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

科技與人文-魏國彥
蘋果、瘟疫與重力
（圖：前蘋果公司執行長賈伯斯。路透資料照）

蘋果電腦共同創辦人賈伯斯過世時，有人在推特發文說：「三顆蘋果改變全世界：亞當的蘋果、牛頓的蘋果，還有賈伯斯的蘋果。」

說得好。第一顆蘋果：撒旦引誘夏娃吃了蘋果，人類有了智慧；第二顆蘋果砸在牛頓頭上，人們知曉了重力的奧妙；第三顆蘋果，改變了人與計算機間的介面，迎來了現代網路世界。第一顆蘋果是神話，是個比喻；第二顆是實體，砸在頭上會痛，吃到嘴裡酸甜；第三顆嘛，商標，不能吃，好炒股。

很多人都說，牛頓與蘋果的故事是編造出來的，就像華盛頓砍櫻桃樹，其實重點是，這些重要的事情都發生在農莊裡，就像陶淵明最好的詩文，寫在自我放逐的田園裡，「問君何能爾？心遠地自偏」。是的，牛頓開天闢地的大學問誕生於遠離塵囂的莊園，那裡不只有蘋果樹，還有孤寂與安靜。

一六六五年八月鼠疫肆虐倫敦，患者腋下與鼠蹊部腫大壞死，行人在街上蹣跚拖行，痙攣倒地。整個倫敦城有十萬人被抬上馬車，丟棄在鼠疫死人坑中。這年二月，牛頓半工半讀地結束了劍橋大學的學業，倫敦鼠疫橫行，在倫敦北方九十公里的劍橋大學也全面停課，牛頓無處可去，也沒有工作，靠著馬車與步行，他回到遠離倫敦一百六十公里的老家—伍爾索普莊園。在接下來與世隔絕的十八個月之中，剛大學畢業，年滿廿二歲的牛頓發現了「萬有引力」定律，並從此改寫了科學的面貌。

莊園裡，他如同往常坐在樹下沉思，為何頭頂那顆蘋果會直直落下？為何皎潔的月亮高懸天際？為何天上的星星穩定地、緩慢地在天上畫圈圈？為何海邊的潮汐朝來夕往，那麼規律？與月亮圓缺共浮沉？為了描述，也為了計算他發現的重力作用，第二年五月，牛頓發明了微積分，他稱這個數學魔法為「流量逆算術」，能將無限個極小質量加積起來，他的目的是要證明地球的重力作用就像把所有的地球質量全聚集在地心那一點上是一樣的。

往後，他沉吟了廿年，一直到一六八六年才對世界公開萬有引力定律。在那之前，他先完成了光學，製作了新式反射型望遠鏡，並於一六六九年取得大學教職。

在瘟疫的隔離中，他創建了理解世界的新體系，宇宙蒼茫，星海明滅，藉數學與推理，他一葦渡之。那個時代，沒有抗體，也沒有ＳＣＩ，他也不急於發表，好整以暇，止於至善，原來，科學是這麼養成的。

（作者為台灣大學地質科學系兼任教授）

5G與邊緣互為體用 體現完美分散式運算

讓網路智能邁向邊緣網路

【作者： 籃貫銘、王岫晨】 2020年07月31日 星期五

分散式的概念由來已久，尤其從有網路以來，資料的運算和儲存架構就不斷的朝向「去中心化」發展。到了物聯網時代，這個模式更成了理所當然和不可或缺的系統建置架構。

最初，分散式運算（Distributed computing）的提出，就是一種基於多計算機以網路連接的運算系統。基本上就是使用一組電腦，透過網路互相連結並通訊，之後運用軟體的控制機制，讓它們形成一個大型的運算系統，已完成更大的運算目標。

也因此，這種形式的系統運作思維，就是要把一個需要大量計算的工程資料，分割成諸多小塊，再分給多台電腦個別去計算，接著再上傳運算結果，最後統一合併成資料結果。

所以可想而知，傳統的分散式運算是站在降低整體成本的思維來進行，就目的而言，仍是集中式的思考，只是在運算手段上採用了分散的形式，著名的蛋白質藥物運算專案Folding@home，就是在這種架構下執行的一項任務。

跳脫傳統框架 物聯網實現真正分散式運算

然而目前的物聯網則完全跳脫了傳統的框架，它們本身就不存在一個被指定的巨大任務，因此在設計上就顯得更加自由，架構上當然也更加彈性，因此物聯網可以說是真正的實現了分散式運算的理念。

首先，在本質上，物聯網就是一種去中心的架構，它透過有線和無線的網路系統，將各式的裝置連結起來。儘管在這個架構中，所有的裝置連結成一個大網路，但網路中的每個節點裝置都是獨立運行，有各自的功能與目標。

連結成網的目的，則是要打破物與物溝通的藩籬，讓彼此的運行可以更緊密，同時應用的深度也更加貼近實際的需求。

再者，從技術上看，物聯網裝置本身也需要一定的運算力，才能運行前端種種的功能，而且物聯網裝置經常會產生許多的數據，這些資料的處理、傳輸、儲存也會提供對端點裝置運算力的需要。也因此，分散式運算的功能在物聯網應用中更顯重要。

而物聯網的分散式運算技術應用中，邊緣運算則是當前最受關注的一環，它可以說是實現智慧物聯（AIoT）應用的關鍵技術，甚至也是把人工智慧帶進人們日常生活的重要技術，因此，包含AWS、英特爾、NVIDIA與Microsoft等大型的科技公司，紛紛鎖定邊緣運算的技術與應用，最為其在物聯網時代的主要服務項目，積極投入邊緣晶片與邊緣平台的開發。

根據市場研究公司technavio的研究，全球2019至2023年全球邊緣運算市場的年複合成長率（CAGR）將近41%，市場規模將達到57億美元。而其主要的驅力則來自於對於「去中心化」的運算力需求，藉此減低因數據傳輸路徑過長所造成的決策延遲。

另一方面，萬物聯網的時代，必然出現數據資料量爆炸性成長的情況，這不僅考驗網路基礎建設與傳輸技術，同時數據的儲存與隱私問題也會變成發展的挑戰。也因此「分散式儲存」和「分散式帳本」的技術與應用，也將隨之而來。

而隨著全球5G陸續啟用之後，尤其是5G的低延遲與大連結的技術，更是有助於提升分散式運算的性能，對於上述種種的分散式運算技術與應用，將會刺激其進一步的加速發展，並成為未來幾年內重要的市場成長驅力。

分散式運算的最佳體現

提起分散式運算，智慧手機算是最典型的一個代表產物了。越來越強大的運算功能，可以由使用者隨身攜帶，真正做到隨時隨地、不同空間的異地運算。特別是隨著5G問世，更大的通訊頻寬，使得更為強大的分散式運算成為可能，並開啟更多全新的應用體驗。我們可以說，去中心化的邊緣運算，就是實現分散式運算的最佳體現方式。

Marvell 首席架構師 George Hervey指出，當我們邁向「始終在線，始終連接」（Always On，Always Connected）模式的更進階階段時，智慧手機已經成為生活中不可或缺的一部分。我們的手機提供即時的資料和溝通媒體存取，這樣的存取方式影響我們的決定，最終左右我們的行為。這便是分散式運算的全新意涵。

思科預計，到了 2022 年，全球行動網路將會支援超過 120 億部行動裝置及物聯網連線。而這些行動裝置將會支援更多元的功能。如今，我們的手機已然取代許多小工具並提供諸多服務。如果您的手機可以提供 Apple Pay、Google Pay 或執行電子支付，那麼便無需隨身攜帶皮夾。如果手機可以開車門並且啟動汽車，或是可以打開車庫的門，那麼就無需隨身攜帶車鑰匙。目前，應用程式已經涵蓋即時串流服務，可提供 VR/AR（虛擬實境/擴增實境）體驗和即時分享等服務。未來的服務和應用程式似乎可以滿足無限的想像，不過它們的發展需要新世代資料基礎架構的支援與協助。

對於邊緣智能的需求

網路連線能力和流量成長都在持續提升，原因是新型數據密集應用程式的採用率的提升，造成對頻寬以及更高智慧基礎架構的需求。這樣的基礎架構可以透過智能辨識特定的應用程式和基礎架構需求，並且在必要時提供邊緣的處理作業。隨著Multi-Gigabit 乙太網路和 400GE 骨幹連線的進步，網速也獲得提升，但最新的 5G 和 Wi-Fi 科技可用頻寬卻持續造成回程傳輸中的瓶頸。

George Hervey說，邊緣處理有助於避免大量資料跨網路移動。這種更高階的網路智能可以讓網路在無須使用者介入的情?下提供複雜的軟體定義基礎架構管理、管理推論引擎、應用相關策略。最重要的是可提供主動式的應用程式功能。 透過使用具有低延遲性、高可靠度和安全性的基礎架構提供幾乎即時的互動式平台，使用者體驗將會獲得提升。

伴隨對頻寬的需求迅速激增，該怎麼有效在大範圍內解決這個問題呢？在平行處理雲端資料中心時發現，要擴展並處理新增的頻寬和大量節點，可以在網路邊緣新增處理作業。這個方法可以在資料中心完成，方法是透過使用智慧網卡（smartNIC）從伺服器卸載複雜的處理工作，包含封包處理、安全性、以及虛擬化。 另一個相似的方法可在電信業者網路中達成，方法是透過部署位於邊緣的SD-WAN/uCPE/vCPE提供智能服務並減少連線成本。然而，這個方法在企業網路中會出現問題，因為企業網路需要多樣功能的端點，而第一個一致功能需求位置出現在網路的存取層。

結語：利用AI

如果使用傳統方式在企業網路中部署服務（例如集中式防火牆和驗證伺服器），還會遇到其他挑戰。按照預期，會有更多的裝置需要存取網路，而且每部裝置會需要更多頻寬。這種情況下，這些傳統方式的限制會造成瓶頸。如果要解決這些問題，必須真正實現網路邊緣處理，讓處理作業貼近需求端，並且更加智能。 網路 OEM、IT 基礎架構擁有者和服務提供者，都必須在企業網路的存取層善用新世代的AI和網路功能卸載。

附圖：圖一 : 5G與邊緣運算將是共生互用的緊密關聯。（CTIMES製圖；source：lanner-america）
圖二 : 5G問世使得更為強大的分散式運算成為可能，並開啟更多應用體驗。（source: pxhere.com）

資料來源：http://www.ctimes.com.tw/DispArt/tw/5G/%E9%82%8A%E7%B7%A3%E9%81%8B%E7%AE%97/%E5%88%86%E6%95%A3%E5%BC%8F%E9%81%8B%E7%AE%97/%E7%89%A9%E8%81%AF%E7%B6%B2/2007311411T5.shtml?fbclid=IwAR2OybGp6M7ELrGsybQlhJvBdK7hZdBWKmELLBKWYAKyaGatAwLpm8caRTQ

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已連續3年，每年受邀超過百場「影片行銷」講座，如：新光三越、矽品精密、雲朗觀光，各政府部門還有教育單位臺灣、師範、成功大學等。
曾於10家公司擔任行銷顧問，並曾協助 遠見雜誌 數位轉型，製作出歷年觀看人次最高作品。

這集我們討論到很多影片行銷的技巧，在我當創作者的這幾年來，我看到很多的創作者很有想法，題材也很好，但他們因為沒有爆紅就放棄了，我就再想，難道會不會爆紅真的是運氣的問題嗎?
有些創作者忽略了幾個很重要的東西，這會大大影響你的影片，武敬凱跟我分享了很多以前我沒有思考過的問題，如果當創作者都沒有想清楚這些問題，是很難創作出一個好的作品、大家都想看得作品
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以下為本段內容文稿：

在過去三天的分享當中，我從個人的角度，來看待我們的「趨勢」跟「未來」，我們要用什麼樣的思維跟能力的調整，讓我們能夠適應的更好。

而今天呢，我轉換個角度，用指向於「趨勢」與「未來」的角度，來回觀我們的個人；應該要怎麼樣去定位，或者是我們的危機跟機會各自又在哪裡？

我想喔，可以談趨勢與未來的人很多，但這一位人物，有他的獨特性跟代表性；他就是日本「軟銀集團」的創辦人～孫正義。

他在今年的6月，參與一個台灣舉辦的，叫做「全球產業秩序的結構與創新」這個論壇裡面，他做了一場公開的演講。

我在這裡喔，跟你分享一些他這個演講裡面的內容。他認為喔，全球第三波的工業革命，就是「A.I.人工智慧」正在來臨。

如果按照過去30年網路革命的歷史經驗，未來30年半導體的運算速度，記憶體的儲存容量，跟網際網路的傳輸速度，都將成長100倍。

換句話說，A.I.人工智慧的智商，會比現在聰明100倍。他也預估到了2040年，全球機器人的數量，將正式超越全球的人口數，達到100億個機器人。

然而孫正義更直接的表示說，他說不管你喜不喜歡，A.I.人工智慧的時代，它就已經來臨了。這些新科技改變人類社會的速度，會比預期的來得更快。

他以「汽車」為例，在1913年的美國福特汽車，推出第一輛汽車；當時在美國的紐約街頭上，100部交通工具裡，只有1部是汽車，99部仍然是馬車。

但是短短5年的時間裡，形勢完全逆轉；紐約街頭汽車跟馬車的比例，翻轉成為99：1。

然而時至今日，很多人會質疑，運用人工智慧的科技，進行自動行駛的車輛是不安全的；所以都覺得短期應該不會發生這樣的事。

但是我們回觀一個事實，就在美國，現在自動駕車運送處方藥、自動駕車運送網購貨品，這些都已經發生了！

而且進一步來看，網購運送貨品，如果用人工來運送，每件的成本要5美元，而自動駕駛車輛的運送成本，卻只要0.23美元。聽到這裡你想想看，5美元跟0.23美元，這個成本是差異多大啊？

如果按照「趨勢」這樣子發展，可能你現在還會看到，某些專職送貨、送外賣的這些人員，可能他只要跑得勤一點，他的收入還可以蠻不錯的；但是這種事情，可能會很快的消失不見。

其實如果我們回顧，在25年前發生的「資訊革命」來看，網際網路的流量，在25年前其實只有「180G」；但今天的流量，已經高達「156T」，這個流量成長了100萬倍。

如果用市場價值來衡量，美國華爾街網路公司的市值，過去25年的市值，也成長了1000倍。

在1994年全球股市，市值前十大的公司，唯一家的科技公司只有「IBM」。當年擠進前10名的公司，包含日本的NTT電信、美國奇異、艾克森美孚石油、可口可樂、通用、菲利普莫里森煙草，和默克製藥。

但25年後的今天，全球股市前10名裡，有7家都是網路科技公司；包含微軟、Amazon、Google、Facebook、蘋果、阿里巴巴、騰訊。

所以呢，網際網路的革命對全球社會，會產生重大的改變。而相對於網際網路，接下來的「A.I.人工智慧」的革命，在未來的30年，單單在美國，就可望創造19兆美元的產值。

如果按照孫正義的說法，A.I.人工智慧，是人類社會最大的創新改革，會比網際網路的影響來得更大。

其實如果回到人工智慧，跟人類大腦的對比，目前呢，人工智慧只有在下棋這些領域，比人類強大；但是30年後，A.I.會比現在聰明100倍。

到時候所謂的超級智慧，會在人類社會當中誕生；人類的智商平均是100左右，有人說愛因斯坦的智商190；但是未來我們人工智慧的智商，合計會到1萬！

這是什麼數字啊？他會是超級天才，也是天才中的天才。

可是聽到這裡，你千萬不要覺得很悲觀，因為A.I.並不會在所有的領域裡面，都取代人類；畢竟啊，人類在創造力跟互相尊重的能力、彼此協作的部分上。會比A.I.來的更強。

但反過來，如果在既有的資料跟數據，產生的預測跟預估這方面的話，那麼A.I.會比一般的人類強很多。

所以透過孫正義的這番說法，你聽到這邊，不知道你想到了什麼？

我常常會說一句話哦：「人工智慧的時代已經來臨了，但是很多人卻還用工人智慧的腦袋，來想自己的現在跟未來」。

事實上，如果你現在檢視你謀生、你工作、你面對生活，跟未來的方式跟態度，都是那種純粹技術性的，或者是重複性的。

甚至於，絲毫沒有任何創造力含量，這樣的工作跟生活形態。那麼我幾乎可以很確定的告訴你，在你的有生之年，你一定會被A.I.所取代。

可是反過來說，當你現在的思維開始改變，用一個更深刻且更寬廣的視角，來看待自己的工作跟生活的話；那麼你即將會擁有的，是A.I.幾乎無法取代的部分，就是你有「創造」的能力。

而這種在計算機的演算法裡，很難模擬到的像人類的情感、人類的藝術創造，這些部分回到你我的生命裡，當然不是一天、兩天就能夠具備的。

但是我可以很確定的告訴你，如果你現在面對你的工作與生活，你開始能夠有意識的，創造出一些必要的結果；並且去優化你在面對工作跟生活的流程。

而進一步提煉出你的「核心能力」，把你核心的能力跟認知。並不是托付在某些特定角色的工作裡；而是把這些部分，發展出一個生態圈，並且在面對不確定的未來，擁有一個正確決策的能力。

最後回到生命的本位裡，去創造出那個A.I.幾乎不可能模擬的東西，叫做專屬於你靈魂的意義與價值。

那麼我可以很確定的告訴你，不管這個時代怎麼樣變化，你不僅不會是那個被淘汰的人，而且你還可以透過這些科技的進步，為你如虎添翼。

你聽到這裡，你一定很好奇，那這些能力各自需要什麼呢？其實我剛才已經說出來了！

如果你想要在自己的未來，過上一個更好的人生；有四個能力，是你一定要具備的～

第一個叫做「創造結果的能力」，第二個叫做「建立生態圈的能力」，第三個叫做「正確做決定的能力」，而第四個叫做「創造意義的能力」。

然而這個部分的學習精進，讓你擺脫工人智慧的腦袋，而讓自己在人工智慧的時代裡，能夠適應良好、活出你想要的人生。

那麼我很鼓勵你，可以好好把握我們近期推出的線上課程，叫做【過好人生學】。

在這一門線上課程裡，我除了陪伴你，去建立起必要的「四個能力」之外；更結合了我多年進行個案教練的經驗，跟我個人生命轉型的一個體會，讓你能夠更深入的看清楚，自己的生命形態怎麼樣可以過得更好，並且避免掉一些迷思跟現象。

因為我必須說「思維的盲點」，它不一定是發生在那些我們所不知道的事；而是我們太僵固於我們所知道的事。

就像上個世紀的馬車夫，他之所以會被淘汰的主要原因，其實並不是在於，他不知道汽車這件事，而是他太僵固於他的謀生方法，就只有駕馬車。或者是只有透過駕馬車的交通，跟移動的意義來收錢。

所以囉，如果你渴望突破自己在生涯的思維盲點，並且建立起「過好人生」的必要能力，還有它實際的做法。

那我很鼓勵你，可以好好把握我們推出的【過好人生學】這一門線上課程。

然而無論如何，面對未來的改變跟衝擊，不管我們在主觀上喜不喜歡、想不想要，它一定會發生。而真正的關鍵在於～「你準備好了嗎」？

希望今天的分享，能夠帶給你一些啓發與幫助，我是凱宇。

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謝謝你的收聽，我們再會。