作為一家從事專業軟件開發公司，最近對硬件集成頗為著迷，尤其是AI硬件技術。

現有的AI產業基數和輿論、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的優勢在于這種基數近乎于無限底層，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，這次企業觀摩學習中我看到了很多企業運用火爆異常。但卻可能忽略了另一個問題：這些企業都集中堆積在某幾個領域內，而AI作為整體真正發展，需要的支撐條件很多。其中很多產業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：數據運算能力、解決方案，以及硬件。

相比于數據運算包含各種各樣的數據、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系的必備條件。

相比于早期的工業傳感器，人工智能領域的傳感器發生了很多變化：比如對運算能力和算法的適應，比如對多種感知數據的綜合識別，比如中轉能力。就像人工智能來了，大家都知道要把芯片換掉一樣，傳感器的更新換代，也是世界范圍內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投入與重視程度，顯然國內產業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，在芯片研發上國內至少還有寒武紀、地平線等明星企業，以及BAT巨頭的入場。

相比較而言，國內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。與國內傳感器產業的老套路大相徑庭。但這個領域留給國內廠商和創業者的機會在于：AI市場對于傳感器的需求在快速變化，國際廠商的傳統優勢很多無從發揮。

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，右抱物聯網

AI傳感器的未來，很大程度在于綜合其他領域的發展，戰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境實現交互。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，如今自動駕駛產業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協作解決交通問題——誰也別太貴，這才能讓高等級自動駕駛成功商業化。

而尋求性價比，正是國內制造業的看家本領。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網系統。生物識別、自動生產和智能家居，都需要新型傳感器的協助。而且隨著物聯網體系的多元化發展，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，之所以發展速度低于AI語音和機器視覺類的AI企業，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，但好在傳感器系統也不是完全沒有優勢。比如這里可以編寫幾個傳感器講未來故事的例子。

1、數據采集者：

我們知道，AI戰很大程度是數據為王。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據。重點宣傳傳感數據的價值，和再利用這些數據的可能性，也許是個比較好的附加價值。

2、結合無人經濟：

在無人經濟如火如荼的今天，傳感器作為物聯網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，可以為無人經濟和多種場景下的生物識別提供解決方案。物聯網領域最受青睞的就是泛在場景。這也是AI傳感器的優勢。

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據，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必備區域，AI在廣義上是一個整體進化，占據其中任何一環，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，右抱物聯網

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