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智能駕駛和物聯網給傳感器行業提供強勁動力
發布時間:2019-03-27瀏覽次數:78


前幾天有讀者留言,跟我討論AI過分火爆和泡沫開始膨脹的事。 

確實,現有的AI產業基數和輿論、資本對它助推是并不對等的,其中泡沫確實存在。事涉AI則必強大絕對是一種盲目的價值觀。但AI的優勢在于這種基數近乎于無限底層,能夠提供的應用場景過分巨大,所以在眾多應用場景沒有被驗證到底之前,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,我們看到了很多企業火爆異常。但卻可能忽略了另一個問題:這些企業都集中堆積在某幾個領域內,而AI作為整體真正發展,需要的支撐條件很多。其中很多產業要素目前還處在非常薄弱,甚至冷清的階段:比如說傳感器。

智能駕駛和物聯網給傳感器行業提供強勁動力

事實上,非常多的AI動作和應用場景依賴于合適的傳感器來達成。相比于隔壁幾個領域的鑼鼓喧天,這個領域確實太寂寞了點。


傳感器:冷門不代表不重要


把AI分為技術和應用兩個大方向的話,應用這邊會是Fintech、人工智


能安防、無人駕駛等領域,而技術這邊又會被分成三個部分:數據運算能力、解決方案,以及硬件。

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說實話,人工智能硬件——這里特指起支撐作用的元件,之所以發展速度低于AI語音和機器視覺類的AI企業,很大一部分原因在于可講故事的點太少。


雖然聽起來有點雷人,但我們所處資本市場的特點,是熱愛講故事,講想象空間,不惜一切代價擴大估值。


底層硬件在這些領域相對吃虧,但好在傳感器系統也不是完全沒有優勢。比如這里可以編寫幾個傳感器講未來故事的例子。


1、數據采集者:我們知道,AI戰很大程度是數據為王。而傳感器除了讓機器感知外界之外,另一個作用在于收集數據。重點宣傳傳感數據的價值,和再利用這些數據的可能性,也許是個比較好的附加價值。


2、結合無人經濟:在無人經濟如火如荼的今天,傳感器作為物聯網與人類交互的主要設備,也許會水漲船高。傳感器的花樣翻新,可以為無人經濟和多種場景下的生物識別提供解決方案。物聯網領域最受青睞的就是泛在場景。這也是AI傳感器的優勢。


3、作為技術與應用場景之間的接駁點:當然,最好的故事來自于合理的邏輯推論。以自動駕駛為例,汽車本身需要傳感器作為技術與硬件的交互,來解決人類出現的核心問題。這個邏輯在眾多可能達成智能化的設備上都是通用的。一方面是識別、判斷、推論等技術解決方案,一邊是五花八門的外界數據,傳感器在其中擁有的空間非常廣闊。


說實話,傳感器是不是一門好生意不太好說。技術門檻和市場需求的快速蛻變,都讓這個領域充滿了不確定性。本文的目的更多是提醒你注意那些冷門但重要的AI必備區域,AI在廣義上是一個整體進化,占據其中任何一環,都有巨大的利益想象。


沒必要在擁擠不堪的地方尋找未來。

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