為什麼創業公司開發不出自動駕駛汽車？

3月17日消息，創業公司給外界的印象一直都是創新、超前、不受固有思維限制，但在未來的一項關鍵技術——自動駕駛汽車面前，創業公司卻並沒有多少作為。 相反的這方面的技術推進主要依靠的是谷歌這樣的科技巨頭。 那麼創業公司為什麼在自動駕駛汽車的研發上面難有建樹呢？ 科技網站TechCrunch日前撰文對此問題進行了分析：

在未來的10-20年間，大規模的技術革新將圍繞著機器智慧、機器人和感應器展開。 這些領域都需要雄厚的資金支援和大量的耐心，而這兩個要素的組合即便是最與時俱進的風險投資公司也是力不能及的。

就像谷歌通過自動駕駛汽車向我們展示的那樣，機器智慧、機器人和感應器的組合在複雜情況下的表現——比如駕駛汽車——已經要比人類更為出色了，而對於大多數人來說，這在10年前是無法想像的。

毫無疑問，Tesla在經歷過不少考驗和磨難之後製作出了舉世矚目的電動汽車。 但是，通用汽車先于他們一年就已經推出了一款量產電動汽車，而Tesla利用了通用的困境，也就是傳統汽車廠商基本上無法擁抱純電動汽車，並集成進現代電子元件。

Tesla的路線圖包含了「自動導航（autopilot）」和最終的「自動駕駛（autonomous）」功能。 也許他們的確能夠略先于傳統汽車廠商——比如同樣在積極研發類似技術的梅賽德斯和雷克薩斯——推出這些功能，但這場競爭的贏家會是谷歌，後者在技術上已經領先了數年，且有能力支付巨額的授權費用。

認知計算所必要的純計算性能非常巨大，整合下一代的感應器（比如LIDAR）又極其複雜，引入智慧型機器的監管環境還很難以預料。 而開發這種技術所需的實驗和不可預知的時程表很顯然都是屬於研究而非開發的範疇，而風投一直都很討厭研究——他們喜歡開發。

即便是機器智慧領域受風投支援最大的創業公司DeepMind（擁有5000萬的投資和75名頂級研究者），最近還是被谷歌以5億美元的價格收購。 谷歌最近的收購動作頻頻，他們似乎急於想通過收購來給未來添磚加瓦。 除了DeepMind之外，他們最近還收購了人工智慧研究公司DNNresearch,並招募了Ray Kurzweil這樣的關鍵人物，後者被許多人認為是商業認知計算的教父。 谷歌同時也是D-Wave的客戶之一，這是一家備受指責的量子計算公司。

谷歌、IBM和微軟這樣的公司都建立了機器學習團隊，他們可以利用到公司在全球範圍內搭建起來的電腦網路。 根據Kurzweil的說法，想要匹配上人類大腦當中的神經細胞數量，需要多達1000億個電晶體，而在2025年之前，單獨一枚晶片無法擁有如此多的數量。 但由於微晶片當中的電晶體正在越變越小，這樣的進程或許會被加快。

市場對於機器智慧的理解還將需要一段時間。 IBM已經證明，電腦在國際象棋和Jeopardy這些智力專案當中是可以贏過人類的，他們還正在把自己的認知計算成果過渡到醫學等領域。 即便是IBM這種規模的公司，股東們也在抱怨這次過渡的花費，Watson超級電腦專案的主管最近也換人了。 如果IBM的Watson是家創業公司，它的股東恐怕早就強迫他們將其出售，以便讓他們把資金放在更加效率的中短期投資當中。

其他一些擁有大型電腦網路的公司也正在加入到這場競賽當中。 Facebook最近就成立了一家人工智慧實驗室，並雇用了來自紐約大學的Yann LeCun,同時收購了語音辨識公司Mobile Technologies.eBay招募了來自科學應用國際公司（SAIC）的Hassan Sawaf ,來將其在機器智慧方面的研究成果作為先頭力量。 雅虎和卡內基梅隆大學達成了一項交易，來訪問後者的研究者。 一直側重于電腦用戶端的蘋果也在盡力保持著自己郵件系統的可拓展性，以及讓Siri在谷歌無休止的機器智慧研發麵前不至顯得落後。

這種趨勢的好處是巨大的。 經濟的每一個層面很快都會擁有自己的自動駕駛汽車版本，甚至是醫學這樣的前沿領域。 任何患有未確診或確診疾病的患者都可以告訴你，診斷當中的猜測部分和醫學專家過度的專業化讓人抓狂。 而一部電腦可以對病症進行整體分析，迅速將可能的範圍縮小，並重複排除測試。 考慮到基礎變革的需要，醫學領域想要過渡到這樣的情境可能還需要很長一段時間。

除了反復的恐懼之外，創業公司肯定會去承擔遠大於圖片和聊天應用的挑戰。 但他們在機器智慧這樣的領域能否和那些業界巨頭相競爭呢？ 如果谷歌、IBM和亞馬遜帶來一個所謂的「認知即服務（Cognition-as-a-Service）」,這或許可以迎來新一波的創業公司， 就像是亞馬遜的基礎設施即服務（Infrastructure-as-a-Service）對於網路的貢獻那樣。

IBM基於Watson的公司準備了1億美元的投資，且已經進行了第一筆投資。 而通過收購Wise.io、Expect Labs和BigML這樣的新興認知服務公司，亞馬遜可以啟動一項認知服務，並使其具備相當的規模。 這些都可以帶來新一代的「智慧」創業公司。 （Eskimo）

(責任編輯：呂光)