213亿!谷歌领头巨资砸向这个行业,细节耐人寻味
来源:21Tech(News-21)
作者:倪雨晴
编辑:李清宇、刘雪莹
30亿美元的融资,本周谷歌旗下的Waymo又占据了自动驾驶界头条。
需要说明的是,这一轮融资分两次完成,先是3月2日融得22.5亿美元,然后5月13日,Waymo再次获得新投资方7.5亿美元的追加投资。
在如今审慎投资的环境下,这样的巨资足以令人咂舌。30亿美元是什么概念?约合人民币213亿元,创下了自动驾驶市场单轮融资的新高度。当年收购AlphaGo背后的Deepmind,据报道谷歌花了4亿美元,而5000万美元买下的安卓,现在看来简直是白菜价了。
带头烧钱的还有另一位自动驾驶大哥Cruise,据报道,通用旗下的Cruise从2015年到至今,已获得超70亿美元融资。
等等,说好的自动驾驶是人工智能产品,怎么突然有了半导体行业的味儿,不断地获得投资、不断地周期性发展,仅Waymo一轮融得的200多亿元已经可以支撑起一条半导体显示产线了。
倒不是怀疑自动驾驶的未来,我相信,自动驾驶有美好的前景。且俗话说的好,有钱能使AI开车。如此大手笔的融资,其实也很符合谷歌的一贯风格,其中的一些细节仍耐人寻味。
谷歌式烧钱
首先,自2016年Waymo成为独立子公司以来,此番融资是Waymo首次引入外部投资方。投资方包括T.Rowe Price Associates、Perry Creek Capital、Waymo母公司Alphabet等等。
那么谷歌为何拉来一众投资方?
一方面,面对吸金兽Waymo,谷歌或许变得更谨慎了,更多的投资方可以分担一些风险;另一方面,外部投资方会带来新的企业文化和新的管理方式,比如,就有可能在技术之外,也更讲究商业化。一位软件工程师就告诉记者:“谷歌工程师文化严重,工程师都渴望极致技术,希望永无止境地投钱,只关注技术,排斥KPI,也有不少项目因此流产。”
众所周知,目前自动驾驶的最终盈利模式还未知,自动驾驶本身也是冰火两重天,不少创业公司破灭或卖身。同时,在经过了此前过热的阶段后,现在资本是相对谨慎保守的,在这样的情况下,Waymo业务并非如此凶猛,盈利期限也尚未知,就狂卷几十亿美金的融资。可以映射出谷歌非常的躁动和不安,谷歌需要新的增长点,自动驾驶是不得不探索的领域。
这非常谷歌式,先进行疯狂投资,然后攫取市场份额。有预测说,到2030年,Waymo或将持有美国自动乘车服务市场25-30%的份额。
虽然Waymo已经启动了自动驾驶出行服务Waymo One和货物运输服务Waymo Via。但是目前无论真正的无安全员自动驾驶、还是自动驾驶卡车,都还在测试中。眼下并没有看到谷歌的市场份额迅速增长。
那么,30亿美元是谷歌冲动了吗?
不能说谷歌很冲动,应该说谷歌想让大家一起来冲动,谷歌想当自动驾驶带头大哥,甚至想做幕后的操盘者。但是整个市场,似乎还没有成熟到到疯狂涌入金钱的时代。打个比方,这个市场上,还没有到涌现滴滴、美团、今日头条等应用的阶段;也没有到涌现出iOS、Android等大操作系统的时代,也许他们在某个时刻等待着我们,但是现在还没有看到。
回想iOS和Android出现后,两者疯狂地攫取市场、疯狂地消磨大家在C端的使用时长、疯狂地去获取营收。苹果的iOS横空出世后,带来订单迅猛的增长和充足的现金流,然后投入研发不断地迭代,不过苹果每年的研发投入比例在巨头中并不算高。而谷歌则是拼命地烧钱研发技术,Android在iOS的竞争下,不仅没有更孱弱,反而崛起,在开源世界拿下了一片天地,在中国获得巨大成长。很难说这两种模式,到底谁更酷。
从AlphaGo到Waymo
为什么开车比下棋难?
说回到自动驾驶本身,它是有前景的行业,但是不应该资金为导向,而是尽快产品化。只不过现在谷歌只是一味地砸钱,不免让市场变的很乏味。如果有人愿意重金买自动驾驶汽车,抛弃原有汽车,大家转向自动驾驶产品的态势凶猛,那确实值得称赞,但现实并没有出现这样的情况。当年iOS对功能机是摧枯拉朽式的碾压,但是当前自动驾驶对人工驾驶完全没有这样的碾压,只有资金入场。
我们不知道奇点什么时候会来,但不会是这样的方式。4年前AlphaGo出道,我们以为看到了世界奇迹,4年后我们以为AlphaGo会前途无量,但是并没有。
再换个角度说,AlphaGo之后,谷歌近年来并没有出现更好的营销(非贬义)。AlphaGo捧出了谷歌收购的Deepmind人工智能公司,但是怎么落地?我们并没有看到很好的答案。没错,谷歌是技术驱动的,但同时也是营销、人力资源、整套管理制度驱动的。谷歌技术并不是到了令人发指的地步,它也需要关注度。
不管如何,我们曾经见识过AI在围棋界打败了人类顶级高手,AlphaGo带来人工智能、深度学习、卷积神经网络等的普及,达到了谷歌人工智能形象的一个高点。随后,大家也对自动驾驶充满期待,但是4年后,大家却发现,迁移能力也不能使得会下棋的软件会开车。
为什么AI开车比下棋难这么多?
在人类当中,顶尖的棋手极少,优秀的驾驶员却极多。驾驶技术的门槛低,成年人经过训练一般都可习得;而围棋代表了人类智慧的高峰,以至于当年人机围棋大战赫赫有名。
为什么到了AI世界,事情就变得颠倒了?
人类下棋需要的是智力,而AI可以通过机器深度学习的方式,训练海量棋局数据,最后习得“智力”;但是自动驾驶不一样,它要依靠的不仅仅是智力,还需要情感、情绪、经验。
仅从自动驾驶中的感知和控制层面来说,小小红绿灯的感知就是一个难题,且不说天气因素影响传感器的视觉能力,各个地区、街道的红绿灯的位置、标识情况都非常复杂,人类可以通过眼睛观察做出判断,机器却很难“理性”地实地判断。如果没有红绿灯,在十字路口辨别一位交通员的手势就更是难上加难了。
再比如控制,人类控制背后实质是情绪,根据情况危急还是缓和,再进行车辆控制。而机器却没有情绪选项,也没有情感。要让自动驾驶像人脑那样思考,这条路径太漫长。除了学习人脑的模式,或许可以通过其他模式达到目的,比如洗衣机就没有通过手洗的方式达到洗净衣服的目的,自动驾驶也可以寻找新的模式,考虑新的外部道路也是方式之一。自动驾驶是世界级难题,有太多课题需要探讨。
今年以来自动驾驶获得融资的企业不少,行业调整也不少,Waymo面临的竞争对手更多,大家都各自为阵。根据美国研究公司NavigantResearch发布的2020年自动驾驶竞争力排行榜,处在第一阵营的是Waymo、Cruise、Ford、百度Apollo。
大家拿到巨额资金后,如何为商业化添砖加瓦,依旧值得期待。
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