出品｜虎嗅科技组 作者｜陈伊凡、张晋源、齐健 头图｜《少年派的奇幻漂流》 2022年11月底，一场全球注目的搬迁，在中国台湾和美国亚利桑那州之间发作。两架台积电的客机，将300名半导体工程师运往美国，这还只是第一批，未来估量将会有1000余名工程师赴美，他们将在台积电亚利桑那州厂承担先进制程的芯片制造。 随后，台积电举行了上机仪式，列席这场仪式的包含美国总统拜登、AMD董事长兼CEO苏姿丰、英伟达开创人兼CEO黄仁勋和苹果公司CEO库克，简直包含了全球半导体行业巨头。
台积电亚利桑那州工厂奠基仪式，图片来源：eetimes 拜登在仪式上宣布，“美国制造业回来了。” 究竟最初半导体产业链的全球化正是从美国加州发起，然后逐步将制造环节外包到其他国度和地域。 台积电开创人张忠谋却慨叹，“全球化简直死去，自由贸易也快了。” 这种带着浓厚政治颜色的搬迁，是今年整个硬科技行业里的底色之一。 另一重底色，是熬着、活着。 “今年的主要任务就是活着。”多位硬科技范畴的企业开创人如是说。 “对今年的硬科技行业来说，不投，可能才是最好的选择。”一个产业基金合伙人借此表白了无法。 经济衰退期又遇上了半导体的下行周期，每一个科技公司都无法幸免。 但，在看似低迷的环境下，正在酝酿一场百年未有的变局。 经济学家关于变局，总是冷静。清华大学经济管理学院教授朱恒源看来，每当产业反动发作的时分，就会呈现新老产业范式的替代。其结果是原范式主导者会本能发起技术封锁、零部件断供以及发起全球产业链对后发者脱钩，阻止后发者抢先向新范式跃迁。由于只需这样，它才干保住自己在产业链中的主导位置。这种现象有迹可循，例如第一次产业反动时英国对美国的封锁，和第二次产业反动时美国对日本半导体的封锁。 中科创星开创合伙人米磊则说：“只需严重技术的进步才能够把大家从存量市场的内卷中解脱出来。” 2022年，无论关于半导体、自动驾驶行业、AI或是消费电子来说，都是拐点的一年。低谷和盘整，是2022年硬科技行业的主基调。脱虚向实、消解库存、等候新的机遇。 科技产业人士表示，这是行业回归冷静的标记，大浪淘沙，是时分淘汰一些泡沫，将资源集中给真正有实力的公司了。 一些新的技术突破正在初露端倪，在AI行业，长期苦于研讨瓶颈的AI迎来了一个严重突破——ChatGPT呈现，让大家看到AI大模型商业化的可能。 元宇宙和硬件的分离，在今年迎来了一个投融资的小高潮。固然还处于技术成熟度曲线的早期，但VR／AR仍是目前看来，在消费电子范畴最具现象级的市场创新。 固然我们并不知道，谁是推翻式创新的最终引领者，但一点无须置疑，全球科技行业的低谷只是暂时的，此刻，正处于创新爆发的前夜。 本土可控的背地：野望全球 近两年，树立本土产业链是环绕在科技行业的一个主题，也将是未来数年，全球每个国度和地域的重要命题。 全球化分工下的抵触，在芯片范畴最为猛烈，由于芯片曾经成为了新一轮智能化反动的基础，芯片界人士将其比方为智能化时期的“石油”。 在过去的几十年里，美国不时主导着芯片产业的最高话语权，硅谷稳坐世界科技产业的头把交椅，全世界的创新押注在美国西北部的加利福尼亚，由加州源起的产业链分工也在全球范围展开。 张忠谋在德州仪器的同事和指导可能都不会想到，46年前由Morris Zhang所说的那个“无晶圆厂”和代工方式会在今天极大左右全球半导体行业，以至要挟了美国的霸权位置——张忠谋所创建的台积电控制了全球最先进芯片的消费制造，主导了全球最关键的芯片产能，这种局势，连美国都开端慌了。
台积电开创人张忠谋，图片来源：substack 为理处置这种担忧，美国的做法是渐进式的。他们的担忧从去年其请求半导体公司交出订单数据就能够看出，美国政府表示，其需求更多有关芯片供给链的信息，以进步危机的透明度，肯定构成芯片短缺的缘由。这些信息关于企业来说都是秘密，交出客户订单就意味着把公司的底牌展露无遗。 “我们关于这些措施丝毫不感到奇特。”一位美国半导体公司高管曾通知虎嗅。过去两年里，他们公司提交给美国政府的法律文件越来越多、越来越细，文件数量从几十页到几百页。 另一面的要挟来自中国大陆。依据美国半导体行业协会统计，2021年，中国半导体市场销售额为1925亿美圆，销售额为全球最高。依据第三方咨询机构Gartner的数据，2021年全球集成电路销售额为5835 亿美圆。作为全球半导体最大的市场，势必须求有与之相匹配的话语权。这一点也令美国担忧。 拜登上台后，连续发布了多项产业政策引导制造业的回归以及对中国的半导体产业展开作出限制。最为重磅的就是8月9日，拜登签署的《2022年芯片与科学法案》，对美国本土芯片制造和研发中止直接补贴和税收抵免。
图片来源：NPR news 这项法案的补贴重点是芯片制造。为半导体和无线电行业提供542亿美圆的弥补资金，其中有527亿美圆特地拨给美国半导体行业。该法案还包含了用于半导体制造以及半导体制造设备的25%投资税收抵扣。在这份法案中，有一项关键规则指出，假如接受方在中国或其他相关外国中止触及半导体制造才干实质性扩张的严重买卖，将招致该接受方丧失抵免额。该政策将于2022年12月21日生效。在今年10月，美国政府所发布的新的制裁规则中，更是对半导体企业在中国的投资和运转做了愈加严厉的限制。 关于研讨产业政策的学者以及企业界人士来说，这无疑是美国有史以来力度最大的产业政策。即便是当初美国应对日本半导体崛起的危机时，也只是经过一些贸易制裁的方式对日本半导体企业中止限制，直接补贴，史无前例。 芯片法案之后，美国企业界人士就通知虎嗅，在法案宣布之后，曾经有许多企业排队拿补贴了。当然，500多亿美圆的补贴，还要给不止一家企业分，对投资极大的半导体制造业，显然不够塞牙缝。对企业来说，补贴之外，更重要的是税收的抵扣。当然，在这套美国制定的游戏规则中，英特尔、美光这些头部半导体企业显然是最大受益者，这一点上，台积电和三星可能都要往后排。 不外，美国树立本土产业链的措施，除了补贴，还能经过霸权的方式让台积电、三星等企业在美国消费制造芯片，而且是先进制程的芯片。剖析台积电的股权结构能够发现，台积电的主要股东有花旗银行、摩根大通等，其能够参与台积电的决策。这个措施很管用，很快台积电和三星就分别宣布在美国树立先进制程消费工厂。 “我以为美国的制造业要回归很难，他们的地价昂贵、工资昂扬，代工厂对水电的用量高，这几方面美国都没有优势。”一位在全球头部代工厂工作过的研发专家通知虎嗅，但他也表示，美国想要让其制造业回归，也完整是有可能的，只是需求时间。并且，美国不缺半导体产业的领军人才，缺的是一些高级的制造业工程师人才，这相对更好培育。 与此同时，欧洲也着急了，其在2022年年初发布了《芯片法案》，法案中提及，欧盟拟动用超越430亿欧元的公共和私有资金，用于支持芯片消费、试点项目和初创企业。 当镜头拉到中国来时，一场盘绕树立保险可控产业链的故事正在悄然发作，力度和范围都比过去几年更大，这个趋向将会在2023年持续。 一位投资人向虎嗅讲述了他所了解到的发作在整车厂的故事，在整车厂内部的KPI考核中，被增加了一个指标——在终端产品中运用一定比例以上的国产零部件。这是在过去几年里极少发作的状况，或许车厂也不会想到，有朝一日，选择国内供给商会被作为一个考核指标肯定下来。 国内的供给商自然也迫切希望抓住这个机遇。开模费，对车厂来说不时是一个不小的成本。之前找国外供给商做开模，可能要卖到10万台以至以上的车，才干把开模费的成本摊回来。但往常，很多国内的创业公司能够免费开模。离客户近，也是国内供给商所能够应用的优势。一款新车型在发布之前，需求阅历三年及以上的测试，零部件厂商就需求时辰与主机厂坚持沟通。一些国产零部件厂商的工程师简直每天都和车厂泡在一同，调试产品。 有一点能够肯定，国产替代的需求正在越来越多，这种需求更多来自于对树立本土可控产业链的迫切，很多时分可能并非是全球化市场竞争的结果。需求招认的一点是，选择国产供给商，或许意味着更长时间的考证、试错。这个过程很长，但也是必须求走的一条路。 依据中国海关总署的数据，2022年10月，中国进口的半导体设备较去年同期进口数量降落了39.8%，采购金额降落了23.1%，是两年以来的最低水平。另一面，在工厂端，半导体设备的国产化率在提升，依据天风证券的统计，以2022年以来范围化公开招标的5家晶圆厂为样本，2022年1-7月份5家晶圆厂（华虹无锡、积塔半导体、福建晋华、华力集成和华虹宏力）合计完成国产设备招标230台，国产化率约36%。 在供给链纷繁本土化的激流下，智现未来正是一个外企本土化的样本。这是一家做先进制程控制软件的公司，主要方向是打造一个分离智能监控、智能剖析、智能预测三大产品线的半导体工程智能平台。 智现未来的前身是韩国BISTel中国分公司，BISTel成立于2000年，在半导体智能制造系统和人工智能技术在半导体制造范畴的应用中有20多年的积聚。2021年，中国科技集团收购了BISTel的资产与团队，重组为中国本土公司——这是一个外企本土化的样本。 作为一家制造EDA和工程智能系统供给商，半导体代工厂，半导体IDM和液晶面板厂是智现未来的客户。不时以来，半导体消费先进制程控制的软件市场不时是欧美公司占领，头部厂商就有Onto Innovation、应用资料、PDF Solutions这些公司。许伟，是智现未来的CEO，他形容，这是一家“既年轻又成熟”的公司。过去一年，他们完成了一切技术，以至包含数据库关联上的脱美化的动作。 相比于从零开端做一家本土工业软件公司，智现未来的这条路显然更高效。 许伟通知虎嗅，智能工程范畴的软件最大的难点在于试错成本太高。在半导体工厂，产线基本是精密化、自动化管理、无休运转。因而，关于设备、测试、运营等数据的管理请求很高，一旦由于软件缘由产线停运，损失庞大。 一些国产设备公司或国内的代工厂在软件的认识上并不到位，许伟坦言，这是他面临的应战之一。例如，Interface-A 作为国际半导体制造协会SEMI的设备数据采集规范，为先进制程控制和设备诊断维护提供了完善的协议。但是至今国内的设备公司在提供Interface-A 才干上还有很长的路要走。 “我们看到国产设备公司与国外抢先公司的差距在软件上也很大，一方面需求投入更多研发，另一方面完整能够与我们这样经过产业考证过的软件公司协作。”许伟说，目前来看，至少要让他们开端注重这件事。作为一家全球先进制程控制范畴排名前列的工业软件公司在中国的二次创业，他们要讲的，比起简单的国产替代，更多是一个关于教育和引领生态的故事。 中国的半导体厂商需求注重这件事：树立本土产业链的背地，其实依然是全球化的竞争，国产替代并非一劳永逸的机遇，只是一个时间窗口，这些中国公司依旧需求瞄准全球竞争，他们的征途应该是全球的商海。 树立本土产业链，还意味着一个更为中心的才干——在全球范围内寻源的可控性，包含自己开发、控制以及在全球寻求可取得的供给链资源。这或答应以经过某些资本的运作，或是经过某种中心才干的交流。由于没有一个国度和地域能够单独完成一切半导体消费的环节。 自动驾驶梦醒时分 与半导体行业一样，2022年，对自动驾驶行业来说同样没有多少好音讯。 裁员、高管离职、申请破产、估值暴跌，这些关键词贯衣着今年自动驾驶行业的始末。先是背靠福特、大众两座大山的Argo AI宣布破产，然后是英特尔旗下的Moileye以估值缩水70%的代价完成“放血式上市”，最后，剑指L5级自动驾驶的苹果也不得不在大裁员后规划出一个“相对平稳”的技术道路。 固然国内暂时没有呈现大范围的行业危机，但资本市场关于自动驾驶产业曾经不再如过去那般热忱。 依据第三方数据机构IT桔子统计，2021年国内自动驾驶行业共发作144起投融资事情，融资范围为932亿元。但截至2022年11月14日，自动驾驶行业投融资事情为92起，融资范围仅为240亿元，这种断崖式的下跌在2019年发作过一次，只不外这次市场曾经给行业设定了“最后期限”。
数据来源：IT桔子 “2022年，（自动驾驶）量产为先。” 中国汽车百人会车百智库研讨院高级研讨员张强以为，在今年，无论是开发辅助驾驶计划的厂商，还是高阶自动驾驶计划的厂商都要尽快在量产车型上应用，即便无法完成盈利，但至少要逐步构成“自我造血”的才干。 张强所提到的自动驾驶与辅助驾驶是一个相对普遍的定义。依照国际汽车工程学会发布的《规范道路机动车驾驶自动化系统分类与定义》：依据系统执行动态驾驶任务的多少，将自动驾驶分为L0-L5及六种不同级别。 其中，技术分水岭在L3级别。理论上讲，只需L3及以上才干称之为自动驾驶，而之下被统称为辅助驾驶，目前量产车上常见的如ACC（自顺应巡航）、LDW（车道偏离预警）、BSD(盲区检测)都能够被归为这一范畴。 在2018年以前，行业内的投资简直全部盘绕自动驾驶展开，一位业内人士慨叹，“那时分假如说自己做的是L2级辅助驾驶，投资人都懒得看你的PPT”。 固然自动驾驶的愿景很美好，但阅历过去几年的大浪淘沙，地道的L4级自动驾驶技术曾经很难被置信在现阶段具备量产化的商业价值。 “当下L4最大的问题是受法律法规限制，可场景局限性较强，主要在在港口、矿山、园区等封锁场景中运用”，张强表示。 这也招致了目前L4自动驾驶难以量产的问题，由于牢靠性战争安性在现阶段无法得到真实保障，大多能够完成L4自动驾驶的汽车，当下能做的就是在示范区的路上采集数据以完善迭代算法。也有业内人士向虎嗅表示，往常在自动驾驶上，技术正走在立法的前面。 因而，部分过去主攻L4自动驾驶的厂商开端思索起更实践的问题——同步向辅助驾驶范畴降维。 最具代表性的公司是Monmenta和百度。前者在成立之初就制定下“量产自动驾驶与完整无人驾驶同步开发”的产品战略，后者作为国内最早规划自动驾驶范畴的互联网大厂，在2021年x正式成立智能汽车事业部，开端规划L2+，并于今年再次强调了“L4/L2+”技术共生道路。 所谓L2+，就是自动驾驶公司在传统L2功用的基础上，经过传感器等硬件弥补和软件定义，打造契合当前监管框架下可量产的导航辅助驾驶功用。L4自动驾驶厂商进军L2+赛道，不只能提升企业营收，提升估值，而且还能够借助数量庞大的量产车辆中的实践行驶数据去迭代算法，比单纯地推进L4效率高很多。 在这方面，数据显然是最重要的一环，而在张强看来，大多数L4公司都具备互联网基因，在数据和算法的处置上得心应手，这也是他们在“降维”后最大的优势。 目前市面上常见的几种概念，如L2+，L2.5，L2++并没有实质区别。 固然自动驾驶厂商的理念开端贴合实践，但业内也不乏呈现反对的声音，其中最集中的就是——L4算法迁移至L2平台时难以匹配。 张强指出，目前L4的算法已能够经过剪裁应用到L2辅助驾驶，这对公司算法的剪裁才干请求较高，如何在保障L2辅助驾驶功用保险和牢靠性的同时，均衡计算平台的算力应用效率和成本，这是企业面临的应战。 对此，百度方面向虎嗅表示，在成本问题上，近年来百度中止了L4、L2+整体技术架构的统一，同时把两边数据打通，构成数据闭环和树立仿真基础设备、把二者的配套工具链完整共享。所以整体而言，成本是能够被摊薄的。 此外，L4公司降维L2+的另一大问题是，这些过去缺乏工程开发阅历的公司，在供给链管理和系统集成的才干上存在明显的短板。 一位业内人士向虎嗅表示，“传统Tier1厂商在配合车厂研发时，能够派出上百人的工程师团队，例如复杂的电子电气架构，都需求大量的人力资源投入，以满足不同车厂的规范，这关于以软件工程师为中心的L4厂商来说是个很大的应战。” 但L4公司降维去做L2+，能否会和传统L2厂商构成针尖对麦芒的对立局面？ “在辅助驾驶系统供给商中，2020年年搭载量超越百万套级的有博世、大陆、电装和安波福，仅这四大Tier1厂商所占的市场份额就超越80%。”一位业内人士以为，初创自动驾驶商不会随意介入曾经固化的传统L2业务，相反，上述的Tier1厂商可能会由于数据算法才干的缺乏，主动找到L4和L2+厂商展开协作，补足自身短板。 实践上，张强所说的这种协作趋向在行业中曾经十分明显。好比博世自2020年6月开端，先后投资了驭势科技、Monmenta、文远知行三家从事L2+技术开发的公司。 综合看来，2022年可能是L4厂商降维的最后机遇了。一位自动驾驶范畴资深人士通知虎嗅，相似小马智行、AutoX等今年还在顽固于“逾越式道路”（L4）的公司，明年可能真的要好好思索下风险问题。 “道理很简单，在当前达观的大环境下资本市场关于高阶自动驾驶无法‘自我造血’的忍耐度很有限，少有投资者能再给他们3-5年的时间去完成量产。”上述资深人士表示。 当然，这并不代表L4自动驾驶的愿景凑合此破灭。 百度的做法可能是一条可行的道路。有业内人士以为，从更长期看，应用L2的范围优势，能够提早搜集L4泛化所需求贮藏的长尾问题(即限制高级别自动驾驶展开的关键问题)。随着未来限制L4的政策和技术突破，L2积聚下的数据也会赋能L4的展开。 依照百度的测算，未来3年-5年，百度领航辅助驾驶产品搭载量有望突破百万，如此庞大的L2+乘用车范围，可有效地搜集和弥补长尾问题。 人们为何对AIGC如此兴奋？ 2022年，被称为“AIGC元年”。 在2022年中旬，就有人如此定义，彼时，人们还只是看到了基于DALL-E 2、Stable Diffusion在图像生成范畴的成就，以及那张Midjourney的《太空歌剧院》。
Jason Allen制造的AIGC画作《太空歌剧院》，图片来源：technologyreview
Midjourney社群 直到AIGC文本生成模型ChatGPT上线，这个刷爆Twitter和朋友圈的网红应用能够说是把“AIGC元年”的标签贴死了。AIGC即AI-Generated Content，应用人工智能生成内容。 2022年，关于AI行业来说，无疑是里程碑式的一年。AIGC的现象级应用经过社交媒体刷新了公众对AI的认知，每个人似乎都能明显觉得到，AI正在变聪明。而关于科学家来说，AI for Science的成果则把AI的想象力拓展到更宽广的范畴。 AI大模型是AI的一种基础模型（Foundation Model），在大范围普遍的数据上中止锻炼后能顺应一系列下游任务的模型。这与过去相比，是一个明显的改动。 早期的人工智能以小模型为主，针对单一场景和需求引入学问图谱，单独锻炼处置单一任务的模型，其代表就是打败了人类围棋巨匠的AlphaGo。小模型擅长剖析单个问题，在过去的几年中，AI小模型在保险、金融、工业等范畴处置单一问题的才干曾经超越了人类。 2018年谷歌发布了大范围预锻炼模型BERT之后，AI研讨人员发现持续增大AI模型锻炼的数据量，不只能直接有效地提升AI的才干，更能够拓展AI的边疆，从单一任务向多模态展开。但尔后的数年，AI行业不时处于学术研讨和商业化的瓶颈，难以呈现一个明显的进步以带动大范围创新。 随着算力成本逐年降落，大模型算法不时优化，数据量指数上涨，GPT-3、DALL-E 2、LaMADA、PaLM、Switch-Transformer等AI大模型不时迭代升级，AI学界、产业界正在从“大炼模型”向“炼大模型”转变。 AI行业从业者普遍以为，大模型正在推进人工智能的第三波展开浪潮。在2022年中引爆的AIGC，正是乘上了这一波浪潮，在AI文本生成、图像生成、视频、3D模型，以至是蛋白质生成方面不时涌现强大的应用。 OpenAI经过强化学习和通用大模型打造的ChatGPT在2022年底上线公测，其“万事通”的“人设”疾速蹿红。而OpenAI此前推出的通用大模型GPT-3，则曾经开端赚钱，经过API（Application Programming Interface，指软件系统之间的通讯接口）的方式向开发者客户有偿提供文字生效果劳基于GPT-3产生的App超越300个。 其中运用GPT-3为网站创建营销副本的创业公司Jasper，在发布仅18个月后就抵达了15亿美圆估值。客户人数约10万，其中部分客户已将网络文本编写工作全部转向了AI。据行业媒体TechCrunch报道，该公司2021年的收入约3为4500万美圆，到2022年底，其收入有望翻一番。 在图像生成方面，同样来自OpenAI的大模型DALL-E 2和Stability AI公司的开源大模型Stable Diffusion则把“文生图”的AIGC才干推向了可用。Stability AI CTO Tom Mason引见，Stability AI在AWS上有4000个A100节点，在其他中央还有1500个节点。Stability AI正在将资源开放给研讨员们，以便他们锻炼模型，这些模型最终都会开源。 此外，英伟达、Meta、谷歌等公司还各自推出了基于AI大模型的“文生3D”、“文生视频”工具，GET3D、Make-A-Video、DreamFusion等。 与AIGC一样，在2022年中完成了逾越式进步的还有AI for Science。同样是AI研发机构的Deepmind在研讨方向上与OpenAI火爆的AIGC不同，Deepmind更关注AI for Science，应用强化学习和大模型，深化挖掘AI在科学探求方面的才干。 2022年，Deepmind集中发布了多项成果，包含AIGC编程AlphaCode，可搜索的蛋白质结构数据库AlphaFold DB，矩阵乘法算法AlphaTensor等AI系统，以及与瑞士洛桑联邦理工学院 EPFL协作运用深度强化学习控制托卡马克装置等离子体的研讨，在这一年中，Deepmind固然不像OpenAI一样再社交网络大红大紫，却频登Nature、Science封面。 “从2021年Deepmind发布AlphaFold2到今天，越来越多的科学家开端看到AI for Science的价值，很快就会有更多的科学家参与到应用AI工具探求科学边疆的队伍中来。”百度主任研发架构师小度AI算法担任人谢剑说。 “未来应该会呈现几个大型的基础模型，开发人员都将基于这些基础模型研发AI应用。但目前的状况依然是某一家公司开发出一个大型言语模型，然后开放API供他人运用。我以为，未来在基础模型和细致AI应用研发之间会有一个中间层：呈现一批特地担任调整大型模型以顺应细致AI应用需求的初创企业。”OpenAI首席执行官Sam Altman曾在采访中表示，大模型的未来应该是成为基础平台。在他眼中，AI是一个能够孵化出无数工具，推进各行各业行进的基础平台。 大模型研发和探求的深化正在引导AI逐步迈向AGI（Artificial general intelligence，通用人工智能）。Sam Altman以为，AGI相当于一个能够同事的普通人，任何远程同事能够经过电脑帮你完成的工作，AGI也能够做，包含让AGI学习医疗学问和写代码等。AGI的重点是具有学习的元才干，只需人类需求，它就能够往任何技艺方向展开并知晓。 不外，从目前来看，在众多百亿、千亿级参数量大模型中，产业应用水平尚不达观。算力和成本在一定水平上依旧限制着大模型推行应用。大模型处置问题才干不完整尽如人意，图片生成错误多，言语模型易呈现胡编乱造的状况。且机器锻炼成本过高，关于应用企业来说性价比过低，研发企业则无法用利润掩盖运营成本。 “2022年，AIGC简直是完成了从0到1的逾越，在此之后，AIGC的展开速度一定会更快，明年可能就是1到10，10到100。”谢剑以为固然目前大模型的推理成本还比较高，但是随着技术的进一步展开，一方面推理成本会逐步降落，另一方面技术才干不时突破会发明更大的价值，久远来看AIGC的展开潜力庞大。 事实上，ChatGPT的研发者OpenAI不时以非盈利方式推进研发的，在2019年接受微软10亿美圆投资时，曾设置“有限盈利”架构，限制VC投资。OpenAI规则投资者的回应不能超越投资金额100倍。据The Information报道，目前行业AIGC的头部企业OpenAI的年收益只需数千万美圆，收入主要来自Jasper等受权API的初创公司。 不外，OpenAI亦正在慢慢从偏学术的科研机构转化为科研和产业并重的机构。路透社的报道中则提到，固然OpenAI短期营收表示不达观，但其商业方式有望在未来一到两年内有庞大改善，估量明年营收将达2亿美圆，到2024年营收达10亿。 AI企业盈利才干的问题，也并不只存在于偏重研发的大模型或科研范畴。在商用AI范畴，今年上半年登陆科创板的两家国内AI企业格灵深瞳、云从科技的招股书显现，2018-2020年，两家公司营收均不甚理想。格灵深瞳在2020年刚刚完成正向现金流，盈利1032万元，云从科技的持续亏损收窄趋向亦不明显，2020年亏损达7.2亿元。1月3日，在港交所更新了招股书的创新奇智，这三年的营收则分别为0.37 亿、2.29 亿、4.62 亿。净利润为-0.45 亿、-1.6 亿、-1.44 亿。 “AI的商业化道路还有待继续探求，目前很多行业的AI小模型曾经十分红熟了，因而短期来看主要商业方式还会集中在经过小模型完成细致功用。不外，未来的AI幅员中一定少不了大模型。”智源创投基金投资总监向其奇以为，固然往常AI产业还处在“找钉子”的阶段，但大模型的不时演进，使AI这把锤子愈加好用，找钉子的难度会越来越小。 在AI通用大模型加速人工智能产业改造的过程中，中国人工智能的展开也疾速崛起。 “与高端制造、生物医药、航空航天等行业相比，人工智能或许是中美差距最小的行业之一。从往常看来，这个差距大约有两三年，人工智能的展开充溢潜力。”向其奇表示。 国内研发起点固然仍比美国略低，但追逐势头强劲。在通用大模型研发方面，北京智源研讨院的悟道、华为的盘古、浪潮的源等在算力、算法和参数方面与OpenAI抢先的GPT-3均已相差未几。智源悟道2.0的参数更是高达1.75万亿，为GPT-3的10倍。 “有了成型的模型以后，我们还需求不时地在理论中迭代，探求模型才干的边疆。”向其奇表示，目前国内大模型在应用方面的理论正在逐步增加，主动与悟道团队接触的下游企业已有数十家，且还在持续上涨。 不外，向其奇也表示，国内AI产业还是热衷于“追热点”，以数字人产业为例，依据艾媒咨询讲演，2021年，国内虚拟偶像整体市场范围和中心市场范围分别为1074.9亿元和62.2亿元，估量2022年将分别抵达1866.1亿元和120.8亿元，一年时间完成翻倍。 “中国往常有上万家数字人企业，其中很多公司都是在这几年成立的，有的项目以至只需求几万元的资金就能启动，整体产业偏低端，中心竞争力差。最近火热的AIGC也是如此，国外模型开源后，国内大量AIGC公司雨后春笋普通涌现，大家又进入了“开卷考试”阶段，项目个体差别很小。 VR/AR还接不了手机的棒 对今年的消费电子厂商，冬天来得更早也更冷一些。 第三方调研机构Canalys的数据显现，今年一季度，全球智能手机出货量同比降落11%，二季度出量降落9，三季度出货量降落9%，这个发明全球万亿美圆产值范围的行业，在2022年曾经不存在销售“淡旺季”之分。 PC行业的光景要愈加惨淡。第三方机构Gartner的数据显现，2022年一季度全球PC出货量同比降落6.8%，二季度出货量降落12.6%，三季度出货降落19.5%，直接创下行业20年来的最大降幅。 一位PC从业者向虎嗅表示，“固然2021年我们被供给链的问题所搅扰，在线上办公与线上教育的需求终了后，2021年可能是这个行业最好的一年。”彼时，在线上办公与线上教育的需求提振了PC产业的销售。 手机与电脑，这两个左右消费电子市场风向的行业，往常已进入历史性的衰退阶段，想要复刻过去的高增长简直再无可能。今年开端，至少到2023年中旬，都将是去库存的一年。 全球产业资本都在迫切地寻觅下一个现象级市场创新，在“元宇宙”概念的推进下，VR/AR行业站在了舞台中央。 依据陀螺研讨院的统计数据，2022年上半年，全球VR/AR整体投融资总额为312.6亿元，较去年同期的228.2亿元，同比上升37%。
数据来源：陀螺研讨院 愉悦资本投资总监蒋锴向虎嗅表示，今年行业内最大的变更是，互联网大厂的战略投资部门开端主导这个赛道，产业资本也较为积极，相反财务资本要表示得相对谨慎。 “很多互联网公司有着很强的忧患认识，曾经在思索VR/AR设备未来替代或与智能手机融合的可能性。”在蒋锴看来，当下的互联网大厂在智能手机市场爆发的时期，完成了从Web端到移动端的升级，而随着手机行业走入创新瓶颈，VR/AR至少在现阶段有很大希望成为下一代计算平台。 这样一场潜在的终端反动，国内的互联网大厂们不愿缺席。从去年字节跳动收购Pico后，包含阿里、腾讯、美团在内的一众公司，纷繁从硬件、内容、生态等多个维度展开规划。 互联网大厂亲身下场后的效果是立竿见影的。在字节收购Pico后，这家向来缺乏“硬件基因”的公司给Pico提供了包含内容、渠道和营销上的全方位扶持，来自第三方数据剖析机构Wellsenn XR的统计，仅在今年第二季度Pico出货量就突破26万台，较去年同期增长近8倍。 一些独立的VR／AR创业公司，固然没有大厂雄厚的资源作为支撑，但其中也不乏有抓住机遇的创业者。 成立于2017年的Nreal，在过去5年基本没有踏足国内市场但也选择在今年进军中国市场，并在短短5个月内占领国内AR眼镜市场出货量的首位。
数据来源：analysys Nreal开创人徐驰通知虎嗅，国内用户关于AR的热情要远远超出他们的想象。“与海外用户相比，其实国内的数码极客群体在人数上要少一些，但国内的年轻消费者关于新兴电子产品的接受度十分高。”徐驰向虎嗅表示，在用户的沟通反响中，他们发现许多国内用户能够认同数字屏幕替代物理屏幕这一观念，这让他自信心十足。 与相对成熟的VR行业不同，AR还处于一个混沌展开时期。假如把手机行业的展开进程套在VR/AR行业上，那么VR行业中的Oculus Quest 2发布大约相当于初代iPhone，至于AR行业，可能还没迈入智能机时期。 这也给AR创业公司提供了一个可贵的窗口期。徐驰以为，当行业进入下半场后，产业链的成熟势必带来同质化竞争，后续互联网大厂的介入将会给行业带来冲击，但在此之前，创业公司完整有机遇仰仗与产业链的共创，以及蓝海市场的增量，去构成自己的技术壁垒和品牌优势。 看到这一机遇的不止是Nreal一家公司。2022年，包含影目科技、亮亮视野等过去定位于工业显现的AR企业都推出了C端产品，李未可、麦耘等新入局的玩家也拿出了首款作品。而展开较早的VR行业，以至曾经进入比拼生态的阶段，似乎在消费电子行业中，一个百花齐放的时期行将到来。 当然，这一切的前提是，VR/AR能够完成真正意义上的爆发。 但就目前来看，这个行业还无法断言能否稳步增长。依据IDC发布的预测数据，2022 年，AR 和 VR 头显的全球出货量将降落 12.8%，降至 970 万台。不外，这一数字估量 2023 年将恢复增长，出货量估量将同比增长 31.5%。 出货量动摇猛烈反映的问题是，无论是VR头显，还是AR眼镜，都没有呈现真正的杀手级应用，以至连中心的运用场景都十分匮乏，这也给VR/AR行业添加了几分不肯定性。在新浪财经发起的一项名为“最容易吃灰的电子产品”投票中，VR/AR设备得票率高居第三位，许多用户的置办动机仅仅是出于猎奇心理，招致行业内只需极少数公司能够构成稳定的生动用户群体。 特别是在“元宇宙”概念遇冷后，VR/AR行业失去了一个可贵的被用户了解的渠道。许多从业者都分歧以为，“2023年，元宇宙的故事基本也就讲到头了。”在“后元宇宙时期”,VR/AR产业如何独木成林，这对创业者来说是个很大的应战。 但蒋锴以为，弱化“元宇宙”的概念，反倒可能有助于VR/AR行业构成良性展开。“那些真正有才干的公司，有自己独立思绪和判别的公司，能够基于自身实践去发明途径的公司，不会由于元宇宙热度的衰退而倒下，相反这会辅佐行业完成一次洗牌，让行业归于理性。” 令人欣喜的是，不同于2016年的那次VR行业爆发后留下的“一地鸡毛”，近两年的VR/AR从业者们还是表示出了相当务实的态度。 多位业内人士向虎嗅透露，今年国内盘绕VR/AR行业的投资开端逐步向产业链上游靠拢，从光机到显现模组，再到定制化芯片，乃至系统级处置计划，国内资本关于产业链上游的注重水平以至要超出VR/AR终端公司。
专用于AR眼镜的Micro LED屏幕，图片来源：格罗方德 “一方面，这些投资人普遍都阅历过智能手机爆发的时期，从手机行业阅历来看，在产业构成体系后，中心零部件供给商的估值也能够轻松突破百亿，以至千亿。另一方面，作为新兴行业，中国在VR/AR硬件处置计划上与美国、日本等国度之间基本处于同一同跑线上，在计算光学等部分范畴以至具备一定的先发优势。”一位资深行业研讨者如是说。 在软件方面，国内VR/AR产业要补足的功课还有许多。好比SLAM算法，这是一种完成机器人定位、建图、途径规划的算法，这项被视为VR/AR在软件工程上的中心技术，Meta等海外巨头公司早已驾轻就熟，这就招致了在运用简直相同的硬件处置计划下，Oculus Quest的运用体验要明显好于业内的大多数公司。 而在内容生态端上，差距可能要愈加明显。 2022年，VR行业内的一同标记性事情就是Meta中止对旗下Oculus的补贴，全系价钱上涨100美圆，固然这构成Quest 2销量的小幅下滑，但在蒋锴看来，这也在一定水平上反映了目前Oculus在内容生态上的阶段性稳态，或许构成了较为稳定的增长飞轮，而这关于其他VR/AR公司而言，还有很长的路需求探求。 现阶段，大多数业内公司在产品升级上依旧秉持着“软件不够，硬件来凑”的战略，固然这更像是一种无法之举，但假如要给出“VR/AR能否成为反动性终端”的答案，这个问题恐怕无法逃避。这个还处于技术成熟度曲线早期的市场创新还需求经过一条漫长而峻峭的爬坡，才干进入成熟的大众市场中。 正在改动与想要改动世界的人，都在虎嗅APP |
名表回收网手机版
