今年1月21日，香港国际机场宣布，由时宇科技与香港国际机场管理局联合研发的无人物流车将取代人力驱动的拖车，承担机场与海天客运大楼之间的行李运输任务，这意味着其在机场的应用逐渐增多。
在过去的一年里，时宇科技与长安民生物流、一汽物流、巴斯夫等数十家企业建立了业务合作。
据介绍，在国内某豪华品牌车型上，时宇科技提供的软件算法也已预装量产，并帮助自主品牌率先推出L3级自动驾驶功能。去年，时宇科技交付了数百套“AI驱动程序”，实现了150%的同比增长。
不久前，时宇科技宣布完成总额超10亿元人民币的新一轮融资，其中时宇科技获得国资参与。
时宇科技在无人物流方面下足了功夫，成绩是其在无人物流领域的业务布局几乎占据了国内70%的市场。
自2016年诞生以来，时宇科技经历了很多辛酸，在密如繁星的棋子中摸索出了一个最优解。有了机场公式，它就在自我完善的道路上拼命奔跑。
而格林深瞳的自动驾驶之路也随着时宇技术越走越远。
鄙视:基于AI视觉，做一整套汽车解决方案。
2018年11月，迪法恩斯已经公开展示了车载AI视觉解决方案。
当时的解决方案主要是基于人脸解锁、账号切换、驾驶员识别、多模态交互等等车载系统和驾驶过程的功能，并收取相应的软件使用费和服务费。
“人脸解锁”可通过车外摄像头捕捉驾驶员面部信息并识别确认身份，实现人脸解锁，临时授权人脸解锁；刷脸启动发动机，安全等。通过车里的摄像头。“账户切换”功能可以无感知地通过人脸识别准确识别驾驶员身份，配合车载智能系统快速调整用户预设的车辆个性化配置(座椅位置、后视镜角度、空调温度、音乐、灯光、导航等。).
“驾驶员识别系统”可以通过车内的摄像头实时检查驾驶员的驾驶状态和行为，当驾驶员出现疲劳驾驶或分心驾驶迹象时触发预警，确保驾驶安全。
旷视曾表示，与蔚来汽车在未来智能汽车的应用上实现了深度合作。真正的无人驾驶业务还很遥远，它侧重于人类驾驶员的理解和协助。
卢申时:基于3D视觉相机赋能行业。
陆绅仕在智能汽车领域的作用更多的是一种与第三方合作的方式。
作为三维视觉领域的领军人物，陆神石多年来深耕于高精度深度感知成像、三维实时高精度重建、三维跟踪识别与感知等领域。
上个月，卢申时出席了2021全球自动驾驶高峰论坛，并展示了他最新的3D CV相机及其应用。
卢申时自主研发的两款3D CV相机，在5米范围内误差小于1mm，超过国际3D相机巨头，量产良品率超过99%。
基于前端低功耗嵌入式平台，两个摄像头都可以实现非接触式的精确识别。基于结构光原理，他们还可以还原人脸的高精度3D细节，通过人脸的三维信息准确识别人，同时对于2D和3D攻击的识别准确率高达99.99%。
对了，在安全性上，可以达到金融级别。
据悉，除了智能汽车领域，这两款摄像头还部署在智能家居、金融支付、智慧交通等领域。
智能驾驶:人工智能视觉的第二春
AI视觉公司进入智能驾驶赛道不是跑题。
第一，智能驾驶的布局是战略向外牵引所致。
自从计算机视觉离开实验室，AI安全和自动驾驶拿到了一大波投资人的“底牌”。
AI落地，安全提供了绝佳的土壤，AI公司在这里实现了技术与产业的交融。
在这期间，AI和安全相互成就:
由安防向世界传递的海大宇的骄傲，几乎主导了全球安防市场的话语权，行业迅速扩张，蔓延到城市的各个领域。
AI独角兽也是从安全起家，逐渐走向千万行业，走向全球。
左边，AI安全成为主要收入来源，右边，AI安全逐渐占据一席之地。在进入者面前，如何保持垂直和持续增长是一个必要的问题。
当务之急是摆脱路径依赖，寻找AI安全之外的市场。
如果说AI视觉公司过去五年的路径是“通用AI SDK→实施定制集成项目”，那么未来五年，他们可以尝试“非标准领域的标准市场→形成标准化产品→低成本大规模复制”的路径。
非标领域的标准市场在哪里？自动驾驶、医疗、芯片赫然在列。
纵观AI市场，赛道几乎全是亏损。掘金认为与高成本人力无关，因为亏损在增加；和硬件储备无关，因为可以代工。
核心在于:AI安全尚未标准化，项目需求无止境。
然后去标准化市场？有人问。
标准化的市场可以让价格在一夜之间无限低，但高昂的运营费用却是AI企业无法企及的。
标准化市场上不去，定制化市场下不来。AI公司的突破口在哪里？答案是:在非标准化的市场中找到一条标准化的道路。
在赛道上，自动驾驶是明显非标领域的标准市场。AI安全的共同点是，智能驾驶初创企业也依赖资本投入。
但前者场景碎片化，项目定制化，产品标准化道路漫长；后者以智能汽车为载体，一旦形成技术软件定义和人机协作，将吃遍天下。
目前很多智能驾驶的新势力已经实现了产品的量产，获得了一定规模的现金流。
对于一群冲上沙滩的英雄来说，AI视觉的入场似乎有点晚了。
但智能汽车赛道火热，格局未定，智能汽车产业链长，细分领域复杂。这个时候AI视野进入市场可以说是有点晚，但不能说不是机会。
第二，自动驾驶或者计算机视觉技术的应用一定要达到巅峰。
近年来，机器学习不断深入，计算机视觉的应用也取得了长足的进步。
千山对面的人脸识别山是AI最成功最基础的部分。
真正的AI是一个贯穿感知-决策-执行的长链，在自动驾驶中尤为极端。
传感层通过各种硬件传感器捕捉车辆的位置信息和外部环境信息；
决策层的“大脑”根据感知层输入的信息对环境进行建模，从而形成对全局的认识并做出决策，然后发出信号指令给车辆执行；
最后，执行层将决策层的信号转化为汽车的行动行为。
自动驾驶技术是人工智能、高性能芯片、通信技术、传感器技术、车辆控制技术、大数据技术等领域的结合。落地很难，所有AI都在动。
计算机视觉应用场景有成千上万种，自动驾驶无疑是最具挑战性和想象力的一种。
悬崖顶上的花越长越迷人。
长期以来，在环境感知环节，一直存在AI视觉和lidar技术路径之争。
无论哪条路径更好，在视频IOT领域都经历了残酷的验证，AI视觉公司在AI技术储备上也保存了大量经验。
狼多肉少能吃多饱？
“自动驾驶是不是很低级的行业？每个人都想分一杯羹。”
玩家听了这种嘲讽，大概会觉得特别委屈。
大多数人都卡在第一道门槛，钱。
“没有200亿不要造车”的声音如此之大，以至于造车明星蔚来一度跌入谷底。
虽然AI Vision公司目前除了大华的零跑汽车以外，主要专注于智能驾驶硬件和系统，但这也是一项昂贵的业务。
很多企业本身就是靠资本输血。他们是否有更多的资金和精力参与自动驾驶厮杀，是他们需要思考的问题。
行业壁垒不容小觑。
汽车工业用了一百多年的时间形成了严谨完整的生产流程和体系，甚至衍生出了一套以安全为基础的工业文明，并没有在短短几年内被后来者颠覆。
作为智能汽车的核心体现，自动驾驶技术远未成熟；机舱内的智能体验也有丰富的想象空间。
换句话说，跨界玩家要想在智能汽车的世界里找到自己的位置，不仅要高度重视安全这个话题，还要有强大的软件能力。
然而，经过上一轮前沿传统主机厂与蔚来、小鹏、理想等造车新势力的人才军备竞赛，新玩家如何吸引更多专业人才？如何权衡各国人才的意见和建议，从而做出最终决定？
同时，智能汽车的研发也不是只要懂软件就能成功的。
随着电动化、智能化的到来，造车的门槛似乎降低了很多，但在这个过程中遇到的内忧外患可能比预想的更多。
行业资源还是需要积累的。
相比AI安防、智慧城市等领域，AI视觉跨界车在智能汽车领域的品牌影响力和渠道资源不足，短期内造血盈利能力较低。
而且AI视觉企业的智能驱动时间也不一样。虽然技术通用，但毕竟不同。与大多数垂直企业相比，还有很多不足。
所以可以看出，在过去的几年里，即使是AI视觉巨头也更加谨慎，大多围绕着舱内智能和ADAS市场。
如果说巨头跨界，自带热搜体质，AI视觉企业的跨界辉煌就有些黯淡了。
前者家境殷实，有顶级流量经验卡，后者更多的是在小船上，涉足鲸浪。
当然，随着技术的发展，资源越积越多，收入也在逐年增加。他们会在研发、营销、资金等方面进行投入，很难保证这艘叶船会意外成为一艘能航行的重型游轮。
莫道桑宇迟到了
众多跨界玩家涌入智能汽车，激发了新的活力。
无论从什么角度来看，智能汽车市场都蕴含着无限的机会。
这个市场需要鲶鱼。
在新时代的浪潮下，我们当然期待看到实力强劲的新玩家入局，在中国智能汽车史上留下不可磨灭的印记。
我们也殷切希望这是一片百花齐放、充满新的生机和活力的沃土，而不是助长投机者的港湾。
凭借先发优势，很多进入者可能暂时排在了行业的前列，但随着各方实力的不断增强，后来居上也不是不可能。
保持警惕，不断成长。
桑榆不要迟到。今天的不惧，明天可能就是你的对手。雷锋网雷锋网(微信官方账号:雷锋网)雷锋网
雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。今年1月21日，香港国际机场宣布，由时宇科技与香港国际机场管理局联合研发的无人物流车将取代人力驱动的拖车，承担机场与海天客运大楼之间的行李运输任务，这意味着其在机场的应用逐渐增多。
在过去的一年里，时宇科技与长安民生物流、一汽物流、巴斯夫等数十家企业建立了业务合作。
据介绍，在国内某豪华品牌车型上，时宇科技提供的软件算法也已预装量产，并帮助自主品牌率先推出L3级自动驾驶功能。去年，时宇科技交付了数百套“AI驱动程序”，实现了150%的同比增长。
不久前，时宇科技宣布完成总额超10亿元人民币的新一轮融资，其中时宇科技获得国资参与。
时宇科技在无人物流方面下足了功夫，成绩是其在无人物流领域的业务布局几乎占据了国内70%的市场。
自2016年诞生以来，时宇科技经历了很多辛酸，在密如繁星的棋子中摸索出了一个最优解。有了机场公式，它就在自我完善的道路上拼命奔跑。……而格林深瞳的自动驾驶之路也随着时宇技术越走越远。
鄙视:基于AI视觉，做一整套汽车解决方案。
2018年11月，迪法恩斯已经公开展示了车载AI视觉解决方案。
当时的解决方案主要是基于人脸解锁、账号切换、驾驶员识别、多模态交互等等车载系统和驾驶过程的功能，并收取相应的软件使用费和服务费。
“人脸解锁”可通过车外摄像头捕捉驾驶员面部信息并识别确认身份，实现人脸解锁，临时授权人脸解锁；
刷脸启动发动机，安全等。通过车里的摄像头。“账户切换”功能可以无感知地通过人脸识别准确识别驾驶员身份，配合车载智能系统快速调整用户预设的车辆个性化配置(座椅位置、后视镜角度、空调温度、音乐、灯光、导航等。).
“驾驶员识别系统”可以通过车内的摄像头实时检查驾驶员的驾驶状态和行为，当驾驶员出现疲劳驾驶或分心驾驶迹象时触发预警，确保驾驶安全。
旷视曾表示，与蔚来汽车在未来智能汽车的应用上实现了深度合作。真正的无人驾驶业务还很遥远，它侧重于人类驾驶员的理解和协助。
卢申时:基于3D视觉相机赋能行业。
陆绅仕在智能汽车领域的作用更多的是一种与第三方合作的方式。
作为三维视觉领域的领军人物，陆神石多年来深耕于高精度深度感知成像、三维实时高精度重建、三维跟踪识别与感知等领域。
上个月，卢申时出席了2021全球自动驾驶高峰论坛，并展示了他最新的3D CV相机及其应用。
卢申时自主研发的两款3D CV相机，在5米范围内误差小于1mm，超过国际3D相机巨头，量产良品率超过99%。
基于前端低功耗嵌入式平台，两个摄像头都可以实现非接触式的精确识别。基于结构光原理，他们还可以还原人脸的高精度3D细节，通过人脸的三维信息准确识别人，同时对于2D和3D攻击的识别准确率高达99.99%。
对了，在安全性上，可以达到金融级别。
据悉，除了智能汽车领域，这两款摄像头还部署在智能家居、金融支付、智慧交通等领域。
智能驾驶:人工智能视觉的第二春
AI视觉公司进入智能驾驶赛道不是跑题。
第一，智能驾驶的布局是战略向外牵引所致。
自从计算机视觉离开实验室，AI安全和自动驾驶拿到了一大波投资人的“底牌”。
AI落地，安全提供了绝佳的土壤，AI公司在这里实现了技术与产业的交融。
在这期间，AI和安全相互成就:
由安防向世界传递的海大宇的骄傲，几乎主导了全球安防市场的话语权，行业迅速扩张，蔓延到城市的各个领域。
AI独角兽也是从安全起家，逐渐走向千万行业，走向全球。
左边，AI安全成为主要收入来源，右边，AI安全逐渐占据一席之地。在进入者面前，如何保持垂直和持续增长是一个必要的问题。
当务之急是摆脱路径依赖，寻找AI安全之外的市场。
如果说AI视觉公司过去五年的路径是“通用AI SDK→实施定制集成项目”，那么未来五年，他们可以尝试“非标准领域的标准市场→形成标准化产品→低成本大规模复制”的路径。
非标领域的标准市场在哪里？自动驾驶、医疗、芯片赫然在列。
纵观AI市场，赛道几乎全是亏损。掘金认为与高成本人力无关，因为亏损在增加；和硬件储备无关，因为可以代工。
核心在于:AI安全尚未标准化，项目需求无止境。
然后去标准化市场？有人问。
标准化的市场可以让价格在一夜之间无限低，但高昂的运营费用却是AI企业无法企及的。
标准化市场上不去，定制化市场下不来。AI公司的突破口在哪里？答案是:在非标准化的市场中找到一条标准化的道路。
在赛道上，自动驾驶是明显非标领域的标准市场。AI安全的共同点是，智能驾驶初创企业也依赖资本投入。
但前者场景碎片化，项目定制化，产品标准化道路漫长；后者以智能汽车为载体，一旦形成技术软件定义和人机协作，将吃遍天下。
目前很多智能驾驶的新势力已经实现了产品的量产，获得了一定规模的现金流。
对于一群冲上沙滩的英雄来说，AI视觉的入场似乎有点晚了。
但智能汽车赛道火热，格局未定，智能汽车产业链长，细分领域复杂。这个时候AI视野进入市场可以说是有点晚，但不能说不是机会。
第二，自动驾驶或者计算机视觉技术的应用一定要达到巅峰。
近年来，机器学习不断深入，计算机视觉的应用也取得了长足的进步。
千山对面的人脸识别山是AI最成功最基础的部分。
真正的AI是一个贯穿感知-决策-执行的长链，在自动驾驶中尤为极端。
传感层通过各种硬件传感器捕捉车辆的位置信息和外部环境信息；
决策层的“大脑”根据感知层输入的信息对环境进行建模，从而形成对全局的认识并做出决策，然后发出信号指令给车辆执行；
最后，执行层将决策层的信号转化为汽车的行动行为。
自动驾驶技术是人工智能、高性能芯片、通信技术、传感器技术、车辆控制技术、大数据技术等领域的结合。落地很难，所有AI都在动。
计算机视觉应用场景有成千上万种，自动驾驶无疑是最具挑战性和想象力的一种。
悬崖顶上的花越长越迷人。
长期以来，在环境感知环节，一直存在AI视觉和lidar技术路径之争。
无论哪条路径更好，在视频IOT领域都经历了残酷的验证，AI视觉公司在AI技术储备上也保存了大量经验。
狼多肉少能吃多饱？
“自动驾驶是不是很低级的行业？每个人都想分一杯羹。”
玩家听了这种嘲讽，大概会觉得特别委屈。
大多数人都卡在第一道门槛，钱。
“没有200亿不要造车”的声音如此之大，以至于造车明星蔚来一度跌入谷底。
虽然AI Vision公司目前除了大华的零跑汽车以外，主要专注于智能驾驶硬件和系统，但这也是一项昂贵的业务。
很多企业本身就是靠资本输血。他们是否有更多的资金和精力参与自动驾驶厮杀，是他们需要思考的问题。
行业壁垒不容小觑。
汽车工业用了一百多年的时间形成了严谨完整的生产流程和体系，甚至衍生出了一套以安全为基础的工业文明，并没有在短短几年内被后来者颠覆。
作为智能汽车的核心体现，自动驾驶技术远未成熟；机舱内的智能体验也有丰富的想象空间。
换句话说，跨界玩家要想在智能汽车的世界里找到自己的位置，不仅要高度重视安全这个话题，还要有强大的软件能力。
然而，经过上一轮前沿传统主机厂与蔚来、小鹏、理想等造车新势力的人才军备竞赛，新玩家如何吸引更多专业人才？如何权衡各国人才的意见和建议，从而做出最终决定？
同时，智能汽车的研发也不是只要懂软件就能成功的。
随着电动化、智能化的到来，造车的门槛似乎降低了很多，但在这个过程中遇到的内忧外患可能比预想的更多。
行业资源还是需要积累的。
相比AI安防、智慧城市等领域，AI视觉跨界车在智能汽车领域的品牌影响力和渠道资源不足，短期内造血盈利能力较低。
而且AI视觉企业的智能驱动时间也不一样。虽然技术通用，但毕竟不同。与大多数垂直企业相比，还有很多不足。
所以可以看出，在过去的几年里，即使是AI视觉巨头也更加谨慎，大多围绕着舱内智能和ADAS市场。
如果说巨头跨界，自带热搜体质，AI视觉企业的跨界辉煌就有些黯淡了。
前者家境殷实，有顶级流量经验卡，后者更多的是在小船上，涉足鲸浪。
当然，随着技术的发展，资源越积越多，收入也在逐年增加。他们会在研发、营销、资金等方面进行投入，很难保证这艘叶船会意外成为一艘能航行的重型游轮。
莫道桑宇迟到了
众多跨界玩家涌入智能汽车，激发了新的活力。
无论从什么角度来看，智能汽车市场都蕴含着无限的机会。
这个市场需要鲶鱼。
在新时代的浪潮下，我们当然期待看到实力强劲的新玩家入局，在中国智能汽车史上留下不可磨灭的印记。
我们也殷切希望这是一片百花齐放、充满新的生机和活力的沃土，而不是助长投机者的港湾。
凭借先发优势，很多进入者可能暂时排在了行业的前列，但随着各方实力的不断增强，后来居上也不是不可能。
保持警惕，不断成长。
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