這一周，特斯拉終于達(dá)成了每周量產(chǎn) 5000 輛的小目標(biāo)，雖然方式有點(diǎn)粗糙——新建裝配線，甚至在工廠里搭帳篷加班加點(diǎn)。

　　而百度的量產(chǎn)看起來似乎高精尖很多，在近期舉辦的百度 AI 開發(fā)者大會上，李彥宏宣布了全球首款 L4 級別無人駕駛巴士「阿波龍」的量產(chǎn)下線，只是，100 輛是不是有點(diǎn)少？

　　同時發(fā)布的還有百度自研的中國第一款云端全功能 AI 芯片「昆侖」，有望掀起互聯(lián)網(wǎng)巨頭定義芯片，其他廠商設(shè)計制造芯片的產(chǎn)業(yè)鏈新風(fēng)潮。

　　在大洋彼岸，曾經(jīng)「日不落」的倫敦城正因?yàn)槿斯ぶ悄芏鵁òl(fā)第二春，AI 研究實(shí)力全球前列，但是量產(chǎn)「小公司」。

　　所以我們到底要技術(shù)還是要落地？實(shí)踐出真知。

　　一、百度的「量產(chǎn)」真的很厲害？看來需要探討一下

　　「我們計劃在 20XX 年實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)！」這是每一個浸淫在自動駕駛領(lǐng)域的公司都說過的固定句式，但對于普羅大眾來說卻是看得見、摸不著。當(dāng)然，這里面的貓膩、教訓(xùn)與焦慮，只有「當(dāng)事人」自己知道。

　　在地球的另一半，「量產(chǎn)」同樣是個讓年輕公司們頭疼的問題。但幸運(yùn)的是，這周特斯拉傳來了一些好消息。

　　在經(jīng)歷了生產(chǎn)線發(fā)生故障以及各方看衰的聲音后，近日，特斯拉官方發(fā)布的生產(chǎn)報告表示，公司完成了每周生產(chǎn) 5000 輛 Model 3 的目標(biāo)，終于告別「產(chǎn)能地獄」。

　　兩年前，公司 CEO 埃隆馬斯克曾告訴投資人，公司要實(shí)現(xiàn)盈利必須達(dá)成這一目標(biāo)。為此，特斯拉團(tuán)隊的工作人員在加利福尼亞的弗里蒙特工廠夜以繼日地輪班工作，并在一個巨大的帳篷下建造了一條新的裝配線，在此完成這個季度的 Model 3 生產(chǎn)任務(wù)的 20%。

　　同時， 還傳出馬斯克在工廠內(nèi)搭建帳篷、親自監(jiān)工的消息。

　　「過去的 12 個月是特斯拉歷史上最艱難的時期，我們?yōu)檎麄€特斯拉團(tuán)隊實(shí)現(xiàn)了 5000 單位的 Model 3 生產(chǎn)率感到無比自豪?！顾谝环萋暶髦袑懙?，「我認(rèn)為我們剛剛成為了一家真正的汽車公司?！?/p>

　　特斯拉表示，公司預(yù)計到 8 月底， Model 3 的產(chǎn)量將達(dá)到每周 6000 輛。

　　當(dāng)然，仍有許多業(yè)內(nèi)人士對特斯拉持看衰的態(tài)度，認(rèn)為特斯拉的產(chǎn)能可能只是曇花一現(xiàn)——因?yàn)檫@僅僅是以公司人員高強(qiáng)度的工作量交換來的短時間內(nèi)的產(chǎn)能提升。

　　與此同時，特斯拉的股票先是躍升至 360 美元，隨后下跌 7%，跌至 336 美元。

　　現(xiàn)在特斯拉要做的，可能是要在股票再次上漲之前，展示出持續(xù)的生產(chǎn)力。

　　再反觀國內(nèi)，作為國內(nèi)無人駕駛?cè)Φ睦洗蟾?，百度也做出了表率，想?shí)現(xiàn)自己對「量產(chǎn)」的誓言。

　　但不要想太多，這個「量產(chǎn)」，不僅僅是百度自己達(dá)到的量產(chǎn)。借助車廠的幫助，100 輛無人駕駛車的難度并不是很大，但能否實(shí)現(xiàn)千輛級別，目前我們覺得懸。

　　在 7 月 4 日舉辦的百度 AI 開發(fā)者大會上，李彥宏表示自己要兌現(xiàn)一年前吹過的牛，宣布全球首款 L4 級量產(chǎn)自動駕駛巴士「阿波龍」量產(chǎn)下線。

　　據(jù)李彥宏介紹，這輛一看就與百度 Apollo 有著千絲萬縷聯(lián)系的「阿波龍」自動駕駛巴士是與金龍客車合作制造而成，目前已經(jīng)在北京雄安、廣州、深圳、東京等地開始商業(yè)運(yùn)營，其中，在東京的商業(yè)運(yùn)營是由百度與軟銀合作進(jìn)行的。

　　但我們要明確，這是一種被稱為 L4 級別的無人駕駛巴士，其行駛的場景與硬件配置的復(fù)雜度，絕不能跟 L4 級乘用車相媲美。

　　好吧，對于這種 L1~L5 的車輛等級被濫用到如此境地，我們只能心里「尼瑪」，「呵呵」一下了。

　　從國際上來看，無人駕駛巴士以及商業(yè)運(yùn)營并不是沒有先例，譬如法國的 Navya，早在 2016 年便開始商業(yè)化運(yùn)營，2017 年也已經(jīng)在全球超過 7 個城市部署上百臺無人駕駛巴士，連長得樣子都有相似之處。

　　另外還有英國、瑞士等國家的創(chuàng)業(yè)公司，也已經(jīng)在部署運(yùn)營無人駕駛巴士，主要運(yùn)營地點(diǎn)被選在一些郊外比較空曠，且路況簡單的區(qū)域。

　　可惜的是，他們沒把自己稱為「全球第一臺量產(chǎn)無人駕駛巴士」。

　　在會場外，機(jī)器之能發(fā)現(xiàn)了一只傳說中的「阿波龍」，與 Navya 一樣，是一款無方向盤、無油門、無剎車踏板的原型車。

　　根據(jù)公開資料，「阿波龍」車身長 4.3 米，寬 2 米，共 8 個座位，核載 14 人（含 6 個站位），采用純電動動力，充一次電，可以跑 100 公里。

　　工作人員告訴機(jī)器之能，「阿波龍」上安裝了三個 Velodyne 激光雷達(dá)以及多個攝像頭和毫米波雷達(dá)，能夠監(jiān)測路面情況和周圍物體，擁有判斷、識別、避障等能力。

　　百度方面還表示，「阿波龍」搭載了面向量產(chǎn)的解決方案，會成為 Apollo 3.0 的核心。

　　為了推出這款自動駕駛巴士，百度還在大會現(xiàn)場連線廈門金龍客車生產(chǎn)線，直播第 100 輛金龍阿波龍的正式下線。但然并卵，這是為了讓我們知道什么呢：

　　金龍給百度開了幾條生產(chǎn)線？還是百度有了自主量產(chǎn)能力？Google 和克萊斯勒合作的那幾千輛無人駕駛出租車可以算得上量產(chǎn)不？

　　事實(shí)上，長期以來自動駕駛的量產(chǎn)概念都富爭議，究竟多少輛車才算量產(chǎn)并沒有明確的定義。那么，100 輛算是量產(chǎn)嗎？

　　顯然，鑒于技術(shù)、產(chǎn)能、大環(huán)境等原因，自動駕駛汽車的量產(chǎn)無法與傳統(tǒng)意義上的芯片等領(lǐng)域量產(chǎn)相提并論。

　　業(yè)界普遍認(rèn)為，整個行業(yè)還處于早期，尚未達(dá)到起量階段。在不少自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司的時間表里，2020 年前后才是他們的量產(chǎn)時間節(jié)點(diǎn)。

　　但這個時間點(diǎn)已經(jīng)逼近。

　　當(dāng)然，我們需要承認(rèn)的一點(diǎn)是，任何行業(yè)的早期發(fā)展都離不開巨頭公司的適度引導(dǎo)和支持。

　　長期以來，百度在自動駕駛這件事情上的投入以及對整個發(fā)展的推動作用都是肉眼可見的，它能站出來在成為第一個打出「量產(chǎn)」概念也在情理之中。

　　當(dāng)然，李彥宏自己也提到，「造車和造 PPT 是不一樣的，經(jīng)常有延遲交付的情況發(fā)生?！共恢谡{(diào)侃其他公司的同時，他是否也是在給自己留一條后路呢？

　　二、百度造芯片會掀起新風(fēng)潮嗎？

　　全球互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛高調(diào)宣布進(jìn)入半導(dǎo)體行業(yè)，已經(jīng)不是什么新聞了。阿里、微軟、Google、Facebook、亞馬遜、特斯拉等都宣布了在芯片領(lǐng)域的動作。

　　本周，中國另一個互聯(lián)網(wǎng)巨頭百度也加入了這個朋友圈。

　　7 月 4 日，第二屆百度 AI 開發(fā)者大會（Baidu Create 2018）上，李彥宏正式發(fā)布了百度自研的中國第一款云端全功能 AI 芯片「昆侖」，其中包含訓(xùn)練芯片昆侖 818－300，推理芯片昆侖 818－100。

　　據(jù)了解，百度 AI 芯片「昆侖」除了常用深度學(xué)習(xí)算法等云端需求，還能適配諸如自然語言處理，大規(guī)模語音識別，自動駕駛，大規(guī)模推薦等具體終端場景的計算需求。

　　百度方面認(rèn)為，「昆侖」擁有高性能、高性價比和易用三大特點(diǎn)。

　　很明顯的是，「昆侖」芯片使得百度大腦具備了更完備的軟硬一體化能力，形成了從芯片到深度學(xué)習(xí)框架、平臺、生態(tài)的 AI 全棧技術(shù)布局。

　　移動互聯(lián)網(wǎng)時代，扼住流量入口 BAT 巨頭們，開始在人工智能時代尋找新的流量入口。

　　不論下一個入口是智能音箱、虛擬設(shè)備還是智能家居，在追求極致體驗(yàn)的過程中（巨頭不差錢，極致追求才能將用戶留在自己的的生態(tài)服務(wù)中），都需要軟硬結(jié)合，至少在核心芯片層面，僅靠采購傳統(tǒng)半導(dǎo)體廠商的通用方案芯片，已經(jīng)沒法巨頭對硬件的需求。

　　其實(shí)，在這一方面，智能手機(jī)廠商已經(jīng)做出示范。華為、蘋果、小米已經(jīng)加入了自研芯片的行列，最近，美圖也宣布在自研芯片，因?yàn)樵谒麄兛磥?，不少?chuàng)意應(yīng)用和體驗(yàn)，得不到既有芯片方案的支持。而既有的手機(jī)出貨量，也可以幫助他們攤薄成本，降低做芯片的風(fēng)險。

　　可以預(yù)見，互聯(lián)網(wǎng)巨頭的自產(chǎn)自銷，一定會對半導(dǎo)體行業(yè)產(chǎn)生巨大的影響。不僅沖擊了傳統(tǒng)行業(yè)分工，還會使傳統(tǒng)芯片公司失去一類大客戶。

　　有業(yè)內(nèi)人士撰文分析指出，在互聯(lián)網(wǎng)巨頭入局半導(dǎo)體行業(yè)后，又出現(xiàn)了一種新的模式，即互聯(lián)網(wǎng)公司負(fù)責(zé)定義芯片、完成小部分設(shè)計、并花錢完成設(shè)計定案流片，設(shè)計服務(wù)公司負(fù)責(zé)大部分設(shè)計，而代工廠負(fù)責(zé)芯片制造。

　　這種新模式可以稱為 Designless-Fabless 模式。

　　由此，傳統(tǒng)半導(dǎo)體公司可以考慮轉(zhuǎn)型做設(shè)計服務(wù)，可以做全棧公司從下游獲取更多利潤，或者走 IDM 去做更高利潤率的核心半導(dǎo)體元器件。

　　當(dāng)然，對于工程師來說，去互聯(lián)網(wǎng)公司做芯片，會是一個新的拓展視野的機(jī)會。

　　三、這屆 AI 世界杯，倫敦會晉級下一個入圍者嗎？

　　全世界的科技力量正悄悄轉(zhuǎn)入英國劍橋。

　　如果你漫步在劍橋火車站的城市廣場，你會發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新巨頭們的辦公室早已進(jìn)入這些大大小小的古典哥特建筑。

　　在這里，你會看到一個藍(lán)色的蘋果標(biāo)志，里面的工程師在拓展 Siri 的邊界，讓每一個 iPhone 都有更智能的數(shù)字助理，這個辦公區(qū)的前身是英國語音技術(shù)公司 VocalIQ，它在 2015 年 10 月被蘋果收購。

　　你還會看到微軟，它們正在研究人工智能芯片，以及正在研制無人機(jī)的亞馬遜劍橋研究中心。

　　在亞馬遜對面就是軟銀旗下的 ARM，它向全世界的移動設(shè)備輸出芯片架構(gòu)。在不遠(yuǎn)處，三星集團(tuán)正計劃建立一個擁有 150 名研究員的的 AI 實(shí)驗(yàn)室。

　　當(dāng)然，最出名的當(dāng)屬 DeepMind，從劍橋出發(fā)乘坐 45 分鐘的火車之后，你會在倫敦市區(qū)看到它。它是世界上最領(lǐng)先的 AI 實(shí)驗(yàn)室之一，在 2014 年被谷歌收購，隨后開發(fā)出了打敗人類棋手的 AlphaGo。

　　事實(shí)上，劍橋已經(jīng)擁有了超過 4500 家高科技公司，雇傭了近 75000 人。人們甚至給上述區(qū)域取了一個類似硅谷的名字，硅芬。想到美國硅谷里的 1 萬多家科技公司，既然互聯(lián)網(wǎng)成就了硅谷，那人工智能會不會成就倫敦呢？

　　早在幾十年前，來自英國的計算機(jī)科學(xué)之父，人工智能先驅(qū)艾倫 · 圖靈就把英國和人工智能牢牢綁在了一起。他提出了著名的「圖靈測試」，用來判定機(jī)器是否具有智能，為現(xiàn)代計算機(jī)的邏輯工作方式奠定了基礎(chǔ)。

　　艾倫 · 圖靈

　　80 年代，出身于英國的「AI 巫師」杰弗里 · 辛頓提出了反向傳播算法，證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的價值，間接開啟了現(xiàn)在的人工智能「二次復(fù)興」。

　　如今，英國人仍然沒有忘記這門「老手藝」，長期領(lǐng)先的人工智能學(xué)術(shù)研究讓提供了源源不斷的 AI 人才。

　　比如 VocalIQ，Evi（被亞馬遜以 2600 萬美元收購的語音識別軟件）和 Darktrace（估值達(dá) 8.5 億美元的網(wǎng)絡(luò)安全公司）等英國明星 AI 公司，從創(chuàng)始人到投資人，都與劍橋當(dāng)?shù)氐膭虼髮W(xué)計算機(jī)學(xué)院密切相關(guān)。另外，在圖靈研究所和 EPSRC 人工智能研究所周圍則圍繞著全英最好的五所大學(xué)，劍橋大學(xué)、愛丁堡大學(xué)、牛津大學(xué)、倫敦大學(xué)學(xué)院和華威大學(xué)。這種學(xué)術(shù)為先，高校為源的氛圍賦予了英國得天獨(dú)厚的 AI 創(chuàng)業(yè)優(yōu)勢。

　　與當(dāng)年的斯坦福加硅谷的組合何其相似？

　　因此，在今天，英國每周都會誕生一家新的 AI 創(chuàng)業(yè)公司。

　　但是，受限于本土市場的規(guī)模和 AI 技術(shù)商業(yè)化的瓶頸，尚無巨頭出現(xiàn)，它們中的大多數(shù) AI 公司都是 2B 企業(yè)，為英國的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行升級，提供人力資源、營銷和金融等垂直領(lǐng)域的服務(wù)。

　　即便如此，英國 AI 產(chǎn)業(yè)產(chǎn)學(xué)研結(jié)合的模式也為其他國家發(fā)展人工智能提供了一個很好的典范。