跨界圍攻:「AI 視覺」公司已集體殺入智能駕駛圈
2021-05-22
雷鋒網
如今的智能汽車賽道,說挨肩迭背也不為過。
新勢力派引領變革,最為二級市場所看好;泛網際網路派占流量高地,擅技術遷移;傳統車企派根基夯實,品牌名聲享譽在外。
甚至財大氣粗的某地產派也曾放下豪言――力爭 3-5 年成為世界規模最大、實力最強的新能源汽車集團。
如華山比武般,大俠們個個嚴陣以待,各方勢力黃巾高擎,左右開弓。
你看看,前有行業鐵幕,中夾破釜沉舟之心,後是險峻江湖,哪還有初進牛犢的落腳之處?
即便如此,在月前燥熱尚未消退的上海車展後,鮮少被提及的AI視覺公司還是擠了進來。
看慣了巨頭們的聲勢浩蕩,轉身發現AI視覺企業們的入局講究一個循序漸進,起承轉合。
而他們的悄然進入,也給智能駕駛領域增添了幾段新故事。
海康威視:左手自研、右手投資
AI安防老大哥海康,深耕智能駕駛市場履行一貫的低調風格。
其對智能駕駛的綢繆始於2015年,當時海康內部計劃開展新業務,起初確定的業務有三:海康汽車電子、海康機器人、海康螢石。
2016年7月,耗資1.5億的海康汽車技術正式成立。
在此前後,海康還分別於2016年6月投資了威視汽車科技,2017年7月成立了海康汽車軟體。
2018年是海康智能駕駛的上升之年,市場渠道、技術研發上均有突破。
2018年2月,他們上線高級駕駛輔助系統、自動泊車APA+,同年又成功打入2019款保時捷卡宴的配置中。
汽車產業以穩為重,鏈條長、利益盤根錯節,新入者切入並不容易,而海康卻出其不意一舉打入高端。
數據顯示,截至2018年底,海康汽車已經通過了20家OEM的審核並成為其合格供應商,公司的主要客戶包括一汽集團、北京汽車、上汽榮威、上汽名爵、本田汽車等。
其中,定點項目超過200個,已量產的項目超過100個,覆蓋500家渠道合作夥伴。
成立子公司自研之外,投資也是海康較為看中的一大路徑。
在成立汽車電子公司之前,海康就曾在2016年入股毫米波雷達企業森思泰克,並成為後者的第二大股東。
2013年成立的森思泰克既是毫米波雷達第一批探路者,也是成績較為優秀的領軍企業之一。
森思泰克創始人秦屹是英國海歸的雷達專家,在英從事雷達研發和製造十餘年。
據悉,森思泰克所聚團隊成員中80%具有軍工背景,掌握雷達硬體、軟體和量產工藝等幾乎全部核心技術。
據悉,森思泰克毫米波雷達在北京、石家莊設研發中心,在蕪湖設總廠,在杭州設車載事業部。
石家莊,有軍工雷達大本營之稱,軍民毫米波雷達研發人才密集,且電科雷達研發54所和13所都在石家莊。
森思泰克也頗為爭氣。
2019年,思泰克首次實現大批量77GHz車載毫米波雷達國產化、突破國際巨頭壟斷。
森思泰克的77GHz毫米波雷達成為國內首個真正實現「上路」的ADAS毫米波雷達傳感器。
目前,森思泰克已成為紅旗、一汽、韓國現代、東風日產、長城、長安等國內外車企體系內供應商。
海康與森思合作的高分毫米波成像雷達+視覺融合技術,或許將對壘低線束雷射雷達。
大華股份:立足整車,三電、網聯、自動駕駛多點齊發
零跑汽車脫胎於大華股份的汽車部門,獨立後獲得了大華股份的技術和資金支持。
2015年,大華股份副董事長兼任大華股份CTO朱江明親自下場,成立零跑。
經歷2019年新能源補貼大退坡,不少新勢力造車企業已經出現嚴重資金問題,且變現存疑。
零跑汽車亦不例外。
2018年,零跑虧損 3.07 億元後,2019 年上半年又持續虧損約 2 億元。
2019年1月4日,零跑汽車第一款車S01上市,該車2019年全年交付約1000輛。
對於連續虧損的零跑,唱衰論一直也在網上發酵。
朱江明對此表示,「即使不融資,零跑也能再活三年。」他透露,大華股份將持續為零跑輸送資金,「當然我們希望能更多的融資,發展得更快些。」
在經歷融資受阻後,2021年伊始,零跑官宣融資43億元,合肥政府投資平台亦在其中。
今年年初,此前曾投資蔚來的合肥市政府與零跑方面簽訂戰略合作協議,未來合肥方面將對零跑B輪融資投資約20億元,並展開更多合作。
現金流方面,從不被業界看好,到巨額融資的到帳,仿佛又讓市場看到了可能性。
技術層面,零跑汽車稱自主研發了三電系統、智能網聯繫統、自動駕駛系統三大核心技術,並完全掌握自動駕駛核心硬體平台和算法技術,實現對自動駕駛感知、決策、執行層關鍵技術的自主化全覆蓋。
產品層面,零跑汽車目前旗下擁有3款量產車型,分別為:零跑T03、零跑S01以及零跑C11。
三款產品風格各異,銷量不一。
2020年,零跑汽車官方消息稱,2020年累計銷量達11391輛,其中T03為主力軍,貢獻了10266輛。
創始人朱江明也底氣頗足:「2023年零跑進入造車新勢力TOP3、2025年在國內新能源汽車市占率達到10%」。
商湯:求精感知技術,並進艙內艙外
與其他AI獨角獸相比,商湯在自動駕駛上布局較早,也更全面。
2017年進軍自動駕駛,商湯的汽車產業布局可分為艙內(智能車艙)和艙外(智能駕駛)兩大層面。
智能車艙層,基於前裝量產解決方案,以視覺感知技術為錨點,由點及面,覆蓋用戶從上車到用車的多個場景。
商湯的SenseAuto Cabin智能車艙解決方案包括駕駛員感知系統、座艙感知系統、智能進入等等功能。
據悉,在過去的兩年多時間裡,商湯已經拿下了30多個國內外頭部夥伴的智能車艙定點量產項目,覆蓋車輛總數超過1300萬輛,其中10 余個項目已經實現了量產交付。
智能駕駛層,商湯選擇與主機廠合作,做汽車廠商(OEM)及一級供應商(Tier1)的解決方案供應商。
在自動駕駛感知、決策和執行三大要素中,汽車廠商和Tier1占據重要角色。
2017年,商湯與OEM廠商本田簽訂了為期5年的長期合作協議,研發適合乘用車場景的L4級自動駕駛方案。
2018年,商湯完成杭州、上海半開放場地內實現無接管自動駕駛。2019年,在日本落地「AI自動駕駛公園」,將用於自動駕駛汽車的研發和測試,並面向公眾開放。
商湯的自動駕駛業務定位,是以視覺為主,其他元素為輔。
視覺之外,商湯在高精度地圖和雷射雷達、毫米波雷達等方面皆有技術儲備。
通過搭配多種不同傳感器,實現感知、分析預測、決策規劃控制、城市級三維地圖重建及無人車高精度定位能力等技術功能。
目前,商湯對自動駕駛技術進行了多次疊代,形成了一套較為成熟的智能駕駛方案:SenseAuto Pilot智能駕駛解決方案,聚焦 L2+ 級高級輔助駕駛至L4級自動駕駛創新,並在上海車展首次發布SenseAuto Pilot-P駕駛領航方案。
軟體之外,2019年3月,商湯還推出首款原創機器人SenseRover X自動駕駛小車,這是款針對自動駕駛的教學產品。
奧比中光:戰投+自研,兩條腿走路
奧比中光是AI初創企業中對智能汽車投入最多的公司之一。
作為一家AI 3D感知技術方案提供商,成立於2013年的奧比中光現今已在3D傳感領域深耕近8年。
3D傳感作為人工智慧領域最核心的視覺感知技術,融合了晶片、算法、光學、軟體等多交叉學科技術,是人工智慧時代感知識別、新型人機互動等最為核心的技術載體。
除3D結構光外,奧比中光在雙目、iTOF、dTOF、雷射雷達等主流3D視覺感知技術領域也有長遠布局。
早在2018年,奧比中光就投資雷射雷達晶片級解決方案提供商飛芯電子。
飛芯電子成立於2016年,是一家專注於光電設備、雷射雷達研發、集成電路設計的高新技術企業。
成立僅2年,飛芯電子獲得了博世等注資。
據悉,飛芯電子以研發、生產雷射雷達系統及核心晶片為主要業務,客戶群體主要面向國內外汽車、機器人、無人機等生產研發廠商。
飛芯電子稱,其針對行業痛點,採用了連續波載調製或相干外差探測方案,利用焦平面點雲測距技術,滿足較高的空間解析度和較大的視場角,探測距離可超過200m,且無需複雜昂貴的機械掃描裝置,不斷提高系統可靠性,也使獲得的圖像更為清晰。
2019年4月,奧比中光成立車載3D視覺傳感方案提供商奧銳達。
奧銳達的業務重心在智能座艙,產品包括ToF攝像頭模組、雷射雷達等硬體以及3D ToF智能座艙方案。
承襲了奧比中光的3D視覺感知技術,奧銳達可為智能汽車帶來DMS、OMS、手勢識別、人臉識別、身份驗證等多種3D化智能功能。
其金融級安全的3D人臉識別方案,保護駕乘人員的信息安全;通過3D-ToF 攝像頭,實現多區域手勢控制;同時,智能汽車還可以通過3D信息,判斷駕乘人員體型、座艙內位置等。
近日,奧銳達還發布了為智能汽車量身定製的3D ToF智能座艙方案。
虹軟:主攻艙內,走軟硬一體之路
2018年,為應對手機市場見頂飽和,虹軟正式將業務從智慧型手機領域拓展至智能汽車、IoT等領域,一舉橫向突進自動駕駛市場。
虹軟科技創始人兼CEO鄧暉曾表示,未來每輛汽車裡都有10個以上的攝像頭,智能座艙將成為智能駕駛視覺AI的重點應用場景。
與其手機定位一樣,虹軟的智能汽車走軟硬一體解決方案,力圖做車載視覺一站式解決方案的供應商。
從招股書看,截至2018年底,虹軟科技的「汽車等loT產品」的業務收入僅367.95萬元,占比不足1%。
與多數視覺企業加裝雷射雷達等技術不同,虹軟的的自動駕駛解決方案完全基於視覺層面,且核心聚焦在車內智能。
虹軟科技的智能駕駛視覺解決方案,包括車內安全駕駛預警、駕駛員身份識別、車內安全輔助、輔助駕駛預警、自動泊車等眾多解決方案。
2019年3月,虹軟入股開易(北京)科技,後者主營業務包括主動安全智能終端(ADAS+DMS+人臉識別)、SDK軟體服務以及硬體整體解決方案。
2019年,虹軟在科創板上市。
虹軟表示,其在計算機視覺領域積累深厚,融合其暗光高反差拍攝、防抖等影像視頻增強算法技術,即使在車內光線不佳、人臉角度多變、車輛晃動等特殊情況下,也能夠很好地完成車輛周圍環境監測和車內人員監測等功能。
上市後,虹軟大力布局智能汽車及其他 IoT 智能設備領域,目前成效初現。
據虹軟表示,智能汽車板塊2019年開始真正量產。
數據顯示,2020年,智能駕駛視覺解決方案業務增長較快,實現營業收入6592.99萬元,同比增長310.61%。
據悉,虹軟智能駕駛相關產品包括DMS(駕駛員識別系統)、ADAS(高級駕駛輔助系統)、BSD(盲區檢測系統)、OMS(乘客識別系統)、Interact(視覺互動系統)、Authenticate(生物認證)、AVM(3D環景監視系統)、AR HUD(AR抬頭顯示)和智能後備箱等各類以核心算法為基礎的相關軟體解決方案。
高工智能汽車研究院數據顯示,DMS(駕駛員識別系統)的算法業務是其智能汽車業務的主要收入來源。
虹軟今年透露,其智能駕駛業務已實現37+7個前裝車型定點開發(37款量產車型定點,7款車型預研),以提供純算法為主,公司直接與Tier1或整車廠簽約,涉及多家國內主流車企(含造車新勢力)及部分合資車企。
格靈深瞳:最早入局,協同成長
成立於2013年,格林深瞳是最早的一批AI視覺公司,也是最早一批投入自動駕駛的AI視覺公司。
當年,格靈深瞳聯合英特爾研究院院長吳甘沙、國家智能車未來挑戰賽冠軍團隊負責人姜岩等一同創辦了一家專注於自動駕駛領域的公司――馭勢科技。
2016年,馭勢科技在北京誕生,格靈深瞳作為投資方入股馭勢科技。
過去五年,馭勢科技在洶湧潮水中奮力前行。
2017年1月的CES,馭勢科技向世界推出了無人駕駛概念車「城市移動包廂」,該車型成為了全球第三款獲得紅點設計大獎的無人車。
同年,這家公司分別在4月和6月,於白雲機場、杭州來福士率先展開面向普通公眾的無人駕駛商業化運營。
今年1月21日,香港國際國際機場宣布,由馭勢科技與香港國際機場管理局共同研發的無人駕駛物流車將替代人力駕駛拖車,承擔往返機場和海天客運碼頭的行李運輸任務,意味著其在機場的運用已逐步上量。
在過去的一年中,馭勢科技與長安民生物流、一汽物流、巴斯夫(BASF)等數十家企業建立了商業合作。
據透露,在國內某豪華品牌車型上,馭勢科技提供的軟體算法也已前裝量產,並幫助該自主品牌率先推出 L3 級自動駕駛功能。去年馭勢科技交付了數百套「AI駕駛員」,實現年度業績同比增長150%。
前不久,馭勢科技宣布完成累計超10億元人民幣的新一輪融資,在這場融資中馭勢科技獲得了國家資本的參投。
馭勢科技在無人物流埋頭苦幹,潛心鑽研,其成績是在無人物流領域的業務布局幾乎占到了國內市場的70%。
2016年誕生至今,馭勢科技經歷萬千辛酸,在密如繁星的棋子中探索出一條最優解法,以機場定式,在精進自我的路上捨命狂奔。
而格林深瞳的自動駕駛之路,也隨著馭勢科技越走越遠。
曠視:立足AI視覺,做車載全套解決方案
2018年11月,曠視曾公開展示過車載AI視覺解決方案。
彼時的曠視,其解決方案基於車載系統和駕駛過程的人臉解鎖、帳戶切換、駕駛員識別、多模態交互等功能為主,並收取相應軟體使用費和服務費。
「人臉解鎖」可通過車外的攝像頭捕捉駕駛員人臉信息並進行身份的識別與確認,實現人臉解鎖車門、臨時授權人臉解鎖車門;
通過車內的攝像頭實現刷臉啟動發動機、保險箱等,「帳戶切換」功能可通過人臉識別無感知精準識別駕駛員身份,配合車載智能系統,快速調整用戶預設的車輛各項個性化配置(座椅位置、反光鏡角度、空調溫度、音樂、燈光、導航等)。
「駕駛員識別系統」可通過車內攝像頭,實時查看駕駛員駕駛狀態和行為,在駕駛員出現疲勞駕駛或分心駕駛跡象時觸發預警,保障行車安全。
曠視曾表示,其與蔚來汽車實現了未來在智能汽車應用上的深度合作,真正的無人駕駛商用較遠,曠視聚焦對人類駕駛員的理解和輔助。
的盧深視:基於3D視覺相機,為產業賦能
的盧深視在智能汽車領域的角色,更多是與第三方合作的方式。
作為三維視覺領域的佼佼者,的盧深視在高精度深度感知成像、三維實時高精度重建、三維跟蹤識別及感知等技術方向上深耕多年。
上月,的盧深視出席了2021全球自動駕駛高峰論壇,並展示了其最新3D CV相機及其應用。
的盧深視兩款自研3D CV相機,其在5米範圍誤差小於1mm,指標超越國際3D相機巨頭,量產良率達99%以上。
基於前端低功耗嵌入式平台,兩款相機均可實現非接觸式精準識別,基於結構光原理,更可還原人臉高精度3D細節信息,通過人臉立體尺寸信息精準辨識人員身份,同時對於二維和三維攻擊識別正確率高達99.99%。
多提一句,安全性上,可達金融級別。
據悉,除了智能汽車領域,兩款相機也在智能家居、金融支付、智慧交通等領域展開布局。
智能駕駛:AI視覺第二春
AI視覺眾企入局智能駕駛賽道,並非跑題創作。
其一,布局智能駕駛,是戰略向外牽引使然。
自計算機視覺出走實驗室樊籠,AI安防、自動駕駛便拿到一大波投資人的「S卡」。
當年AI落地之時,安防提供了絕佳的土壤,AI公司在此實現技術與產業的交融。
期間,AI與安防彼此成就:
安防向世界輸送的海大宇等驕子,幾乎主導了全球安防市場話語權,行業極速擴容,向城市各個領域蔓延。
AI獨角獸們也從安防起家,並逐漸走向千行百業,邁向全域。
左邊是AI安防成主要營收來源,右邊是AI安防逐漸占領一席之地。擺在入局者眼前的,是如何保持縱向持續增長的必答題。
擺脫路徑依賴,尋找AI安防之外的市場,已是當務之急。
如果說,過去五年,AI視覺公司的路徑是「通用AI SDK 重定製集成項目實施」的話,那麼未來五年,他們可嘗試「非標領域的標準市場 形成標準化產品 低成本規模化複製」的路子。
非標領域的標準市場在哪?自動駕駛、醫療、晶片赫然在列。
縱觀AI市場,目光所及賽道幾近全員虧損,掘金志認為,與高成本人力無關,因為虧損在放大;與硬體儲備也無關,因為可以OEM。
核心在於:AI安防未能標準化,項目需求又無窮多。
那就去標準化市場?有人問。
標準化市場可以一夜之間把價格做到無窮低,但高額運營支出非AI企業所能承受。
標準化市場上不去,定製化市場下不來,AI公司的突破口在哪?答案是:非標準化市場裡找到標準化路子。
賽道上,自動駕駛正是明顯的非標領域的標準市場。與AI安防共通的是,智能駕駛初創企業也依賴資本輸入。
但前者場景碎片化、項目定製化,產品標準化之路漫漫;後者以智能汽車為載體,技術上軟體定義、人機協同一旦成型,會一招吃遍天下鮮。
眼下,不少智能駕駛新勢力已實現產品量產,並獲得一定規模的現金流。
對於一眾搶灘的各路豪傑,AI視覺的入場似乎有些遲。
但智能汽車賽道正熱、格局未定,智能汽車產業鏈長、細分領域繁雜,此時入場的AI視覺,你可以說它入場稍晚,但不能說它機遇不在。
其二,自動駕駛或是計算機視覺技術應用必登之高峰。
近幾年,機器學習持續深入,計算機視覺應用亦有了飛速進展。
千山萬水跨越的人臉識別小山,是AI最成功,也最基礎的一環。
真正的AI,是貫穿感知-決策-執行的長鏈條,這一點在自動駕駛上體現得尤為極致。
感知層,通過各類硬體傳感器捕捉車輛的位置信息以及外部環境信息;
決策層的「大腦」,基於感知層輸入的信息作環境建模,從而形成對全局的理解並作出決策判斷,再向車輛發出執行的信號指令;
最後的執行層,將決策層的信號轉換為汽車的動作行為。
自動駕駛技術是人工智慧、高性能晶片、通信技術、傳感器技術、車輛控制技術、大數據技術等多領域技術的結合體,落地難度之大,各路AI無不動容。
計算機視覺應用場景萬千,自動駕駛無疑是極具挑戰性、最具想像力的一條。
越是長在懸崖之巔的花,越讓人著迷。
一直以來,在環境感知環節,存在AI視覺與雷射雷達技術路徑之爭。
不管何種路徑更優,已經在視頻物聯領域經歷過殘酷驗證,AI技術儲備上,AI視覺企業們也已攢下不少經驗。
狼多肉少,能吃幾成飽?
「自動駕駛是很低級的行業嗎?所有人都想來分一杯羹。」
這調侃入局者們聽了,大抵會覺得分外委屈。
大多數困在第一道門檻,錢。
「沒有200億不要造車」的聲量振聾發聵,造車明星蔚來也曾資金一度跌入谷底。
雖說AI視覺公司除了大華的零跑汽車外,其他參與者目前都專注於智能駕駛硬體和系統,但這也是個昂貴的行當。
不少企業本身依靠資本輸血,是否有更多資金和精力參與自動駕駛廝殺,是他們需要思考的問題。
行業壁壘不容小覷。
汽車產業發展百餘年才形成了一套嚴謹而完整的生產流程和制度,乃至於衍生出了一套基於安全的工業文明,不是後來者們在短短的幾年時間裡就能夠顛覆的。
作為智能汽車的核心體現,自動駕駛技術遠未達到成熟的程度;車艙內的智能化體驗也還有豐富的想像空間。
換言之,如果跨界選手想要在智能汽車的世界裡找到自己的一席之地,不僅要高度重視安全這一話題,還要擁有強大的軟體能力。
但在前一輪前沿傳統主機廠以及蔚來、小鵬、理想等新造車勢力的人才軍備賽過後,新入局的玩家要如何吸納更多的專業人才?又如何權衡來自世界各地的人才的意見和建議,從而做出最終決策?
與此同時,智能汽車的研發不是一件只要懂軟體就能夠做成功的事情。
隨著電動化、智能化大潮的到來,造車的門檻看似降低了不少,但在這一過程中遇到的內因外因的難題,可能遠比想像中的要多。
行業資源尚需積累。
相比AI安防、智慧城市等領域,AI視覺跨界者在智能汽車領域品牌影響力和渠道資源不足,短期內,造血盈利能力較低。
而且,AI視覺企業布局智能駕駛時間不一,技術雖有共性但終究有別,相較於大多數垂直企業,尚有諸多不足。
故可見,過去幾年,即使AI視覺巨頭,步伐也較為謹慎,大多圍繞艙內智能、ADAS市場。
如果說巨頭們跨界,自帶熱搜體質,AI視覺企業跨界的光彩,多少暗淡了些。
前者身家優渥,拿著頂流體驗卡入場,高屋建瓴,後者更多是以小舟,涉鯨波。
當然,隨著技術日進一桿,資源聚沙成塔,營收逐年增長,他們將投入包括但不限於研發、營銷、資本等層面,難保這一葉扁舟,哪天出其不意成為可遠航的重磅郵輪。
莫道桑榆晚
眾多跨界玩家湧入智能汽車,激發了新的生機。
無論從何種角度來看,智能汽車的市場都蘊藏著無限機遇。
這個市場需要鲶魚的存在。
在新時代的風潮之下,我們固然期待看到不斷有實力強勁的新玩家們入局,留下中國智能汽車史上濃墨重彩的一筆。
我們也殷切地希望,這是一片能夠承載百花齊放,充滿新的生機和活力的沃土,而不是拔苗助長的投機者的港灣。
憑藉先發優勢,不少入局者或已暫列行業前位,但隨著各方力量的持續加碼,後來居上也並非不無可能。
保持警惕,時刻成長。
資料來源:https://www.chinahot.org/science/83632.html?fbclid=IwAR2Mm9ZU17srF7sCywqUPw-hmRAyGN_sN9XnL0_Q6mE4bUYwUpgGNX3wHps
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AI公司,開始破產了:要麼往前上市,要麼往後離場
2020年05月06日16:49
作者 | 楊青
來源:投資界PEdaily
破產這一幕,開始蔓延到了AI創業公司。
投資界獲悉,據外媒報導,全球知名的AI芯片企業——Wave Computing 公司即將破產。據悉,該公司已經遣散了所有員工,並申請破產保護。如無意外,這將成為第一家在疫情期間申請破產的 AI 芯片公司。
消息令科技圈嘩然。Wave Computing被譽為全球最有前途的AI公司之一,曾被認為有和英特爾、英偉達等巨頭一較高下的潛力。2018年底,Wave Computing宣佈完成8600萬美元E輪融資,這一輪融資過後,這家公司累計融資金額已超過2億美元。
然而,如此知名的一家AI創業公司,還是倒下了。而Wave Computing的下場並非個例,我們把目光拉回國內,那些AI獨角獸們,日子也不好過。
曾幾何時,國內頭部的AI公司上演一場瘋狂的融資競賽——融資似乎成了一項競技體育,行業的融資記錄被一遍又一遍地刷新。如今,情況急轉直下,“我已經很長時間沒看AI的創業項目了”,一位北京VC投資人對投資界坦言。
一旦沒有了輸血,擺在AI公司面前的選擇並不多:要麼悄悄關門,要麼謀求上市之路。但是,IPO不易,AI獨角獸曠視科技、商湯科技赴港上市接連受挫,這是一連串響亮的警鍾。更多IPO無門的AI創業公司,開始破產。
曾融資2億美元,
疫情下第一家申請破產的AI明星公司
在申請破產之前,Wave Computing被譽為全球最有前途的AI公司之一。
2008年,Wave Computing在美國加利福尼亞正式成立,專注於通過基於數據流驅動(dataflow)技術、以及實現dataflow技術的軟件可動態重構處理器(CGRA)架構,突破AI芯片性能和通用性的瓶頸,加速從數據中心到邊緣的AI深度學習計算。
其中,最為轟動的是,2018年6月Wave Computing收購老牌半導體IP公司MIPS,計劃通過將它的數據流架構與它的MIPS嵌入式RISC多線程CPU核心和IP相結合,為下一代AI提供了動力。彼時,外界一度認為Wave Computing具備了和英特爾、英偉達爭鋒的潛力。
也是在這一年12月,Wave Computing宣佈完成8600萬美元E輪融資,該輪融資由投資公司奧克蘭公司(Oakland Corp.)領投,原有投資者也參與了本輪投資。這一輪融資過後,Wave Computing累計融資金額已超過2億美元。
除了深受資本的青睞,Wave Computing更是各種榮譽加身:被商業諮詢公司Frost & Sullivan 評為“機器學習行業技術創新領導者” ;並被 CIO 應用雜誌評為“25大人工智能供應商”之一;入選全球半導體聯盟(GSA)“最受尊敬的私營半導體公司”獎。
然而,好景不長。進入2019年,突然到來的兩次CEO人事變故,使得外界對Wave Computing信心大失,導致最後對MIPS難以割捨的人所剩無幾。而在產品方面,相比Nvidia、Graphcore,Wave Computing芯片的優勢並沒有得到很好的凸顯,引發了前景擔憂。
2020年,疫情肆虐全球,目前尚未得知疫情是否加速的公司破產,但Wave Computing 毫無疑問成為了第一家疫情期間申請破產的 AI 芯片公司。
據芯東西報導,Wave Computing目前只是申請破產保護,進行資產重組,中國區已全部關閉。Wave Computing原本有近40多中國區員工,目前只剩幾位。至此,一顆曾經星光熠熠的AI企業就這麼迅速隕落了。
AI獨角獸開始瘋狂的融資競賽
中國創投史上絕無僅有
Wave Computing的結局,是無數AI 創業公司狂飆之後的縮影。
我們把時間拉回到2016年——當時,Google旗下AI系統AlphaGo以4:1戰勝圍棋九段高手李世石,引發了一波全球性的人工智能熱潮。
那兩年,沒有再比人工智能大會更熱鬧的會場了。國際級的AI大會一場接著一場,全球頂尖科技企業同台亮相成了常態。台上AI大牛激情澎湃,PPT充滿著AI世界的種種奇幻;台下聽眾仰頭聆聽,生怕錯過下一個時代。
與此同時,互聯網巨頭們也給AI再添一把火。李彥宏率先提出all in AI,馬化騰隨後也提出AI in all,馬雲啟動了NASA計劃並創立達摩院,華為的全棧AI策略火速推出。似乎, AI時代已經觸手可及。
AI成了整個投資圈都在聊的話題。“天使輪的項目投資人看看方向、團隊,聊一聊就定了。很多公司什麼都沒有,一個PPT只要打上AI的標籤就能拿到不錯的估值。”這樣不可思議的一幕,卻屢屢在創投圈上演。
“其實當時大家對AI的盈利模式也看不太清楚,但是這個技術肯定是先進的,先在技術上占位以後再思考落地是不少AI創業公司的投資方共同的想法。”一位長期關注硬科技的投資人向投資界回憶當時情況。“2016、2017年的時候,中國的VC/PE市場資金很充足,風口也不是很多,自然有大量的資金流入AI行業。”
當時AI投資有多瘋狂?對於頭部的AI公司,融資似乎成了一項競技體育,行業的融資記錄被一遍又一遍地刷新。
成立於2014年的商湯科技,僅僅3年時間估值就暴漲到20億美金。2017年7月,商湯科技宣佈完成4.1億美元B輪融資,創下當時全球人工智能領域單輪融資額記錄。
2018年4月,商湯科技完成阿里巴巴集團領投的6億美元C輪融資,再次創下全球人工智能領域融資記錄;一個月後,商湯科技再度獲得6.2億美元C+輪融資;三個多月後,商湯科技再度獲得軟銀10億美金的融資,估值也飆升至60億美金。
粗略算下來,從2018年4月到9月,5個月時間內商湯科技接連獲得三輪融資,僅這三輪融資金額就超過22億美金。放眼全球創投史上,很難再找出一家創業公司能夠獲得如此密集且大量的融資。
而被拿來和商湯科技並列為的計算機視覺“四小龍”——雲從科技和依圖科技,在這一段時間內也不斷進行融資。雲從科技在2018年6月宣佈獲得10億元人民幣B+輪融資;依圖科技也在6月、7月接連宣佈兩輪融資斬獲3億美金。
這在中國創投史上實為罕見。動輒就是幾億、幾十億美金,一波又一波資金得砸在身上,對於這些AI獨角獸來說,2018年堪稱是最夢幻的一年。
投資人已經很長時間不看AI了
沒有了融資,燒錢的獨角獸還能撐多久?
這場瘋狂的融資競賽,讓一個個AI獨角獸被迅速“催肥”。
目睹這一切,VC/PE圈並不是沒有過擔憂。早在2017年年底,創新工場董事長、CEO李開複就曾公開預言:“AI項目(融資熱)是今年上半年開始的,融資差不多夠18個月花,明年底估計有一批公司倒掉。”
爾後,擔憂開始一一成為現實。2018年,一級市場募資難全面爆發,這場資本寒冬開始傳導到AI行業,直接的表現是AI企業融資開始變難了。雖然頭部的公司仍然堅挺地續寫著輝煌,但一大批的AI 創業公司的生存問題開始漸漸浮現。
所有人開始意識到,AI被嚴重神話了。2018年底,科大訊飛被曝出人工翻譯假裝的機器人翻譯的醜聞,讓這家老牌AI語音巨跌落神壇。甚至險些被認定為“機器人公民”的索菲亞,最後確被指出只不過是一個機器類人音箱”,震驚全世界。
AI巨頭尚且如此,早期的AI創業公司中的亂象更是不敢想像。誇大、造假屢見不鮮——曾有媒體報導,很多早期的機器人和虛擬機器人上節目,多數是寫好了劇本,或者直接由人工操控的。
即便是擁有相對領先的算法或技術的AI企業,因應用場景無法實現,難以發揮其真正價值,仍然導致後續融資失敗。就拿計算機視覺領域的應用來說,目前還是在比較初級的階段;即使是頭部企業,也還在努力探索大規模商業化的路徑。
對於AI創業公司來說,變現的壓力非常大。
另外,巨額的融資資金給了頭部的AI公司更多的試錯機會。它們有資金支撐,可以不斷尋找應用場景,然後迅速切入,在這基礎上再摸索短期的變現機會,並一步步不斷打磨,發現長期的商業模式。
但巨額的融資是一把雙刃劍,直接將AI公司的估值推到了一個絕大多數VC/PE望而卻步的高度。
啟明創投創始主管合夥人鄺子平在2018年時曾表達過擔憂,直言當時人工智能公司的估值總體偏高。“現在絕大部分技術型的、平台型的公司還是一To B的場景,但投資機構卻把它們當作To C的公司來投。這樣的公司,後續還需要多輪的融資支援成長。如果天使輪一下子把估值做到1億,那A輪總得3億,做到F輪怎麼辦?”
2019年開始,後遺症顯現了。沙利文公司發佈的《 2019 中國與美國人工智能產業及廠商評估 》中數據顯示,2013 年至 2018 年,中國 AI 領域投資熱度遠高於美國,投資額從2015年開始超過美國,但是到了 2019 年中國在 AI 領域的投資額與投資筆數大幅下跌。
留給AI獨角獸的時間不多了
2020,要麼往前上市,要麼往後離場
“我已經很長時間沒看AI的創業項目了”,一位北京VC投資人對投資界坦言。當投資方重新審視AI公司變現能力和擴展空間,估量投入和產出時,資本熱度逐漸消退。
當沒有了資本方的輸血,受困於資金壓力的AI公司要麼悄悄關門,要麼紛紛開始謀求上市之路。
最新消息,曠視科技或將籌備科創板上市,港股正常推進,或將採用“A+H"模式。對此,曠視官方回應稱,不予置評。
早在2019年8月,曠視科技就向港交所提交了招股書,這也是首次揭開了AI獨角獸的神秘面紗。從曠視科技提交的招股書來看,其2016年、2017年和2018年的營業收入分別達到人民幣6780萬元、3.13億元和14.27億元,虧損分別為人民幣3.43億元、7.58億元和33.52億元。而2019年上半年,曠視科技虧損額度達到驚人的52億元。
這次IPO之旅並不順利。在提交上市申請6個月後,曠視科技在港交所IPO的進程狀態顯示為“失效”。
另一家AI明星公司——商湯科技,近期也被外媒報導稱推遲了今年在香港進行7.5億美元的首次IPO計劃,轉戰私募市場,尋求5至10億美元融資。不過商湯科技回覆:不曾有上市具體時間表。
截至目前,商湯科技自從2018年9月完成D輪融資之後,已經有近18個月沒有新的融資。儘管之前累積的融資額高達30億美元,但是在造血能力不足的情況下,又能撐多久呢?
有業內人士透露,這兩家AI獨角獸赴港上市受挫,原因可能是其估值沒有得到認可。
即便如此,還有一大批AI 獨角獸正在趕來的路上。雲從科技被爆計劃2020年上半年申請科創板上市,披露估值達200億元人民幣;雲知聲被爆在2018年7月已經和中金公司簽訂了上市輔導協議,擬在科創板上市;優必選也被爆已經於去年完成招股說明書的主要編寫。不久前,AI芯片公司寒武紀也已經向上交所提交了招股書,有望登陸科創板。
但是,估值高、盈利能力不足、持續虧損是目前AI獨角獸們的通病,未來能否保證大規模盈利有待於時間的考驗,即便能夠登陸資本市場又有多大的用處?事實證明,技術並不能成為一家 AI 創業公司的“護城河”,如何將技術變現才是AI企業的當務之急。
可以預見,2020年將是中國AI公司們的分水嶺——一些玩家將黯然離場;另一些則彙入二級市場的大海中,接受更大的考驗。破產這一幕,或許在AI公司這一群體中,才剛剛開始。
資料來源:https://m.sina.com.hk/news/article/20200506/0/5/2/AI%e5%85%ac%e5%8f%b8%e9%96%8b%e5%a7%8b%e7%a0%b4%e7%94%a2%e4%ba%86-%e8%a6%81%e9%ba%bc%e5%be%80%e5%89%8d%e4%b8%8a%e5%b8%82%e8%a6%81%e9%ba%bc%e5%be%80%e5%be%8c%e9%9b%a2%e5%a0%b4-11620515.html?fbclid=IwAR33y7iML0w9vQnCn8EcC62jpaeUQKJavX1q6QBcRBEyX3ODesvdICfGPFU
尋找獨角獸全明星 在 元毓 Facebook 的最佳貼文
我創業時,清楚記得某公務員當面對我說:「你們這些人為什麼要創業?簡直是製造我們麻煩。」
當時是為了衛粧廣字號問題我和承辦人員吵,我還清楚告知對方這部限制廠商言論自由的法律根本違憲,一群公務員雞毛當令箭般擾民卻還自認保護民眾,可笑之極。
後來果然大法官宣告該法違憲。
可笑的是,我也親眼目睹所謂「有力人士」的同業,一通電話要對方搞清楚行政罰對象後台是誰,沒多久公務員長官來電頻頻道歉,聲稱「罰錯了,誤會一場」。
台灣不是不適合創業,只是更適合有力人士創業⋯⋯
文中銀行法等金融法實質上為保障特定高財力與黨政關係者之壟斷利益才存在,只是藉口「保障民眾」。限制僅銀行方可辦理匯兌,而銀行設立資格重重限制,深諳經濟學的應該都可以輕易看穿。
https://www.facebook.com/1094573702/posts/10213379279331833/
違反銀行法29條禁止的匯兌⋯⋯ㄕˋ
關案經驗
「
櫻桃支付是一家P2P小額跨境代付服務的媒合平台,#主要用於購物平台上的代購服務。舉例來說,身在台灣的A在淘寶上購物,#要支付人民幣時,#可以透過櫻桃支付,#將人民幣以路透社的中間匯價換算成台幣,外加1%的服務費,#轉帳到櫻桃支付台灣銀行信託帳戶中。
#櫻桃支付同時在中國尋找有換台幣的需求的B,#用人民幣幫A代付。完成付款後,#櫻桃支付便在中國把台幣轉到B的帳戶中。
透過這種媒合方式,A和B都沒有透過銀行做國際匯款,也不需要付500台幣以上的國際匯款手續費,卻可以在24小時內做到實質換匯。除了約九成是網站代購,櫻桃支付的會員中有一成是外籍移工、留學生。(延伸閱讀:被騰訊看上!投資銀行金童幫17萬菲律賓移工匯錢回家)
因為櫻桃支付不賺取匯差,只賺手續費,經營近兩年來經手金流約11億元。這種商業模式,在國外已經成熟。英國知名金融科技獨角獸TransferWise就是透過這種跨過銀行的匯款模式,打下歐洲市場,準備進軍亞洲。
」
Quote
一年多前,一家來自台灣的金融科技新創在新加坡得到大獎、被金管會讚賞。一年多後,這家公司在台灣被檢調搜查,暫停營運。這家當紅科技金融公司的命運,不只影響它們自己,也影響台灣金融科技產業的發展。
一年多前,#金融科技新創公司櫻桃支付(CherryPay)創辦人湯化德,到金管會演講,分享他的創業過程和商業模式。
當時,他創辦的櫻桃支付,剛打敗全球300多支團隊,在新加坡Startupbootcamp(SBC)金融科技(FinTech)國際新創加速器選拔賽中拿下前10強,被媒體稱為「台灣之光」。
前金管會副主委鄭貞茂(現國發會副主委)握著湯化德的手,要他好好做,成為台灣金融科技獨角獸。(延伸閱讀:8大潛力黑馬,誰能變身金融新創獨角獸?)
湯化德當時還不知道,在眾多鼓掌加油聲中,他其實走在一條細細的繩索上。
2018年8月,湯化德得再次對外解釋,他始終未變過的商業模式。但是這次對象不再是看好他的官員,而是正在調查他的檢調單位。#8月6日,櫻桃支付被檢調搜索,#因為涉嫌違反「銀行法」#經營匯兌業務送辦。
櫻桃支付遭到搜索,而且就在金管會主導的孵化器金融科技創新園區(FintechSpace)開幕前夕,震撼台灣新創圈。金管會主委顧立雄在CherryPay遭搜索當周接受《天下雜誌》專訪時透露,有不少新創團體因為此事,拜訪金管會。
為什麼一家公司,會同時被主管機關看好、卻同時又被檢調移送法辦?這家小新創公司的命運,又反應台灣創新環境的那些問題?
金管會稱讚,檢調送辦
櫻桃支付是一家P2P小額跨境代付服務的媒合平台,#主要用於購物平台上的代購服務。舉例來說,身在台灣的A在淘寶上購物,#要支付人民幣時,#可以透過櫻桃支付,#將人民幣以路透社的中間匯價換算成台幣,外加1%的服務費,#轉帳到櫻桃支付台灣銀行信託帳戶中。
#櫻桃支付同時在中國尋找有換台幣的需求的B,#用人民幣幫A代付。完成付款後,#櫻桃支付便在中國把台幣轉到B的帳戶中。
透過這種媒合方式,A和B都沒有透過銀行做國際匯款,也不需要付500台幣以上的國際匯款手續費,卻可以在24小時內做到實質換匯。除了約九成是網站代購,櫻桃支付的會員中有一成是外籍移工、留學生。(延伸閱讀:被騰訊看上!投資銀行金童幫17萬菲律賓移工匯錢回家)
因為櫻桃支付不賺取匯差,只賺手續費,經營近兩年來經手金流約11億元。這種商業模式,在國外已經成熟。英國知名金融科技獨角獸TransferWise就是透過這種跨過銀行的匯款模式,打下歐洲市場,準備進軍亞洲。
這也是為什麼,從新加坡到台灣都看好櫻桃支付,希望它可以成為亞洲的TransferWise。櫻桃支付也在2016年進入金管會指導、金融總會推動的「金融科技創新基地」(FinTechBase)加速器。
「CherryPay是很好的新創。它並沒有把資金直接匯出去,只是用local(當地)的人去幫他做這個服務。例如你要買日本的(網購),他就找日本的(資金方),去做match(媒合)。它沒有直接匯款,這就是它聰明的地方,」鄭貞茂解釋看好櫻桃支付的原因。
捲入詐騙疑雲,#被質疑是地下匯兌
然而,櫻桃支付卻因為一件事,被檢調單位盯上。
根據警方公布的資料,台灣出現詐騙集團,在臉書上宣傳販賣假商品,然後透過人頭帳戶在櫻桃支付登記會員,把詐騙受害人的錢匯到國外,共有30多人受騙。(延伸閱讀:跨國詐騙產業 為什麼抓不到?)
據透露,檢調認為櫻桃支付的模式和傳統地下匯兌的模式很像,#涉嫌違反銀行法29條第一項「除法律另有規定者外,非銀行不得辦理國內外匯兌業務。」的規定。依法,只有銀行、電子支付業者等領有牌照者,可以進行國際匯兌。
櫻桃科技沒有牌照,湯化德如果被判有罪,將面臨3至10年的刑期。一夕之間,湯化德從金融科技的明星,變成可能坐牢的嫌犯。
「沒有人可以幫我,」湯化德說,「過去他們為我鼓掌,要我好好做。但是現在,沒有人可以幫我。」
問題就來了:用創新方式提供服務的櫻桃支付,沒有跨國匯款的實際動作,卻完成了匯款,落到了台灣的法令規範,到底是不是銀行法中的「匯兌業務」?
穿梭在灰色地帶的金融創新,踩進銀行法大坑
這個答案,在台灣仍莫衷一是。
鄭貞茂一口咬定不是。他說,「我覺得這個(銀行法)不是問題。它並沒有把資金直接匯出去,所以不是(匯兌業務)。」
「從頭到尾,主管機關都沒有告訴他不能做。但是現在檢調卻來調查。這不是主管機關挖坑給他跳嗎?」一名不願具名的律師說。
尚澄法律事務所律師蔡昆洲提出疑問,「法律規定的匯款,說穿了就是兩邊帳戶上數字的改變。雖然CherryPay定義自己是匯款的媒合平台,但它做的跟Swift(環球銀行金融電信協會)的服務,差別其實不大,只是它沒有實際透過央行的外匯系統去匯款而已。」
先在新加坡註冊公司的湯化德說,他一開始沒有準備在台灣營運,而是打算在新加坡完成輔導後,就在當地運行。是因為當時FinTechBase正在開始第二期團隊召募,他也獲選進入輔導團隊。FinTechBase在台灣是金管會指導,他也才認為在台灣不會遇到法令問題。
(邱劍英攝)
「我從頭到尾,就不認為自己在做銀行法規定的事,」湯化德說,「銀行法本來不是我們這樣的模式和行為。我們還是以購物支付為主,一整個都跟原本銀行法不相干。」「台幣代收,算是換匯嗎?這就是模糊地帶。」他說。
但是台灣的法令,不允許模糊地帶,這是台灣金融科技遇到的二難。(延伸閱讀:挑戰監理紅線!他如何繞過鐵板,打造台灣最大虛擬貨幣交易所?)
當新創公司撞上舊法令,櫻桃案成了最受矚目的案件
「#台灣是所謂的大陸法系(成文法系),只要法令沒有規定可以做,就是不能做;但是在英國這樣的海洋法系,只有規定不能做,才違法,」東吳大學富蘭克林金融科技開發中心執行長蔡宗榮說,這就是為什麼TransferWise模式能夠在英國起家,在台灣則遇到問題。
「每個人在關心這個案子,因為櫻桃支付就是台灣新創與法令碰撞的經典案例,」他說。
更尷尬的是,這個燙手山芋,正在造成行政與司法之間的尷尬。
11月金管會正在審查第二批「金融監理沙盒」的申請案,若滿足條件,新創團隊就可以進入沙盒。按照「金融科技發展與創新實驗條例」,進入沙盒的團隊能予以法律豁免,主管機關也可以按照個案調整法令。而櫻桃支付,正是完成送件的團隊之一,現在正在金管會審查中。
櫻桃能不能進沙盒?金管會和檢調的矛盾
如果金管會允許櫻桃支付進入沙盒,等同認同它的確有觸犯「銀行法」的疑慮。雖然櫻桃支付得以在沙盒重新開始業務,但在進入沙盒前的法律責任沒有豁免,湯化德還是可能被起訴。
而且,更廣一層面來看,這也會讓現行台灣所有經營類似業務的新創業者陷入危險。舉例來說,同樣是金管會指導成立的「金融科技創新園區」(FinTechSpace),其中一個進駐團隊「轉帳幫」,他們計劃要執行的業務,就跟櫻桃支付極為相似。
反過來說,如果金管會認為櫻桃支付不需要進入沙盒,就代表其業務並未觸犯「銀行法」,在沙盒外也能做。(延伸閱讀:FundPark跨海來台進「沙盒」,要解中小企業的痛)
檢調還能以違反「銀行法」偵查嗎?這也讓檢調機關也陷入二難,「這就像他們(金管會)養肥的羊,然後要檢調(司法)來宰嘛!」一名熟悉檢調的人士調侃。
隱憂:忽略洗錢防制,沒有法規風險意識
另一個問題是,在傳統業者認為,櫻桃支付在洗錢防制上也做得不夠,才容易被詐騙利用,讓好工具被用在不好的地方。
在傳統電子支付業者眼中,這類的金融新創業者在洗錢防制上,都有很大的漏洞,是「為了跑得更快、丟掉了安全氣囊」的舉動。(延伸閱讀:26歲交大畢業生 搞定蘋果、谷歌、Line、三星與阿里巴巴)
歐付寶稽核經理鄭俊睿指出,公司為了符合洗錢防制等相關法令,在法遵、內稽、內控等相關,已投入8000至9000萬元左右的成本,「例如我們的業務稽核,會對代跨境付款進行查核,同時還有財務、資安等稽核,」鄭俊睿說。
湯化德認為,自己雖然不是電子支付業者,但整體來說並未違反規定。(延伸閱讀:大灑紅包搶下80萬客戶,「街口」摔一跤後的下一步?)
他們也要求所有的交易帳戶都需要實名制,也需要上傳照片,在KYC(用戶查核)上已經盡了力。為了做到更好的洗錢防制法規範,湯化德也希望可以進入沙盒,向金融聯合徵信中心查詢用戶資料。
他指出,現在聯徵中心資料及信用卡身分驗證,都只開放給金融業者使用,非金融業者無法使用。
櫻桃案恐引發寒蟬效應
蔡宗榮認為,新創業者沒有使用聯徵資料的資格,也反應出台灣的法令環境對新創不友善。
「聯徵中心是從銀行公會獨立出來的,要非銀行業者使用,很困難。但你不能要馬兒好,又要馬兒不吃草啊!開放非金融業者使用這些反洗錢的資源,也是主管機關需要考慮的,」他說。
「金融是新創的深水區。櫻桃支付的經驗有可能降低金融機構與新創合作的意願,甚至產生共創寒蟬效應。」
輔導過櫻桃支付的資策會金融科技創新組組長羅至善認為,科技人對FinTech的風險,並沒有完整的意識,需要「監理門診」,協助團隊釐清個別法規的風險。
肩上背著沙盒申請跟司法壓力,讓今年43歲的湯化德看來更加憔悴。
但他不後悔先在台灣開業,「如果我沒遇到現在的問題,這個問題也不會被注意到,其他人也會遇到,」他眼神裡沒有疲態,像個烈士般說。(責任編輯:賴品潔)