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共享單車踏入物聯網賽道，數據戰爭下一步邁向何處？

峰瑞資本 2017-06-05 14:17

來源 | 峰瑞資本（ID：freesvc）

文  | 李豐

人工智能為何現在大熱 ？

2016 年 AlphaGo 橫空出世，打敗世界一流棋手李世石、柯潔。人工智能這個古老的、在過去三四十年里起起伏伏的概念，從教授們的遊戲變成產業界的寵兒，也成為過去一年最熱的創業領域。

從我的理解抽象來看，人工智能其實是一個更好的數據處理以及利用數據來建立模型的技術手段。既然它是一個數據處理的技術手段，在這個基礎上，我們可以問兩個問題：為什麽它在今天開始熱了？它能解決什麽問題？

人工智能是處理數據的技術手段

人工智能大熱的一個前提是，過去 20 年互聯網的高速發展，產生了大量需要被人工智能處理和加工提煉的數據。

今天，全世界每天產生的數據可能是過去幾個世紀之和。20 年前，我們還用磁盤這類東西來儲存數據，現在我們每個人的手機產生和傳輸的數據量都以 G 為單位計算。

是否擁有大量數據，並不斷搶占數據的高地，已經成為衡量一家人工智能公司的核心。

數據從哪里來？

一方面，原來在線下已經結構化並且大量存在的數據，由於特定的原因或者歷史進程而被大量數字化。也就是說，原來沒有上網的數據現在上網了。這能部分解釋為什麽 SaaS、大數據和人工智能容易產生交疊。

過去半年，很吸引眼球的新聞是人工智能入侵華爾街。高盛這類金融巨頭和一些大型對沖基金都在轉向使用由人工智能驅動的系統，預測市場趨勢，從而做出更好的交易決策。與此同時，交易員和對沖基金經理開始擔心失去飯碗，因為技術變得越來越節省勞動力。

美國資本市場，即我們講的二級市場，從 1980 年代有對沖基金，到 1990 年代中期有量化投資這個概念，用計算機做程序交易，它前臺的交易系統、中臺的數據服務、後臺的基金管理和服務，整個鏈條已經完成了長期、完整的數據積累和數字化。換句話說，整個鏈條大概都已經完整地上線，並且經過了充分發展。

如今，在高速運算和海量數據的支持下，人工智能可以通過大量機器聯網，把金融行業已經存在的數據搬到網上，制造出巨大的乘數效應。除了遠優於人腦的數據分析處理能力，深度學習正在成為智能金融在未來的最大利器。也許在不遠的將來，計算機能夠聰明到預測我們的需要，並且引領人類進入富裕時代。

一個好奇：

在中國，有哪些行業、領域和正在出現的方向，像金融業一樣，已經具有了大量結構化的數據，且正在開始快速地聯網、流通，從而讓人工智能有了用武之地？

大量數據的另一個來源是，過去 20 年里，原來沒有被聯網的傳感器系統被聯網，制造了大量的數據，並且上網流通。

我用幾個最簡單的小例子來解釋這些新的數據來源。

今天的智能手機與 20 年前的通訊手機最大的差別，是里面裝了幾個特殊的東西——陀螺儀或者 GPS 芯片、品質更高的麥克風和攝像頭。這些新增的傳感器保持 24 小時在線，成就了我們今天看得到的許多商業模式，比如用語音替代文字、用麥克風來做輸入的微信，利用 GPS 定位和地圖創造出的網約車，基於攝像頭的各類拍照和直播 App，以及接下來我會分析的共享單車模式。

另一個例子是，亞馬遜把一個麥克風陣列和在端上能夠處理語音交互的東西放在一個音箱里，並且讓它 24 小時在線，於是有了近兩年大熱的智能家居產品—— 2016 年賣出了超過 650 萬臺的 Amazon Echo。用戶和 Echo 的每一句交流（語音數據），都會被記錄並上傳到雲端。

商業無人機領域的大疆則把規模更小、精度更好、相對能耗更低的陀螺儀、速度傳感器、通訊芯片、高清攝像頭和 GPS 系統，放到了原來沒加傳感器的飛行器中，而且讓它們在線，並與手機聯通。獨特的視頻、別出心裁的照片，都是無人機產出的數據。

 傳感器源源不斷產生數據

這幾個例子都導向一個結論：所謂核心部件或者是核心傳感器的智能化和在線，能誕生新的商業模式。

共享單車的核心機會在哪？

在萬物互聯的過程中，我們看見了很多曾經難以想象的事情。一個有點特別的例子是共享單車。這大概是過去大半年許多人想不到的創業模式。

多年以來，自行車給人的印象都停留在七八十年代結婚三大件之一。但當它被安裝上了傳感器之後，在很短的時間內就攻占了地鐵口，並作為一種短距離代步的方式，成為都市流行文化。

我們基金內部曾經帶著疑問去了解共享單車的產業鏈，認為核心的 bug 就是那把掃碼即開式電子智能鎖——集 GPS、電子控制和通訊芯片於一身。

掃碼即開的智能鎖集 GPS 和通訊芯片於一身

鎖上帶 GPS，會導致一些問題。第一，對於摩拜、ofo 這類物聯網設備，GPS 是硬件中最消耗電量的元器件之一，特別需要降低定位所需要的消耗。第二，兩次騎行之間的時間間隔不能太長，否則電量消耗完了，就不能支持 GPS 在線和電子鎖開鎖。

共享單車公司們想盡各種辦法，試圖解決這些問題，可見這個問題的難處。辦法包括成本不低的發電花鼓、夜間集中給電瓶供電、在車籃底部裝一塊太陽能電池板等等。

除此之外，共享單車對 GPS 定位傳感器也有要求，在定位上即便相差 20 米，也就是樓前樓後的距離，找起來也會很費勁。

因此，一個非常低能耗又高精度的 GPS 定位傳感器是共享單車這個商業模式本質上能運轉得更好的前提。這個技術方案曾被許多人判為不存在。

共享單車有意思的點，在於在傳感器沒有演進得足夠好的時候，這個模式就誕生了。不過，這個模式的風靡，反過來一定會刺激技術的進步。共享單車公司和華為、高通、北鬥導航等公司聯手研發物聯網技術就是一個例證。

過去一年多，我們在全球各地見過一些從不同角度解決 GPS 的低能耗和高精度問題的技術團隊，然後投資了一家叫睦星科技的初創公司。

這家公司的創始人化文生博士原來是斯坦福大學引力波探測器信號處理團隊的核心成員。他的專業背景是廣義相對論，這個專業的人一輩子只幹兩件事，證明愛因斯坦正確，或者證明愛因斯坦錯誤。

睦星科技利用團隊在引力波探測上所積累的技術和經驗，專註於提供低消耗、高精度、低成本並且在複雜環境中高度可靠的室內外定位解決方案。據我了解，它們能做到將 GPS 的能耗降低到現在的 1/50 到 1/70。這意味著，在一般情況下，只需要遙控器 1/2 大小的太陽能電池板就可以支持共享單車電池里的 GPS 持續工作。

我和睦星科技創始團隊開玩笑說，你們的技術正當其時，因為共享電車當下最需要解決的問題就是低消耗的 GPS 定位傳感器。

一個展望：

隨著 GPS 技術的演進，未來哪些東西上可以加上太陽能電池並用上 GPS 功能？

萬物互聯何處去？

簡單小結，伴隨著大量線下數據的線上化以及新數據的產生，會誕生許多基於數據的商業模式創新。當數據大到一定程度，會對數據處理能力和效率有要求，這時，人工智能就能發揮作用。我們已經可以看見人工智能正在滲透並塑造許多行業。

因此，我們的投資邏輯是：

如果線下數據的線上化已經做得非常好，我們就投資大數據。

如果某個方向或領域中的大數據做得很好，我們傾向於投資這個方向或領域的人工智能。

如果一個行業還沒有進入到大量數據產生的階段，邏輯上我們就先投傳感器，等傳感器被很好地工業化之後再投大數據和人工智能。

以眼下的熱門方向自動駕駛為例。鑒於很多底層技術尤其是硬件和傳感器相關的技術發展還沒有到位，自動駕駛還停留在研發和試用階段，離建立真正的商業應用還差得很遠。

自動駕駛所需的傳感器技術尚不到位

今年 3 月，中興通訊和美國政府達成和解，代價是交 8.9 億美元的罰單，這幾乎等同於中興 2016 年將近一年的凈利潤。這件事情說明，中興對美國一些技術的依賴使它始終存在技術風險和法律風險。往未來看 5 年或 10 年，決定許多行業發展的，都是底層關鍵技術。

回到當下的中國，對我們投資人和在人工智能方向上努力的創業者而言，更實際的問題是，當我們望向一個萬物互聯的未來時，要解決的是我們還差了哪些技術，以及如何能把這些技術的發展和應用留在中國。

一個暢想

到底哪些技術或者傳感器、芯片能夠繼續叠代，它們將往哪個方向去？以及，哪些東西加上一些新的傳感器，能產生出新數據且能在線，進而創造出新的商業模式？

這幾個問題，我們基金內部也在思考，我也沒有明確的答案，期望與創業者和同行一起探討。

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