作為一家從事專業(yè)軟件開發(fā)公司，最近對(duì)硬件集成頗為著迷，尤其是AI硬件技術(shù)?，F(xiàn)有的AI產(chǎn)業(yè)基數(shù)和輿論、資本對(duì)它助推是并不對(duì)等的，其中泡沫確實(shí)存在。事涉AI則必強(qiáng)大是一種盲目的價(jià)值觀。但AI的優(yōu)勢(shì)在于這種基數(shù)近乎于無限底層，能夠提供的應(yīng)用場(chǎng)景過分巨大，所以在眾多應(yīng)用場(chǎng)景沒有被驗(yàn)證到底之前，也很難去判斷他的泡沫到底有多少。

另一方面，AI完全處于剛剛起步的階段，這次企業(yè)觀摩學(xué)習(xí)中我看到了很多企業(yè)運(yùn)用火爆異常。但卻可能忽略了另一個(gè)問題：這些企業(yè)都集中堆積在某幾個(gè)領(lǐng)域內(nèi)，而AI作為整體真正發(fā)展，需要的支撐條件很多。其中很多產(chǎn)業(yè)要素目前還處在非常薄弱，甚至冷清的階段：比如說傳感器。

事實(shí)上，非常多的AI動(dòng)作和應(yīng)用場(chǎng)景依賴于合適的傳感器來達(dá)成。相比于隔壁幾個(gè)領(lǐng)域的鑼鼓喧天，這個(gè)領(lǐng)域確實(shí)太寂寞了點(diǎn)。

傳感器：冷門不代表不重要

把AI分為技術(shù)和應(yīng)用兩個(gè)大方向的話，應(yīng)用這邊會(huì)是Fintech、安防、無人駕駛等領(lǐng)域，而技術(shù)這邊又會(huì)被分成三個(gè)部分：數(shù)據(jù)運(yùn)算能力、解決方案，以及硬件。

相比于數(shù)據(jù)運(yùn)算包含各種各樣的數(shù)據(jù)、、運(yùn)算力和平臺(tái)，解決方案包括生物識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、NLP等等部分，人工智能硬件領(lǐng)域包括的東西最簡(jiǎn)單，只有兩種：芯片和傳感器。

當(dāng)然，這里說的硬件不包括各式各樣的機(jī)器人和智能設(shè)備，僅僅討論為設(shè)備提供智能的”必需品“。芯片相當(dāng)于大腦，傳感器相當(dāng)于感官，都是人工智能與萬物建立聯(lián)系的必備條件。

相比于早期的工業(yè)傳感器，人工智能領(lǐng)域的傳感器發(fā)生了很多變化：比如對(duì)運(yùn)算能力和算法的適應(yīng)，比如對(duì)多種感知數(shù)據(jù)的綜合識(shí)別，比如中轉(zhuǎn)能力。

就像人工智能來了，大家都知道要把芯片換掉一樣，傳感器的更新?lián)Q代，也是世界范圍內(nèi)AI浪潮所無法避免的議題。

但相比于對(duì)GPU等適配人工智能的芯片的研發(fā)投入與重視程度，顯然國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)對(duì)傳感器的關(guān)注是嚴(yán)重不足的。即使不跟機(jī)器視覺這樣動(dòng)輒幾億融資的領(lǐng)域比較，在芯片研發(fā)上國(guó)內(nèi)至少還有寒武紀(jì)、地平線等明星企業(yè)，以及BAT巨頭的入場(chǎng)。

相比較而言，國(guó)內(nèi)做智能傳感器的較大體量公司基本也就剛剛完成A輪。

確實(shí)，AI硬件的技術(shù)準(zhǔn)入門檻更高。與國(guó)內(nèi)傳感器產(chǎn)業(yè)的老套路大相徑庭。但這個(gè)領(lǐng)域留給國(guó)內(nèi)廠商和創(chuàng)業(yè)者的機(jī)會(huì)在于：AI市場(chǎng)對(duì)于傳感器的需求在快速變化，國(guó)際廠商的傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)很多無從發(fā)揮。

總之大家的起點(diǎn)差不多，市場(chǎng)相對(duì)公平，巨頭進(jìn)場(chǎng)的門檻也更大。

左擁自動(dòng)駕駛，右抱物聯(lián)網(wǎng)

AI傳感器的未來，很大程度在于綜合其他領(lǐng)域的發(fā)展，戰(zhàn)略高地位置很快會(huì)被凸顯出來。

最直接的價(jià)值，恐怕就來自于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域。在傳感器領(lǐng)域得到廣泛關(guān)注的，除了Velodyne、谷歌等巨頭推出的激光傳感器，就要屬博世等老牌汽車零部件制造商推出的，適用于ADAS等自動(dòng)駕駛解決方案的傳感器硬件。

自動(dòng)駕駛的核心，是讓車?yán)@過人類感官與交通環(huán)境實(shí)現(xiàn)交互。這就極大程度依賴?yán)走_(dá)、視覺攝像頭以及多種多樣的傳感器裝置。并且與一般情況下的常識(shí)相反，如今自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)追求的傳感器并不是傳感和運(yùn)算能力的極致化。反而是性價(jià)比高，能夠配合車輛生產(chǎn)的中低端傳感器。

沒辦法，谷歌的無人車方案是挺好，但是造價(jià)實(shí)在太高。如今業(yè)界一般認(rèn)同，未來自動(dòng)駕駛和無人駕駛解決方案，將是傳感器和車輛中樞運(yùn)算系統(tǒng)協(xié)作解決交通問題——誰(shuí)也別太貴，這才能讓高等級(jí)自動(dòng)駕駛成功商業(yè)化。

而尋求性價(jià)比，正是國(guó)內(nèi)制造業(yè)的看家本領(lǐng)。自動(dòng)駕駛可謂是自主品牌汽車的一次盛宴，而盛宴開場(chǎng)，也給傳感器留下了一角舞臺(tái)。

另一個(gè)巨大的傳感器應(yīng)用市場(chǎng)，在于正在快速蔓延的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。生物識(shí)別、自動(dòng)生產(chǎn)和智能家居，都需要新型傳感器的協(xié)助。而且隨著物聯(lián)網(wǎng)體系的多元化發(fā)展，應(yīng)用到的傳感器類別也會(huì)越來越多。這個(gè)需求擴(kuò)張下，也會(huì)給傳感硬件以發(fā)展機(jī)遇。

關(guān)于AI傳感器的故事

說實(shí)話，人工智能硬件——這里特指起支撐作用的元件，之所以發(fā)展速度低于AI語(yǔ)音和機(jī)器視覺類的AI企業(yè)，很大一部分原因在于可講故事的點(diǎn)太少。

雖然聽起來有點(diǎn)雷人，但我們所處資本市場(chǎng)的特點(diǎn)，是熱愛講故事，講想象空間，不惜一切代價(jià)擴(kuò)大估值。

底層硬件在這些領(lǐng)域相對(duì)吃虧，但好在傳感器系統(tǒng)也不是完全沒有優(yōu)勢(shì)。比如這里可以編寫幾個(gè)傳感器講未來故事的例子。

1、數(shù)據(jù)采集者：

我們知道，AI戰(zhàn)很大程度是數(shù)據(jù)為王。而傳感器除了讓機(jī)器感知外界之外，另一個(gè)作用在于收集數(shù)據(jù)。重點(diǎn)宣傳傳感數(shù)據(jù)的價(jià)值，和再利用這些數(shù)據(jù)的可能性，也許是個(gè)比較好的附加價(jià)值。

2、結(jié)合無人經(jīng)濟(jì)：

在無人經(jīng)濟(jì)如火如荼的今天，傳感器作為物聯(lián)網(wǎng)與人類交互的主要設(shè)備，也許會(huì)水漲船高。傳感器的花樣翻新，可以為無人經(jīng)濟(jì)和多種場(chǎng)景下的生物識(shí)別提供解決方案。物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域更受青睞的就是泛在場(chǎng)景。這也是AI傳感器的優(yōu)勢(shì)。

3、作為技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景之間的接駁點(diǎn)：

當(dāng)然，較好的故事來自于合理的邏輯推論。以自動(dòng)駕駛為例，汽車本身需要傳感器作為技術(shù)與硬件的交互，來解決人類出現(xiàn)的核心問題。這個(gè)邏輯在眾多可能達(dá)成智能化的設(shè)備上都是通用的。一方面是識(shí)別、判斷、推論等技術(shù)解決方案，一邊是五花八門的外界數(shù)據(jù)，傳感器在其中擁有的空間非常廣闊。

說實(shí)話，傳感器是不是一門好生意不太好說。技術(shù)門檻和市場(chǎng)需求的快速蛻變，都讓這個(gè)領(lǐng)域充滿了不確定性。

本文的目的更多是提醒你注意那些冷門但重要的AI必備區(qū)域，AI在廣義上是一個(gè)整體進(jìn)化，占據(jù)其中任何一環(huán)，都有巨大的利益想象。

沒必要在擁擠不堪的地方尋找未來。
責(zé)任編輯：YYX