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跌，这些关键词贯穿着今年自动驾驶行业的始末。先是背靠福特、大众两座大山的ArgoAI宣布破产，然后是英特尔旗下的Moileye以估值缩水70%的代价完成“放血式上市”，最后，剑指L5级自动驾驶的苹果也不得不在大裁员后规划出一个“相对平稳”的技术路线。尽管国内暂时没有出现大范围的行业危机，但资本市场对于自动驾驶产业已经不再如过去那般热忱。根据第三方数据机构IT桔子统计，2021年国内自动驾驶行业共发生144起投融资事件，融资规模为932亿元。但截至2022年11月14日，自动驾驶行业投融资事件为92起，融资规模仅为240亿元，这种断崖式的下跌在2019年发生过一次，只不过这次市场已经给行业设定了“最后期限”。数据来源：IT桔子“2022年，（自动驾驶）量产为先。”中国汽车百人会车百智库研究院高级研究员张强认为，在今年，无论是开发辅助驾驶方案的厂商，还是高阶自动驾驶方案的厂商都要尽快在量产车型上应用，即使无法实现盈利，但至少要逐步形成“自我造血”的能力。张强所提到的自动驾驶与辅助驾驶是一个相对宽泛的定义。按照国际汽车工程学会发布的《标准道路机动车驾驶自动化系统分类与定义》：根据系统执行动态驾驶任务的多少，将自动驾驶分为L0-L5及六种不同级别。其中，技术分水岭在L3级别。理论上讲，只有L3及以上才能称之为自动驾驶，而之下被统称为辅助驾驶，目前量产车上常见的如ACC（自适应巡航）、LDW（车道偏离预警）、BSD(盲区检测)都可以被归为这一范畴。在2018年以前，行业内的投资几乎全部围绕自动驾驶展开，一位业内人士感慨，“那时候如果说自己做的是L2级辅助驾驶，投资人都懒得看你的PPT”。虽然自动驾驶的愿景很美好，但经历过去几年的大浪淘沙，纯粹的L4级自动驾驶技术已经很难被相信在现阶段具备量产化的商业价值。“当下L4最大的问题是受法律法规限制，可场景局限性较强，主要在在港口、矿山、园区等封闭场景中使用”，张强表示。这也导致了目前L4自动驾驶难以量产的问题，由于可靠性和安全性在现阶段无法得到切实保障，大多能够实现L4自动驾驶的汽车，当下能做的就是在示范区的路上采集数据以完善迭代算法。也有业内人士向虎嗅表示，如今在自动驾驶上，技术正走在立法的前面。因此，部分过去主攻L4自动驾驶的厂商开始考虑起更实际的问题——同步向辅助驾驶领域降维。最具代表性的公司是Monmenta和百度。前者在成立之初就制定下“量产自动驾驶与完全无人驾驶同步开发”的产品战略，后者作为国内最早布局自动驾驶领域的互联网大厂，在2021年x正式成立智能汽车事业部，开始布局L2，并于今年再次强调了“L4/L2”技术共生路线。所谓L2，就是自动驾驶公司在传统L2功能的基础上，通过传感器等硬件补充和软件定义，打造符合当前监管框架下可量产的导航辅助驾驶功能。L4自动驾驶厂商进军L2赛道，不仅能提升企业营收，提升估值，而且还可以借助数量庞大的量产车辆中的实际行驶数据去迭代算法，比单纯地推进L4效率高很多。在这方面，数据显然是最重要的一环，而在张强看来，大多数L4公司都具备互联网基因，在数据和算法的处理上得心应手，这也是他们在“降维”后最大的优势。目前市面上常见的几种概念，如L2，L2.5，L2并没有本质区别。尽管自动驾驶厂商的理念开始贴合实际，但业内也不乏出现反对的声音，其中最集中的就是——L4算法迁移至L2平台时难以匹配。张强指出，目前L4的算法已可以通过剪裁应用到L2辅助驾驶，这对公司算法的剪裁能力要求较高，如何在保障L2辅助驾驶功能安全和可靠性的同时，平衡计算平台的算力利用效率和成本，这是企业面临的挑战。对此，百度方面向虎嗅表示，在成本问题上，近年来百度进行了L4、L2整体技术架构的统一，同时把两边数据打通，形成数据闭环和建立仿真基础设施、把二者的配套工具链完全共享。所以整体而言，成本是能够被摊薄的。此外，L4公司降维L2的另一大问题是，这些过去缺乏工程开发经验的公司，在供应链管理和系统集成的能力上存在明显的短板。一位业内人士向虎嗅表示，“传统Tier1厂商在配合车厂研发时，可以派出上百人的工程师团队，例如复杂的电子电气架构，都需要大量的人力资源投入，以满足不同车厂的标准，这对于以软件工程师为核心的L4厂商来说是个很大的挑战。”但L4公司降维去做L2，是否会和传统L2厂商形成针尖对麦芒的对立局面？“在辅助驾驶系统供应商中，2020年年搭载量超过百万套级的有博世、大陆、电装和安波福，仅这四大Tier1厂商所占的市场份额就超过80%。”一位业内人士认为，初创自动驾驶商不会轻易染指已经固化的传统L2业务，相反，上述的Tier1厂商可能会因为数据算法能力的不足，主动找到L4和L2厂商展开合作，补足自身短板。实际上，张强所说的这种合作趋势在行业中已经非常明显。比如博世自2020年6月开始，先后投资了驭势科技、Monmenta、文远知行三家从事L2技术开发的公司。综合看来，2022年可能是L4厂商降维的最后机会了。一位自动驾驶领域资深人士告诉虎嗅，类似小马智行、AutoX等今年还在执着于“跨越式路线”（L4）的公司，明年可能真的要好好考虑下风险问题。“道理很简单，在当前悲观的大环境下资本市场对于高阶自动驾驶无法‘自我造血’的忍耐度很有限，少有投资者能再给他们3-5年的时间去实现量产。”上述资深人士表示。当然，这并不代表L4自动驾驶的愿景将就此破灭。百度的做法可能是一条可行的道路。有业内人士认为，从更长期看，利用L2的规模优势，能够提前收集L4泛化所需要储备的长尾问题(即制约高级别自动驾驶发展的关键问题)。随着未来制约L4的政策和技术突破，L2积累下的数据也会赋能L4的发展。按照百度的测算，未来3年-5年，百度领航辅助驾驶产品搭载量有望突破百万，如此庞大的L2乘用车规模，可有效地收集和补充长尾问题。人们为何对AIGC如此兴奋？2022年，被称为“AIGC元年”。在2022年中旬，就有人如此定义，彼时，人们还只是看到了基于DALL-E2、StableDiffusion在图像生成领域的成就，以及那张Midjourney的《太空歌剧院》。JasonAllen制作的AIGC画作《太空歌剧院》，图片来源：technologyreviewMidjourney社群直到AIGC文本生成模型ChatGPT上线，这个刷爆Twitter和朋友圈的网红应用可以说是把“AIGC元年”的标签贴死了。AIGC即AI-GeneratedContent，利用人工智能生成内容。2022年，对于AI行业来说，无疑是里程碑式的一年。AIGC的现象级应用通过社交媒体刷新了公众对AI的认知，每个人似乎都能明显感觉到，AI正在变聪明。而对于科学家来说，AIforScience的成果则把AI的想象力拓展到更宽广的领域。AI大模型是AI的一种基础模型（FoundationModel），在大规模宽泛的数据上进行训练后能适应一系列下游任务的模型。这与过去相比，是一个明显的改变。早期的人工智能以小模型为主，针对单一场景和需求引入知识图谱，单独训练解决单一任务的模型，其代表就是战胜了人类围棋大师的AlphaGo。小模型擅长分析单个问题，在过去的几年中，AI小模型在安全、金融、工业等领域解决单一问题的能力已经超过了人类。2018年谷歌发布了大规模预训练模型BERT之后，AI研究人员发现持续增大AI模型训练的数据量，不仅能直接有效地提升AI的能力，更可以拓展AI的边界，从单一任务向多模态发展。但此后的数年，AI行业一直处于学术研究和商业化的瓶颈，难以出现一个明显的进步以带动大规模创新。随着算力成本逐年下降，大模型算法不断优化，数据量指数上涨，GPT-3、DALL-E2、LaMADA、PaLM、Switch-Transformer等AI大模型不断迭代升级，AI学界、产业界正在从“大炼模型”向“炼大模型”转变。AI行业从业者普遍认为，大模型正在推动人工智能的第三波发展浪潮。在2022年中引爆的AIGC，正是乘上了这一波浪潮，在AI文本生成、图像生成、视频、3D模型，甚至是蛋白质生成方面不断涌现强大的应用。OpenAI通过强化学习和通用大模型打造的ChatGPT在2022年底上线公测，其“万事通”的“人设”迅速蹿红。而OpenAI此前推出的通用大模型GPT-3，则已经开始赚钱，通过API（ApplicationProgrammingInterface，指软件系统之间的通信接口）的形式向开发者客户有偿提供文字生成服务基于GPT-3产生的App超过300个。其中使用GPT-3为网站创建营销副本的创业公司Jasper，在发布仅18个月后就达到了15亿美元估值。客户人数约10万，其中部分客户已将网络文本编写工作全部转向了AI。据行业媒体TechCrunch报道，该公司2021年的收入约3为4500万美元，到2022年底，其收入有望翻一番。在图像生成方面，同样来自OpenAI的大模型DALL-E2和StabilityAI公司的开源大模型StableDiffusion则把“文生图”的AIGC能力推向了可用。StabilityAICTOTomMason介绍，StabilityAI在AWS上有4000个A100节点，在其他地方还有1500个节点。StabilityAI正在将资源开放给研究员们，以便他们训练模型，这些模型最终都会开源。此外，英伟达、Meta、谷歌等公司还各自推出了基于AI大模型的“文生3D”、“文生视频”工具，GET3D、Make-A-Video、DreamFusion等。与AIGC一样，在2022年中实现了跨越式进步的还有AIforScience。同样是AI研发机构的Deepmind在研究方向上与OpenAI火爆的AIGC不同，Deepmind更关注AIforScience，利用强化学习和大模型，深入发掘AI在科学探索方面的能力。2022年，Deepmind集中发布了多项成果，包括AIGC编程AlphaCode，可搜索的蛋白质结构数据库AlphaFoldDB，矩阵乘法算法AlphaTensor等AI系统，以及与瑞士洛桑联邦理工学院EPFL合作使用深度强化学习控制托卡马克装置等离子体的研究，在这一年中，Deepmind虽然不像OpenAI一样再社交网络大红大紫，却频登Nature、Science封面。“从2021年Deepmind发布AlphaFold2到今天，越来越多的科学家开始看到AIforScience的价值，很快就会有更多的科学家参与到利用AI工具探索科学边界的队伍中来。”百度主任研发架构师小度AI算法负责人谢剑说。“未来应该会出现几个大型的基础模型，开发人员都将基于这些基础模型研发AI应用。但目前的情况依然是某一家公司开发出一个大型语言模型，然后开放API供他人使用。我认为，将来在基础模型和具体AI应用研发之间会有一个中间层：出现一批专门负责调整大型模型以适应具体AI应用需求的初创企业。”OpenAI首席执行官SamAltman曾在采访中表示，大模型的未来应该是成为基础平台。在他眼中，AI是一个可以孵化出无数工具，推动各行各业前进的基础平台。大模型研发和探索的深入正在引导AI逐步迈向AGI（Artificialgeneralintelligence，通用人工智能）。SamAltman认为，AGI相当于一个可以共事的普通人，任何远程同事可以通过电脑帮你完成的工作，AGI也可以做，包括让AGI学习医疗知识和写代码等。AGI的重点是拥有学习的元能力，只要人类需要，它就可以往任何技能方向发展并精通。不过，从目前来看，在众多百亿、千亿级参数量大模型中，产业应用水平尚不乐观。算力和成本在一定程度上仍然限制着大模型推广应用。大模型解决问题能力不完全尽如人意，图片生成错误多，语言模型易出现胡编乱造的情况。且机器训练成本过高，对于应用企业来说性价比过低，研发企业则无法用利润覆盖运营成本。“2022年，AIGC几乎是实现了从0到1的跨越，在此之后，AIGC的发展速度一定会更快，明年可能就是1到10，10到100。”谢剑认为尽管目前大模型的推理成本还比较高，但是随着技术的进一步发展，一方面推理成本会逐步下降，另一方面技术能力不断突破会创造更大的价值，长远来看AIGC的发展潜力巨大。事实上，ChatGPT的研发者OpenAI一直以非盈利模式推动研发的，在2019年接受微软10亿美元投资时，曾设置“有限盈利”架构，限制VC投资。OpenAI规定投资者的回应不能超过投资金额100倍。据TheInformation报道，目前行业AIGC的头部企业OpenAI的年收益只有数千万美元，收入主要来自Jasper等授权API的初创公司。不过，OpenAI亦正在慢慢从偏学术的科研机构转化为科研和产业并重的机构。路透社的报道中则提到，虽然OpenAI短期营收表现不乐观，但其商业模式有望在未来一到两年内有巨大改善，预计明年营收将达2亿美元，到2024年营收达10亿。AI企业盈利能力的问题，也并不只存在于侧重研发的大模型或科研领域。在商用AI领域，今年上半年登陆科创板的两家国内AI企业格灵深瞳、云从科技的招股书显示，2018-2020年，两家公司营收均不甚理想。格灵深瞳在2020年刚刚实现正向现金流，盈利1032万元，云从科技的持续亏损收窄趋势亦不明显，2020年亏损达7.2亿元。1月3日，在港交所更新了招股书的创新奇智，这三年的营收则分别为0.37亿、2.29亿、4.62亿。净利润为-0.45亿、-1.6亿、-1.44亿。“AI的商业化道路还有待继续探索，目前很多行业的AI小模型已经非常成熟了，因此短期来看主要商业模式还会集中在通过小模型实现具体功能。不过，未来的AI版图中一定少不了大模型。”智源创投基金投资总监向其奇认为，虽然现在AI产业还处在“找钉子”的阶段，但大模型的不断演进，使AI这把锤子愈加好用，找钉子的难度会越来越小。在AI通用大模型加速人工智能产业变革的过程中，中国人工智能的发展也迅速崛起。“与高端制造、生物医药、航空航天等行业相比，人工智能或许是中美差距最小的行业之一。从现在看来，这个差距大概有两三年，人工智能的发展充满潜力。”向其奇表示。国内研发起点虽然仍比美国略低，但追赶势头强劲。在通用大模型研发方面，北京智源研究院的悟道、华为的盘古、浪潮的源等在算力、算法和参数方面与OpenAI领先的GPT-3均已相差不多。智源悟道2.0的参数更是高达1.75万亿，为GPT-3的10倍。“有了成型的模型以后，我们还需要不断地在实践中迭代，探索模型能力的边界。”向其奇表示，目前国内大模型在应用方面的实践正在逐步增多，主动与悟道团队接触的下游企业已有数十家，且还在持续上涨。不过，向其奇也表示，国内AI产业还是热衷于“追热点”，以数字人产业为例，根据艾媒咨询报告，2021年，国内虚拟偶像整体市场规模和核心市场规模分别为1074.9亿元和62.2亿元，预计2022年将分别达到1866.1亿元和120.8亿元，一年时间实现翻倍。“中国现在有上万家数字人企业，其中很多公司都是在这几年成立的，有的项目甚至只需要几万元的资金就能启动，整体产业偏低端，核心竞争力差。最近火热的AIGC也是如此，国外模型开源后，国内大量AIGC公司雨后春笋一般涌现，大家又进入了“开卷考试”阶段，项目个体差异很小。VR/AR还接不了手机的棒对今年的消费电子厂商，冬天来得更早也更冷一些。第三方调研机构Canalys的数据显示，今年一季度，全球智能手机出货量同比下降11%，二季度出量下降9，三季度出货量下降9%，这个创造全球万亿美元产值规模的行业，在2022年已经不存在销售“淡旺季”之分。PC行业的光景要更加惨淡。第三方机构Gartner的数据显示，2022年一季度全球PC出货量同比下降6.8%，二季度出货量下降12.6%，三季度出货下降19.5%，直接创下行业20年来的最大降幅。一位PC从业者向虎嗅表示，“尽管2021年我们被供应链的问题所困扰，在线上办公与线上教育的需求结束后，2021年可能是这个行业最好的一年。”彼时，在线上办公与线上教育的需求提振了PC产业的销售。手机与电脑，这两个左右消费电子市场风向的行业，如今已进入历史性的衰退阶段，想要复刻过去的高增长几乎再无可能。今年开始，至少到2023年中旬，都将是去库存的一年。全球产业资本都在迫切地寻觅下一个现象级市场创新，在“元宇宙”概念的推动下，VR/AR行业站在了舞台中央。根据陀螺研究院的统计数据，2022年上半年，全球VR/AR整体投融资总额为312.6亿元，较去年同期的228.2亿元，同比上升37%。数据来源：陀螺研究院愉悦资本投资总监蒋锴向虎嗅表示，今年行业内最大的变化是，互联网大厂的战略投资部门开始主导这个赛道，产业资本也较为积极，相反财务资本要表现得相对谨慎。“很多互联网公司有着很强的忧患意识，已经在考虑VR/AR设备未来替代或与智能手机融合的可能性。”在蒋锴看来，当下的互联网大厂在智能手机市场爆发的时代，完成了从Web端到移动端的升级，而随着手机行业走入创新瓶颈，VR/AR至少在现阶段有很大希望成为下一代计算平台。这样一场潜在的终端革命，国内的互联网大厂们不愿缺席。从去年字节跳动收购Pico后，包括阿里、腾讯、美团在内的一众公司，纷纷从硬件、内容、生态等多个维度展开布局。互联网大厂亲自下场后的效果是立竿见影的。在字节收购Pico后，这家向来缺乏“硬件基因”的公司给Pico提供了包括内容、渠道和营销上的全方位扶持，来自第三方数据分析机构WellsennXR的统计，仅在今年第二季度Pico出货量就突破26万台，较去年同期增长近8倍。一些独立的VR／AR创业公司，虽然没有大厂雄厚的资源作为支撑，但其中也不乏有抓住机遇的创业者。成立于2017年的Nreal，在过去5年基本没有踏足国内市场但也选择在今年进军中国市场，并在短短5个月内占据国内AR眼镜市场出货量的首位。数据来源：analysysNreal创始人徐驰告诉虎嗅，国内用户对于AR的热情要远远超出他们的设想。“与海外用户相比，其实国内的数码极客群体在人数上要少一些，但国内的年轻消费者对于新兴电子产品的接受度非常高。”徐驰向虎嗅表示，在用户的沟通反馈中，他们发现许多国内用户能够认同数字屏幕替代物理屏幕这一观点，这让他信心十足。与相对成熟的VR行业不同，AR还处于一个混沌发展时期。如果把手机行业的发展历程套在VR/AR行业上，那么VR行业中的OculusQuest2发布大概相当于初代iPhone，至于AR行业，可能还没迈入智能机时代。这也给AR创业公司提供了一个宝贵的窗口期。徐驰认为，当行业进入下半场后，产业链的成熟势必带来同质化竞争，后续互联网大厂的介入将会给行业带来冲击，但在此之前，创业公司完全有机会凭借与产业链的共创，以及蓝海市场的增量，去形成自己的技术壁垒和品牌优势。看到这一机会的不止是Nreal一家公司。2022年，包括影目科技、亮亮视野等过去定位于工业显示的AR企业都推出了C端产品，李未可、麦耘等新入局的玩家也拿出了首款作品。而发展较早的VR行业，甚至已经进入比拼生态的阶段，似乎在消费电子行业中，一个百花齐放的时代即将到来。当然，这一切的前提是，VR/AR能够实现真正意义上的爆发。但就目前来看，这个行业还无法断言能否稳步增长。根据IDC发布的预测数据，2022年，AR和VR头显的全球出货量将下降12.8%，降至970万台。不过，这一数字预计2023年将恢复增长，出货量预计将同比增长31.5%。出货量波动剧烈反映的问题是，无论是VR头显，还是AR眼镜，都没有出现真正的杀手级应用，甚至连核心的使用场景都十分匮乏，这也给VR/AR行业增添了几分不确定性。在新浪财经发起的一项名为“最容易吃灰的电子产品”投票中，VR/AR设备得票率高居第三位，许多用户的购买动机仅仅是出于猎奇心理，导致行业内只有极少数公司能够形成稳定的活跃用户群体。尤其是在“元宇宙”概念遇冷后，VR/AR行业失去了一个宝贵的被用户了解的渠道。许多从业者都一致认为，“2023年，元宇宙的故事基本也就讲到头了。”在“后元宇宙时代”,VR/AR产业如何独木成林，这对创业者来说是个很大的挑战。但蒋锴认为，弱化“元宇宙”的概念，反倒可能有助于VR/AR行业形成良性发展。“那些真正有能力的公司，有自己独立思路和判断的公司，能够基于自身实际去创造路径的公司，不会因为元宇宙热度的消退而倒下，相反这会帮助行业完成一次洗牌，让行业归于理性。”令人欣慰的是，不同于2016年的那次VR行业爆发后留下的“一地鸡毛”，近两年的VR/AR从业者们还是表现出了相当务实的态度。多位业内人士向虎嗅透露，今年国内围绕VR/AR行业的投资开始逐渐向产业链上游靠拢，从光机到显示模组，再到定制化芯片，乃至系统级解决方案，国内资本对于产业链上游的重视程度甚至要超出VR/AR终端公司。专用于AR眼镜的MicroLED屏幕，图片来源：格罗方德“一方面，这些投资人普遍都经历过智能手机爆发的时代，从手机行业经验来看，在产业形成体系后，核心零部件供应商的估值也可以轻松突破百亿，甚至千亿。另一方面，作为新兴行业，中国在VR/AR硬件解决方案上与美国、日本等国家之间基本处于同一起跑线上，在计算光学等部分领域甚至具备一定的先发优势。”一位资深行业研究者如是说。在软件方面，国内VR/AR产业要补足的功课还有许多。比如SLAM算法，这是一种实现机器人定位、建图、路径规划的算法，这项被视为VR/AR在软件工程上的核心技术，Meta等海外巨头公司早已轻车熟路，这就导致了在使用几乎相同的硬件解决方案下，OculusQuest的使用体验要明显好于业内的大多数公司。而在内容生态端上，差距可能要更加明显。2022年，VR行业内的一起标志性事件就是Meta停止对旗下Oculus的补助，全系价格上涨100美元，尽管这造成Quest2销量的小幅下滑，但在蒋锴看来，这也在一定程度上反映了目前Oculus在内容生态上的阶段性稳态，或许形成了较为稳定的增长飞轮，而这对于其他VR/AR公司而言，还有很长的路需要探索。现阶段，大多数业内公司在产品升级上仍然秉持着“软件不够，硬件来凑”的策略，虽然这更像是一种无奈之举，但如果要给出“VR/AR能否成为革命性终端”的答案，这个问题恐怕无法回避。这个还处于技术成熟度曲线早期的市场创新还需要经过一条漫长而陡峭的爬坡，才能进入成熟的大众市场中。