新聞搶先報：ADI無線BMS助力Lotus重新定義電動車機動性

Analog Devices, Inc. (Nasdaq: ADI)宣佈英國知名品牌Lotus汽車計畫在其下一代電動車(EV)架構中採用ADI的無線電池管理系統(無線BMS)。ADI的無線BMS憑藉不斷提升的設計彈性、更高的電池可維護性及更輕量而獲得Lotus青睞。此次合作將助力Lotus安全穩步擴展其未來電動車平台，持續突破設計和技術邊界。

ADI無線BMS技術省去傳統線束，減少高達90%的線束和15%的電池組體積。此外，並提高設計彈性及可製造性，同時不影響電池使用壽命內的里程數和充電精度。ADI 無線BMS簡化了電池組的裝配與拆卸過程，確保快速高效地移除，並修復故障電池電芯。

Lotus 動力與底盤工程總監Richard Lively表示：「我們與ADI密切合作將無線BMS整合至全新的輕量化電動車架構(LEVA)中，未來，所有Lotus 電動車均將基於此架構設計。無線BMS透過省去傳統線束協助Lotus 提供輕量化解決方案，在優化車輛性能的同時，也契合我們『以優秀技術賦予卓越性能』的品牌理念。」

Lotus 汽車車身架構的設計目標是使其發揮超高性能。無線BMS的設計彈性讓Lotus 的工程師在進行車輛設計時能夠更自由，使電池組融入整車設計，而非讓整車設計去適應電池組。此外，ADI的無線BMS可最大化每個電芯的能量利用率，進而優化車輛續航里程，其與Lotus 對耐久性的專注要求一致。

ADI電動汽車事業部總經理Roger Keen表示：「Lotus 在製造高性能、持久耐用的賽車和道路車輛方面享有盛名，其多款車型榮登經典之列。我們攜手重新設想了可能性，為電動車產業開發了一款變革性方案：全新的超輕量化傳動架構和無線電池管理系統，在協助汽車達到優異性能的同時，也為環境的永續發展和低碳地球作出貢獻。」

此外，電池必須能跟上Lotus 汽車的使用壽命。無線BMS能夠測量電池組健康狀態，簡化裝配和拆卸過程，確保故障的電芯能快速高效地拆卸並修復。由於電池模組是軟體可編程的，因此可實現快捷的線上升級，使得道路車輛與賽車的維護更加輕鬆快捷。電芯控制器與電池模組作為一可維護單元使用，可進一步簡化服務模式。
欲瞭解ADI無線BMS詳情，請瀏覽：www.analog.com/electrification
欲瞭解Lotus 汽車詳情，請瀏覽：www.lotuscars.com/en-US/

Analog Devices 簡介
Analog Devices, Inc. (NASDAQ: ADI)於現代數位經濟之中心發揮重要作用，憑藉種類豐富之類比與混合訊號、電源管理、RF、數位與感測技術，將現實世界之現象轉化為具行動意義的洞察。ADI為全球12.5萬家客戶提供服務，涵蓋工業、通訊、汽車與消費市場之產品超過7.5萬種。ADI公司總部位於麻塞諸塞州威明頓市。更多資訊請瀏覽：www.analog.com 。

關於Lotus
Lotus 汽車全球總部位於英國諾福克郡海瑟爾，是賽車和超級跑車生產營運、Lotus 先進性能中心和Lotus 指標性的2.2英里測試跑道的所在地。Lotus 汽車打造高性能賽車，成就賽道上的成功傳奇，其賽車曾斬獲13年國際汽聯世界一級方程式錦標賽冠軍及其他多項冠軍殊榮。Lotus 於2021年7月推出全新的Emira跑車，為其最後一款高階汽油動力賽車，首批客戶預定車輛將於2022年交付。2019年7月，Lotus 推出了全球首款全電動英國超級跑車Evija，客戶車輛交付將於2021年開始。

創新工場和BCG咨詢合作的「+AI改造者」系列： 看看多面手鎂伽如何由點到面，用機器人和自動化賦能生命科學、製造和零售業。

改造者系列：將核酸檢測提效40倍的自動化變革推手 -- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。

近期，創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫，推出「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智能在大陸有著明確的落地應用場景，大量的AI企業活躍於這些垂直場景中，我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。

作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場長期看好AI領域，深入佈局，至今已經投出了7隻AI獨角獸。在系列研究中，我們采訪了數家創新系AI企業，通過這些「改造者」的視角，探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

創新工場投資的鎂伽是大陸領先的高科技公司，成立於2016年，專注于機器人和人工智能技術的研發並將其深度融合于行業應用，提供從終端到雲端的產品與服務，賦能生命科學、先進製造等領域的智能變革，同步探索在智能零售等場景的創新應用。疫情期間，鎂伽為核酸檢測的應用需求提供了一系列高通量病毒核酸檢測解決方案，全程無人工參與，「樣品進、結果出」的全自動化，最大化保證結果的準確，效率相比人工提升40倍以上，最大可能降低了人工實驗過程中的感染風險。

2021年，鎂伽正式宣佈其自主研發的中國首家通用型智能自動化生物實驗室——鎂伽鯤鵬實驗室一期在北京正式落成，同時也在上海、蘇州開始佈局滿足不同功能的自動化生物實驗室，預計於2022年陸續投入使用。鯤鵬實驗室將專注于細胞基因編輯、高通量藥物篩選、合成生物學等領域的研究，致力於打造次世代的生命科學基礎設施，提高生命科學研發和生產效率，賦能行業融合創新，引領即將到來的生物學革命。

在采訪中，鎂伽認為AI應用企業要從垂直行業的實際問題出發，通過儲備和培養大量複合型人才，做到「比客戶更懂業務」。以下：

■系列導讀

本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：『改造者』1如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

在上篇中，我們接觸了提供端到端AI醫藥平臺的英矽智能，在今天的文章中，我們將進一步瞭解在生命科學、先進製造與智能零售等創新領域提供智能自動化技術與產品的高科技公司，即「改造者」——鎂伽科技。

1 「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸，充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。

鎂伽是中國大陸領先的高科技公司，憑藉卓越的智能自動化技術與產品，實現行業創新突破和深度融合，致力於構建智能社會，賦能生命科學、先進製造等領域的智能變革，同步探索在智能零售等場景的創新應用。

■對談實錄

Q1：鎂伽為生命科學、零售和製造業提供AI解決方案，三個行業跨度很大，鎂伽如何進行賽道選擇？在發展過程中如何增進行業理解？

鎂伽：鎂伽是以機器人和自動化技術起家的，但在服務客戶的過程中，我們發現客戶需要的不只是機器人本體或自動化設備，還要結合行業需求痛點的解決方案。生命科學和線下零售都是市場容量很大、增速很快的行業，但自動化和智能化的滲透程度還很低，急切地需要提升生產力，因此我們選擇進入這些賽道。

這三個賽道看似跨度很大，但其實底層技術是相通的。比如人工智能技術可以用於晶圓的缺陷檢測，也可以用在藥物篩選實驗中的細胞培養和克隆挑選。鎂伽開發了許多通用的基礎底層技術作為支撐，比如IntellVega通用視覺平臺已經應用於工業領域線上視覺檢測以及生命科學領域的藥物篩選，鎂伽還有一個技術中台MegaCloud，集合了跨行業的後臺數據，能夠支援鎂伽在不同領域的各項業務。

當然，對於一線業務來說，使用人工智能或者自動化的形態是完全不同的。鎂伽通過儲備和培養大量複合型人才做到「比客戶更懂他的業務」，以體現鎂伽的專業性和技術領先性。以生命科學領域為例，鎂伽不只有人工智能算法科學家，還有包括幹細胞、類器官、合成生物學、免疫學、病毒學等方向的科學家，既有來自CRO、IVD和藥企的專業人才，也有懂市場營銷的專家。由於團隊的多樣性和複合性，鎂伽內部也建立了充分的互相培訓機制，加強團隊之間的磨合與學習。

同時，現代生物學現在已經成了大數據科學，人工智能的應用是大勢所趨。鎂伽在助力生命科學領域轉型的過程，通過智能自動化技術，説明客戶把非常複雜的生物學實驗標準化、自動化和數字化。鎂伽在兩個方面説明生命科學的客戶，一是用行業領先的高效自動化系統説明客戶快速產生海量的多維度實驗數據；二是用鎂伽人工智能平臺説明客戶對生物數據進行模型構建和關聯性分析，進而指導實驗的持續優化。

另外，鎂伽也是少有的在生命科學領域搭建了完整的生物學自動化實驗室的企業，能夠融合我們自己的自動化和人工智能技術。客戶親眼看到我們的實驗室之後都會很受震撼，認識到我們做的事情非常前沿，他們也很想加入。這就使得鎂伽和其他生命科學領域的硬件設備廠家區分開來。

鎂伽甚至發現，從過去幾年到如今，有不少AI技術公司找到我們，希望借鑒我們的垂直行業經驗。這些團隊往往有很強的AI算法能力，但是缺乏數據、缺乏應用數據的方式。以藥物篩選為例，鎂伽可以做到在實驗室設計方案之初就考慮到收集哪些關鍵數據並使其很好地滿足機器學習算法的要求，從而在實驗過程中自動採集證據以證明細胞安全且來源單一，滿足監管的要求。這是鎂伽相比於其他AI公司的獨到優勢。

在開發解決方案的過程中，鎂伽一直堅持從業務問題出發，首先找到高價值的應用點，再把點串成線，由線鋪到面。

Q2：就鎂伽的觀察而言，傳統企業應用AI有哪些共性問題？鎂伽是如何解決的？

鎂伽：傳統企業首先對AI技術能夠解決什麼問題比較模糊，也不太能理解AI是如何解決問題的。例如對AI如何能替代人工檢查、或者提升產品良率都不理解，因此很難提煉他們對AI的需求。鎂伽需要引導傳統企業的決策者來梳理業務流程，明確行業的特定痛點，從而制定解決方案，並計算和衡量自動化和AI能夠為企業帶來的經濟價值。

同時，傳統企業往往也缺乏高質量的數據，或者有數據但並未標記、數據不標準，無法有效地投入AI應用。傳統企業還缺乏AI人才，自動駕駛和視頻監控行業的人才和技術可能相對更多，但在傳統製造、生物醫藥這些行業，AI人才和技術是較為欠缺的。鎂伽建立了高效的數據獲取、自動化模型訓練和高精度上線部署的AI閉環，軟硬件團隊和測試團隊也做了充分的磨合，可以極大地提升傳統企業研發應用AI的效率。否則，從模型搭建、數據清洗到模型訓練、結果分析部署等等諸多環節，對傳統企業而言都是費時費力甚至難以為繼的。

鎂伽還會幫傳統企業搭建懂AI的團隊和建立完整的數據體系，包括説明傳統企業的團隊理解如何提煉數據、要采集並標注什麼數據等等。幫助傳統企業建立一支懂得AI應用的團隊有利於傳統企業的持續AI賦能。鎂伽內部建立了一個共有技術平臺，以機器人控制、2D和3D視覺、深度學習為核心的IntellVega平臺，及為用戶提供物聯網、SaaS線上集群服務和大數據分析等核心的 MegaCloud平臺，通過專業的開發團隊為客戶提供高效、智能化的整體解決方案，而傳統企業只需要提煉他們自身對產品工藝、質量的要求就可以了。

■要點回顧

1、「改造者」需要從垂直行業的業務問題出發，打造複合型團隊（既懂AI又懂垂直行業的專業人才），並加強團隊融合，實現「比客戶更懂業務」。

2、一流的「改造者」不只是提供產品和解決方案而已，還應當幫助傳統企業驅動變革管理，幫助識別和定義問題和需求，驅動認知轉變並提高員工技能，從而使AI應用在長期可持續。

■本期內容來自BCG對話鎂伽首席科學家王承志博士、首席技術官丁新宇先生、研發副總裁段金瑞博士、人工智能算法科學家蒯多傑博士和孫新先生。

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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宇宙人はどんなやつで、

どんな話をするの?



姿形は人間と変わらない。

カジュアルだったりスーツだったり、

俺が想像しやすい姿が現れ
てるんだと。

見た目年齢は35ぐらいで
人種は掴みどころがない。

全部ミックスされてるかんじ。

話すのは、

ベタだけどこの世界は何か?とか



とりあえず大前提でお前が
話とかないといけないと思う
ことレスしてけよksその
上で質問してやんよ



漠然としすぎて何から言えば
いいかわからない。

話はいつもだいたい世界についてと、

人間の常識を客観的に語る。



世界についてってのは単に
世界情勢の話?
それとも世界が存在する
理由や異世界、

時間などに関係すること?



後者だな。

わりと形而上学的なこと。

異世界、時間とかの仕組みは
さほど話さない。

あんまり重要じゃないから。



瞑想で得られるのは自身の
思考の変化 深層の思考を
得るか得ないかおまいのは
二種の思考の共存と対話
深層と表層の二種の思考を
持ってる誰もができるもんじゃない

俺も数ヶ月山修行的なのの
ついでに瞑想してたけど

得られたのは思考の質の
向上と性質の変化だけだった
少なくとも通常の瞑想じゃ得られない



方法の問題だと思うがな。

とりあえず俺の場合は、

何か別のものに
なりたいという気持ちは一切
なかったし、

宇宙人の言うとおりこの
世界に「本気にならない」
事を気を付けた。



すまんが質問世界に本気に
ならないって意味分からん



この世界は見てる人が勝手に
作り上げてるものに過ぎない。

ぶっちゃけ妄想の
積み重ねだから讃える必要もない。

という事。



マジで宇宙人が更新してき
てるとか思ってる?
思ってるなら病院逝け思っ
てないならその宇宙人は
おまえの深層心理の現れ

深層心理と表層心理の
話し合いができるという
特殊な才能かもしれんよ



うん深層心理の現れだと思ってる。

自惚れてるわけではないが、

自分自身の中に賢人が居る
事に毎回驚く。

これは特殊じゃなくて、

瞑想ができれば誰でもできると思う。

宇宙人もそう言ってる。



自覚してるなら宜しい 良い
才能に恵まれたな思考は
一つより複数ある方が精度が増す



瞑想トレーニングすれば
誰でもできるよたぶん



瞑想方法を具体的にわかり
やすく誰でもできるように
テンプレート化したもので
説明してください無理なら
夢で宇宙人にレクチャーして
もらって後日スレ立てして
ください終了



俺は以下の毎日の
トレーニングをした。

朝昼晩5分ずつ、

背筋を伸ばして目閉じて座禅組んで、

流れる思考を全部認める。

続けると無心状態にすぐ移行
しやすくなったり、

深い瞑想が得られる。



どんな瞑想かkwskあと1
自身が宇宙人から聞いて
価値観が変わった話があれば
聞きたいなぁ



人生は自分の心持ち次第で
どれだけでも楽になれると分かった。



ある種の自問自答なのか
精神的に成熟しそうでいいね



もともと受験勉強と平行して
始めたからな。

頭スッキリするからオススメ。



あと 前スレのタイトル
知りたいですわ



わからない。

すまん。

数ヶ月というか1年前だった
気もする。

とりあえずその時よりも
もっと自分の心が落ち着いた。



その宇宙人がお前の知らない
知識を話すことはある?
あとで調べたら事実だった、

みたいな



それはないな。

俺が忘れてた事を思い出さ
せる事はあるけど。

人間は一度見聞きしたものは
全て覚えているんだと。



宇宙人が最近語ったことで
印象的なことは?



最近というか前からだけど、

運命に沿って生きる、

という事。



お前はどういう風に生きろと
言われた?



好きな事をとことんやれ、

かな。

あと瞑想をずっと続けろ、

という事。

ちなみにあっちから命令し
てるわけではなくて、

俺が質問した事に対して
答えをくれるだけ。

これに関しては、

「何もしたくないなら
　しないでいいが、

　そういう時は何かを
　しなければならないと思って
　いる証拠。

　その思いを見つめるといい」

と言ってる。

思いを徹底的に俯瞰する
ことを薦めてくる。



終末とメシア降臨、UFO
侵略についてなんかいってた?



終末に関しては、何を終末と
定義するかで決まる、

と。

メシア降臨とか特定の一人を
言及したりしない。

役割は自ずと決まったりするが、

全て誰もかも平等で上級
霊とか下級霊とかは人間の
勝手な妄想。

侵略はジョーク交じりに否定する。



内容がまともなものなのか
ただの勘違い中二野郎なのか
判定してやるから具体的に内容書けよ



お題があればどうぞ



わかりやすそうなので
「人間とは何か」
「人生とは何か」「宇宙とは何か」



人間は動物と変わらない。

自分が分かっている事が
全てだと思い、

それを見る。

どれだけ修行してもそれを
覆す事は不可能で、

自覚する事のみができる。

人生は大したものじゃない。

意識は生まれた時に発生して
市ぬ時に一切が消える。

宇宙はただの妄想。



ただの妄想か、なるほどどう
やってこの世界ができたのか、

は?



ぶっちゃけいうと、意識
自体が存在しないから世界は
いつできたとか関係なく、

在るのが嘘。

理解を超えているから
考えても無駄といわれた。



人が死んだあとどうなるのか聞いた?
あの世はあるのか、

無になるのか、すぐに転生なのか



意識は大したものじゃない。

死んだら意識は消える。

ただの残された者の願望。



この世界で最も価値のある
ものは何だと言ってる?



ない。

あえていうなら価値がない
事を自覚する意志。



今朝クオリアについての
話題があったけど

もし自分は確実に他人と見て
いる物が違うと分かって
しまった時その人はどう
すればいいの?
またその人はどうすれば元の
枠組みに溶け込めるの?



ずっと前に人間関係について
話したらちょうどそういう
ような話題になったw見え
てるふりをする。

もしくはその事をちゃんと
理解している人とつきあう。

まあ元の枠組みに戻る
必要性について考えろという
話になったが。



意識自体はあるんですがそれは…



そもそもこの意識のうえだと
存在する、

しないの感覚がおかしいらしい



死んだあと意識は消えちゃう
んなら本気出して
生きるべきじゃないの?
たった一回きりの人生を無駄
扱いして否定って
ひどくないかそいつ世界が
全て嘘で何やっても無駄なら
俺達はなんのために存在する
んだよ…orz



この世界は神の業だとか言わ
れるけどそれは勘違いで、

本気出すに値しない。

とりあえず見える世界の
絶対性を疑い続けて、

勝手な意味付けをはがして
いくと楽になるよ、

と言ってる。

あえていうなら、

存在意義を求める思いを
讃える事も蔑むこともなく、

客観的に見つめることが目的。



絶対性を疑うのは正しい
同じ結論に至った世界は、

もとい人間が見られる世界は
相対的な世界

絶対的視点を持つのは
いわゆる神様的視点くらいただ、

俺は絶対性を持つのも
大事だと思うんだわ

この全世界に絶対はないけども、

少なくとも自分の見てる
視界だけは誰にも侵されない
自分が神様である世界なんだから



ちなみに宇宙人は悲壮的な
語り口ではなくて気さく。

ノリは大泉洋に割と似てる。



じゃあそれ大泉洋じゃん

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Akinator.comにアクセスすると、魔法のランプからおっさん風の精霊（Akinator）が登場する。
プレイヤーは出題者側となり、まず人物（歴史上の人物でも芸能人でも架空のキャラでもかまわない）を一人思い浮かべる。
Akinatorが「その人物は～ですか？」という質問をしてくるので、「はい」か「いいえ」で回答する。
最後にAkinatorが「その人物の名前は○○でしょう」と人物の名を回答する、というのがゲームの流れ。

ここまでは何の変哲もないゲームなのだが、このAkinator、網羅しているデータ量と正答率が半端ではないのである。実在する人物やアニメキャラクターまでなら解るのだが、OSたんやキョン子といった、なんでそんなのまで知ってるのというレベルのキャラクターまでもが取りそろえられている。多くの人とゲームを重ねた結果、膨大な人名とその定義が蓄積されてきたのだろう。

あてた人名がずばり正解ならAkinatorは大喜びで勝利を宣言し、もう一度やろうとせがむ。もし不正解ならプレイヤーの勝ちだが、プレイヤーに対してAkinatorからの質問タイムが始まる（Akinatorが出そうとしたその他の候補の中に正解はないか、プレイヤーが誰を考えてプレイしていたのか、その人物の特徴はどのようなものでいい画像があるか、など）。プレイヤーが遊んだり新しい人物について教えてやったりするたびに、Akinatorはどんどん強くなってゆく。

たとえ答えを適当に選んだとしても、Akinatorはそれに応じた答えをしっかり用意してくる。試しに全ての質問に「はい」と答えてみるといいよ。

2010年7月21日、ついに日本語版にも対応した。・・・が、学習データは言語ごとに別れている、
よってこれまで多くの日本人がプレイしたと思われるデータは英語版の方に多く含まれるため、
日本語版の精度を上げるためには、これから多くのプレイを行うことが推奨される。

ルール
このサイトの遊びはアメリカにある遊び「Twenty Questions（20の質問）」が元になっている。
この遊びは日本では「20の扉」として知られている。

まずAkinatorは様々な質問を繰り出してくる。
■実在する？
■女性(男性)？
■髪は○○色？　など。

そして、こちらからAkinatorに返せる答えは５つ。
■はい　(Yes)
■たぶんそう/部分的にそう　(Probably / Partially)
■分からない　(I don't know)
■たぶん違う/そうでもない　(Probably not / Not really)
■いいえ　(No)

キャラクターが絞り込めてくると、かなりコアな質問を繰り出すようになる。
■胸は小さい？
■羽根がある？
■神様か女神様ですか？
■悪い人ですか？
■ガチムチ(muscle)ですか？
■学園都市に住んでいる？
■IS（インフィニット・ストラトス）に乗ったことがある？もしくは乗る予定？
　…など。Yesならほぼ断定されるだろう。


さて、貴方のイメージ通りの人物がでてきただろうか？
Akinatorは早ければ１５問目前後、遅くとも２５問目前後の質問を答えたところでキャラクターの名前を提示してくる。
イメージしたキャラクターと合っていれば「はい」、外れていてたら「いいえ」を選ぼう。いいえの場合は、「続けますか。」と聞いてくるので、更に追加質問に答えるつもりならば「はい」を選ぼう。「いいえ」を選ぶとそこで終了する。
はいを選んだ場合、さらに続きの質問が出される。おおよそ１０問ごとにまたのキャラクターの名前の提示があるが、Akinatorが知らないキャラクターだと７０問以上続くこともある。
これはAkinatorへだけの挑戦ではなく、貴方自身の説明力への挑戦でもある。
的確なイメージを正確に伝えることができれば、余程マイナーな人物・キャラクターでなければ答えてくれるだろう。
もしAkinatorが知らないキャラクターであれば、質問後に教える事も出来る。

※データが曖昧なキャラクターの場合、他のプレイヤーに左右されている場合もある。
　これは、プレイ情報の蓄積からAkinatorが判断基準を構築するためである。
　尤も、Akinatorは近似値でも判断するため、大きく外れていなければ的中させてくる。

注意点として、年齢を20歳未満に設定してプレイしているときにエロゲ等のキャラクターが回答候補になると「誰を思い浮かべているかわかります。ただ子供向けではないと思います」と断言され、ゲームを強制的に打ち切られてしまう。こうなってしまうと、たとえ思い浮かべていたキャラクターが子供に見せても問題ないものであったとしても、ランプの精霊は答えに辿り着いてくれない。成人であれば、素直に実年齢でプレイしよう。