百度无人车量产真相是什么？芯片开启自产自销新模式？

本周，特斯拉终于实现了每周量产5000辆的小目标，尽管建造装配线甚至在工厂里搭帐篷加班的方式有点艰难。百度的大规模生产似乎要复杂得多。在最近的百度人工智能开发者大会上，李彦宏宣布全球首款L4级无人驾驶公交车“Apolon”下线。然而，100辆车是不是少了一点？与此同时，百度研发的中国首款云端全功能人工智能芯片“昆仑”也发布，有望掀起互联网巨头定义芯片、其他厂商设计制造芯片的新一轮产业链浪潮。在海洋的另一边，曾经“日不落”的伦敦市，因为人工智能而第二次复兴。人工智能的研究实力处于世界前列，但它是一家大规模生产的“小公司”。那么，我们想要技术还是落地？经验是智慧之母。首先，百度的“量产”真的很强大吗？看来我们需要讨论“我们计划在20XX年实现大规模生产！

这是每一家沉浸在自动驾驶领域的公司都说过的一句固定的话，但对普通大众来说，这是看得见摸不着的。当然，只有“当事人”自己知道其中的技巧、教训和焦虑。在世界的另一端，大规模生产也是年轻公司头疼的问题。幸运的是，本周特斯拉传来了一些好消息。在经历了生产线的故障和各方衰落的声音后，特斯拉的官方生产报告最近表示，该公司已经完成了每周生产5000辆Model 3的目标，并最终告别了“生产力地狱”。两年前，首席执行官埃隆·马斯克告诉投资者，公司必须实现这一目标才能实现盈利。为此，特斯拉团队的工作人员在加州的弗里蒙特工厂昼夜轮班工作，并在一个巨大的帐篷下建造了一条新的装配线，完成了Model 3本季度20%的生产任务。与此同时，也有报道称，马斯克在工厂里搭建了一个帐篷，并亲自监督工作。“过去的12个月是特斯拉历史上最困难的时期。我们非常自豪，整个特斯拉团队已经实现了5000辆Model 3的生产力。”我认为我们刚刚成为一家真正的汽车公司，”他在一份声明中写道。特斯拉表示，该公司预计到8月底，Model 3的产量将达到每周6000辆。当然，业内仍有许多人对特斯拉持悲观态度，认为特斯拉的产能可能只是昙花一现，因为这只是短期的产能增长，以换取高强度的工作量公司人员。与此同时，特斯拉的股价先是跃升至360美元，随后又下跌7%，至336美元。特斯拉现在要做的可能是在股价再次上涨之前展现出持续的生产力。回望中国，作为国内无人驾驶圈的老大哥，百度也做出了表率，想要实现“量产”的誓言。但不要想太多，这种“量产”不仅仅是百度自己实现的量产。在汽车工厂的帮助下，拥有100辆无人驾驶汽车并不是很困难，但目前我们感觉它很悬。在7月4日举行的百度人工智能开发者大会上，李彦宏表示，他想兑现一年前被吹的牛，并宣布世界上第一辆L4级量产自动驾驶公交车“Apolon”下线。据李彦宏介绍，这款与百度Apollo一见如故的“Apollon”自动驾驶公交车是与金龙客车合作制造的。目前，它已在雄安、广州、深圳和北京的东京开始商业运营，其中东京的商业运营由百度和软银进行。但我们必须清楚，这是一种被称为L4级的无人驾驶公交车，其驾驶场景和硬件配置的复杂性永远无法与L4级乘用车相比。好吧，对于L1~L5车辆等级的滥用，我们只能“操”和“嘿”。从国际角度来看，无人驾驶公交车和商业运营并非没有先例。例如，法国的Navya早在2016年就开始商业运营，2017年，数百辆无人驾驶公交车部署在全球7个以上的城市，甚至有相似之处。

此外，英国、瑞士和其他国家也有初创公司，他们已经在部署和运营无人驾驶公交车。主要运营地点选择在一些郊区相对空旷、道路条件简单的地区。不幸的是，他们并没有称自己为“世界上第一辆大规模生产的无人驾驶公交车”。在会场外，机器发现了一个传说中的“Apolon”，它和Navya一样，是一个没有方向盘、油门和制动踏板的原型。

公开资料显示，“阿波龙”体长4.3米，体宽2米。它有8个座位，可容纳14人（包括6个车站）。它使用纯电力，一次充电可以行驶100公里。工作人员告诉机器，“Apolon”配备了三个Velodyne激光雷达、多个摄像头和毫米波雷达，可以监测路况和周围物体，并具有判断、识别和避开障碍物的能力。百度还表示，“Apolon”配备了量产解决方案，将成为Apollo 3.0的核心。为了推出这种自动驾驶……

s、 百度还在大会现场连线厦门金龙客车生产线，直播第100辆金龙Apolon正式下线。但这是巧合。这是为了让我们知道什么？金龙为百度开设了多少条生产线？还是百度有自主量产的能力？谷歌和克莱斯勒合作的数千辆无人驾驶出租车能否被视为大规模生产？事实上，自动驾驶的量产概念长期以来一直存在争议，量产多少辆车还没有明确的定义。那么，100辆汽车是大规模生产的吗？显然，由于技术、产能、环境等原因，自动驾驶汽车的量产无法与传统意义上的芯片等领域的量产相提并论。业内普遍认为，整个行业仍处于起步阶段，尚未达到起步阶段。在许多自动驾驶创业公司的时间表中，它们的量产时间节点都在2020年左右。但这个时间点正在临近。当然，我们需要承认，任何行业的早期发展都离不开巨头公司的适度引导和支持。长期以来，百度在自动驾驶方面的投入及其对整个发展的推动都是肉眼可见的，能够站出来率先发挥“量产”的概念也是情理之中的。当然李彦宏自己也提到“造车不同于做PPT，而且经常会出现交付延迟的情况。我不知道他是不是在调侃其他公司的同时也给自己留了一条退路。第二，百度的芯片制造会掀起新的浪潮吗？全球互联网巨头高调宣布进军半导体行业已经不是什么新闻了。阿里、微软、谷歌、脸书、亚马逊和特斯拉都宣布了他们在芯片领域的行动。本周，中国另一家互联网巨头百度加入了这个朋友圈。7月4日，在第二届百度人工智能开发者大会（Baidu Create 2018）上，李彦宏正式发布了由百度开发的中国首款云端全功能人工智能芯片“昆仑”，包括训练芯片昆仑818-300和推理芯片昆仑818-100。

据了解，百度AI芯片“昆仑”除了可以适应深度学习算法等云计算需求外，还可以适应自然语言处理、大规模语音识别、自动驾驶、大规模推荐等特定终端场景的计算需求。百度认为，“昆仑”有三个特点：高性能、高性价比和易用性。显然，“昆仑”芯片让百度大脑拥有了更完整的软硬件集成能力，形成了从芯片到深度学习框架、平台和生态的AI全栈技术布局。在移动互联网时代，BAT巨头抢占了流量入口，开始在人工智能时代寻找新的流量入口。无论下一个入口是智能音箱、虚拟设备还是智能家居，在追求终极体验的过程中（巨头们并不缺乏资金，终极追求可以让用户留在自己的生态服务中），他们都需要软硬件的结合，至少在核心芯片层面，仅仅通过购买传统半导体制造商的通用解决方案芯片，已经无法满足巨头对硬件的需求。事实上，在这方面，智能手机制造商已经做出了示范。华为、苹果和小米都加入了自研芯片的行列。最近，美图也宣布正在开发自己的芯片，因为在他们看来，许多创造性的应用和体验无法得到现有芯片解决方案的支持。现有的手机出货量也可以帮助他们稀释成本，降低制造芯片的风险。可以预见的是，互联网巨头的自产自销必将对半导体行业产生巨大影响。这不仅影响了传统的行业分工，也使传统芯片公司失去了一批大客户。有业内人士指出，互联网巨头进入半导体行业后，出现了一种新模式，即互联网公司负责定义芯片，完成少量设计，并花钱敲定设计，而设计服务公司负责大部分设计，而铸造厂负责芯片制造。这种新模式可以被称为无设计无制造……

因此，传统半导体公司可以考虑转型做设计服务，可以做全栈公司从下游获得更多利润，也可以采取IDM制造利润率更高的核心半导体组件。当然，对于工程师来说，去互联网公司制造芯片将是一个拓宽视野的新机会。3.伦敦会晋级本届人工智能世界杯的下一个决赛吗？世界科技力量正在悄悄转移到英国剑桥。如果你漫步在剑桥火车站的城市广场，你会发现创新巨头的办公室已经进入了这些大大小小的古典哥特式建筑。在这里，你会看到一个蓝色的苹果标志，工程师们正在扩展Siri的边界，让每一部iPhone都有一个更智能的数字助理。该办公区的前身是VocalIQ，这是一家英国语音技术公司，于2015年10月被苹果公司收购。你还会看到正在研究人工智能芯片的微软和正在开发无人机的亚马逊剑桥研究中心。与亚马逊相对的是软银的ARM，该公司向世界各地的移动设备出口芯片架构。不远处，三星集团正计划建立一个拥有150名研究人员的人工智能实验室。当然，最著名的是DeepMind。从剑桥乘火车45分钟后，你将在伦敦市中心看到它。它是世界上领先的人工智能实验室之一。它于2014年被谷歌收购，然后开发了AlphaGo来击败人类棋手。事实上，剑桥大学拥有4500多家高科技公司，员工近7.5万人。人们甚至给上述地区起了一个类似于硅谷的名字——四方。想想美国硅谷的一万多家科技公司。既然互联网造就了硅谷，那么人工智能会造就伦敦吗？早在几十年前，来自英国的计算机科学之父、人工智能先驱艾伦·图灵就将英国和人工智能牢牢地联系在一起。他提出了著名的“图灵测试”，用来判断机器是否智能，并为现代计算机的逻辑工作模式奠定了基础。

20世纪80年代，出生于英国的人工智能奇才杰弗里·辛顿在艾伦·图灵提出了一种反向传播算法，证明了神经网络的价值，间接开启了人工智能的“第二次复兴”。时至今日，英国人仍未忘记这门“老手艺”，长期领先的人工智能学术研究提供了源源不断的人工智能人才。例如，VocalIQ、Evi（亚马逊以2600万美元收购的语音识别软件）和Darktrace（估计价值8.5亿美元的网络安全公司）等英国明星人工智能公司从创始人到投资者都与当地的剑桥大学计算机学院有着密切的联系。此外，图灵学院和EPSRC人工智能学院被英国最好的五所大学包围，即剑桥大学、爱丁堡大学、牛津大学、伦敦大学学院和华威大学。这种以学术为先、以大学为基础的氛围使英国在人工智能创业方面具有独特优势。它与斯坦福大学和硅谷的结合有多相似？因此，今天，英国每周都会诞生一家新的人工智能初创公司。然而，受限于当地市场的规模和人工智能技术商业化的瓶颈，没有巨头。它们大多是2B公司，升级英国的传统产业，并在人力资源、营销和金融等垂直领域提供服务。即便如此，英国人工智能产业与产学研的结合为其他国家发展人工智能提供了很好的范例。本周，特斯拉终于实现了每周量产5000辆的小目标，尽管建造装配线甚至在工厂里搭帐篷加班的方式有点艰难。百度的大规模生产似乎要复杂得多。在最近的百度人工智能开发者大会上，李彦宏宣布全球首款L4级无人驾驶公交车“Apolon”下线。然而，100辆车是不是少了一点？与此同时，百度研发的中国首款云端全功能人工智能芯片“昆仑”也发布，有望掀起互联网巨头定义芯片、其他厂商设计制造芯片的新一轮产业链浪潮。在海洋的另一边，城市……

曾经“日不落”的昂顿，由于人工智能的出现，正在第二次恢复活力。人工智能的研究实力处于世界前列，但它是一家大规模生产的“小公司”。那么，我们想要技术还是落地？经验是智慧之母。首先，百度的“量产”真的很强大吗？看来我们需要讨论“我们计划在20XX年实现大规模生产！

这是每一家沉浸在自动驾驶领域的公司都说过的一句固定的话，但对普通大众来说，这是看得见摸不着的。当然，只有“当事人”自己知道其中的技巧、教训和焦虑。在世界的另一端，大规模生产也是年轻公司头疼的问题。幸运的是，本周特斯拉传来了一些好消息。在经历了生产线的故障和各方衰落的声音后，特斯拉的官方生产报告最近表示，该公司已经完成了每周生产5000辆Model 3的目标，并最终告别了“生产力地狱”。两年前，首席执行官埃隆·马斯克告诉投资者，公司必须实现这一目标才能实现盈利。为此，特斯拉团队的工作人员在加州的弗里蒙特工厂昼夜轮班工作，并在一个巨大的帐篷下建造了一条新的装配线，完成了Model 3本季度20%的生产任务。与此同时，也有报道称，马斯克在工厂里搭建了一个帐篷，并亲自监督工作。“过去的12个月是特斯拉历史上最困难的时期。我们非常自豪，整个特斯拉团队已经实现了5000辆Model 3的生产力。”我认为我们刚刚成为一家真正的汽车公司，”他在一份声明中写道。特斯拉表示，该公司预计到8月底，Model 3的产量将达到每周6000辆。当然，业内仍有许多人对特斯拉持悲观态度，认为特斯拉的产能可能只是昙花一现，因为这只是短期的产能增长，以换取高强度的工作量公司人员。与此同时，特斯拉的股价先是跃升至360美元，随后又下跌7%，至336美元。特斯拉现在要做的可能是在股价再次上涨之前展现出持续的生产力。回望中国，作为国内无人驾驶圈的老大哥，百度也做出了表率，想要实现“量产”的誓言。但不要想太多，这种“量产”不仅仅是百度自己实现的量产。在汽车工厂的帮助下，拥有100辆无人驾驶汽车并不是很困难，但目前我们感觉它很悬。在7月4日举行的百度人工智能开发者大会上，李彦宏表示，他想兑现一年前被吹的牛，并宣布世界上第一辆L4级量产自动驾驶公交车“Apolon”下线。据李彦宏介绍，这款与百度Apollo一见如故的“Apollon”自动驾驶公交车是与金龙客车合作制造的。目前，它已在雄安、广州、深圳和北京的东京开始商业运营，其中东京的商业运营由百度和软银进行。但我们必须清楚，这是一种被称为L4级的无人驾驶公交车，其驾驶场景和硬件配置的复杂性永远无法与L4级乘用车相比。好吧，对于L1~L5车辆等级的滥用，我们只能“操”和“嘿”。从国际角度来看，无人驾驶公交车和商业运营并非没有先例。例如，法国的Navya早在2016年就开始商业运营，2017年，数百辆无人驾驶公交车部署在全球7个以上的城市，甚至有相似之处。

此外，英国、瑞士和其他国家也有初创公司，他们已经在部署和运营无人驾驶公交车。主要运营地点选择在一些郊区相对空旷、道路条件简单的地区。不幸的是，他们并没有称自己为“世界上第一辆大规模生产的无人驾驶公交车”。在会场外，机器发现了一个传说中的“Apolon”，它和Navya一样，是一个没有方向盘、油门和制动踏板的原型。

公开资料显示，“阿波龙”体长4.3米，体宽2米。它有8个座位，可容纳14人（包括6个车站）。它使用纯电力，一次充电可以行驶100公里。工作人员告诉机器，“Apolon”配备了三个Velodyne激光雷达、多个摄像头和毫米波雷达，可以监测路况和周围物体，并具有判断、识别和避开障碍物的能力。百度还表示，“Apolon”配备了量产解决方案，将成为Apollo 3.0的核心。为了推出这种自动驾驶……

s、 百度还在大会现场连线厦门金龙客车生产线，直播第100辆金龙Apolon正式下线。但这是巧合。这是为了让我们知道什么？金龙为百度开设了多少条生产线？还是百度有自主量产的能力？谷歌和克莱斯勒合作的数千辆无人驾驶出租车能否被视为大规模生产？事实上，自动驾驶的量产概念长期以来一直存在争议，量产多少辆车还没有明确的定义。那么，100辆汽车是大规模生产的吗？显然，由于技术、产能、环境等原因，自动驾驶汽车的量产无法与传统意义上的芯片等领域的量产相提并论。业内普遍认为，整个行业仍处于起步阶段，尚未达到起步阶段。在许多自动驾驶创业公司的时间表中，它们的量产时间节点都在2020年左右。但这个时间点正在临近。当然，我们需要承认，任何行业的早期发展都离不开巨头公司的适度引导和支持。长期以来，百度在自动驾驶方面的投入及其对整个发展的推动都是肉眼可见的，能够站出来率先发挥“量产”的概念也是情理之中的。当然李彦宏自己也提到“造车不同于做PPT，而且经常会出现交付延迟的情况。我不知道他是不是在调侃其他公司的同时也给自己留了一条退路。第二，百度的芯片制造会掀起新的浪潮吗？全球互联网巨头高调宣布进军半导体行业已经不是什么新闻了。阿里、微软、谷歌、脸书、亚马逊和特斯拉都宣布了他们在芯片领域的行动。本周，中国另一家互联网巨头百度加入了这个朋友圈。7月4日，在第二届百度人工智能开发者大会（Baidu Create 2018）上，李彦宏正式发布了由百度开发的中国首款云端全功能人工智能芯片“昆仑”，包括训练芯片昆仑818-300和推理芯片昆仑818-100。

据了解，百度AI芯片“昆仑”除了可以适应深度学习算法等云计算需求外，还可以适应自然语言处理、大规模语音识别、自动驾驶、大规模推荐等特定终端场景的计算需求。百度认为，“昆仑”有三个特点：高性能、高性价比和易用性。显然，“昆仑”芯片让百度大脑拥有了更完整的软硬件集成能力，形成了从芯片到深度学习框架、平台和生态的AI全栈技术布局。在移动互联网时代，BAT巨头抢占了流量入口，开始在人工智能时代寻找新的流量入口。无论下一个入口是智能音箱、虚拟设备还是智能家居，在追求终极体验的过程中（巨头们并不缺乏资金，终极追求可以让用户留在自己的生态服务中），他们都需要软硬件的结合，至少在核心芯片层面，仅仅通过购买传统半导体制造商的通用解决方案芯片，已经无法满足巨头对硬件的需求。事实上，在这方面，智能手机制造商已经做出了示范。华为、苹果和小米都加入了自研芯片的行列。最近，美图也宣布正在开发自己的芯片，因为在他们看来，许多创造性的应用和体验无法得到现有芯片解决方案的支持。现有的手机出货量也可以帮助他们稀释成本，降低制造芯片的风险。可以预见的是，互联网巨头的自产自销必将对半导体行业产生巨大影响。这不仅影响了传统的行业分工，也使传统芯片公司失去了一批大客户。有业内人士指出，互联网巨头进入半导体行业后，出现了一种新模式，即互联网公司负责定义芯片，完成少量设计，并花钱敲定设计，而设计服务公司负责大部分设计，而铸造厂负责芯片制造。这种新模式可以被称为无设计无制造……

因此，传统半导体公司可以考虑转型做设计服务，可以做全栈公司从下游获得更多利润，也可以采取IDM制造利润率更高的核心半导体组件。当然，对于工程师来说，去互联网公司制造芯片将是一个拓宽视野的新机会。3.伦敦会晋级本届人工智能世界杯的下一个决赛吗？世界科技力量正在悄悄转移到英国剑桥。如果你漫步在剑桥火车站的城市广场，你会发现创新巨头的办公室已经进入了这些大大小小的古典哥特式建筑。在这里，你会看到一个蓝色的苹果标志，工程师们正在扩展Siri的边界，让每一部iPhone都有一个更智能的数字助理。该办公区的前身是VocalIQ，这是一家英国语音技术公司，于2015年10月被苹果公司收购。你还会看到正在研究人工智能芯片的微软和正在开发无人机的亚马逊剑桥研究中心。与亚马逊相对的是软银的ARM，该公司向世界各地的移动设备出口芯片架构。不远处，三星集团正计划建立一个拥有150名研究人员的人工智能实验室。当然，最著名的是DeepMind。从剑桥乘火车45分钟后，你将在伦敦市中心看到它。它是世界上领先的人工智能实验室之一。它于2014年被谷歌收购，然后开发了AlphaGo来击败人类棋手。事实上，剑桥大学拥有4500多家高科技公司，员工近7.5万人。人们甚至给上述地区起了一个类似于硅谷的名字——四方。想想美国硅谷的一万多家科技公司。既然互联网造就了硅谷，那么人工智能会造就伦敦吗？早在几十年前，来自英国的计算机科学之父、人工智能先驱艾伦·图灵就将英国和人工智能牢牢地联系在一起。他提出了著名的“图灵测试”，用来判断机器是否智能，并为现代计算机的逻辑工作模式奠定了基础。

20世纪80年代，出生于英国的人工智能奇才杰弗里·辛顿在艾伦·图灵提出了一种反向传播算法，证明了神经网络的价值，间接开启了人工智能的“第二次复兴”。时至今日，英国人仍未忘记这门“老手艺”，长期领先的人工智能学术研究提供了源源不断的人工智能人才。例如，VocalIQ、Evi（亚马逊以2600万美元收购的语音识别软件）和Darktrace（估计价值8.5亿美元的网络安全公司）等英国明星人工智能公司从创始人到投资者都与当地的剑桥大学计算机学院有着密切的联系。此外，图灵学院和EPSRC人工智能学院被英国最好的五所大学包围，即剑桥大学、爱丁堡大学、牛津大学、伦敦大学学院和华威大学。这种以学术为先、以大学为基础的氛围使英国在人工智能创业方面具有独特优势。它与斯坦福大学和硅谷的结合有多相似？因此，今天，英国每周都会诞生一家新的人工智能初创公司。然而，受限于当地市场的规模和人工智能技术商业化的瓶颈，没有巨头。它们大多是2B公司，升级英国的传统产业，并在人力资源、营销和金融等垂直领域提供服务。即便如此，英国人工智能产业与产学研的结合为其他国家发展人工智能提供了很好的范例。

标签：特斯拉金龙Model 3发现北京

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