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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

泡沫可怕，創業融不到錢而死亡更可怕

過去的一年，黑天鵝漫天飛，在投資領域有的賽道需要擠泡沫，有的賽道則需要重振旗鼓，尋找新的機會點。在近日投中網的專訪中，我做了相關分享，我認為，中國大陸將迎來科技驅動的產業升級黃金期，To B企業將迎來發展的「黃金十年」，其中​​產業醫療產業重塑、工業自動化將是最大的機會之一。針對泡沫化的提問，我認為資金熱是雙刃劍，創業最可怕的是融不到錢死亡。創業者應該在市場行情好的時候適當廣積糧，合理儲備好過冬的彈藥，讓自己在賽道上跑得更快速更長遠，文末也給即將踏出校園的年輕人一些第一份工作的建議。

文章經投中網授權轉載。

回望過去二三十年，所有的熱點都有周期，即便不遺餘力的為AI奔走，但李開復依然認為，現在AI行業有些過熱。面對資金熱，李開復認為是把雙刃劍，「如果行業內估值不平衡，就會讓創業者在融下一輪時面臨很大的問題和挑戰。但如果有很多錢融進一個領域，也必然會讓那些能夠跑出來的公司，有更多的資金彈藥讓他們做更多的事情，增加他們的競爭力」。但他同樣提醒，比起資金熱，更可怕的還是創業公司因為融不到錢而死亡。

▎談趨勢：醫療產業重塑、工業自動化等領域仍有機會

投中網：過去一年，你的主要精力分配在什麼地方？以及2021年，你有發掘到什麼樣的趨勢？

李開復：過去這一年，創新工場人工智能和前沿技術、自動化、醫療、消費互聯網、B2B和企業升級、教育等多個領域都在開花結果。在人工智慧、大數據等技術驅動下，中國大陸產業重塑迅猛推進。在所有產業重塑中，醫療以及生命科學產業是最大的機會。在醫療賽道，創新工場在數據AI、服務、器械、生物製藥等領域都進行了佈局，這些企業採用的很多技術都能創造出很多價值，能對產業帶來一定程度的宏觀上的影響。我也在快速地學習、在擴張我們的專業投資團隊。

技術方面，工業自動化、人工智慧大語言模型等，我認為都有很大的潛在價值。

教育方面，過去有一些機會現在有一些飽和了，但是有一些新的機會仍在不斷產生，我們也在持續捕捉這些機會。

從投資的階段來看，隨著我們資金體量的增大，我們逐步走向全階段、全鏈條的投資組合佈局。現在除了在早期投資之外，也在看增長期的投資機會，我們也有了規模更大的新基金來投更大的案子。比如知乎，我們是它的第一個機構股東，連投5輪一直押注到D輪。所以創新工場要做一個更全能的、更與時俱進的新賽道捕手，一個更全週期的參與者。

投中網：前不久知乎上市，作為知乎的天使投資人，在知乎上線之初就發掘了這樣一家“獨特”的互聯網企業，且最早一筆投資回報已經超過600倍。在早期投資階段，你如何一直保持敏銳的嗅覺？

李開復：針對不同的周期，有不同的投資邏輯和方法論。早期項目，我們主要看發展路徑是否樂觀，創業者是否特別優秀。這兩個條件對了之後，再根據具體案例微調一些條件。現在我們主要精力放在A-B輪，我們還要看公司的產品模型、發展方向、未來空間，所處的賽道是不是夠長，公司是不是能夠成為這個賽道的領導者等，這些都非常重要。

定位Tech VC的創新工場是技術型投資人，所以對於技術很強的項目，他們會特別認可我們，他們認為我們能夠理解他們的優勢；對於那些技術不那麼強的團隊，他們也很喜歡我們，因為他們覺得在自身短板上，我們可以幫他補強。

投資知乎時，我們特別認可周源這位創始人，他有人文關懷，也有很強的學習能力和執行力。在團隊初期技術能力可能有一些不足，我們就幫他的團隊補足。知乎走的這個賽道不僅夠長，而且對社會特別有意義。所以當時是基於這些理由，創新工場成了知乎的第一個機構股東。

投中網：從2009年創立至今，你一直不斷捕捉具備前瞻性的賽道，動作總是快人一步，比如AI、金融科技、教育等等。在一個賽道成為「熱點」之前，你做「押注」決策的判斷因素是什麼？

李開復：一個賽道之所以能成為好的賽道，需要天時地利人和。有時候是政策紅利、有時候是市場紅利、有時候是技術驅動。所以我們要非常的細膩的去關注外界的變化。

投資人一定要隨時保持它的靈敏度，觀察到任何熱點事件，有趣的新知識，新的人群，新的市場，新的場景，或者國外的一些趨勢，都要保持靈敏度。讀的新聞也好，文章也罷，都要想這件事情如果發生，對我們的投資理念有什麼影響，會帶來什麼樣的新機會？

創新工場最獨特的是，我們能夠在技術領域，關注到一些好的機會。我們會通讀所有的學術論文，檢索能夠落地的可能。還會去看世界巨頭最頂級的應用是在什麼領域，如果我們發現這些巨頭成功把某一種技術，首次落地到一個場景，我們就會深度思考它的第二次落地可能在什麼場景。比如當年看到Facebook做了第一批人臉識別，我們就想除了在社交識別圖片裡的人臉之外，這樣的技術還能落地在什麼場景，有沒有投資機會。

▎談熱點：泡沫固然可怕，但更可怕的是創業融不到錢死亡

投中網：你一直不遺餘力為AI技術而奔走，現在看來，你會不會覺得這個賽道有些過熱了？

李開復：從過去的二三十年來看，其實每一個特別火的賽道都曾有「過熱」的階段。因為整個市場就會是這樣的現象，有一些特別有洞見的投資人，會做出一些價值主張的決策，然後市場會去追隨某些賽道。

如果突然有一大堆VC，帶了一大堆錢進一個領域，那一定會有些過熱。而後進來的VC，如果沒有對這個領域做深入了解，就會用更高的估值投一些不該投的項目，或者是把一些他們認為評估項目的一些標準經驗，「張冠李戴」錯誤用在某些項目上。總之，帶來的結果是，投了一些不該投的項目，或者以三五倍的估值投了一些項目。其實，如果行業內估值不平衡，會讓創業者在融下一輪時面臨很大的問題和挑戰。但另一方面，如果有很多的錢融進一個領域，也必然會讓那些能夠跑出來的公司，有更多的現金彈藥幫他們做更多的事情，增加他們的競爭力。所以，資金熱是一把雙刃劍。

AI當然有碰到過泡沫，我在2017年就預測，在未來的兩年會看到泡沫，我們現在確實看到了泡沫，甚至有一些融資很多、估值挺高的公司，現在都面臨一些發展的困境。碰到問題的公司，可能來自於創始人太誇大、太激進，或者用錢不夠節省。也可能是因為它走的賽道不正確，犯了一些其實可以提前預判的錯誤，或是投資人給了錯誤的建議。但在今天的人工智能賽道內，有10%-20%的企業面臨困境，這其實是市場選擇的必然，是正常的。

▎投中網：泡沫多時，有哪些應對策略可以保持投資回報率？

李開復：當泡沫很多的時候，我們要不斷提醒自己，投資最終還是要回歸「創造價值」：創造財務價值，創造用戶價值，創造社會價值，這個本質永遠不可以偏離。我會不斷地告訴我們的創業者，不要太過度地去追逐最高的估值，或者被誰融了更多的錢，心裡感到不平衡。你最重要的事情是專注你的用戶，專注你的業務，發展出有價值的產品。

我們也不可能無視於這個泡沫，泡沫多往往意味著市場行情特別火。如果有投資人願意以合適的溢價來投資一些公司，那我們也會鼓勵我們的公司，適當合理地去拿這樣的錢，當然我覺得過度地去拿了五倍的估值，這反而會帶來麻煩。但如果是市場特別認可這個技術，我們會鼓勵創業者仍要去融資。因為融資本身不是一個我能夠錢花18個月，快花完了，再去融一輪，其實市場不是這麼理性的，市場會有過熱和過冷的情況。我們在市場很好的時候去多融錢，不是去要吸附別的VC，或者佔他們的便宜，而是說我們能在在更少稀釋的情況下，適度地能夠拿到我們要的「未來資金」。

但是更重要的是要避免當市場過冷的時候，融不到錢而死亡。因為創業只有一件事情是災難性的，就是融不到錢而死亡，而市場過熱、過冷，就會導致融資容易或者很困難，那既然知道有時候會很難，我們就要在在市場環境很好的時候要去融資，適當合理地增加融資速度和額度，未雨綢繆地補足「過冬」的彈藥。

▎談生活：家庭與事業，“工作狂”也要兼顧平衡

投中網：你不僅是一位成功的投資人，還是一位公認的優秀的父親。你如何平衡事業與家庭的關係？

李開復：家庭永遠是最重要的，這代表著當家庭有特別需要我的時候，面臨了比較大的挑戰的時候，我要放下一切去幫助家人，度過難關。這是我幾年前生病之後，最大的感受。

過去，我的做法是工作之餘，看看家裡需要做什麼。而現在，則是家裡有重要的事情，我一定放在第一位。除此之外，家庭和工作都要平衡，我覺得家庭和工作並重，確保我把工作裡重要的事情，也都能做好。

我們其實都是工作狂，過去更是工作狂。在我得了癌症之後，才了解到，假如生命只有100天，你會突然發現自己一點都不想工作了，才會發現自己過去把98%的時間都放進工作，是一個非常愚蠢的做法。

投中網：這一段闡述，突然感受到你身上非常柔軟的那一部分。在你生病前後，你的生活飽滿度會跟之前有什麼變化麼？這個飽滿度不一定與事業是直接對等的關係，可能是你內心的一些新的體驗。

李開復：生病之後，其實還是有很多體驗的。剛才談到會重新對工作和家庭的關係進行排序。此外，我的健康生活理念也有很大改變。年輕時我認為我不運動，愛吃肉，晚上睡五個小時，也從來沒有生過病，因此就不會生病。生了病之後，才知道過去的想法也是這麼愚蠢。因為作為一個學科學、學理工的人，怎麼能用一個樣本來武斷決定自己是百毒不侵的呢？所以現在無論是在運動方面、飲食方面、睡眠方面，我都會想盡辦法去豐富自己的知識，因為如果能健康地多活十年，那麼這十年可能有一半的時間可以放進工作裡面，這樣就彌補了之前不健康的生活習慣擠壓出來的工作時間，也能兼顧家庭生活。

至於工作方面，其實也有一些改變。過去的工作更多是按照一個定性、客觀的指標，更多考慮怎樣能夠有最高的財務回報，怎樣能夠有更多的人買我的書、聽我的演講。但現在想來這其實是片面且膚淺的東西。現在我更多考量如果我們成功投資了一個案子，是不是真的能夠幫助這個世界變得更好。所以，生病之後，我更覺得投資這件事情財務回報是要關注，但同時也希望每個投資都能為世界創造一個正面的價值。

▎談就業：人生22歲-32歲，讓自己能夠像海綿一樣

投中網：最近又臨近畢業季，對於年輕人走出校園的第一份工作，你會給什麼樣的職業建議？

李開復：大學剛畢業，其實只是你的事業剛剛開始，千萬不要認為你的學習已經結束，過去你在大學裡面學到的知識，在十年以後再來回顧，會發現大學裡學的東西只是你的5%，95%的知識和積累都需要在實際工作的時候，經過實踐而學到的知識。所以千萬不要認為學習已經結束，現在就要去最大化自己的經濟價值。

對於人生的第一份工作，一定是不斷累積自己的學習能力，畢竟人生22歲-32歲這一段時間，需要讓自己能夠像海綿一樣，去吸收周圍所有有價值、有營養的經驗，然後了解真正有用的事情，這些東西不是讀幾本書就可以達到的。也不要太急躁地去認為我一定馬上要去創業，學習才是當下最重要的目標。

如果你最終的目標是創業的話，我會建議你倒過來，先想創業之前，自己該做一點什麼事情，才能最大化提高創業成功的可能性，然後提早創業的時間。如果一定要創業，我建議你做一個兩步的計劃，首先問問自己，「我需要學習什麼事情才能讓我創業成功有更高成功的概率？」你就會發現如果最終你要創業，最好加入一個創業型的公司，讓你能夠體驗各個不同的領域，各個不同的部門，從業務、行銷、產品、財務都要懂，這樣你才能夠去創業，否則你不懂的，就會成為你的短板。

#期貨
#證券基金會

證基會為了要帶領民眾了解台灣期貨市場的發展歷程，特別製作《期貨知多少》的節目，敘述各個時期影響期貨市場的大事件。

台灣期貨市場與時俱進，從夜盤交易、臺指選擇權到股票期貨，這一集我們來看台灣期貨交易所提供交易人新的交易選擇和產業風險管理工具。

00:00 開始
00:10 黑天鵝難預料 不確定性影響金融市場
00:21 疫情狂掃全球 全球經濟陷入愁雲慘霧
00:43 夜盤接軌國際 給交易人更多交易機會
01:13 台期國際化 期交所歐交所合作掛牌
02:12 交易時段延伸 期貨夜盤交易2017年上線
02:28 極佳避險功能 夜盤可避險及預測走勢
03:03 避險需求大增 2020年期貨交易量創新高
04:00 台期貨商品多 台指選擇權全球排名前5大
04:38 多種交易策略 台指選擇權操作彈性高
05:23 價格發現功能 股指期貨提供避險套利
06:06 接軌國際市場 期交所增國外期貨商品
06:51 小資族的首選 股期交易成本低槓桿大
07:06 定期定額標的 ETF商品掀投資新風潮
07:50 友善金融科技 金管會發布發展路徑圖
08:34 區塊鏈五特性 提升金融機構運作效率
09:38 集中結算機制 降店頭衍生性商品風險
10:46 期貨風險管理 部位達標準加收保證金
11:17 防胖手指害市 建置動態價格穩定措施
11:38 綠色金融行動 企業推動ESG策略優勢多
12:59 因應氣候變遷 期交所推台灣永續期貨
14:26 生技成為焦點 台灣生技期貨交投熱絡
15:40 建置綠色金融 金融相關資訊更趨明朗
16:03 掌握局勢變動 保護資產做好風險管控
16:25 結束

精彩回顧:
《期貨知多少#1》：台灣期貨兩大重擊事件-921地震、319事件
https://youtu.be/1ETTirghw8Q
《期貨知多少#2》：911恐怖攻擊、美國次級房貸危機對台灣期貨市場的影響與衝擊
https://youtu.be/ainiGDAJfNU

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最近在網路上，有某些關鍵字持續的飆升，像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。

而這些關鍵字的背後，也代表著在疫情平息之前，無薪假、失業這些問題不會改善，人們也很難恢復安全、穩定的生活；因此人們會傾向去尋找更有保障的工作，這也讓坊間的公職考試補習班，又熱門起來了！

公職補習班迷思

當然喔，追求安全、穩定本來就是人性，只是當我發現這些公職補習班，還用一些有一點不合時宜的標語，對求職者做宣傳，像是什麼呢？「參加銀行特考，就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。

甚至是「書記官地位崇高，形象良好，進可攻擊他人之不正，退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔，有一點誤導大眾的認知跟行為，我一定要來逆風發言一下。

那為什麼我會這樣說呢？台灣喔的「人工智慧」教父～李開復先生，在他的著作《AI新世界》裡面提到。

他認為人工智慧註定會顛覆世界，並且會帶來前所未有的經濟失衡，而眼下最直接的，就是在未來的五到十年之內，對於全球就業市場帶來的衝擊，很多一般人認定的金飯碗，很可能都會被AI取代。

白領失業潮來了！

李開復在他的書裡面，更進一步的指出，近年來，世界各國因為「無人銀行」的興起，各種AI的工具，已經可以承擔90%以上的金融業務。

再加上喔現代年輕人，普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多；實際到銀行臨櫃的人越來越少，而第一線的金融人員的工作就此消失，已經是顯而易見的結局！

國外甚至於已經出現申請貸款，把資料送出到核可，不到幾個小時就能夠完成。

這裡的關鍵，就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據，可以在很短的時間裡面做完風險評估，而這些都是人類很難做到的事情。

再來，法院書記官的工作，就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務；講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。

但你知道嗎？現在的科技，已經可以讓機器聽懂人類說話，同時呢在螢幕上轉換成精準的文字，準確率高達九成以上。

你想想看喔，假如準確率繼續提高，費用也越來越平價，法院或者是政府是不是有很大的可能性，會直接採購這樣的設備來取代書記官呢？

一來呢，大幅降低薪資的費用，二來呢，降低人員管理的問題；畢竟人類加班會抱怨，但機器不會有這個問題。

聽到這裡喔，你也許會好奇，以前聽說的AI、人工智能會取代的工作，那應該都是像工廠的工人，或者是體力活動的藍領階層才對啊！

那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作，像是銀行行員、書記官，這些白領職業，也會被AI取代呢？

這是因為啊，現代的AI本質，其實是一種「深度學習」！那什麼是「深度學習」呢？

李開復先生在他的書裡面提到，深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。

簡單來說喔，過去的電腦只能執行單一程式；比如說，你希望機器人幫你到早餐店買三明治；那麼一旦輸入你家到早餐店的路線，機器人就會執行到底。

如果在路上遇到車它不會閃，遇到人也會直接輾過去，一直到抵達早餐店它才會停止，那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。

而神經網絡式的學習，則是透過數據資料，幫機器人建立起路況，可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。

讓機器人可以在遇到阻礙的時候，先停下來，重新偵測、評估環境的狀況，再計算出成功率最高的路線，轉個彎重新出發，這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。

也就是說啊，在固定的場景底下，只要能透過數據，找到人類固定的「行為模式」，再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。

最後依據收集到的海量大數據，讓AI系統去做深度的學習，AI就能夠擁有思考能力，取代很多白領的工作。

容易被AI幹掉的二特點

從上面的例子，我們可以進一步的知道，符合以下二個特點的工作，很有可能會跟恐龍一樣，在地球上消失喔。

這二個特點又是什麼呢？第一個、那些資料、流程可以編碼的工作；第二個、人際互動頻率很低的工作。

打個比方來說，就像是現代的醫檢師、放射科的醫師，或者是銀行行員，他們都是在固定場景底下，專門分析數據跟資料，再不然就是工作流程有明確的SOP。

工作內容固定，而且有一套嚴格的作業流程和評判標準，不會有太多參數的變化，就很容易被編碼，而變成一條程式。

在未來呢，凡是可編碼的流程，再讓機器人通過大量數據的深度學習，就能夠快速的優化，任何動作都會比人類更快、更精準，而且可以一直進步，還不會喊累！

我們與AI的距離

要是你聽到這裡還半信半疑，感受不到AI對於職場的全面破壞，那麼我再提供一個更貼近你我的事實～

台灣的知名品牌～華碩電腦，在他們關渡總部的13樓，已經有一個130人的AI團隊，成軍了16個月。

而負責領軍的華碩全球副總裁～黃泰一先生，他就表示喔，華碩的AI團隊，已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池，累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。

透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者，建立起節省人力、降低風險，而且能夠精準行銷的演算法系統。

幫助華碩在他們的未來，能夠透過大量的數據，以及資料跟資料之間的相互運用，所產生的商業價值來賺錢！

儘管現階段呢，華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據，不過可以想見的是喔，只要精準的演算法系統建立；商店它是不需要店員，醫院它可能也不太需要醫檢師，輪胎製造廠不需要工人。

而未來這三大產業所需要的「人力」，將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生，在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。

他說：「在未來的5～10年之內，現有的50%工作，將會由AI取代」！

所以拉回來看，只要你有稍微留意時事，你一定知道現代的公務人員、銀行行員，就算寒窗苦讀多年考了進去，福利和工作的輕鬆度，也都大不如前了，更別說他們的未來和發展。

也就是說喔，要是你忽略真實職場上正在發生的變化，那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的，卻只能做個幾年，就被裁撤了！

這樣的投資報酬率，你覺得划算嗎？算一下喔！會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格，但是真正得到的，卻是更高的失業風險！

你想因為「眼前」短暫的穩定，而把自己放到更大的危險裡嗎？如果你不想，你可以選擇現在就打開眼睛，開始為自己的未來做準備～

假如你很想要為自己打造不敗的未來，讓自己的求職、轉職之路，擁有更務實的安全跟穩定，我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑～【過好人生學】這一門課的學習。

人工智慧的時代已經來臨了，但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋，在面對自己的人生，你曾想過這是為什麼嗎？

其實答案很簡單，那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思，困擾了很多人。

在【過好人生學】的課程裡，我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念，它的危險之處。

它在於喔，人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」，或者是「最好的鐵飯碗」之後，我們就不再動腦筋思考了，所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗，千萬別碰！

而「路徑依賴」呢？它是指喔，人會習慣用過去的經驗，想現在的事，然後去預測未來。

比如說吧，你念醫學院，所以就只能當醫生；再比如說，你過去在某個行業，所以你在轉職的時候，就只能做相關的行業。

而弔詭的是，如果過去的經驗能夠適用於現在，還能夠幫你預測未來的話，那每個人都是半仙了啊，也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了，不是嗎？

所以呢，無論你是白領，還是藍領的朋友，我想要跟大家說的是喔，未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的，無論你想不想面對，它遲早都會來！

不過我也很肯定的告訴你，在我們失去「舊工作」的同時，這個世界還會增加許多的「新工作」。

只要你願意改變，跟上腳步，某些你覺得沒有什麼的工作，其實都潛藏著非常大的人力缺口，值得你好好的關注。

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我一直相信喔，未來仍然是充滿希望的，在【過好人生學】裡面，我會用最淺顯易懂的話，點破你對於生涯的迷思，幫助你移除20世紀的思考遺毒，發展出最適合21世紀的生存策略。

我還會幫助你繞過三個心智的陷阱，陪伴你一步一步的去建立起，新時代必備的四大能力，你將看見自己的更多可能性，並且懂得轉換自身的專業，幫自己規劃1413、一世一生的生涯藍圖，過上一個更好的人生。

歡迎你加入學習，也希望今天的分享能夠帶給你一些幫助，我是凱宇。

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歡迎你的加入，更期待你在學習之後的發現；那麼今天就跟你聊到這邊了，謝謝你的收看，我們再會。