定,一定会到来,到了那**一定会影响整个产业的结构。所以资本对于无人驾驶,短期内非常谨慎,但是长期极度看好。

现在看起来已经在跑的创业公司都有机会,但具体在无人驾驶链条上哪个环节更有机会还不好判断。比如*立造车的公司***多的是Zoox,到现在已经**2亿多美金。ZooX选择的路径是自己造车,自己运营,这种模式需要的资金量*大,我觉得5年之内可能要花超过5亿美金。风险极大,但是做成了是一个非常厉害的公司,属于**风险**回报。

再比如做高精度地图的公司,可以不断降低采集成本,但是也要等无人驾驶市场的成熟。这类公司面临的风险是,目前高精度地图的采集、输出等等,没有一个统一的标准。你用你的标准采集出来的地图,对方可能就用不了。

做感知的公司,则可能面临*头的竞争,比如**很隆重的推出阿波罗计划。我觉得在今天这个阶段做开源或者通用开放式的无人驾驶产品,会有很多意向客户,但是*终落地都有比较大的困难。但是开源或者开放对于行业内其它公司,尤其是新准备入行的公司是很大压力,提高了行业的平均水平。

创业邦:做无人驾驶系统的创业公司和传统车厂的合作关系会是怎样的?

孟醒:我觉得不会出现像Mobileye这样一家*大的供应商。

我估计*终的结果就是,一家技术公司会服务一家车厂,一一对应,而不是一家技术公司对应很多车厂。技术公司和车厂属于比较强的绑定的关系,这种绑定的关系可以是收购、投资、或者联合开发。不管哪种形式,我觉得会形成一对一、一对二,*多一对三的形式。

创业邦:激光雷达会是无人车的标配?

孟醒:未来的高速无人车感知系统是个综合的解决方案,激光雷达、毫米波雷达、摄像头等各种硬件都会用到。

激光雷达的成本*高,又特别重要,有各种方案在压低激光雷达的成本。无人驾驶汽车如果不用激光雷达,在天气恶劣等极限情况下很难有良好的表现。

激光雷达的成本一定会下降,谷歌车上装的旋转式的64线激光雷达,价值8万美金。现在的固态扫描式激光雷达,有4000线的。从某种程度上讲,激光雷达的分辨率在不断逼近摄像头。

创业邦:技术在人工智能创业中的作用有多大?

孟醒:看公司的阶段。技术对早期公司非常重要,但是还要看公司所处领域是否是技术驱动的行业。对于很大一部分创业公司来说,可能先基于某个领域很强的渠道能力,建立商业模式,再引入人工智能方面的技术和人才会把路走到更加有效率。

创业邦:怎么看创业公司做虚拟语音助手?

孟醒:创业公司做这个领域,一是面临大公司的竞争,二是很难比别人做得好。

但是做垂直领域的语音助手,创业公司有很大机会。我在美国看过一家叫STATMUSE的公司。这家公司主要做的NBA体育数据库。你可以向它提任何相关的数据问题,比如我想知道“在姚明的职业生涯中,第一次跟奥尼尔交锋时得到多少篮板”。这是一个长复合语句,而且它本身是一个非常专的问题,把这句话扔到Google这种开放式的问答系统里面,基本回答不出来,因为很少有人去提这样的问题,这样的样本不多。

STATMUSE对应的受众人群明确,比如赌球的人,他们对数据的需求极其旺盛,并且可以提出很有价值的问题,但是很难用一个既定的UI或者用户交互界面,来得到他们想要的通过复杂的筛选方式获得的数据,用自然语意就可以得到,这就是专家所带来的价值。

创业邦:人工智能创业公司应该如何考虑退出问题?

孟醒:国内的人工智能创业公司退出是一个非常大的问题。因为我们到现在为止还没有建立起一个像海外那样,为了得到优秀的技术团队而去收购一家公司的环境。这基本意味着我们的创业公司要么做出现金流,要么被海外公司投资或者收购。

创业邦:创业公司在人工智能哪些领域机会较多?

孟醒:在创业公司退出很严峻、同时大公司也在发力的双重考验下,我觉得如果创业公司坚决朝着2B这个方向去尝试,找到一两个比较合适的垂直行业深扎到里面,前景还是非常广阔的。垂直行业里面的需求多种多样,甚至有很多看起来非常简单的东西,经过算法的改造之后会有很大的提升空间。

很多公司上来就做终极挑战,去做开放式人机交互,做聊天机器人,或者去做陪伴机器人,这条路不那么容易。其实合适的应用场景可以很简单,比如微软前天发布了一个应用,跟某家快餐连锁做drive through人机交互的自动化。

Drive through就是你开车经过麦当劳之类的快餐店,不用下车,摇下车窗在一个话筒前面点餐,再在另一个窗口前面取餐,全程都是开车的,节省时间。原来这项工作需要两个人做,一个负责记录点餐,一个负责在窗口备餐和收费。现在微软这套系统把点餐这块完全替代了。

这是一个标准的极大的存量市场,没有用户教育成本,技术难度和执行难度都比较合理。从核心需求点切入,围绕快餐行业进行交互学习,我觉得能够支撑起若干家比较大的公司。

互联网大公司也都在发力,而且在流量上占有领导地位,但是它很难在每一个垂直领域做的非常深。大公司会在建设基础技术上发力,之后可能会开源,而且将来开源的算法会达到相当好的程度。

创业邦:人工智能投资的风口会持续到什么时候?

孟醒:作为一个投资主题或者热点话题,不会持续很久,但是作为一个技术,人工智能会持续进化。未来人工智能就像互联网或者移动互联网一样,作为一个链接,变成一个默认的使用工具。

投稿作者:mobile_941591
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