自动驾驶·英伟达·创业公司

至少截止到目前，如果用一个词来形容 2020 自动驾驶的行业现状，我个人觉得「抱团」可能是最合适的词汇，这种抱团更多表现在汽车公司与自动驾驶公司之间，看一组案例：

• 福特与英特尔旗下 Mobileye 合作；
• 大众旗下的卡车公司 Navistar 与自动驾驶公司图森合作；
• 克莱斯勒与 Waymo 合作；
• 戴姆勒与芯片巨头英伟达合作；

当这种抱团越来越多，整个自动驾驶的赛道上也挤满了各种利益体，这对创业公司来说并不是好消息。上周，FT 报道了创业公司 Aurora 所面临的困境，就很具代表性。一方面，这家明星创业公司向汽车公司提供自动驾驶解决方案，这意味着，他们要和包括英伟达、Waymo 这样的巨头竞争。不久前，随着 Aurora 客户克莱斯勒与 Waymo 签署一份排他性的协议，Aurora 也失去了一个大客户。

另一方面，自动驾驶是一个非常烧钱的领域。2020 年前八个月，我们已经看到了自动驾驶卡车创业公司 Starsky Robitics 关闭、亚马逊低价（相对）收购创业公司 Zoox。

当然，我们也看到自动驾驶公司 Otto 获得 2900 万美元融资、滴滴旗下的自动驾驶公司获软银 5 亿美元投资这类消息。

这正是作为创业公司的 Aurora 所在的行业现实，虽然该公司已经融资超过 7 亿美元，包括红杉、亚马逊都是其主要投资机构，但在整个市场继续抱团、资金持续向头部公司倾斜，比如 Waymo 现在就被称为「Waymo Bank」，留给 Aurora 的创业公司的空间和时间已经不多了。

自动驾驶发展中，算力不足与激光雷达价格高昂是两个难题。前者需要底层计算平台，特别是芯片的创新，特斯拉过去几年积极在内部研发面向自动驾驶的芯片，并在 2019 年 4 月披露了其芯片进展，最新的信息是，特斯拉正在和台积电合作研发 HW 4.0 自动驾驶芯片，消息人士指出，预计到 2021 年第四季度可实现量产。

此前，特斯拉的芯片来自于英伟达，后者在自动驾驶领域扮演了一个非常特殊的角色，某种意义上说，英伟达的自动驾驶产品既面向整车厂，也服务于汽车 Tier 1 供应商，这篇文章梳理了英伟达过去五年自动驾驶的合作路线，推荐一读。

在激光雷达领域，Luminar 是一家由硅谷著名投资人 Peter Thiel 支持的激光雷达公司，这家公司将采用非传统 IPO 形式上市，市值超过 34 亿美元。

Luminar 提供的是激光雷达传感器，目前的客户包括全球前 10 大汽车巨头中的 7 家，其中，沃尔沃既是客户、也是投资者。此前沃尔沃曾表示会在 2022 年推出配备激光雷达的商用车，这个野心勃勃的计划，正是来自于沃尔沃对于 Luminar 的看好。

阿里云·财报·市场

上周，阿里巴巴发布 2021 财年第一季度财报，其中云计算业务同比增长 59%，营收达到 123.45 亿人民币，这也是阿里云连续三个季度营收突破 100 亿元人民币。

根据阿里巴巴的说法，营收主要来自于公有云和混合云业务。

尽管国内云计算市场竞争加剧，包括腾讯、华为、百度在内的巨头相继发力，但不管是在或中立或被赞助的国内云计算市场数据报告里，阿里云依然拥有巨大的领先优势。

不过，如果把阿里云营收与 AWS 放在一起，你会发现两者之间还有巨大的差距（单位：亿美元），当然，你也可以说，阿里云还有巨大的潜力。

事实上，阿里云与 AWS 之间的差距也进一步反映了阿里巴巴与亚马逊之间的差距，不管承认与否，阿里云以及阿里巴巴的主要营收来源还是国内市场。FT 上周的一篇财报评论谈及，阿里巴巴国际化不力反而让其摆脱了中美紧张关系的影响。而在地缘政治越发复杂的背景下，这种趋势短期内还看不到变化，这也意味着，支撑未来阿里云持续增长的动力，依然是挖掘国内市场的需求。

上周财报分析师会议上，阿里巴巴 CEO 张勇表示：

云业务是快速增长行业，企业正进行数码转型，先行者是那些互联网公司，随后发展至金融业、零售消费、公用电力等其他行业，目前仍处起步阶段。中国目前的云业务规模只有 150 至 200 亿美元，美国要大 8 倍，中国市场仍有很大发展空间。

负责阿里云智能的张建锋在 6 月的阿里云峰会上认为，「经此一『疫』，原本需要 3 到 5 年的数字化进程，将在未来 1 年之内加速完成」。比如学校停课不停学，极大推动了钉钉的扩张，2019年，钉钉用户量才突破两亿。今年仅在停课不停学施行的 1 个月内，其下载量就破十亿人次。

也是在这次峰会上，阿里云也提出面向未来发展的三个方向：

• 做深基础，要将飞天云操作系统向下延伸定义硬件，构建数字经济时代的新型基础设施；
• 做厚中台，将钉钉这样的新型操作系统与阿里云进行深度融合，实现「云钉一体」；
• 做强生态，基于云和新型操作系统，构建一个繁荣的应用服务生态。

关于这个战略的官方解读，可参见张建锋当时接受《财经》杂志的专访。其中的核心要点是，阿里云要在技术、产品、生态三个层面传达不同的声音——技术层放在阿里云，而产品/生态层留给钉钉。

云计算巨大市场诱惑，阿里云所面临的竞争也在加剧。以智能城市为例，上周，阿里云宣布加入北京智能城市建设。根据阿里巴巴副总裁刘松的说法，「阿里云将全面服务北京城市大脑建设，围绕城市治理现代化及首都核心职能，相继落地环境保护、智慧社区、交通治理、智慧商圈等场景。」

几乎同时，腾讯云宣布 WeCity 未来城市解决方案全面迭代，发布 WeCity2.0版本。而华为云宣布，与北京市政府联合打造目录区块链系统，基于区块链技术，提供政府数据交换治理，官方新闻稿称「针对各部门数据共享难、协同散、应用弱，企业、百姓办事困难等难题，全面提升政务服务水平，支撑营商环境进一步优化。」

政府·面部识别·伦理

上周，美国联邦政府问责属（Government Accountability Office 主要为美国国会提供审计、监督、评估和调查服务，是美国联邦政府最高的审计和监督机构）向国会提交了一份关于面部识别应用的报告，其中的几个要点：

• 疫情期间，很多公司开始使用面部识别系统监控疫情发展；
• 自 2016 到 2019 年，全球面部识别技术市场的营收规模在 30–50 亿美元之间，未来两到四年时间里，这个数字将达到 70 亿——100 亿美元；
• 面部识别系统都需要大规模的面部识别数据；
• 面部识别的算法偏见依然广泛存在。

你可以在这里免费下载这份报告。

从技术层面上说，面部识别是典型的计算机视觉应用，也是一种身份识别应用，但在应用层面，作为承载重要生物特征的面部数据是否应该得到有效保护以及如何保护，目前还难有明确的定义，更多的时候，还是各国、各地方政府根据当地需求，制定相应的技术部署与管理措施，比如伦敦一家法院不久前认为警察使用面部识别违法。

上周，Bloomberg 报道了商汤科技在疫情期间的快速增长，来自地方政府的面部识别产品需求刺激了商汤的业务发展。「我们看到针对缓解疫情的业务需求在上升」，商汤科技创始人、CEO 徐冰这样说道。

一个延伸阅读，《日经亚洲评论》的一篇专栏探讨了中国在面部识别与监控中的伦理问题。

在企业领域，还有众多偷偷收集面部数据的公司。比如图片存储服务 Ever，去年，NBC 报道了这家公司偷偷将用户上传的照片作为面部识别数据库进行训练，然后将其卖给政府、军队以及其他一些私人公司，最新的信息是，该公司的图片存储服务即将关闭。而路透社上月披露了美国药店零售巨头 Rite Aid 秘密部署的面部识别系统，这歌系统已经使用了超过 8 年，并被证明在对待有色人种群体中存在偏见。

关于面部识别的难题，我一直觉得前 a16z 投资合伙人 Benidict Evans 的一条推文值得思考：

There are two reasons we worry about face recognition: what happens if it doesn’t work and what happens if works

行业·百度·亚马逊·微软

英伟达新一季财报。几个核心数字：

• 季度营收 38.7 亿美元，同比增长 50%；
• 数据中心业务 17.5 亿美元，同比增长 167%，游戏业务 16.5 亿美元，同比增长 26%；

这份财报充分展现了数据中心业务之于英伟达的意义，整体营收已经超过三分之一。Bloomberg对比了游戏与数据中心业务的营收变化：

根据雷锋网的信息，英伟达数据中心业务营收与收购 Mellanox 密切相关，我曾在今年 5 月的「AI Insider」里做过分析：

（英伟达数据中心）业务的核心就是将硬件 GPU 卖给云计算客户，帮助他们快速部署 AI 计算资源，而不管是去年收购的 Mellanox 还是此次收购的 Cumulus，这两家公司都是面向数据中心领域的软件公司。

换句话说，英伟达希望将硬件（GPU、网络硬件）、软件（网络管理软件）等整合打包卖给更多的客户，以此提升 GPU 产品的附加值，毕竟，当下越来越多的云计算巨头都开始自研 AI 芯片，这对英伟达单独的 GPU 销售势必产生不利的影响。

百度首次公开百度大脑语言和知识产品全景图，并发布多个产品。自然语言处理是百度过去几年持续发力的技术领域，此次公开的产品全景图，也是百度推动技术变现的重要方式。

值得一提的是，尽管曾主管百度 AI 业务的王海峰已经成为百度 AI 与云业务主要负责人，但百度目前 AI 产品的出口依然没有统一。换句话说，作为企业用户，既可以在百度大脑的官网上采购上述绝大多数 AI 服务，也可以通过百度智能云获取到 AI 能力，从这个角度去看，百度面向企业市场的服务还任重道远。

亚马逊公开内部的机器学习课程。亚马逊在 2016 年建立了面向内部的「Machine Learning University」，帮助员工了解、认识机器学习基本技能，根据亚马逊官方透露的信息，这些课程将从即日起正式向外部开放，目前三门包括自然语言处理的课程已经上线，未来还将有 9 门课程。

金山云财报。几个核心数字：

• 金山云本财季营收为 15.35 亿人民币，同比增长 64.1%；
• 具体业务上看，公共云服务收入为 12.871 亿元，同比增长 48.6％；
• 企业云服务收入为 2.461 亿元，同比增长 259.3％；其他收入为 160 万元。

数据科学创业公司 Dataiku 获得 1 亿美元融资。这家成立于 2013 年的公司提供面向数据科学家的软件平台，帮助数据科学家快速构建数据分析系统，该公司的客户包括通用、摩根斯坦利等。

老牌 CRM 公司 SugarCRM 收购 AI 创业公司 Node。这笔收购将帮助 Sugar 获得众多人才和技术，从而进一步提升 CRM 平台的智能能力，交易金额未透露。

微软领投了数据科学创业公司 Pachyderm 1600 万美元融资。这笔投资由微软旗下的投资公司 M12 完成，Pachyderm 是一家位于旧金山的创业公司，提供基于可运行 Kubernetes 的开源数据科学平台，同时利用企业付费版本获得收益，该公司表示多家世界 500 强公司以及政府机构都是其客户。