随着全球经济周期触底反弹，近两年很多热点风口开始“衰落”、“关门”。人工智能资本层面冷淡。数据显示，自2018年二季度以来，全球人工智能领域的投资热情逐渐回落。今年5月，中国信息通信研究院数据中心发布了《全球人工智能产业数据报告》。报告显示，2019年一季度，全球人工智能融资规模为126亿美元，环比下降7.3%；总融资比例达29.7%。2019年二季度以来，国内人工智能投融资数量和金额均呈下降趋势。仅完成30笔融资，同比下降45.5%。融资总额为50亿元，不到去年同期的40%。从目前已披露的融资信息来看，国内宣布获得融资的人工智能企业包括AI芯片公司地平线、大数据及人工智能独角兽公司明略数据、旷视科技、特斯联等公司，均这是详细的。细分领域龙头企业的投资向头部企业靠拢，表明人工智能领域进入淘汰赛阶段。但是，人工智能与区块链、VR等技术确实有相似之处。狂热了两三年，是不是要进入冷静期了？这取决于人工智能的悠久历史。GartnerTechnologyHypeCycle人工智能发展是自动驾驶发展的催化剂50年代，人工智能诞生50年代和60年代，人工智能经历了第一次繁荣，各种智能机器人诞生80年代，人工智能之后第二次繁荣，各国研制出智能计算机。20世纪90年代，人工智能经历了第三次繁荣。IBM深蓝击败国际象棋冠军。狭义的人工智能主要指神经网络及其衍生算法。人工智能处于低潮20世纪70年代，神经网络因其数学局限性而受到广泛质疑。甚至在2012年前后，在学校教授神经网络的老师也宣称：博士们已经在神经网络上工作多年了。这个东西就是做模拟，发论文。大规模应用的可能性不高。然而在2016年，AlpaGo战胜了围棋世界冠军，人工智能开启了新的征程。今年也被称为“人工智能元年”。最近元年大家都听多了，一个“共享经济”、“区块链”，不管是新技术还是“旧瓶装新酒”，总会带来一波新概念炒作，掀起资本狂潮，自动驾驶在此时迎来了新的发展机遇。人工智能的发展主要受以下几个原因的影响：1、计算能力的提高。神经网络有大量的浮点数并行计算。近年来，芯片计算能力呈指数级提升，为人工智能的应用提供了基础。2.政策支持和顶层设计。各国政府纷纷出台各种政策支持人工智能的发展。如前所述，人工智能已经成为中美贸易战的焦点。3、需求驱动。随着经济的发展，人工智能的应用取代了部分人类劳动，提供了全新的智能体验。4、资本的作用。从2016年到2019年，人工智能经历了梦幻般的三年，但人工智能的历史规律告诉我们：高潮过后，或许会迎来新一波沉寂，人工智能助推下的自动驾驶也将迎来新一轮沉寂。做作的。自动驾驶的困境自动驾驶汽车与人工智能的关系自动驾驶的发展在很大程度上是由人工智能的发展驱动的。首先，如表所示，自动驾驶在技术细节上需要人工智能的支持。发展是自动驾驶的原动力；其次，自动驾驶与共享出行的结合是人工智能最大的应用场景，拥有万亿级的市场规模，也备受资本青睐。兴奋的背后，也难掩无法赚取商业利润的尴尬。9月以来，自动驾驶行业利好消息不断。9月16日，上海向3家企业颁发首批智能网联汽车示范应用许可证；9月22日，武汉颁发了全球首张自动驾驶商用牌照。据不完全统计，目前已有约20个地区颁发了200多张智能网联汽车开放道路测试牌照。这种“集邮”车牌只是万里长征的第一步，离真正的商品化还有很长的路要走。远的。9月26日，由Apollo与一汽-红旗联合开发的首批45辆“红旗EV”Robotaxi自动驾驶出租车在长沙开放测试道路试运营。具体运行结果还有待验证。“红旗EV”Robotaxi与谷歌的WaymoOne早在2018年12月5日就在美国凤凰城推出了自动驾驶出租车服务，是最早的商业落地，但目前还处于试验阶段。WaymoOne会配备一个跟车器，乘客支付的费用分为两部分，一是支付租金，二是“司机费”，支付给监控运行的远程操作员车辆并在出现问题时进行干预。从规模、范围和形式来看，WaymoOne还在试验，但试验范围在不断扩大。相比之下，百度走的是中国特色的车路协同自动驾驶路线。随着V2x的加入，我们期待百度和红旗能够交出更好的成绩。春江水暖鸭先知，资本最敏感。作为独角兽制造机器，日本软银的愿景基金分别向优步、滴滴和Wework投资了超过100亿美元。优步和滴滴账面长期亏损，对估值影响较大，而WeworkIPO失败后估值从470亿美元跌至120亿美元左右。另一方面，国内很多初创的自动驾驶企业已经在为过冬做准备，想要活下来也不是那么容易。毕竟，顶级资本已经察觉到其中的风险，资本寒冬在所难免。自动驾驶的发展必须尊重技术规律。自动驾驶可以说是集万千宠爱于一身：有政策，大量政府政策支持自动驾驶的发展；有资本，大量资本投入自动驾驶领域；真实需求；随着技术的发展，一大批领先的互联网科技公司纷纷进入自动驾驶领域，例如：谷歌、百度；风靡一时，从汽车圈到科技圈，自动驾驶绝对是焦点之一，大量的互联网从业者进入了自动驾驶领域。驱动研发领域。然而，看似应有尽有的自动驾驶，为何却没有达到预期呢？因为自动驾驶是一个大系统工程，人工智能只是其中的一个要素，还有汽车的改造、IC的设计、环境的改造、法律政策的支持等。目前的人工智能智能经历了50年的积累。它是大量博士研究人员对算法进行猜想、创新和改进的成果。这场人工智能大爆炸。但目前，人工智能算法能否满足自动驾驶的要求，还没有人给出明确的答案，这是一个大大的问号。从人工智能的发展来看，真正实现自动驾驶还有很长的路要走。需要很长一段时间的沉寂，脚踏实地解决一些底层问题，才会迎来市场的全面爆发。路要一步步走，饭要一口一口吃。
