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二、家里沒礦，一點點挖

痛點：沒有數據 ！ 無人駕駛：沒有數據，創造數據

AI銳見看到的無人駕駛領域，則是另一番景象，目前自動駕駛技術并未應用于廣泛領域，原因只有一個：缺少數據。

我們發現單純的無人駕駛算法公司，并未獲得足夠的關注，這里說的算法公司，是指面車輛在公路上的駕駛導航與決策算法，例如Momenta，在推出眾包數據信息平臺之前，創業處境也挺尷尬的。

和社交產生的線上用戶數據不同的是，道路數據不充足不要緊，可以一點點眾包收集。

一方面是高精地圖的繪制。另一方面是收集不同天氣、行人和交通情況下的數據，也有建筑和道路施工時的數據。

圖 ｜ Waymo道路測試車輛

Waymo，一家致力于無人出租車和無人卡車的企業，自2009年以來，通過各種平臺積累了超過800萬自駕車里程。

2018年9月，摩根士丹利最近評估Waymo價值1750億美元，瑞士投資銀行對其估值雖然有很大差距，但也上了千億美元數量級（摘自AI銳見）。

Waymo憑借自己的自動駕駛平臺，在實際道路上積累了海量交通數據，搶先一步于自動駕駛領域。這是公平的。任何一家擁有自動駕駛平臺的公司都可以從零開始著手收集數據。這場競爭的關鍵在于，誰家的高精地圖創建速度快。

2018年3月，百度獲得首批自動駕駛牌照，同時向各大傳統汽車制造商伸出橄欖枝－－“百度Apollo計劃”。Apollo的中文名字叫：阿波龍，借喻為上個世紀的美國“阿波羅”登月計劃。

圖 ｜ 搭載百度阿波龍系統的無人駕駛擺渡車

阿波龍項目是做什么的，百度三維視覺首席科學家楊睿剛表示，“為了獲得同行10倍量級以上的數據”。

阿波龍計劃是針對傳統汽車制造商，提出“只要一天時間就可以把任何載具改裝為自動駕駛交通工具”，如果不行，就用兩天。百度這次拱手拿出了研發調試多年的自動駕駛平臺在國內自動駕駛公司中是罕有的舉動。

不僅有自主研發的軟件，還要拿出價格不菲的激光雷達、毫米波雷達。

實際上，醉翁之意，唯有數據。

三、舊礦難賣，換個賣法

潛在痛點：布局新零售業，心急吃不了熱豆腐

結合人工智能的產業具有另一特征：融合。融合之后誕生了一個新產業：新零售。融合了線上電商和供應鏈的線下零售店面。表面是無人，實際上是讓原先10個人完成管理工作變成了一臺服務器。

圖 ｜ 阿里智慧店鋪截圖

新零售領域有個環節是將有人店面變成智能無人商店，在無人店里，顧客消費過程無需服務員。

圖 ｜ 新零售行業關鍵詞

但是，為什么都說無人店面難做？

沒人如何實現監管？沒人看管，是不是多放幾個攝像頭就好了？

實際上并還不是安裝多個攝像頭這么簡單。無人零售店需要一雙智慧的眼睛，一個智慧的大腦。

這雙智慧的眼睛，可以識別人臉，可以識別人的行為。而智慧的大腦，指的是覆蓋整個商業內容的顧客群體信用體系。

二者缺一不可。每一個技術在未來三年內都又可能做不成熟，更難說應用。

即便是加入了智能的信息系統，在多變的環境中也會發生錯誤，況且這種情境下容錯率非常低。尤其是無人監管的消費場所，一個環節出了問題，整體就有崩潰的風險。

2017年，上海楊浦區歐尚超市的停車場邊，悄悄入住了一個奇怪的“盒子”。方方正正，大小和集裝箱差不多，兩面玻璃窗，里面整齊的擺放著零食和日用商品。這是一家無人商店，投放到繁華街頭則是新零售企業的一種嘗試，該“盒子”的所屬公司，BingoBox，是國內一家初創的新零售企業。

在這家無人商店里，沒有人負責收銀，顧客進入需要掃描粘貼在透明“盒子”正面玻璃門二維碼，付款只需要用手機掃描商品并通過支付寶付款。

圖 ｜ 繽果盒子

然而這家新零售店面運行效果如何？

第一天，就關門了。

空調斷電加上天氣炎熱，有些商品變質了。

兩年前，同樣是無人商店，這次是阿里巴巴推行的，同時部署在了北京和杭州商業地段，沒過多久，由于進店顧客不能實付金額，店面持續損失。

小銳認為，目前所有我們可以看到的無人店面推廣，只是在下一個能夠應用于技術成熟前的市場教育階段。整店的投入尚不能產生有效回報。心急吃不了熱豆腐。