關於 手機擴容 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

0625華爾街日報

*【拜登和參議員就約1兆美元的基礎設施計劃達成一致】
美國總統拜登和一些中間派參議員同意約1兆美元的基礎設施計劃，意味著兩黨就長期以來尋求的整修美國交通、供水和寬頻基礎設施達成協議，議員們和白宮現在將努力讓這一計劃在兩黨勢均力敵的國會通過。
https://tinyurl.com/ygr37b2q

*【拜登與議員達成基礎設施計劃後，美國股市走高】
美國股市周四上漲，納指和標普500指數創下新高，道指上漲逾300點。此前拜登和一些參議員就1兆美元的基礎設施計劃達成一致。
https://tinyurl.com/yhhugxsg

*【全球新冠確診病例數邁向1.8億例，累計死亡病例數逼近400萬】
約翰·霍普金斯大學匯總的數據顯示，全球新冠病毒累計確診病例數周四突破1.796億例，累計死亡病例數突破389萬例。
https://tinyurl.com/yjbk7n48

*【美國將向阿富汗提供300萬劑嬌生新冠疫苗】
拜登政府計劃下周向阿富汗運送300萬劑嬌生公司的新冠疫苗。在阿富汗安全局勢迅速惡化之際，該國正在抗擊一波最致命的疫情。
https://tinyurl.com/yfauocr6

*【中國商務部：鹽田港擁堵對中國整體外貿影響有限】
中國商務部新聞發言人高峰在新聞發布會上表示，中國南部鹽田港的擁堵對中國整體外貿影響有限。
https://tinyurl.com/yjdbfwjf

*【紐約市將安裝首批路邊電動汽車充電樁】
紐約市今年將在路邊安裝首批電動汽車充電樁，以幫助解決該市充電設施不足的問題。
https://tinyurl.com/yffkfzpg

*【韓國央行行長李柱烈稱今年可能加息】
由於經濟復甦速度快於預期，韓國央行正準備今年加息。
https://tinyurl.com/yfocxmzy

*【科技巨頭遊說未果，重大反壟斷法案在美國眾議院司法委員會獲得通過】
美國眾議院一個委員會批准了一項影響深遠的法案，該法案旨在遏制Google和Facebook等科技巨頭的市場支配地位。不過，相關行動招來了受影響公司的密集遊說，這減緩了該委員會的工作進度，並預示著參議院將上演一場激烈的辯論。
https://tinyurl.com/yhby87pn

*【裴洛西將成立特別委員會調查1月6日美國國會大廈遭衝擊事件】
美國眾議院議長裴洛西說，她將成立一個特別委員會，調查1月6日美國國會大廈遭衝擊事件。此前，她曾試圖建立一個兩黨獨立委員會，但遭到了共和黨人的阻撓。
https://tinyurl.com/yg2moxm6

*【菲律賓前總統艾奎諾三世去世，終年61歲】
菲律賓前總統艾奎諾三世周四在馬尼拉去世，終年61歲。他來自該國最知名的政治家族之一，在任內反對中國在南中國海的擴張性主張。
https://tinyurl.com/yj95pg2g

*【美國急於推動核談判，怎奈北韓冷臉相待】
今年，金正恩政權對拜登政府的接觸嘗試態度強硬。而外交活動停滯之際，平壤方面的核武庫卻再擴容，美國總統拜登稱這是美國面臨的頭號外交政策威脅。
https://tinyurl.com/ydkttrbr

*【美國計劃懲罰多家中國太陽能電池板原料公司，擴大針對新疆強迫勞動的行動】
據知情人士透露，拜登政府計劃擴大反對中國新疆地區使用強迫勞動的行動，對一些生產太陽能電池板原材料的公司實施懲罰措施。
https://tinyurl.com/yfutf46p

*【螞蟻集團商議與國有企業共享數據寶庫】
據知情人士透露，螞蟻集團正在與中國國有企業商議創建一家信用評分公司，這將把這家金融科技巨頭的專有消費者數據置於監管機構的管轄之下。
https://tinyurl.com/ygbnuyoj

*【中國尋求逆轉出生率下滑勢頭，著眼於遏制教育成本上升】
據知情人士透露，中國正計劃出台新政策舉措，以遏制教育費用的不斷上漲，措施包括對民間教培機構的限制以及抑制學區房炒作。
https://tinyurl.com/yf4lkd8b

*【中國政府敦促煤炭巨頭保供穩價】
中國政府正在要求國內煤炭巨頭增加供應並穩定價格，最近幾周煤炭價格已飆升至歷史新高。
https://tinyurl.com/yfjjwr48

*【滴滴將IPO估值目標定在620億-670億美元】
根據滴滴最新提交的公開文件，該公司首次公開募股的目標估值為620億-670億美元。
https://tinyurl.com/yzahapdv

*【微軟發布Windows 11，在應用經濟時代重新起航】
微軟發布了重大改版後的Windows操作系統，可以運行Android應用程式，旨在適應目前由智能手機和平板電腦上的應用程式日益主導人們與科技互動的時代。
https://tinyurl.com/yeptxjkh

*【微軟收盤市值突破2兆美元】
在本周早些時候的嘗試後，微軟的市值首次收在了2兆美元上方。
https://tinyurl.com/yhxews9o

*【蘋果與歐美政界抗爭，試圖保持對iPhone上安裝應用程式的控制權】
蘋果公司正在加大努力，對用戶可以在iPhone上安裝哪些應用程式保持嚴格控制；而美國和歐洲政界要求取消這些限制的壓力越來越大。
https://tinyurl.com/yeew52j6

*【聯邦快遞將提高資本支出，緩解配送延誤問題】
聯邦快遞集團表示，今年將把資本支出提高22%，以增加其網絡的配送能力；此前電商包裹數量激增曾導致地面配送延誤，並導致一些貨運客戶無法獲得服務。
https://tinyurl.com/ygbuwptd

*【德意志銀行與甲骨文合作加快數位化轉型計劃】
德意志銀行表示，該行正在與甲骨文公司合作，以實現數據庫技術的現代化，並加快數位化轉型計劃。
https://tinyurl.com/yhox96r9

#NFTsummer Hi 大家好，我是本月值班編輯 Alyssa。上週 (6/9) ，我同事，AppWorks 分析師 Jack，與區塊鏈新創 Blocto 共同創辦人、也是 AppWorks #19 校友的李玄進行了一場 Fireside Chat，內容非常充實，於是我從中摘錄了三個主題，編輯成文章，分享給大家：

1. 回顧區塊鏈在過去五年內的發展變化：效能變好、應用更廣
2. NFT 的機會：新時代的價值呈現方式
3. DeFi 的機會：把金融主導權回歸個人

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#回顧區塊鏈在過去五年內的發展變化：效能變好、應用更廣

李玄：我大概是從 2015 年開始接觸區塊鏈，先做了些自己感興趣的專案，2017 年加入 COBINHOOD，所以也看著區塊鏈的發展和成長好多年了。現在跟幾年前的產業狀況蠻不一樣的，大概有幾點：

第一點是，當初區塊鏈技術比較在實驗階段，可以選擇的公鏈很少，主要就是比特幣網路、以太坊等等，其他 EOS、Tron 等等都還在測試階段。直到現在，每秒鐘還是只能處理 7 到 20 個交易左右，這種效能對於實際應用是完全不夠的。很多人想要把區塊鏈用在支付、金融上面，假設把區塊鏈也當作一種支付工具，那至少要達到 VISA 的水準吧？VISA 大概每秒鐘處理幾千筆交易，所以當時的區塊鏈每秒鐘處理 20 筆交易，是完全不夠用。

但現在高效能的公鏈已經蠻多了，像我的前公司也做了個蠻高效的公鏈，我們在 2018 年的時候，可以做到每秒鐘超過 1 萬筆交易，而現在也有比這個更高效能的，目前效能王者應該是 Solana ，每秒鐘可以處理數萬筆交易。當初的效能瓶頸，現在已經不太存在了，如果你要做面對市場的實際應用，目前的鏈支撐得了，另外很多公鏈上面，也有第二層的擴容技術已經開發出來，進一步提升能承受的交易量。

再來，整個區塊鏈市場在幾年前還很新，大多數人關注區塊鏈或虛擬貨幣，主要還是為了炒幣和投資。當時真的有用區塊鏈來做事情的人，全世界可能不到 1%，其中真的有用 DApp 的人，可能又不到 10%，大多數人用區塊鏈做的唯一事情，就是把某個幣從一家交易所轉換到另一家而已。

從 2017 開始，大家就開始嘗試，例如音樂分享、或者是保險等等。也就是一些既有服務，可能有某些中心化的限制，或是沒有效率的地方，希望透過結合區塊鏈，讓整個系統的價值、效率變高，我覺得這種機會是存在的。可是現階段和理想的發展狀況，還有點距離，因為這些應用，必須要有足夠的人參與，讓它有網絡效應之後，才會發展起來。現階段真正用過區塊鏈應用的人比例還很低，你要讓這些人直接跳過所有中間過程，直接去用一個純區塊鏈的產品比較困難，但我覺得這樣的服務，在未來是很有機會成功。

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#NFT的機會：新時代的價值呈現方式

李玄：近期比較可行的機會，在 NFT 和 DeFi 都會都有一些。DeFi 跟 NFT 也都是在 2016~17 年就萌芽，由幾個初始項目、經過幾年的發展，才到現在這樣，比較廣為接受。

為什麼大家都在談 NFT 的商機？因為現在的年輕人，對虛擬跟實體價值的認知有改變，如果去衡量實體資產和虛擬資產的價值，甚至有些人會覺得虛擬資產的價值更高一點。例如遊戲裡面的一把槍或寶物，可能比起現實生活中的一雙鞋或一件衣服還更有價值，炫耀起來更容易。所以 NFT 在這個時代，可以說是佔了一個蠻重要的角色。

現在比較簡單直觀的是，大家都結合 IP 去發行 NFT，所以你如果有些合作夥伴、或是你自己擁有一些 IP，你或許可以做應用，也可能賺到錢。發行 NFT 這件事，目前已經很多人做了，可是我覺得，可以想像下一步會興起什麼？用戶拿到 NFT 後有什麼搭配的機會？例如我有了 NFT 商品之後，總是想要炫耀，所以就有 Metaverse 或 Showroom，或是像我們認識一些團隊，有人結合 VR、有人結合電子相框做虛實整合，電子相框會綁定用戶的錢包，隨機顯示錢包裡的 NFT。我覺得搭配現在 NFT 潮流，這可能是一些可以嘗試的方向。

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#DeFi的機會：把金融主導權回歸個人

李玄：DeFi 的價值，是它試圖在區塊鏈上做一個去中心化的金融服務。它滿足了某些原本傳統金融服務，例如借貸、交易、期貨衍生品等功能，同時他應用在區塊鏈上，所以帶來幾個好處，一個是 permissionless，不需要任何人授權你使用這個服務；另一個好處是，這些去中心化金融服務，所有功能，包括合約、程式、API 接口，都是公開在區塊鏈上的。例如一個借貸平台，要跟另一個交易平台串接在一起，變成一個產品可以直接借錢來交易，這樣的功能很容易在區塊鏈上發生，可能一兩天就可以接好，有點像是積木，可以組合出很多延伸應用，所以這整個產業成長的蠻快、蠻爆炸性的。

像 DeFi 的話，因為現在有很多新的鏈在蓬勃發展，現階段一種最直接的做法，是去複製某個已經在別的鏈上運行、用戶很多的模式，再搬到另一個鏈上面；或者是做整合器，例如現在市面上有三家不同交易所，就可以做整合，把交易功能串接起來，幫忙比價，我覺得這些是比較直觀的應用，目前也很多人嘗試。

還有一些其它的機會，例如結合虛擬和實體金融市場的串接。例如說，可以串接一些原物料，例如大麥、小麥的報價，或者是金價，讓這些交易在區塊鏈上面有效率的運行，我覺得這裡還蠻多機會。

換句話說，就是跟著現在既有的潮流，去觀察一些還缺乏的東西，從中去延伸發展。比起前面提到那種跳過既有行為模式，直接去做去中心化的應用，我覺得這個路線會更容易、更快速一點。

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如果看完文章，有興趣了解更多 Jack 與李玄對談內容，可以參考完整影片：https://bit.ly/3xokiqV

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[與談嘉賓]
Blocto 開發的 DApp 手機瀏覽器以及錢包，是許多人進入 Blockchain 以及 Crypto 世界的入口，今年，Blocto 又進一步在專為 NFT 所設計的公鏈 Flow 上，開發出第一個去中心化交易所 BloctoSwap: https://blocto.portto.io

在創辦 Blocto 之前，李玄曾先後在 Yahoo、Agoda、17LIVE 擔任軟體工程師，並曾領導 Cobinhood / Dexon 的開發團隊完成 ICO，創辦 Blocto 後，則申請加入 AppWorks Accelerator #19，是 AppWorks 生態系中，非常優秀的 Blockchain 創業者。

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[同場提醒]
AppWorks Accelerator #23 正開放申請中，歡迎所有 AI、Blockchain、NFT、佈局東南亞的創業者們加入這個社群，一起切磋成長：https://bit.ly/2TB3oqy

跨界圍攻：「AI 視覺」公司已集體殺入智能駕駛圈

2021-05-22
雷鋒網

如今的智能汽車賽道，說挨肩迭背也不為過。

新勢力派引領變革，最為二級市場所看好；泛網際網路派占流量高地，擅技術遷移；傳統車企派根基夯實，品牌名聲享譽在外。

甚至財大氣粗的某地產派也曾放下豪言――力爭 3-5 年成為世界規模最大、實力最強的新能源汽車集團。

如華山比武般，大俠們個個嚴陣以待，各方勢力黃巾高擎，左右開弓。

你看看，前有行業鐵幕，中夾破釜沉舟之心，後是險峻江湖，哪還有初進牛犢的落腳之處？

即便如此，在月前燥熱尚未消退的上海車展後，鮮少被提及的AI視覺公司還是擠了進來。

看慣了巨頭們的聲勢浩蕩，轉身發現AI視覺企業們的入局講究一個循序漸進，起承轉合。

而他們的悄然進入，也給智能駕駛領域增添了幾段新故事。

海康威視：左手自研、右手投資

AI安防老大哥海康，深耕智能駕駛市場履行一貫的低調風格。

其對智能駕駛的綢繆始於2015年，當時海康內部計劃開展新業務，起初確定的業務有三：海康汽車電子、海康機器人、海康螢石。

2016年7月，耗資1.5億的海康汽車技術正式成立。

在此前後，海康還分別於2016年6月投資了威視汽車科技，2017年7月成立了海康汽車軟體。

2018年是海康智能駕駛的上升之年，市場渠道、技術研發上均有突破。

2018年2月，他們上線高級駕駛輔助系統、自動泊車APA+，同年又成功打入2019款保時捷卡宴的配置中。

汽車產業以穩為重，鏈條長、利益盤根錯節，新入者切入並不容易，而海康卻出其不意一舉打入高端。

數據顯示，截至2018年底，海康汽車已經通過了20家OEM的審核並成為其合格供應商，公司的主要客戶包括一汽集團、北京汽車、上汽榮威、上汽名爵、本田汽車等。

其中，定點項目超過200個，已量產的項目超過100個，覆蓋500家渠道合作夥伴。

成立子公司自研之外，投資也是海康較為看中的一大路徑。

在成立汽車電子公司之前，海康就曾在2016年入股毫米波雷達企業森思泰克，並成為後者的第二大股東。

2013年成立的森思泰克既是毫米波雷達第一批探路者，也是成績較為優秀的領軍企業之一。

森思泰克創始人秦屹是英國海歸的雷達專家，在英從事雷達研發和製造十餘年。

據悉，森思泰克所聚團隊成員中80%具有軍工背景，掌握雷達硬體、軟體和量產工藝等幾乎全部核心技術。

據悉，森思泰克毫米波雷達在北京、石家莊設研發中心，在蕪湖設總廠，在杭州設車載事業部。

石家莊，有軍工雷達大本營之稱，軍民毫米波雷達研發人才密集，且電科雷達研發54所和13所都在石家莊。

森思泰克也頗為爭氣。

2019年，思泰克首次實現大批量77GHz車載毫米波雷達國產化、突破國際巨頭壟斷。

森思泰克的77GHz毫米波雷達成為國內首個真正實現「上路」的ADAS毫米波雷達傳感器。

目前，森思泰克已成為紅旗、一汽、韓國現代、東風日產、長城、長安等國內外車企體系內供應商。

海康與森思合作的高分毫米波成像雷達+視覺融合技術，或許將對壘低線束雷射雷達。

大華股份：立足整車，三電、網聯、自動駕駛多點齊發

零跑汽車脫胎於大華股份的汽車部門，獨立後獲得了大華股份的技術和資金支持。

2015年，大華股份副董事長兼任大華股份CTO朱江明親自下場，成立零跑。

經歷2019年新能源補貼大退坡，不少新勢力造車企業已經出現嚴重資金問題，且變現存疑。

零跑汽車亦不例外。

2018年，零跑虧損 3.07 億元後，2019 年上半年又持續虧損約 2 億元。

2019年1月4日，零跑汽車第一款車S01上市，該車2019年全年交付約1000輛。

對於連續虧損的零跑，唱衰論一直也在網上發酵。

朱江明對此表示，「即使不融資，零跑也能再活三年。」他透露，大華股份將持續為零跑輸送資金，「當然我們希望能更多的融資，發展得更快些。」

在經歷融資受阻後，2021年伊始，零跑官宣融資43億元，合肥政府投資平台亦在其中。

今年年初，此前曾投資蔚來的合肥市政府與零跑方面簽訂戰略合作協議，未來合肥方面將對零跑B輪融資投資約20億元，並展開更多合作。

現金流方面，從不被業界看好，到巨額融資的到帳，仿佛又讓市場看到了可能性。

技術層面，零跑汽車稱自主研發了三電系統、智能網聯繫統、自動駕駛系統三大核心技術，並完全掌握自動駕駛核心硬體平台和算法技術，實現對自動駕駛感知、決策、執行層關鍵技術的自主化全覆蓋。

產品層面，零跑汽車目前旗下擁有3款量產車型，分別為：零跑T03、零跑S01以及零跑C11。

三款產品風格各異，銷量不一。

2020年，零跑汽車官方消息稱，2020年累計銷量達11391輛，其中T03為主力軍，貢獻了10266輛。

創始人朱江明也底氣頗足：「2023年零跑進入造車新勢力TOP3、2025年在國內新能源汽車市占率達到10%」。

商湯：求精感知技術，並進艙內艙外

與其他AI獨角獸相比，商湯在自動駕駛上布局較早，也更全面。

2017年進軍自動駕駛，商湯的汽車產業布局可分為艙內（智能車艙）和艙外（智能駕駛）兩大層面。

智能車艙層，基於前裝量產解決方案，以視覺感知技術為錨點，由點及面，覆蓋用戶從上車到用車的多個場景。

商湯的SenseAuto Cabin智能車艙解決方案包括駕駛員感知系統、座艙感知系統、智能進入等等功能。

據悉，在過去的兩年多時間裡，商湯已經拿下了30多個國內外頭部夥伴的智能車艙定點量產項目，覆蓋車輛總數超過1300萬輛，其中10 余個項目已經實現了量產交付。

智能駕駛層，商湯選擇與主機廠合作，做汽車廠商（OEM）及一級供應商（Tier1）的解決方案供應商。

在自動駕駛感知、決策和執行三大要素中，汽車廠商和Tier1占據重要角色。

2017年，商湯與OEM廠商本田簽訂了為期5年的長期合作協議，研發適合乘用車場景的L4級自動駕駛方案。

2018年，商湯完成杭州、上海半開放場地內實現無接管自動駕駛。2019年，在日本落地「AI自動駕駛公園」，將用於自動駕駛汽車的研發和測試，並面向公眾開放。

商湯的自動駕駛業務定位，是以視覺為主，其他元素為輔。

視覺之外，商湯在高精度地圖和雷射雷達、毫米波雷達等方面皆有技術儲備。

通過搭配多種不同傳感器，實現感知、分析預測、決策規劃控制、城市級三維地圖重建及無人車高精度定位能力等技術功能。

目前，商湯對自動駕駛技術進行了多次疊代，形成了一套較為成熟的智能駕駛方案：SenseAuto Pilot智能駕駛解決方案，聚焦 L2+ 級高級輔助駕駛至L4級自動駕駛創新，並在上海車展首次發布SenseAuto Pilot-P駕駛領航方案。

軟體之外，2019年3月，商湯還推出首款原創機器人SenseRover X自動駕駛小車，這是款針對自動駕駛的教學產品。

奧比中光：戰投＋自研，兩條腿走路

奧比中光是AI初創企業中對智能汽車投入最多的公司之一。

作為一家AI 3D感知技術方案提供商，成立於2013年的奧比中光現今已在3D傳感領域深耕近8年。

3D傳感作為人工智慧領域最核心的視覺感知技術，融合了晶片、算法、光學、軟體等多交叉學科技術，是人工智慧時代感知識別、新型人機互動等最為核心的技術載體。

除3D結構光外，奧比中光在雙目、iTOF、dTOF、雷射雷達等主流3D視覺感知技術領域也有長遠布局。

早在2018年，奧比中光就投資雷射雷達晶片級解決方案提供商飛芯電子。

飛芯電子成立於2016年，是一家專注於光電設備、雷射雷達研發、集成電路設計的高新技術企業。

成立僅2年，飛芯電子獲得了博世等注資。

據悉，飛芯電子以研發、生產雷射雷達系統及核心晶片為主要業務，客戶群體主要面向國內外汽車、機器人、無人機等生產研發廠商。

飛芯電子稱，其針對行業痛點，採用了連續波載調製或相干外差探測方案，利用焦平面點雲測距技術，滿足較高的空間解析度和較大的視場角，探測距離可超過200m，且無需複雜昂貴的機械掃描裝置，不斷提高系統可靠性，也使獲得的圖像更為清晰。

2019年4月，奧比中光成立車載3D視覺傳感方案提供商奧銳達。

奧銳達的業務重心在智能座艙，產品包括ToF攝像頭模組、雷射雷達等硬體以及3D ToF智能座艙方案。

承襲了奧比中光的3D視覺感知技術，奧銳達可為智能汽車帶來DMS、OMS、手勢識別、人臉識別、身份驗證等多種3D化智能功能。

其金融級安全的3D人臉識別方案，保護駕乘人員的信息安全；通過3D-ToF 攝像頭，實現多區域手勢控制；同時，智能汽車還可以通過3D信息，判斷駕乘人員體型、座艙內位置等。

近日，奧銳達還發布了為智能汽車量身定製的3D ToF智能座艙方案。

虹軟：主攻艙內，走軟硬一體之路

2018年，為應對手機市場見頂飽和，虹軟正式將業務從智慧型手機領域拓展至智能汽車、IoT等領域，一舉橫向突進自動駕駛市場。

虹軟科技創始人兼CEO鄧暉曾表示，未來每輛汽車裡都有10個以上的攝像頭，智能座艙將成為智能駕駛視覺AI的重點應用場景。

與其手機定位一樣，虹軟的智能汽車走軟硬一體解決方案，力圖做車載視覺一站式解決方案的供應商。

從招股書看，截至2018年底，虹軟科技的「汽車等loT產品」的業務收入僅367.95萬元，占比不足1%。

與多數視覺企業加裝雷射雷達等技術不同，虹軟的的自動駕駛解決方案完全基於視覺層面，且核心聚焦在車內智能。

虹軟科技的智能駕駛視覺解決方案，包括車內安全駕駛預警、駕駛員身份識別、車內安全輔助、輔助駕駛預警、自動泊車等眾多解決方案。

2019年3月，虹軟入股開易（北京）科技，後者主營業務包括主動安全智能終端（ADAS+DMS+人臉識別）、SDK軟體服務以及硬體整體解決方案。

2019年，虹軟在科創板上市。

虹軟表示，其在計算機視覺領域積累深厚，融合其暗光高反差拍攝、防抖等影像視頻增強算法技術，即使在車內光線不佳、人臉角度多變、車輛晃動等特殊情況下，也能夠很好地完成車輛周圍環境監測和車內人員監測等功能。

上市後，虹軟大力布局智能汽車及其他 IoT 智能設備領域，目前成效初現。

據虹軟表示，智能汽車板塊2019年開始真正量產。

數據顯示，2020年，智能駕駛視覺解決方案業務增長較快，實現營業收入6592.99萬元，同比增長310.61%。

據悉，虹軟智能駕駛相關產品包括DMS（駕駛員識別系統）、ADAS（高級駕駛輔助系統）、BSD（盲區檢測系統）、OMS（乘客識別系統）、Interact（視覺互動系統）、Authenticate（生物認證）、AVM（3D環景監視系統）、AR HUD（AR抬頭顯示）和智能後備箱等各類以核心算法為基礎的相關軟體解決方案。

高工智能汽車研究院數據顯示，DMS(駕駛員識別系統)的算法業務是其智能汽車業務的主要收入來源。

虹軟今年透露，其智能駕駛業務已實現37+7個前裝車型定點開發（37款量產車型定點，7款車型預研），以提供純算法為主，公司直接與Tier1或整車廠簽約，涉及多家國內主流車企（含造車新勢力）及部分合資車企。

格靈深瞳：最早入局，協同成長

成立於2013年，格林深瞳是最早的一批AI視覺公司，也是最早一批投入自動駕駛的AI視覺公司。

當年，格靈深瞳聯合英特爾研究院院長吳甘沙、國家智能車未來挑戰賽冠軍團隊負責人姜岩等一同創辦了一家專注於自動駕駛領域的公司――馭勢科技。

2016年，馭勢科技在北京誕生，格靈深瞳作為投資方入股馭勢科技。

過去五年，馭勢科技在洶湧潮水中奮力前行。

2017年1月的CES，馭勢科技向世界推出了無人駕駛概念車「城市移動包廂」，該車型成為了全球第三款獲得紅點設計大獎的無人車。

同年，這家公司分別在4月和6月，於白雲機場、杭州來福士率先展開面向普通公眾的無人駕駛商業化運營。

今年1月21日，香港國際國際機場宣布，由馭勢科技與香港國際機場管理局共同研發的無人駕駛物流車將替代人力駕駛拖車，承擔往返機場和海天客運碼頭的行李運輸任務，意味著其在機場的運用已逐步上量。

在過去的一年中，馭勢科技與長安民生物流、一汽物流、巴斯夫（BASF）等數十家企業建立了商業合作。

據透露，在國內某豪華品牌車型上，馭勢科技提供的軟體算法也已前裝量產，並幫助該自主品牌率先推出 L3 級自動駕駛功能。去年馭勢科技交付了數百套「AI駕駛員」，實現年度業績同比增長150%。

前不久，馭勢科技宣布完成累計超10億元人民幣的新一輪融資，在這場融資中馭勢科技獲得了國家資本的參投。

馭勢科技在無人物流埋頭苦幹，潛心鑽研，其成績是在無人物流領域的業務布局幾乎占到了國內市場的70%。

2016年誕生至今，馭勢科技經歷萬千辛酸，在密如繁星的棋子中探索出一條最優解法，以機場定式，在精進自我的路上捨命狂奔。

而格林深瞳的自動駕駛之路，也隨著馭勢科技越走越遠。

曠視：立足AI視覺，做車載全套解決方案

2018年11月，曠視曾公開展示過車載AI視覺解決方案。

彼時的曠視，其解決方案基於車載系統和駕駛過程的人臉解鎖、帳戶切換、駕駛員識別、多模態交互等功能為主，並收取相應軟體使用費和服務費。

「人臉解鎖」可通過車外的攝像頭捕捉駕駛員人臉信息並進行身份的識別與確認，實現人臉解鎖車門、臨時授權人臉解鎖車門；

通過車內的攝像頭實現刷臉啟動發動機、保險箱等，「帳戶切換」功能可通過人臉識別無感知精準識別駕駛員身份，配合車載智能系統，快速調整用戶預設的車輛各項個性化配置（座椅位置、反光鏡角度、空調溫度、音樂、燈光、導航等）。

「駕駛員識別系統」可通過車內攝像頭，實時查看駕駛員駕駛狀態和行為，在駕駛員出現疲勞駕駛或分心駕駛跡象時觸發預警，保障行車安全。

曠視曾表示，其與蔚來汽車實現了未來在智能汽車應用上的深度合作，真正的無人駕駛商用較遠，曠視聚焦對人類駕駛員的理解和輔助。

的盧深視：基於3D視覺相機，為產業賦能

的盧深視在智能汽車領域的角色，更多是與第三方合作的方式。

作為三維視覺領域的佼佼者，的盧深視在高精度深度感知成像、三維實時高精度重建、三維跟蹤識別及感知等技術方向上深耕多年。

上月，的盧深視出席了2021全球自動駕駛高峰論壇，並展示了其最新3D CV相機及其應用。

的盧深視兩款自研3D CV相機，其在5米範圍誤差小於1mm，指標超越國際3D相機巨頭，量產良率達99%以上。

基於前端低功耗嵌入式平台，兩款相機均可實現非接觸式精準識別，基於結構光原理，更可還原人臉高精度3D細節信息，通過人臉立體尺寸信息精準辨識人員身份，同時對於二維和三維攻擊識別正確率高達99.99%。

多提一句，安全性上，可達金融級別。

據悉，除了智能汽車領域，兩款相機也在智能家居、金融支付、智慧交通等領域展開布局。

智能駕駛：AI視覺第二春

AI視覺眾企入局智能駕駛賽道，並非跑題創作。

其一，布局智能駕駛，是戰略向外牽引使然。

自計算機視覺出走實驗室樊籠，AI安防、自動駕駛便拿到一大波投資人的「S卡」。

當年AI落地之時，安防提供了絕佳的土壤，AI公司在此實現技術與產業的交融。

期間，AI與安防彼此成就：

安防向世界輸送的海大宇等驕子，幾乎主導了全球安防市場話語權，行業極速擴容，向城市各個領域蔓延。

AI獨角獸們也從安防起家，並逐漸走向千行百業，邁向全域。

左邊是AI安防成主要營收來源，右邊是AI安防逐漸占領一席之地。擺在入局者眼前的，是如何保持縱向持續增長的必答題。

擺脫路徑依賴，尋找AI安防之外的市場，已是當務之急。

如果說，過去五年，AI視覺公司的路徑是「通用AI SDK 重定製集成項目實施」的話，那麼未來五年，他們可嘗試「非標領域的標準市場 形成標準化產品 低成本規模化複製」的路子。

非標領域的標準市場在哪？自動駕駛、醫療、晶片赫然在列。

縱觀AI市場，目光所及賽道幾近全員虧損，掘金志認為，與高成本人力無關，因為虧損在放大；與硬體儲備也無關，因為可以OEM。

核心在於：AI安防未能標準化，項目需求又無窮多。

那就去標準化市場？有人問。

標準化市場可以一夜之間把價格做到無窮低，但高額運營支出非AI企業所能承受。

標準化市場上不去，定製化市場下不來，AI公司的突破口在哪？答案是：非標準化市場裡找到標準化路子。

賽道上，自動駕駛正是明顯的非標領域的標準市場。與AI安防共通的是，智能駕駛初創企業也依賴資本輸入。

但前者場景碎片化、項目定製化，產品標準化之路漫漫；後者以智能汽車為載體，技術上軟體定義、人機協同一旦成型，會一招吃遍天下鮮。

眼下，不少智能駕駛新勢力已實現產品量產，並獲得一定規模的現金流。

對於一眾搶灘的各路豪傑，AI視覺的入場似乎有些遲。

但智能汽車賽道正熱、格局未定，智能汽車產業鏈長、細分領域繁雜，此時入場的AI視覺，你可以說它入場稍晚，但不能說它機遇不在。

其二，自動駕駛或是計算機視覺技術應用必登之高峰。

近幾年，機器學習持續深入，計算機視覺應用亦有了飛速進展。

千山萬水跨越的人臉識別小山，是AI最成功，也最基礎的一環。

真正的AI，是貫穿感知-決策-執行的長鏈條，這一點在自動駕駛上體現得尤為極致。

感知層，通過各類硬體傳感器捕捉車輛的位置信息以及外部環境信息；

決策層的「大腦」，基於感知層輸入的信息作環境建模，從而形成對全局的理解並作出決策判斷，再向車輛發出執行的信號指令；

最後的執行層，將決策層的信號轉換為汽車的動作行為。

自動駕駛技術是人工智慧、高性能晶片、通信技術、傳感器技術、車輛控制技術、大數據技術等多領域技術的結合體，落地難度之大，各路AI無不動容。

計算機視覺應用場景萬千，自動駕駛無疑是極具挑戰性、最具想像力的一條。

越是長在懸崖之巔的花，越讓人著迷。

一直以來，在環境感知環節，存在AI視覺與雷射雷達技術路徑之爭。

不管何種路徑更優，已經在視頻物聯領域經歷過殘酷驗證，AI技術儲備上，AI視覺企業們也已攢下不少經驗。

狼多肉少，能吃幾成飽？

「自動駕駛是很低級的行業嗎？所有人都想來分一杯羹。」

這調侃入局者們聽了，大抵會覺得分外委屈。

大多數困在第一道門檻，錢。

「沒有200億不要造車」的聲量振聾發聵，造車明星蔚來也曾資金一度跌入谷底。

雖說AI視覺公司除了大華的零跑汽車外，其他參與者目前都專注於智能駕駛硬體和系統，但這也是個昂貴的行當。

不少企業本身依靠資本輸血，是否有更多資金和精力參與自動駕駛廝殺，是他們需要思考的問題。

行業壁壘不容小覷。

汽車產業發展百餘年才形成了一套嚴謹而完整的生產流程和制度，乃至於衍生出了一套基於安全的工業文明，不是後來者們在短短的幾年時間裡就能夠顛覆的。

作為智能汽車的核心體現，自動駕駛技術遠未達到成熟的程度；車艙內的智能化體驗也還有豐富的想像空間。

換言之，如果跨界選手想要在智能汽車的世界裡找到自己的一席之地，不僅要高度重視安全這一話題，還要擁有強大的軟體能力。

但在前一輪前沿傳統主機廠以及蔚來、小鵬、理想等新造車勢力的人才軍備賽過後，新入局的玩家要如何吸納更多的專業人才？又如何權衡來自世界各地的人才的意見和建議，從而做出最終決策？

與此同時，智能汽車的研發不是一件只要懂軟體就能夠做成功的事情。

隨著電動化、智能化大潮的到來，造車的門檻看似降低了不少，但在這一過程中遇到的內因外因的難題，可能遠比想像中的要多。

行業資源尚需積累。

相比AI安防、智慧城市等領域，AI視覺跨界者在智能汽車領域品牌影響力和渠道資源不足，短期內，造血盈利能力較低。

而且，AI視覺企業布局智能駕駛時間不一，技術雖有共性但終究有別，相較於大多數垂直企業，尚有諸多不足。

故可見，過去幾年，即使AI視覺巨頭，步伐也較為謹慎，大多圍繞艙內智能、ADAS市場。

如果說巨頭們跨界，自帶熱搜體質，AI視覺企業跨界的光彩，多少暗淡了些。

前者身家優渥，拿著頂流體驗卡入場，高屋建瓴，後者更多是以小舟，涉鯨波。

當然，隨著技術日進一桿，資源聚沙成塔，營收逐年增長，他們將投入包括但不限於研發、營銷、資本等層面，難保這一葉扁舟，哪天出其不意成為可遠航的重磅郵輪。

莫道桑榆晚

眾多跨界玩家湧入智能汽車，激發了新的生機。

無論從何種角度來看，智能汽車的市場都蘊藏著無限機遇。

這個市場需要鲶魚的存在。

在新時代的風潮之下，我們固然期待看到不斷有實力強勁的新玩家們入局，留下中國智能汽車史上濃墨重彩的一筆。

我們也殷切地希望，這是一片能夠承載百花齊放，充滿新的生機和活力的沃土，而不是拔苗助長的投機者的港灣。

憑藉先發優勢，不少入局者或已暫列行業前位，但隨著各方力量的持續加碼，後來居上也並非不無可能。

保持警惕，時刻成長。

資料來源：https://www.chinahot.org/science/83632.html?fbclid=IwAR2Mm9ZU17srF7sCywqUPw-hmRAyGN_sN9XnL0_Q6mE4bUYwUpgGNX3wHps

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- 基本設定 -
輔助瞄準 X 快速起身 V 固定右側射擊建V
自動奔跑 X 固定操作桿 X 快速扔手榴彈 X
按住開鏡 V 立即滑鏟 V


- 攝影機靈敏度 -
．基本靈敏度170
．開鏡靈敏度180
．3倍瞄準鏡 160
．瞄準鏡靈敏度180
．狙擊鏡靈敏度100


- 射擊靈敏度 -
．基本靈敏度140
．開鏡鏡靈敏度200
．3倍瞄準鏡 160
．瞄準鏡靈敏度180
．狙擊鏡靈敏度120


- 陀螺儀: 無
以上基本設定靈敏度最後更新日期：(2020.06.18)


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