從新創企業現狀觀察AI發展熱度
作者 : 黃燁鋒,EE Times China
2021-07-12
從人工智慧(AI)新創企業市場,以及類似Nvidia新創加速計畫(NVIDIA Inception)的專案,都可觀察AI技術或產業如今的發展熱度...
現在的很多生態締造者對於潛在生態的開發都十分在意:比如說及早深入教育市場,生態建設「從娃娃抓起」(編按:指從小開始);再或者對新創企業的扶持或孵化計畫。這裡所謂的「生態締造者」的範圍可以很廣,比如雲端供應商、作業系統供應商、針對應用開發解決方案的供應商,以及各種硬體廠商等。
這些其實是吸引更多開發者,潛移默化中造成開發習慣、黏性的關鍵。《電子工程專輯》中國版(EE Times China)先前拜訪過微軟(Microsoft) Azure一批又一批的孵化企業;還有華為HarmonyOS當下對眾多新創企業的扶持……這類新創企業扶持項目都有著相當易於理解的商業邏輯,亦屬常規操作手段。
而在AI生態建構上頗具代表性的應該就是Nvidia,畢竟筆者之前也一直在提Nvidia在AI生態打造上的完備程度多高,這種生態對新創企業的扶持當然也是必不可少的。Nvidia新創加速計畫(NVIDIA Inception)進入中國是在2016年,這個計畫本身就在加速AI創業公司發展。從AI新創企業市場,以及類似Nvidia新創加速計畫這樣的專案,都可觀察AI技術或產業如今的發展熱度。
AI市場這兩年的新機遇
截至去年底,這項計畫在全球範圍內覆蓋了超過7,000家AI新創公司,去年一年加入Nvidia新創加速計畫的公司數量較上一年多出了25%。從Nvidia的總結來看,新冠肺炎疫情可能很大程度推動了該計畫。之前Nvidia業務開發VP Jeff Herbst曾提過:「2020年一場全球性質的瘟疫攪動了經濟發展。但新創生態系統卻在此期間一度繁榮,這很可能不是巧合。」
這些AI新創企業,依照類別來看主要包括了IT服務、醫療健康、媒體與娛樂。看起來是完全符合預期,就如同疫情期間全球的PC和資料中心市場發展受到刺激一樣,這恰好也是Nvidia業務發展的重點。可以說,疫情雖然短時間內造成了停工停產,但Nvidia可能是這波行情下獲得最大發展機會的企業之一。
數位生活方式的轉變促成了很多領域的快速發展,包括在家辦公、遠端醫療、家庭娛樂等。隨Nvidia大趨勢本身的利多,以及大環境的影響,去年加入Nvidia新創加速計畫的新創企業的一大部分都在這些類別中。
在中國市場上,該計畫去年扶持的企業超過800家。這個數字也極大程度說明了AI在中國發展的繁榮。換句話說,全球25%的成長量也可間接表現出,新冠疫情的蔓延客觀上也推動了AI的發展,而且不止於醫療健康。
AI新創投資市場現狀
Nvidia新創加速計畫可認為是觀察AI新創企業,乃至整個AI產業發展的冰山一角。CB Insights先前公佈了一份AI 100榜單,列出100家AI新創企業——而且據說是從超過6,000家企業中選出來的。這份榜單涵蓋了跨18個核心產業的各種解決方案,這個數字其實已蠻驚人。這份榜單總結了這些年來AI新創公司獲得的融資金額、最具代表性的產業類別,以及有不少企業處在A輪融資階段。其中12家是獨角獸,而在地理位置分佈中,64%位於美國,8家位於英國,6家在中國和以色列等。
針對這個市場有一些更細緻的資料可以列舉。以前不久微軟豪擲197億美元收購Nuance為代表,目前美國最大的5家科技公司中,有4家大量收購了AI新創企業。其中蘋果(Apple)最多,收購次數達到了29次——這也是CB Insights前不久才更新的資料。僅今年一季,全球與AI新創企業相關的交易(如收購、兼併等)次數就達到了626次,交易金額大約是177億美元。與去年相比,2020年整年的資料是354億,這其中的增量還是相當可觀的。有投資機構認為,預期今年針對AI相關的企業交易量會是去年的2~3倍,這種持續活躍和加速的趨勢仍相當明確。
很多機構針對企業所作的統計也顯示,企業對於AI產品的採用計畫正在增加,或者說更多的企業在數位化轉型過程中準備應用AI。Signal AI針對1,000位C級高層的統計顯示,92%認為自家企業需要依靠AI技術來提升決策制定流程。GTC 2021上,Nvidia共同創辦人暨執行長黃仁勳針對Nvidia發佈的AI for Enterprise特別提到:「我們將AI擴展到企業的邊緣。我們相信企業產業邊緣將會是AI產生巨大影響的地方,包括醫療健康、倉儲物流、生產製造、零售、農業、交通。AI還沒有觸達這些產業,但現在不同了。」
所以從投資方和需求方兩個方面來看,AI新創企業相關的投資都在持續擴大。不過這一現象可能與其他熱門領域的發展具有極高的相關性。比如推行SaaS的企業如今受到格外的關注——而這些企業普遍將AI作為企業產品的一部分。所以AI成為某些正在快速成長中的市場的組成部分受到追捧,本身也是AI成長的原因。達成全球AI交易金額的新記錄,可能會在今年持續發生;今年截至目前交易輪次也仍然表現出了熱度。
這其中有一點轉變,是近一年才發生。亦即去年很多企業對於AI的接受度仍然不高——AI之前的存在更像是一種行銷手法:即告訴客戶和投資人,產品中有AI技術才能獲得青睞;而現階段逐漸在轉變至用AI來更實際地解決現實問題的階段發展,或者不需要再去反覆解釋究竟為什麼要接受AI。AI也變得越來越平常,這也是大部分技術走向成熟的必由之路。雖然從投資風向來看,這個市場遠未及成熟,Nvidia在此時持續做針對AI新創企業的新創加速計畫投入,還是相當好的時機。
兩個新創加速計畫示例
與此同時,Nvidia新創加速計畫在客觀上也是降低產業進入門檻的一種方式,所以該計畫本身又在推動AI產業發展。從這個層面來看,這一市場行為與Nvidia本身在技術上進行生態建構還是一脈相承。
對於加入計畫的AI新創企業而言,該計畫提供的支援主要包括幾點:Nvidia的部分產品折扣、AI技術支援(包括Nvidia深度學習學院DLI線上自主培訓課程免費兌換200次)、Nvidia管道的市場推廣(如在GTC大會上給予展示、演講等的機會)、融資服務、業務推薦等,也就是從技術和市場兩方面提供一些基礎支援。除了免費加入的新創企業,計畫中另設有高階會員(設定要求包括至少完成A輪融資或已產生業務收入等)有更多的支援,比如開發者關係支持、更多市場推廣等。
這些服務和支援,基本也顯示了當代新創企業扶持計畫的常規,大方向上也符合AI新創風向的趨勢。這裡列舉兩個加入Nvidia新創加速計畫的新創企業的例子,大致可從中體會此類新創扶持計畫的價值。
中國有家名為心咚科技的企業,主要業務方向是將AI技術融入到時尚、服飾產業。這家公司產品的核心,包括了物理引擎和數位面料中心:設計師藉由心咚科技的產品,可以將現實中的實物面料和服飾,虛擬地呈現出來。這其實很類似於「原型產品」、「設計驗證」,虛擬產品因此能做到「零廢棄物製造」。市面上大多數現有的3D服裝設計軟體都只是視覺模擬,而沒有工業級高精準度物理模擬所需的運算結果。
所以心咚科技採用Nvidia的GPU及互連等方案,實現了高效能運算(HPC)應用,完成對複雜光線追蹤、視覺化運算工作負載的處理,以虛擬的方式完成從選擇面料、成衣設計、審稿、打版到生產過程。心咚科技本身是Nvidia新創加速計畫會員,這個例子也顯示AI相關技術新創企業借助Nvidia的資源、支援和平台,能夠加速應用實踐和延展。
再舉個例子,美國有家新創企業Zippin,他們的產品針對零售店購物可實現自動結帳,這個過程主要是對消費者購買的零食、飲料等進行影像辨識。顧客在支援Zippin系統的店內買東西之後就可以離開,app會保留收據,追蹤消費記錄後收費(app或信用卡支付)。這個專案的市場契機,主要來自國外很多體育館、娛樂場所重開,Zippin自動結帳無人商店不需要排隊就能買東西。
Zippin如今的業務擴展似乎還頗順利,其商店數量在穩步增加,包括一些大型體育場館和零售連鎖店;而且擴展到了美國以外,包括巴西、俄羅斯、日本。這套「自動結帳」系統相關AI的核心部分,應該是商品的影像辨識,並且結合更多感測器實現位置、重量辨識等。不僅是顧客買了什麼,也在於商店本身的庫存管理自動化,Zippin用的是Nvidia Jetson在終端進行模型推理。
Zippin聯合創始人兼首席科學家Motilal Agrawal在談加入新創加速計畫時提到,「Nvidia新創加速計畫團隊與我們見面、借給Zippin第一個NVIDIA GPU並針對我們的應用提供關於Nvidia SDK的指導。」
這兩個例子都是在Nvidia新創加速計畫扶持下,業務得以擴大影響力或開展落地的典型。Nvidia在其官網列舉的實例還有不少,本身也算是對這些企業的市場宣傳途徑之一,可能不同參與者受惠於新創加速計畫的體驗是不同的:Nvidia自己列舉的案例中,有家AI醫療影像手術導航機器人相關新創企業,相當推崇Nvidia深度學習學院DLI 的培訓課程,包括部分課程後Nvidia頒發的一些認證證書。如前面所述,Nvidia深度學習學院DLI線上自主培訓課程也是Nvidia新創加速計畫的重要組成部分,這類課程對於AI新創企業的養成具備相當的價值。
無論是免費的自主培訓課程,還是Nvidia GPU產品折扣、AI技術支援、市場推廣、融資服務、業務推薦,這些Nvidia新創加速計畫的組成部分。對AI新創企業快速入門和進階AI開發、加速產品上市,以及對於Nvidia本身培養AI生態有其價值。
正如本文一開頭所述,這種潛在開發生態與習慣的培養,是大部分生態締造者佈局生態時的必要行為。AI新創企業市場如此火熱,是Nvidia開展新創加速計畫的契機。與此同時,這類計畫本身又在促進AI整個產業往前發展,也是推動AI產業現階段百花齊放、迸發AI創意的起點。
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20210712nt61-ai-development-from-the-dynamics-of-new-venture/?fbclid=IwAR1AVhpCZaFFqeTnmgvW7ZoTBBv48gtKEMsxZa4u4i_BDryyVfKnQcYLQ40
同時也有3部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅無口君Wuco,也在其Youtube影片中提到,►口君の直播頻道 | 每天睡飽飽就開台 http://www.twitch.tv/mr_wuco 口君の英雄戰場系列影片: ■ 我滴媽呀流💣顛覆全自動的想像力!火燒航空母艦...現代諸葛村夫!!!《爐石戰記:英雄戰場》Hearthstone Battlegrounds #390 https://...
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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
極巨化卡比獸位置 在 Facebook 的最佳解答
寒流後幾日,就是新年了。連假期間進校園,在冷清的文學院四樓長廊上,看見一隻死去的小小的燕子。
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燕子躺在公共行政系教授的研究室門口,輕輕的,風大時稍稍晃一晃,修長的黑翅膀蓋住白色的身體,像是一片枯葉子,掩著一枚發霉的毬果。
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回想起來,研究所時我似乎沒在學校裡看過這樣的燕子。
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時隔十餘年,再次回到校園,很多東西都變了。還是沒見到飛翔起來自由得近乎狡猾、近乎魔法的燕子,但到處都是鳥禽──現在的學校裡,已經成了鴿子的練飛場。文學院,共同科,人文學科這一區的建築物屋頂上,幾乎都棲停滿了灰撲撲的鴿子。
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不同於燕子,鴿子倒是我以前唸研究所時就有了。但那時,頂多是久久看到路燈上落拓著停了一兩隻,轉頭張望的樣子,看上去有些茫然。或許是那樣的情境和當時的我們心境太像,又被附會了什麼自由平和的象徵,每次遇見,心裡常常是沉靜、同情的。
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但現在完全不是這樣。寬闊的縱谷天空下,鴿子群不去別處,不由分說沿著文學院的簷頂屋脊停了一整排,咕咕噥噥,歡快熱鬧。「現在學校的鴿子啊,比我老家的鴿舍還多」,學弟這樣說,口中是輕佻、誇大的語氣,是那種青春而戲謔的快樂。(遠遠離開家鄉抵達這裡,對他來說,是一件得意的事嗎?)我凝視著鴿子一次又一次飛起,但哪也不去,盤旋著繞文學院飛過一遍又一遍,一遍又一遍,群體龐大綿延無盡,像一條氧化的金屬鎖鏈,像一隻鏽唱針重複讀取著黑膠唱盤。沒有盡頭的日常練習,讓人看著不由有些不耐,但為什麼不耐?我卻說不出來。
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這樣日復一日、重複軌跡的飛行,是現在天天瑣碎忙碌的我能夠做到的事情嗎?
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鴿子持續飛行,給人與時間拚博的聯想。飛行,但哪也不去。若是那些年自認遲遲沒有準備好、而遲遲不願畢業(但同時又這麼恐懼出社會後日復一日的辦公桌人生)的自己,看到這樣群鴿繞圈飛行的場景,不知道會是什麼感覺。
說不定也沒有什麼感覺。對長久生活在都市裡的我而言,鴿子並不常見,賽鴿的鴿舍更是遙遠的童年記憶了:舉著紅旗子的人高高站在天台上,在陰霾、但更顯飽滿有力的天空底下,偶爾揮動,遠方的鴿群感應到什麼一樣低低飛近,掠空而過,像是受著魔魅的超自然力量招喚而來。
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鄉下養鴿是為了賽鴿,賽鴿的用途則是賭博。文學院的鴿子──文學院裡停著的這麼多、這麼多的鴿子,能有什麼用途呢?
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鴿子多到一定程度,對衛生或許是有一點影響了。學校能處理手段不多,放毒或擊殺,觀感上都太殘忍。聽說想來想去,曾嘗試引入天敵,一度請人帶了訓練過的老鷹來驅趕鴿子。
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大家都是口耳相傳,問了幾個學弟妹,其實都沒有親眼看過。只知道曾有這樣合理、但似乎有點好笑的事。為什麼好笑呢?一時也說不太上來。是覺得那種「人為模仿自然食物鏈」的做法太可笑了,還是覺得「以為這樣比較不殘忍」的心態可笑呢?
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總之,老鷹的驅趕計畫最後失敗了。
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我想像那樣習於滑翔的巨大禽鳥,在學院寬敞、但對牠而言實在還是太過狹小的上空,勉力拍著翅膀,撲飛追趕鴿群而不可得的樣子,有些不忍。老鷹沒有久留,聽說還曾一頭誤撞上學院大面透明的玻璃窗。不知道是不是真的?我追問過幾個朋友細節,大家不置可否的說說笑笑,把話題帶過。那就是一個非常有趣、合乎我們期待的故事吧?是不是真的,很重要嗎?
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老鷹受傷,終於走了。鴿群在交頭接耳的鼓譟中,重新佔據了文學院設計典雅的屋頂。
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很難說這樣一定是不好的。老鷹回去休息,去更大的地方做自己擅長的事。鴿群在美麗的文學院,繼續溫暖、快樂、安全的生活。日子一樣過去,很難說這不是一種各安其所。
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學校最後只好在各間教室、各個研究室的窗台外側拉上了鐵網,避免鴿群逗留,衍生衛生問題。鐵絲太細太利,鴿子的腳爪無法久握。所以,原本敞亮的窗戶,現在看出去都是緊緻的鐵窗風情了。我每天進研究室,隔著窗戶觀望曾經熟悉、但疏遠太久的校園,像一個學畫、學書法的人,在輔助的格線上確認線條與顏色理想、確實的位置。
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也很難說這樣一定是不好的。原先詩情畫意的大塊風景,現在看上去,都有精確的座標了。
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鐵網的網目大概是眼鏡的大小,密密注視著天空盤旋的鴿子。鴿子再也不能隨隨便便停在窗台上了。
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記得以前唸研究所時,上小說家老師的課,老師講到精采處,真心在乎處,偶爾會停下來深思,看著窗台上孤獨的鴿子出神,鴿子往往也偏著頭注視老師,久久不動。修課的我們也停下來,窗外的風景也停下來,時間也停下來。
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好好停下來,沒有為什麼。那曾經是我最喜歡的時刻。
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但照這樣看,從前的那種狀態是不會再回來了。所有的窗台拉上鐵網,整個文學院像是武裝起來的堡壘。泊車困難的鴿子群,只能停到更上層熟悉的屋頂了。
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屋頂也很好,只是不知道下雨的時候怎麼辦呢?花蓮的冬天那麼容易下雨。又冷又漫長的冬天,曾經帶給習慣南台灣陽光的我極大的絕望。躲進外套裡,房間裡,棉被裡,書本裡,濕氣如影隨形,讓人覺得無處可去。人都這樣了,何況是只能停在屋頂的鴿子呢?
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窗台不能停,停地上總可以,例如,或許能躲進走廊裡避雨吧?我確實這樣想過,但很快就知道為什麼不可行───一天晚上,我走文學院的長廊去研究室,昏暗的燈光裡,不小心驚動了一隻雨天躲進走廊的鴿子,牠驚慌地在走廊和樓梯間拍翅亂飛,撲上頂燈、玻璃窗,又摔下來,四處找尋亮處想逃,或至少努力想停留在半空中、爭取時間找尋出口。我靠牆站著,大氣也不敢喘,注視著那隻絕望、瘋狂的鴿子。不是怕牠,是怕牠怕我。
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或許也是有點怕牠吧?或許我也有點怕我。那樣以為自己受困、恐懼、而近乎瘋狂的樣子,我並不是陌生的。
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天亮以後的校園裡,鴿群又排排站滿了學院的屋頂。雨繼續下,或許還要下整個冬天。鴿群咕咕咕咕,停留在文學院的屋頂,我仰頭去看,無法分辨飛禽的表情。
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學校其實還變了很多。單是文學院內就有許多不同。建築還是一樣的建築,但時間過去,不可能沒有留下任何證據。
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文學院中的大樹長高了。印象中以前唸研究所時,樹梢大概只到二三樓的交界。以前我們創作所設置在英美系上,所辦位置在文學院三樓的西側,一出門,就可以看見中庭對面的中文系。但現在樹紛紛長高,已經完全看不到了。以前的東華中文系後來也改制了,叫華文系,併校後我還來不及認識的花師的朋友們來了,繼承下中文系的名字。
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三個系佔據了文學院長長的ㄇ字型走廊。這次回來學校,我繞著走過幾次,有些迷惘,慢吞吞沿走廊看過一個個布告欄,像一個失去國籍的水手沿著海岸找尋港口。鴿子在文學院裡咕咕叫著,很熟悉。可是現在,我誰都不認識了。
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長高的大樹上,現在棲著擅長學舌的八哥,非常神奇,像精通多國語言那樣,能夠多聲道用不同音色彼此唱和,好像在溝通,但也難以確定,畢竟牠們飛也不飛,整天就那樣勉力叫著。會不會是單純想發出聲音而已啊?
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不知道是什麼原因,樹上幾乎沒有鴿子,沒有老鷹沒有燕子,就只有八哥。我有時研究室忙累了,出來趴在窗台看他們,整天鳴叫不休,站在枝頭迎風擺盪。他們似乎是以發出聲音這個行為本身為樂的。
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很有趣,但好虛無。只是想想,牠們就是八哥啊,八哥做著八哥擅長的事,這有什麼不好嗎?
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只是,無論是從前唸研究所時,或者這次返校,印象裡,我從來沒有在文學院裡外遇見燕子。
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學校後門外的小路上倒是四處都是燕子,個頭小小黑黑的,速度飛快,像是活的音符,樓房間低空穿梭,貼地飛行,突然拔高又急轉,彷彿轉音出色的爵士歌手似的。我有些佩服,燕子從來都飛得如此好看,從來沒有撞上人車樓房,最後總能輕輕巧巧落在細細的電線上。
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分不出那是一種艱難高超的生存方式,或者單純炫技的遊戲。飛翔的燕子來來回回畫過空中,有時就這樣一整個下午,好忙碌,但乾乾淨淨什麼也沒有留下。
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中午、或者傍晚買飯回租屋處,走在小徑上,總看見燕子就這樣來回在天空裡寫畫著無人知曉的符號,彷彿正興奮地連起空中隱藏的星星圖案,我常常興起羨慕的感覺──感覺那是什麼神祇正向我顯示某種充實、自由、又率性的生活方式,暗示我,勾勒另一種更理想的、更盡其在我的生命節奏。
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但是除了羨慕,還能怎麼樣呢?人類無法飛行,這我已經知道很久了。
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燕子是夏候鳥,秋冬理應要往南飛走避寒,壽命約十年。這是我看見走廊上那隻死去的燕子後,回研究室上網查詢才知道的。(但那些在鄉間小路上亢奮飛翔的燕子,為什麼沒有離開呢?)
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這次回來之前,我畢業離開東華,也已有十年之久。常常返校,找朋友,講座,更多是純粹旅遊,多半也挑在夏天。若無必要,真是沒有興致再經歷一次花蓮的冬天了。
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但即使這樣,幾乎年年夏天回來的我,仍然對文學院裡的燕子毫無印象。
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隔日晚起,瞎忙一陣,入夜了才回到文學院。連假後的期末考前,走廊上師生皆臉色木然默默走路。
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我上到四樓,刻意去看昨天燕子死去的地方。但整條走廊乾乾淨淨,淡淡反光,甚至連打掃的痕跡都幾乎看不見了。
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死去的燕子消失了。我四下張望,一無所獲。鴿子在夜裡的文學院裡咕咕鳴叫著,有些委屈,像是摀著棉被偷哭的聲音,小小聲、低頻率的幼獸哀鳴一般,迴盪在夜裡的文學院。因為已經知道那是鴿子了,咕咕,咕咕,所以毫無恐怖的感覺,我靠著欄杆凝視一片漆黑的文學院中庭,只覺得好苦,好苦。
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沒有在文學院看過真正活著飛翔的燕子,只看見死去的。還未想清楚那是怎樣的事,一天過去,死去的燕子也不見了。
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我們從哪裡來,為什麼來到這個校園,自己大概總有一套說法,即使心裡其實並不一定那麼確定。不過想假裝條理分明、有意說得頭頭是道、引據證明自己收穫豐碩或所言不虛,並不是多困難的事情。
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但燕子從哪裡來,為什麼來,怎麼生活,因著什麼死,我完全不知道。
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我記得研究所時學校後門還沒拓寬的、窄窄的志學街,季節到了常有盤旋飛翔、特技演出一般的燕子。但太常見了,那時的我似乎從來沒有把那當一回事。
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那時的我唸著文學,忙碌著學過很多奇異、艱難、與我無關的敘事技術。現在回想,收穫是真的,但不是我以為的那種。
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燕子也是真的。只是我那時不知道。現在的我真想專注看看那隻死去的燕子。真想好好寫牠。可是來不及了。
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新的一年前夕,一隻燕子死在公行系教授的研究室門口。屍體不知道是被連假結束後的清掃工人清理走,還是被貓狗或其他鳥類叼走了?想起《快樂王子》的故事,寒冬裡分送雕像上的寶石給窮人、因而錯過南遷時機而凍死的小小燕子。我想那不是真的,但那成就了故事裡最快樂、也最憂愁的部分。
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故事裡,燕子死前輕輕的親吻了雕像,那讓我想起學校後門的長長巷子裡,燕子特技飛行的最後,輕輕迴身、降落在黃昏天空中的電線上的樣子。
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懷著感傷的心情,在研究室待到深夜。關燈離開時,意外看見窗外的鐵網上,卡著一小片鳥類脫落的羽毛。
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這是新的。在研究室的窗前來來回回幾個月,我從未看過這片羽毛。實際上我沒有在這面窗景裡看過任何靠近的飛鳥。現在深夜裡看不清楚,但單就毛色來看,似乎是鴿子留下的。當然,也可能是別種飛鳥的。
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那樣無法久棲的位置,在我不知道的某個深夜時刻,曾經有飛鳥撲翅趨近,嘗試停留。停著停著,或許痛了,最終只能匆忙選擇飛走。
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說起來真是奇怪的感覺。我們全力避免飛鳥靠近所設的鐵網,竟然反而為我們全力避免的飛鳥,留下了奮力飛翔的證據。
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─── 飛翔的證據/林達陽
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§ 聯合副刊2021.04.09
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