作為一家從事專業(yè)軟件開發(fā)公司，最近對硬件集成頗為著迷，尤其是AI硬件技術。

現(xiàn)有的AI產(chǎn)業(yè)基數(shù)和輿論、資本對它助推是并不對等的，其中泡沫確實存在。事涉AI則必強大絕對是一種盲目的價值觀。但AI的優(yōu)勢在于這種基數(shù)近乎于無限底層，能夠提供的應用場景過分巨大，所以在眾多應用場景沒有被驗證到底之前，也很難去判斷他的泡沫到底有多少。

另一方面，AI完全處于剛剛起步的階段，這次企業(yè)觀摩學習中我看到了很多企業(yè)運用火爆異常。但卻可能忽略了另一個問題：這些企業(yè)都集中堆積在某幾個領域內(nèi)，而AI作為整體真正發(fā)展，需要的支撐條件很多。其中很多產(chǎn)業(yè)要素目前還處在非常薄弱，甚至冷清的階段：比如說傳感器。

事實上，非常多的AI動作和應用場景依賴于合適的傳感器來達成。相比于隔壁幾個領域的鑼鼓喧天，這個領域確實太寂寞了點。

傳感器：冷門不代表不重要

把AI分為技術和應用兩個大方向的話，應用這邊會是Fintech、人工智能安防、無人駕駛等領域，而技術這邊又會被分成三個部分：數(shù)據(jù)運算能力、解決方案，以及硬件。

相比于數(shù)據(jù)運算包含各種各樣的數(shù)據(jù)、算法、運算力和平臺，解決方案包括生物識別、計算機視覺、NLP等等部分，人工智能硬件領域包括的東西最簡單，只有兩種：芯片和傳感器。

當然，這里說的硬件不包括各式各樣的機器人和智能設備，僅僅討論為設備提供智能的”必需品“。芯片相當于大腦，傳感器相當于感官，都是人工智能與萬物建立聯(lián)系的必備條件。

相比于早期的工業(yè)傳感器，人工智能領域的傳感器發(fā)生了很多變化：比如對運算能力和算法的適應，比如對多種感知數(shù)據(jù)的綜合識別，比如中轉(zhuǎn)能力。就像人工智能來了，大家都知道要把芯片換掉一樣，傳感器的更新?lián)Q代，也是世界范圍內(nèi)AI浪潮所無法避免的議題。

但相比于對GPU等適配人工智能的芯片的研發(fā)投入與重視程度，顯然國內(nèi)產(chǎn)業(yè)對傳感器的關注是嚴重不足的。即使不跟機器視覺這樣動輒幾億融資的領域比較，在芯片研發(fā)上國內(nèi)至少還有寒武紀、地平線等明星企業(yè)，以及BAT巨頭的入場。

相比較而言，國內(nèi)做智能傳感器的最大體量公司基本也就剛剛完成A輪。

確實，AI硬件的技術準入門檻更高。與國內(nèi)傳感器產(chǎn)業(yè)的老套路大相徑庭。但這個領域留給國內(nèi)廠商和創(chuàng)業(yè)者的機會在于：AI市場對于傳感器的需求在快速變化，國際廠商的傳統(tǒng)優(yōu)勢很多無從發(fā)揮。

總之大家的起點差不多，市場相對公平，巨頭進場的門檻也更大。

左擁自動駕駛，右抱物聯(lián)網(wǎng)

AI傳感器的未來，很大程度在于綜合其他領域的發(fā)展，戰(zhàn)略高地位置很快會被凸顯出來。最直接的價值，恐怕就來自于自動駕駛領域。

在傳感器領域得到廣泛關注的，除了Velodyne、谷歌等巨頭推出的激光傳感器，就要屬博世等老牌汽車零部件制造商推出的，適用于ADAS等自動駕駛解決方案的傳感器硬件。

自動駕駛的核心，是讓車繞過人類感官與交通環(huán)境實現(xiàn)交互。這就極大程度依賴雷達、視覺攝像頭以及多種多樣的傳感器裝置。并且與一般情況下的常識相反，如今自動駕駛產(chǎn)業(yè)追求的傳感器并不是傳感和運算能力的極致化。反而是性價比高，能夠配合車輛生產(chǎn)的中低端傳感器。

沒辦法，谷歌的無人車方案是挺好，但是造價實在太高。

如今業(yè)界一般認同，未來自動駕駛和無人駕駛解決方案，將是傳感器和車輛中樞運算系統(tǒng)協(xié)作解決交通問題——誰也別太貴，這才能讓高等級自動駕駛成功商業(yè)化。

而尋求性價比，正是國內(nèi)制造業(yè)的看家本領。自動駕駛可謂是自主品牌汽車的一次盛宴，而盛宴開場，也給傳感器留下了一角舞臺。

另一個巨大的傳感器應用市場，在于正在快速蔓延的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。生物識別、自動生產(chǎn)和智能家居，都需要新型傳感器的協(xié)助。而且隨著物聯(lián)網(wǎng)體系的多元化發(fā)展，應用到的傳感器類別也會越來越多。這個需求擴張下，也會給傳感硬件以發(fā)展機遇。

關于AI傳感器的故事

說實話，人工智能硬件——這里特指起支撐作用的元件，之所以發(fā)展速度低于AI語音和機器視覺類的AI企業(yè)，很大一部分原因在于可講故事的點太少。

雖然聽起來有點雷人，但我們所處資本市場的特點，是熱愛講故事，講想象空間，不惜一切代價擴大估值。底層硬件在這些領域相對吃虧，但好在傳感器系統(tǒng)也不是完全沒有優(yōu)勢。比如這里可以編寫幾個傳感器講未來故事的例子。

1、數(shù)據(jù)采集者：

我們知道，AI戰(zhàn)很大程度是數(shù)據(jù)為王。而傳感器除了讓機器感知外界之外，另一個作用在于收集數(shù)據(jù)。重點宣傳傳感數(shù)據(jù)的價值，和再利用這些數(shù)據(jù)的可能性，也許是個比較好的附加價值。

2、結(jié)合無人經(jīng)濟：

在無人經(jīng)濟如火如荼的今天，傳感器作為物聯(lián)網(wǎng)與人類交互的主要設備，也許會水漲船高。傳感器的花樣翻新，可以為無人經(jīng)濟和多種場景下的生物識別提供解決方案。物聯(lián)網(wǎng)領域最受青睞的就是泛在場景。這也是AI傳感器的優(yōu)勢。

3、作為技術與應用場景之間的接駁點：

當然，最好的故事來自于合理的邏輯推論。以自動駕駛為例，汽車本身需要傳感器作為技術與硬件的交互，來解決人類出現(xiàn)的核心問題。這個邏輯在眾多可能達成智能化的設備上都是通用的。一方面是識別、判斷、推論等技術解決方案，一邊是五花八門的外界數(shù)據(jù)，傳感器在其中擁有的空間非常廣闊。

說實話，傳感器是不是一門好生意不太好說。技術門檻和市場需求的快速蛻變，都讓這個領域充滿了不確定性。

本文的目的更多是提醒你注意那些冷門但重要的AI必備區(qū)域，AI在廣義上是一個整體進化，占據(jù)其中任何一環(huán)，都有巨大的利益想象。沒必要在擁擠不堪的地方尋找未來。

原文標題：AI傳感器：左擁自動駕駛，右抱物聯(lián)網(wǎng)

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