30億美元的融資，本周谷歌旗下的自動駕駛公司W(wǎng)aymo又占據(jù)了自動駕駛、AI界頭條。需要說明的是，這一輪融資分兩次完成，先是3月2日融得22 5

30億美元的融資，本周谷歌旗下的自動駕駛公司W(wǎng)aymo又占據(jù)了自動駕駛、AI界頭條。

需要說明的是，這一輪融資分兩次完成，先是3月2日融得22.5億美元，然后5月13日，Waymo再次獲得新投資方7.5億美元的追加投資。

在如今審慎投資的環(huán)境下，這樣的巨資足以令人咂舌。30億美元是什么概念?約合人民幣213億元，創(chuàng)下了自動駕駛市場單輪融資的新高度。當年收購AlphaGo背后的Deepmind，據(jù)報道谷歌花了4億美元，而5000萬美元買下的安卓，現(xiàn)在看來簡直是白菜價了。

帶頭燒錢的還有另一位自動駕駛大哥Cruise，據(jù)報道，通用旗下的Cruise從2015年到至今，已獲得超70億美元融資。等等，說好的自動駕駛是人工智能產品，怎么突然有了半導體行業(yè)的味兒，不斷地獲得投資、不斷地周期性發(fā)展，僅Waymo一輪融得的200多億元已經可以支撐起一條半導體顯示產線了。

倒不是懷疑自動駕駛的未來，我相信，自動駕駛有美好的前景。且俗話說的好，有錢能使AI開車。如此大手筆的融資，其實也很符合谷歌的一貫風格，其中的一些細節(jié)仍耐人尋味。

谷歌式燒錢

首先，自2016年Waymo成為獨立子公司以來，此番融資是Waymo首次引入外部投資方，此前都是谷歌自己在投錢。投資方包括T.Rowe Price Associates、Perry Creek Capital、Waymo母公司Alphabet等等。

可以看到，背后還是有谷歌(Alphabet)身影，那么谷歌為何拉來一眾投資方?

一方面，面對吸金獸Waymo，谷歌或許變得更謹慎了，更多的投資方可以分擔一些風險;另一方面，外部投資方會帶來新的企業(yè)文化和新的管理方式，比如，就有可能在技術之外，也更講究商業(yè)化。一位軟件工程師就告訴記者：“谷歌工程師文化嚴重，工程師都渴望極致技術，希望永無止境地投錢，只關注技術，排斥KPI，也有不少項目因此流產。”

眾所周知，目前自動駕駛的最終盈利模式還未知，自動駕駛本身也是冰火兩重天，不少創(chuàng)業(yè)公司破滅或賣身。同時，在經過了此前過熱的階段后，現(xiàn)在資本是相對謹慎保守的，在這樣的情況下，Waymo業(yè)務并非如此兇猛，盈利期限也尚未知，就狂卷幾十億美金的融資?？梢杂成涑龉雀璺浅５脑陝雍筒话玻雀栊枰碌脑鲩L點，自動駕駛是不得不探索的領域。

這非常谷歌式，先進行瘋狂投資，然后攫取市場份額。有預測說，到2030年，Waymo或將持有美國自動乘車服務市場25-30%的份額。

雖然Waymo已經啟動了自動駕駛出行服務Waymo One和貨物運輸服務Waymo Via。但是目前無論真正的無安全員自動駕駛、還是自動駕駛卡車，都還在測試中。眼下并沒有看到谷歌的市場份額迅速增長。

那么，30億美元是谷歌沖動了嗎?

不能說谷歌很沖動，應該說谷歌想讓大家一起來沖動，谷歌想當自動駕駛帶頭大哥，甚至想做幕后的操盤者。但是整個市場，似乎還沒有成熟到到瘋狂涌入金錢的時代。打個比方，這個市場上，還沒有到涌現(xiàn)滴滴、美團、今日頭條等應用的階段;也沒有到涌現(xiàn)出iOS、Android等大操作系統(tǒng)的時代，也許他們在某個時刻等待著我們，但是現(xiàn)在還沒有看到。

回想iOS和Android出現(xiàn)后，兩者瘋狂地攫取市場、瘋狂地消磨大家在C端的使用時長、瘋狂地去獲取營收。蘋果的iOS橫空出世后，帶來訂單迅猛的增長和充足的現(xiàn)金流，然后投入研發(fā)不斷地迭代，不過蘋果每年的研發(fā)投入比例在巨頭中并不算高。而谷歌則是拼命地燒錢研發(fā)技術，Android在iOS的競爭下，不僅沒有更孱弱，反而崛起，在開源世界拿下了一片天地，在中國獲得巨大成長。很難說這兩種模式，到底誰更酷。

從AlphaGo到Waymo 為什么開車比下棋難？

說回到自動駕駛本身，它是有前景的行業(yè)，但是不應該資金為導向，而是盡快產品化。只不過現(xiàn)在谷歌只是一味地砸錢，不免讓市場變的很乏味。如果有人愿意重金買自動駕駛汽車，拋棄原有汽車，大家轉向自動駕駛產品的態(tài)勢兇猛，那確實值得稱贊，但現(xiàn)實并沒有出現(xiàn)這樣的情況。當年iOS對功能機是摧枯拉朽式的碾壓，但是當前自動駕駛對人工駕駛完全沒有這樣的碾壓，只有資金入場。

我們不知道奇點什么時候會來，但不會是這樣的方式。4年前AlphaGo出道，我們以為看到了世界奇跡，4年后我們以為AlphaGo會前途無量，但是并沒有。

再換個角度說，AlphaGo之后，谷歌近年來并沒有出現(xiàn)更好的營銷(非貶義)。AlphaGo捧出了谷歌收購的Deepmind人工智能公司，但是怎么落地?我們并沒有看到很好的答案。沒錯，谷歌是技術驅動的，但同時也是營銷、人力資源、整套管理制度驅動的。谷歌技術并不是到了令人發(fā)指的地步，它也需要關注度。

不管如何，我們曾經見識過AI在圍棋界打敗了人類頂級高手，AlphaGo帶來人工智能、深度學習、卷積神經網(wǎng)絡等的普及，達到了谷歌人工智能形象的一個高點。隨后，大家也對自動駕駛充滿期待，但是4年后，大家卻發(fā)現(xiàn)，遷移能力也不能使得會下棋的軟件會開車。

為什么AI開車比下棋難這么多?

在人類當中，頂尖的棋手極少，優(yōu)秀的駕駛員卻極多。駕駛技術的門檻低，成年人經過訓練一般都可習得;而圍棋代表了人類智慧的高峰，以至于當年人機圍棋大戰(zhàn)赫赫有名。

為什么到了AI世界，事情就變得顛倒了?

人類下棋需要的是智力，而AI可以通過機器深度學習的方式，訓練海量棋局數(shù)據(jù)，最后習得“智力”;但是自動駕駛不一樣，它要依靠的不僅僅是智力，還需要情感、情緒、經驗。

僅從自動駕駛中的感知和控制層面來說，小小紅綠燈的感知就是一個難題，且不說天氣因素影響傳感器的視覺能力，各個地區(qū)、街道的紅綠燈的位置、標識情況都非常復雜，人類可以通過眼睛觀察做出判斷，機器卻很難“理性”地實地判斷。如果沒有紅綠燈，在十字路口辨別一位交通員的手勢就更是難上加難了。

再比如控制，人類控制背后實質是情緒，根據(jù)情況危急還是緩和，再進行車輛控制。而機器卻沒有情緒選項，也沒有情感。要讓自動駕駛像人腦那樣思考，這條路徑太漫長。除了學習人腦的模式，或許可以通過其他模式達到目的，比如洗衣機就沒有通過手洗的方式達到洗凈衣服的目的，自動駕駛也可以尋找新的模式，考慮新的外部道路也是方式之一。自動駕駛是世界級難題，有太多課題需要探討。

今年以來自動駕駛獲得融資的企業(yè)不少，行業(yè)調整也不少，Waymo面臨的競爭對手更多，大家都各自為陣。根據(jù)美國研究公司NavigantResearch發(fā)布的2020年自動駕駛競爭力排行榜，處在第一陣營的是Waymo、Cruise、Ford、百度Apollo。

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