AI踏足無(wú)人機(jī),機(jī)會(huì)還是雞肋?
發(fā)布時(shí)間:2018-07-09 來(lái)源: 日記大全 點(diǎn)擊:
2016年底被熱錢圍繞的無(wú)人機(jī)行業(yè)開始遇冷,微軟大中華區(qū)前副總裁嚴(yán)治慶卻覺得發(fā)現(xiàn)了其中的藍(lán)海。
今年初離開微軟后,嚴(yán)治慶曾在無(wú)人機(jī)公司億航短暫任職COO,但沒過(guò)幾個(gè)月,億航就與中國(guó)其他400家無(wú)人機(jī)公司一起,走上了下行通道。
消費(fèi)級(jí)無(wú)人機(jī)的蛋糕已經(jīng)不夠分了。因長(zhǎng)期扎堆于航拍領(lǐng)域,缺乏落地場(chǎng)景,2015年短暫成為熱點(diǎn)后,很快無(wú)人機(jī)就被資本拋棄。2016年無(wú)論融資額還是次數(shù)都開始斷崖式下降。
這迫使包括行業(yè)巨頭大疆在內(nèi)的公司都開始往工業(yè)級(jí)市場(chǎng)拓展,而后者對(duì)智能化及性能都提出了更高的要求。
嚴(yán)治慶離職后,干脆做起了無(wú)人機(jī)細(xì)分領(lǐng)域的AI機(jī)器視覺方案公司“擴(kuò)博智能”。這個(gè)決策基于他對(duì)市場(chǎng)走向的最新分析。他預(yù)測(cè),在工業(yè)領(lǐng)域,準(zhǔn)確獲取信息后再進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,AI可能才是無(wú)人機(jī)未來(lái)的方向。
主打AI這個(gè)概念,確實(shí)讓不少公司重獲資本的青睞。2017年初,美國(guó)波士頓一家深度學(xué)習(xí)公司Neurala獲1400萬(wàn)美元的A輪融資,主打無(wú)人機(jī)AI,人們開始相信,深度學(xué)習(xí)將廣泛應(yīng)用于無(wú)人機(jī)領(lǐng)域。擴(kuò)博智能也在2017年6月,順利拿到了GGV領(lǐng)投的A輪融資,又在半年后,完成了500萬(wàn)美元的A+輪。
無(wú)人駕駛是AI重地,但汽車無(wú)人駕駛涉及技術(shù)復(fù)雜,成熟化道路較長(zhǎng)。作為簡(jiǎn)易版的無(wú)人駕駛,無(wú)人機(jī)順理成章成了AI的理想出口。
機(jī)器視覺公司們都躍躍欲試,以加速落地。深鑒科技試圖用壓縮算法解決無(wú)人機(jī)的耗能問題,還有公司從光學(xué)避障入手,讓無(wú)人機(jī)更加靈敏。
無(wú)人機(jī)公司也希望搭上AI這陣風(fēng)。大疆試圖搭載云端AI提高算力,零度智控則關(guān)注機(jī)載AI,目的都是向更廣闊的工業(yè)市場(chǎng)拓展。
大疆相關(guān)負(fù)責(zé)人對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者表示,工業(yè)無(wú)人機(jī)最終要幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率,無(wú)人機(jī)是工業(yè)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)終端。2015年,全球工業(yè)無(wú)人機(jī)銷售量為17.1萬(wàn)臺(tái),IDC預(yù)測(cè)這個(gè)數(shù)字2019年會(huì)達(dá)到93萬(wàn),增長(zhǎng)5倍。
怎么看這都是一個(gè)高成長(zhǎng)性的市場(chǎng),但落地卻并沒有那么容易。
擴(kuò)博智能很快發(fā)現(xiàn),受制于物流瓶頸和企業(yè)信息化進(jìn)程,電力、農(nóng)植等眾多領(lǐng)域,還根本用不到AI。無(wú)人機(jī)公司艾肯拓科技CEO楊帆對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者說(shuō),無(wú)人機(jī)有四大核心:飛控、氣動(dòng)設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)以及發(fā)動(dòng)機(jī)。這些還不是AI可以改造的部分。
多位行業(yè)人士都認(rèn)為,AI能讓無(wú)人機(jī)更好地實(shí)現(xiàn)應(yīng)用,這就像電腦系統(tǒng)升級(jí)。但更大的問題是能否滿足工業(yè)的應(yīng)用需求,比如長(zhǎng)航程、穩(wěn)定性、可靠性等,這些還不夠成熟。
無(wú)人機(jī)往智能化發(fā)展是一個(gè)大趨勢(shì)。但AI并不能在短期內(nèi)解決所有問題。
AI入場(chǎng),做大蛋糕
2016年底,一些AI公司苦于沒有落地方向,開始把目光投向了無(wú)人機(jī)行業(yè)。
IDC預(yù)計(jì),2020年全球無(wú)人機(jī)市場(chǎng)總體規(guī)模將達(dá)到259億美元,年復(fù)合增長(zhǎng)率為42%。艾肯拓科技CEO楊帆對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者表示,未來(lái)無(wú)人機(jī)其實(shí)就是無(wú)人飛機(jī)智能終端,往上是向替代有人機(jī)發(fā)展,往下是向替代人力發(fā)展。
這意味著AI公司在這個(gè)市場(chǎng)至少具備了成長(zhǎng)可能性。另一方面,AI恰好踩對(duì)無(wú)人機(jī)市場(chǎng)對(duì)技術(shù)升級(jí)的強(qiáng)需求節(jié)點(diǎn)。
無(wú)人機(jī)正在從消費(fèi)級(jí)轉(zhuǎn)向工業(yè)級(jí),這是一個(gè)對(duì)性能和智能化都要求更高的領(lǐng)域。
無(wú)人機(jī)的核心系統(tǒng)是飛行控制,由一系列代碼和算法構(gòu)成,相當(dāng)于無(wú)人機(jī)的大腦,決定其穩(wěn)定性及靈敏程度。
國(guó)內(nèi)無(wú)人機(jī)廠商的開發(fā)都是基于國(guó)外開源的飛控系統(tǒng),在此基礎(chǔ)上再集成軟件、硬件,形成整機(jī),情況類似于安卓系統(tǒng)之智能手機(jī)。但與后者相比,無(wú)人機(jī)飛控的開源程度更大,不僅軟件算法開放,還提供實(shí)現(xiàn)軟件算法的硬件平臺(tái)。
楊帆對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者表示,開源飛控系統(tǒng)確實(shí)讓中國(guó)無(wú)人機(jī)迅速崛起,但也扼殺了行業(yè)進(jìn)步!鞍验T檻降低到‘高中生水平’,導(dǎo)致人們對(duì)無(wú)人機(jī)的認(rèn)識(shí)扭曲,認(rèn)為無(wú)人機(jī)只能做航拍!
據(jù)統(tǒng)計(jì),2015年中國(guó)上下游的無(wú)人機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈加起來(lái)超過(guò)了1000家公司,其中400家在做整機(jī)制造。這些公司除了能在外形和營(yíng)銷上多下功夫,在續(xù)航、飛控穩(wěn)定性、應(yīng)用場(chǎng)景拓展等核心領(lǐng)域上并沒有突破。
無(wú)法差異化競(jìng)爭(zhēng),導(dǎo)致大部分公司坐上了過(guò)山車,慘烈程度堪比智能手機(jī)。大量的無(wú)人機(jī)公司開始控制成本,包括零度智控、億航在內(nèi)的公司紛紛在2016年至2017年裁員。
行業(yè)的融資也開始銳減,2016年無(wú)人機(jī)行業(yè)融資額降到了8.4億元人民幣,融資數(shù)僅14次。但在2015年,中國(guó)還是全球無(wú)人機(jī)的高地。當(dāng)時(shí)全球無(wú)人機(jī)6.3億美元的融資中,中國(guó)占據(jù)了三分之一,融資數(shù)也達(dá)20多次。
用一位投資人的話說(shuō),跟O2O一樣,這又是一個(gè)被風(fēng)口吹起來(lái)的市場(chǎng),卻因?yàn)闆]有落地市場(chǎng)而掉下來(lái)。
消費(fèi)級(jí)航拍市場(chǎng)不夠分了,進(jìn)攻工業(yè)應(yīng)用市場(chǎng)自然是為了把蛋糕做大。
申萬(wàn)宏源研究報(bào)告顯示,到2020年,航拍無(wú)人機(jī)產(chǎn)業(yè)預(yù)計(jì)可達(dá)173億元,植保無(wú)人機(jī)產(chǎn)業(yè)將達(dá)500億元,電力巡檢無(wú)人機(jī)會(huì)達(dá)到48億元,安防無(wú)人機(jī)產(chǎn)業(yè)約25億元。
全球最大消費(fèi)級(jí)無(wú)人機(jī)公司大疆很快就轉(zhuǎn)向農(nóng)業(yè)植保。2015年底,大疆推出MG-1后,又在2016年底推出了升級(jí)版的MG-1S,開拓了行業(yè)趨勢(shì),更多資本和公司開始跟進(jìn)。
不過(guò),現(xiàn)實(shí)問題也接踵而至。與消費(fèi)級(jí)不同,工業(yè)無(wú)人機(jī)不僅需要性能更穩(wěn)定、續(xù)航能力更強(qiáng),而且需要更聰明的大腦。“比如半路遇到風(fēng)氣流怎么辦?”一位長(zhǎng)期觀察無(wú)人機(jī)行業(yè)的人士對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者說(shuō)道。
工業(yè)場(chǎng)景對(duì)無(wú)人機(jī)的避障功能、對(duì)環(huán)境感知能力的要求也更高。以電力巡檢為例,需要無(wú)人機(jī)有效避開塔線,而安防則需無(wú)人機(jī)具備精確的識(shí)別及追蹤能力,并對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。
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