一方面，吴恩达本人的影响力不容忽视。吴恩达是机器学习领域最知名的大佬之一。他是斯坦福大学人工智能 实验室主任 ，以及在线教育平台Coursera的联合创始人。2011年，吴恩达在Google创建了Google Brain项目，以通过分布式集群计算机开发超大规模的人工神经网络。2014年5月，吴恩达加入百度，负责百度大脑”计划，并担任百度公司首席科学家，直至2017年3月离职。另一方面，对于有意流向AI行业的资金来说，可供选择的投资工具并不多。另外，据Venture Beat报道，AI Fund主要对其创建的项目进行 种子轮和A轮投资 。而NEA、红杉、软银等资本如果希望在A轮以后参与投资，那么现在就参与AI Fund，早早拿到船票，也许更有助于日后投资AI Fund创建的公司。
自动驾驶想成功太难了，AI教父吴恩达创业公司都失败了？
往常我们总是把焦点放在那些创业造电动 汽车 的企业身上，其实还有一个领域这几年也相当热闹，聚集了一大批创业公司——自动驾驶。
和电动 汽车 一样，这也是一个相当烧钱，却不知何时能赚钱的创业领域，而且技术含量更高，能在这个领域创业的，都是人工智能领域的最强大脑们。
过再聪明的人凑到一起创业，也未必能成功，就像汇聚了斯坦福大学AI实验室精英的自动驾驶创业公司Drive.ai，也不得在关门大吉前低价卖给苹果公司。
两年前，Drive.ai还是一家价值2亿美元的明星创业公司，被业界称为最有前途的自动驾驶初创企业之一。
它的大部分创始团队成员都来自斯坦福的AI实验室，而且他们都和一个人有着密切关系——全球AI领域的大神级人物吴恩达，我们最熟知的可能是他前“百度首席科学家”的身份，不过人家身上的牛逼头衔还有很多，比如“谷歌大脑之父”。
这家Drive.ai就是吴大神的美女太太（医学和计算机双料博士）Carol Reiley和吴大神在斯坦福的弟子们联合创立的。
这汇聚了AI领域最强大脑的创业公司，2015年才成立，但是成果显著。从对外公布的测试视频来看，他们钻研的L4级自动驾驶技术，已经可以让车辆在下雨、黑夜和通勤高峰期这样的复杂路况下实现无人驾驶了。
除了技术牛逼，商业化上Drive.ai也很超前，2017年就开始在做自动驾驶网约车的落地测试，旧金山和德州都曾有他们的身影。截止到2017年9月，Drive.ai已经完成了5轮共计7700万美元的融资，估值超过2亿美元。
但在此之后，这家公司就没有新的融资信息披露，直到今年3月，突然传出了他们在找下家接盘的消息，同时那个昔日的精英创始人团队也早散了，大家都找新出路去了。
3个月后，Drive.ai终于找到了据说唯一一个有兴趣接盘的公司——苹果，而且也不是真正的收购，而是“招聘式”收购，换句话说品牌的不要，只留下部分有用人才和一些专利技术。
创业四年，这家明星公司最后也只能解散团队关门大吉，有技能在身的转去了苹果上班。至于收购价格苹果一直没透露，有媒体称至少和它7700万美元融资额相当，不过著名的苹果分析师Gene Munster猜，苹果最多给到3500万美元。
一家曾估值2亿美元的公司，最后几千万卖掉，已经很让人唏嘘了？其实这结果已经算不错了，至少在宣告创业失败前，还有人愿意接盘。
Gene Munster认为，曾经的自动驾驶新星如今被打折卖掉，说明了自动驾驶领域还会出现更多类似的“整合”案例，说得好听点是被收购，说得悲惨点就是等着接盘。
同样在这周，另一家做自动驾驶计算机视觉技术培训数据的初创企业Mighty AI被优步收购了，同样收购价格也未透露，不过好歹人家是正式收购，双方还做了官宣。
这家成立5的公司，业务也是风生水起过，三星电子、微软、英特尔、西门子都是它的客户。不过还是逃不过被业界大佬收购的命运。
事实上，自驾驶领域的创业公司，最终能够独立成长壮大的太少了，对于绝大部分公司来说，能被大公司收购就已经是最好归宿了。
2016年通用 汽车 10亿美元收购了Cruise，2017年德尔福4.5亿美元收购了nuTonomy，这些都是相当成功的案例了。
想不被收购，续保持独立发展，行啊，你得相当有实力，比吴大神的团队还要牛逼才行。比如Auror，三位创始人分别是谷歌自动驾驶项目前负责人Chris Urmson、特斯拉Autopilot项目前负责人Sterling Anderson和优步自动驾驶前负责人Drew Bagnell。
有这种团队，亚马逊、红杉资本排着队投你，成立不到三年就拿到了7亿美元投资，估值都超过25亿美元了。
有了这种底气，大众 汽车 想收购你都没门，合作可以收购免谈。和大众分手了立马有现代 汽车 和菲亚特克莱斯勒上门合作求交往。
而其他99.9的创业公司们，只能默默修炼内功，期待哪天能被手握巨额现金的苹果、谷歌、亚马逊们相中，也就是最圆满结局了。
吴恩达究竟是人工智能的布道者还是卖水人？
Deeplearning.ai、Drive.ai再加上最近的Landing.ai，吴恩达夫妇几乎要把.ai系列注册全了。
不过从吴恩达从斯坦福到谷歌再到百度，离职百度后又创立了Deeplearning.ai和Landing.ai的经历，倒是受到了颇多争议。
从新闻中透露消息看来，Landing.ai接近于一家资讯培训服务机构，专注于工业领域的AI+转型，其中包括了技术提供、组织结构调整和员工培训。第一家合作伙伴，则是富士康。
一方面来看，吴恩达正在做一件非常富有挑战性的工作。人人都知道工业是非常适合AI发挥的领域：信息化程度高、劳动力密集、成本范围广大，只要通过算法进行一点小小的改变就能获得极大的受益。
工业智能化又不是一非常艰难的事情，工业4.0喊了这么多年至今收效甚微。或许因为工业生产涉及的链条太长精度要求也太高，机器人制造、系统的集成与配适等等，早已超过了人工智能关系到的算法领域，而是要和工程、光学、机械等等多个领域一起运作。这就对服务商的提出了更高的要求，不仅仅要把握机器学习算法，还要有很强的工程化能力和对工业领域的理解。
很难想象，学术出身的吴恩达是否能够做到这些事。
另一方面也有人认为，吴恩达从斯坦福到谷歌百度，再到富士康的职业轨迹，是越混越不如从前了，Landing.ai应该被翻译成“接地气AI”。吴恩达在大企业中的就职经历本来就不算太顺遂，如今又贸然提出一个帮助制造业AI转型的大口号，听起来就有些不切实际。还不如好好爱惜羽毛，回到高校去教课、发Paper。
对于吴恩达创业历程的评价出现了两个极端。
有人认为他是人工智能的布道者：在企业中做了很多铺垫性工作，身体力行的普及深度学习知识，让更多人加入到这个行业中来。
也有人认为他是人工智能淘金路上的卖水人：在企业里“抛头露面”的成了网红，颇有炒作之嫌，现在干脆收起了授课、咨询这方面的钱。
教授创业为什么总选择算法变现？
关于这个问题，我们首先要弄明白一件事，算法变现的路径是不是太长了？
现在有大量的学术研究者和吴恩达一样，离开高校来到企业的实验室中渴望创造一番事业。这当然和人工智能本身的学术特质和研究色彩有关系，在除了能直接把算法附加在自有数据的大企业之外，那些以人工智能算法为主的创业企业都要面临一个很大的问题——如何变现？
难道因为自动驾驶能用到计算机视觉技术，就要教授们都去造车？或者在深度学习芯片火热的今天，让教授们去台积电参观参观，了解芯片制造的流程？算法在大企业之内，可以起到降低成本、开拓产品新功能的作用。可一旦离开大企业，就很难独立支撑起变现的流程，不是人人都能把手中的IP卖出高价的。人脸识别服务领域的激烈竞争，某种程度上就是在告诉大家，算法的商业想象力太匮乏了。
其实不如换个角度想这个问题，算法来自于学术研究，那它的本质就还是一种知识。知识要怎么变现，就不用别人来教了吧？
罗振宇、咪蒙、高晓松……这些都是很好的案例。放到人工智能领域里，不就是优达学城（一家人工智能线上培训机构）和Deeplearning.ai吗？
Landing.ai会是吴恩达的知识变现闭环？
宣讲出一个行业的光明前景，再卖给你一张进入这个行业的门票，这是一桩非常好的生意，也是一桩非常适合吴恩达的生意。吴恩达在学术和商业两端都有着鲜明的icon色彩，给了他做知识变现必备的号召力和知名度。
仔细看看吴恩达Landing.ai的招聘要求会发现，吴恩达要求所招聘员工学习过他自己Deeplearning的课程。包括优达学城也会为学生颁发“纳米学位”，据说可以凭借学位在亚马逊、滴滴等合作企业入职。看来算法知识变现相比咪蒙的“月薪五万”课程要良心多了，在上完课之后还能给你一个赚回课程费的机会。
这么看来，吴恩达应该是在打造一个完整的闭环。通过自己的名气和能力不断提醒大家深度学习的重要性，一只手赚到了企业的咨询费，另一手赚到了从业者的培训费，而且还能自己把握人才的来源，不管是自己创业还是向企业输送人才都能保质保量，同时让就业成为培训课程最好的背书。堪称是知识变现的终极模式啊！
讨论吴恩达究竟是人工智能的卖水人还是布道者根本没什么意义。能号召企业向AI转型，借此创造工作机会，并向渴望机会的人提供进入路径，这已经是一个布道者能做到的最好的事情。即使吴恩达能从中获得收益，又有什么错呢？
我倒是觉得，吴恩达的职业路径是一个很好的范本。大企业对顶端人工智能人才的需求总有一天会达到饱和，教授和学者们如果自己创业，拿到融资倒是不难，可如何把算法变成可售卖的商品却没那么容易。像吴恩达这样，以服务提供者的方式在更多地方挖掘出人工智能落地场景，再培养人才送上这些岗位，可能会是教授们另一条更顺遂的商业道路。
硅谷无人车五大家族，谁能C位出道？
作者：Otter
责编：梓
5月底，滴滴出行宣布，旗下自动驾驶子公司完成首轮超5亿美元融资，由软银集团的新愿景基金2期领投。
这是滴滴自动驾驶成立后首次对外融资，也是中国自动驾驶领域最大的一笔融资。在投资Uber和WeWork亏损数十亿美元后，软银似乎想将下一个赌注押在中国的自动驾驶 汽车 上。
无独有偶，近来硅谷自动驾驶最大的新闻就是Zoox拟卖身亚马逊。
2019年10月，Zoox启动C轮募资，先期募集2亿美金，可惜迟迟未能完成。4月，Zoox解雇了几乎所有的合同工，包括参与测试的安全员，大约有120人失业，成为疫情爆发后第一家公开裁员的自动驾驶初创公司。
《福布斯》文章指出，Zoox此前总计近10亿美元的巨额融资可能已所剩无几，公司决策层正面临严峻的挑战。
随后，Zoox被曝出聘请独立投资银行Qatalyst Partners对潜在“战略投资者”和潜在买家的收购兴趣进行评估，正在考虑出售公司。
而据知情人士透露，如果亚马逊决定收购，最终交易价将低于Zoox最后一轮融资32亿美元的估值。
Zoox卖身，Cruise、Kodiak等纷纷宣布不同程度的裁员，自动驾驶卡车Starsky Robotics融资困难、停止运作，硅谷无人驾驶将何去何从？
对于自动驾驶领域来说，过去的2019年是充满挑战的一年，很多公司面临接踵而至的现实挑战。有公司倒闭，有公司联合知名 汽车 制造商和供应商巩固自己的优势地位，也有公司开始走向下坡路，发展之路步履蹒跚。
对于美国市场来说，Zoox, Waymo, Cruise, Argo AI, Aurora并称硅谷自动驾驶“五大家族”。
进入2020年，美国市场内自动驾驶淘汰赛加剧，加之疫情的巨大冲击，无人车努力寻求出路，究竟哪些公司能率先突围？
Zoox：打折出售，急求买家
最近，没有车企爸爸撑腰的Zoox是真的笑不出来。是的，Zoox是目前硅谷自动驾驶“五大家族”中唯一没有车企背书的公司。
成立于2014年，总部位于加州福斯特城，由Tim Kentley-Klay与苹果公司董事长Arthur D. Levinson的儿子Jesse Levinson联合创立。从一开始公司的战略就是自主研发和制造自动驾驶 汽车 ，说白了，就是又要做自动驾驶系统，又要自行造车。
而且，Zoox提出了颠覆性的 汽车 设计——没有油门、刹车板，没有方向盘，可以双向行驶的无人车。
Trucks.vc的合伙人Reilly Brennan，专注投资交通领域的创新公司，他对Zoox的评价是： “硬件设计，前所未有。Zoox设计全新硬件适应自动驾驶软件的想法非常大胆，意味着，需要花很多钱。”
Zoox的发展一直非常顺利，不仅得到腾讯、IDG等资本的加持，融资近10亿美元，还在2018年12月份，成为首家获得批准，可以在加州公共场所用自动驾驶 汽车 运送乘客的试点许可公司。
不过，2018年，联合创始人Tim Kentley-Klay丢掉了CEO职位，此前他一直主张与传统车企划清界限。而接任他的职位的是Intel前高管Aicha Evans，过去15年致力于跟传统车企打好关系。
随后进入2019年，Zoox的发展出现危机，深陷和特斯拉的诉讼，直到今年4月才达成和解。C轮融资也迟迟没有完成。
加上随之而来的疫情，也让Zoox停止了在旧金山和拉斯维加斯的公共道路上测试车辆，原本计划在2020年底推出自动驾驶 汽车 的计划也变得遥遥无期。
既没有母公司支撑，也没有车企撑腰，虽然Zoox也风光一时，拿下 10 亿美元融资，估值更是高达 32亿美元，但在宏伟的目标前，这点钱真的不够烧。
本身自动驾驶投资的热度就不复当初，加之疫情之下，所有资本都变得更加谨慎，融资并非易事。
这样看，打折卖身，似乎也是意料之中。据《华尔街日报》报道，亚马逊正在与Zoox洽谈收购事宜，如果交易推进顺利，将为亚马逊开发自家产品的送货服务奠定基础，Zoox也会迎来新的生机。
如果亚马逊真的决定出手，Zoox背靠物流巨头，应该是算是眼下最好的归宿。
Waymo：含着金汤匙出生的天选之子
说到硅谷的自动驾驶公司，不得不提的就是从Google X 试验室孕育出来的Waymo，从它独立出来，就一直被视为自动驾驶行业的标杆。
自2009年以来一直致力于自动驾驶技术，至今已经十年，估值超过300亿美金。
2019年12月Waymo于亚利桑那州凤凰城投入全球首个商业运营的无人出租车。
公司CEO John Krafcik曾是现代 汽车 的美国区执行总裁，在他的带领下，Waymo有着宏大的发展布局，主要分为三大业务板块，第一块是自动驾驶出租车，第二块是物流、递送服务（比自动驾驶出租车前途更广），第三块则是来自软件和技术授权。
今年3月2日，Waymo宣布首轮融资获得22.5亿美元，领投方为银湖资本、加拿大养老金投资委员会和阿布扎比基金Mubadala，加上另一笔7.5亿美元投资，Waymo从外部投资机构募集的资金累计达到30亿美元。
这是Waymo首次获得Alphabet以外的投资。
背靠母公司谷歌，Waymo就像是含着金汤匙出生的天选之子，但其实公司的发展也并非是一帆风顺的，自动驾驶技术的商业化也存在一系列的障碍，Waymo的首席执行官John Krafcik曾表示，无人驾驶 汽车 的普及“所需时间超出我们的理解”。
在突如其来的疫情之下，Waymo缩减了其在加州和亚利桑那州的自动驾驶测试车队，4月7日宣布整个车队停运，从5月11日开始，才重新在凤凰城区域开始有限的自动驾驶测试。
Cruise：最好命，成立3年被GM收购
而另一边通用 汽车 旗下的自动驾驶公司Cruise, 受疫情的影响就不仅仅是停工这么简单。
根据彭博社5月15日报道，Cruise宣布裁掉约8%的全职员工，以应对疫情期间公司面对的困境。 据报道，近160名员工会被永久解雇，其中40%是工程师。
丹•安曼表示，这是非常艰难的决定，但却是正确的选择。“很幸运我们仍有一个明确的目标和数十亿美元的银行存款。”
Cruise成立于2013年10月，位于加州旧金山，2016年通用 汽车 花10亿美金收购，之后成为了通用发展共享、电动自动驾驶 汽车 的子公司，由前通用 汽车 总裁丹•安曼(Dan Ammann)出任CEO。
2018年6月至2019年5月，Cruise先后引入软银愿景基金、本田 汽车 和其他机构，再加上通用 汽车 追加投资，累计融资额高达72.5亿美元。截止目前，估值达到190亿美元。
Cruise业务的重心一直放在技术研发和商业化应用方面，和其他自动驾驶公司相比，Cruise更专注在旧金山复杂多变的城市环境中提升自动驾驶技术，根据2019年加州机动车管理局发布的报告中，Cruise的自动驾驶平均行驶里程仅次于Waymo。
今年1月，Cruise还推出了Origin自动驾驶 汽车 ，该 汽车 是为共享乘车而设计的，也可以转换为配送车。
一旦商业化运作，Origin将成为Uber和Lyft强有力的竞争对手。虽然Cruise受疫情影响无奈裁员，但有通用 汽车 每年十亿的资金，Cruise依然留有退路。
Argo AI：背靠福特和大众，美国、欧洲双保险
《华尔街日报》6月2日报道，自动驾驶技术平台初创企业Argo AI，获得德国大众集团26亿美元投资。
此举使Argo AI成为了唯一一家在美国和欧洲都有商业合作伙伴的自动驾驶技术平台公司。
Argo AI首席执行官塞尔斯凯(Bryan Salesky)和Argo Munich副总裁施托勒(Reinhard Stolle)表示：“这次注资巩固了我们的资本优势。”
2016 年，总部位于匹兹堡的Argo AI由前Google员工Salesky和前Uber员工Peter Rander联合创办，2017年，被福特以10亿美元的价格收购。如今，随着大众的注资，Argo AI由大众和福特共同控制。
在疫情之前，Argo AI一直忙着开发适用于福特2021年新车的自动驾驶系统和高精地图，然而，受到疫情的影响，福特在今年第一季度的发布会上透露，会将其自动驾驶 汽车 的发布推迟到2022 年。
福特和大众共同分担开发自动驾驶 汽车 技术的费用，极大地保证了Argo AI的资金来源，同时也会加快Argo自动驾驶系统落地的脚步，整合到更多车辆中。
福特和大众两大车企的合力扶持可谓是及时雨，极大地缓解了Argo 在资金方面的压力，达成了保守中稳步发展的局面。
Aurora：逆势招兵买马
另一家背靠现代和亚马逊的自动驾驶初创公司Aurora，却有着另一番景象，不仅没裁员，还表示自己扩招了比2019年多一倍的员工。
而且还顺应疫情成立了Aurora Academy，为Aurora的员工设计打造有关可视化、传感器研发、数学基础、机器学习等方面的专家级课程。
Aurora的首席执行官Chris Urmson表示，该公司仍处于十分稳固的地位，有足够的资本运作，并会继续招募员工，推进全堆栈自动驾驶平台开发。
Urmson相信，自家自动驾驶车辆在疫情期间的应用，已经证明了公司技术的实用性。
如此信心满满也源于Aurora本身超强的实力，公司由三位联合创始人创立于2017年，这三位大咖分别来自谷歌X实验室、Uber和特斯拉的重要岗位，并且都曾参与自动驾驶研发，推动了自动驾驶 汽车 技术从实验室走向产业化。
Aurora 的核心产品名为 Aurora Driver，这是一套能安装在不同类型 汽车 中的软硬件组合，帮它们实现自动驾驶。
与大众、现代和中国电动 汽车 生产商拜腾等合作，将其系统集成到 汽车 中。2018年，Aurora还与人工智能计算公司英伟达建立了合作关系，英伟达将向Aurora提供Xavier处理器，该处理器可成为自动驾驶系统的基石。
Aurora的目标是建立一个开放式平台，提供整合技术方案，为车企和其他厂商提供建立自动驾驶系统服务。
2019年，Aurora B轮融资5.3亿美元，投资机构包括红杉、普信、亚马逊等。6月又得到了现代 汽车 的投资。自成立以来，Aurora 已经拿到了 6.9 亿美元的投资。
今年3月份，美国研究公司Navigant Research发布了年度自动驾驶技术开发排行榜（根据公司战略部署和执行情况），其中Waymo，Argo AI，Cruise和百度Apollo进入行业TOP4，领先全球自动驾驶市场。
在政策和资本加持之下，国内的自动驾驶公司从一开始跟跑硅谷，到日渐强大，逐渐开始和美国自动驾驶头部企业并行。
在2019年加州公开发布的道路测试里程排行榜上，中国初创企业小马智行力压众多美国企业排名第三，百度Apollo位居第四。
百度、蔚来、北京新能源、戴姆勒、小马智行、腾讯、滴滴、奥迪、重庆金康、四维图新、丰田和北京三快等13家中国公司的77辆自动驾驶 汽车 行驶了104万公里。
滴滴更是挺过疫情，今年5月拿到国内自动驾驶公司获得的单笔最大融资，6月又成立自动驾驶安全工作管理委员会，系统化、标准化推进自动驾驶研发、测试、运营各阶段安全管理。
在中国，滴滴经营着全球最大的交通网络之一，拥有高达80％的市场份额，提供了海量的路网数据。
2019年8月，滴滴将自动驾驶部门拆分为一家独立子公司。专注于自动驾驶相关技术研发，产品应用和业务开发。
滴滴表示，获得资金支持后，将加大研发测试投入、车路协同及相关AI技术投入， 探索 区域落地，同时进一步加深与 汽车 上下游产业合作，加快自动驾驶量产进程，推动全球 汽车 与交通产业的变革。
滴滴自动驾驶公司正与旗下的小桔车服及滴滴金融合力建立智能出行生态圈，覆盖包括充电桩设立、维保、保险等未来出行整体解决方案。
4年前，无人车是真的香。
2016年，GM花10亿美元大手笔买下自动驾驶初创企业Cruise Automation，Uber给刚刚成立8个月的自动驾驶卡车公司Otto投资6.8亿美元。
美国 科技 界对自动驾驶势在必得。四家市值破万亿的 科技 公司都在研究无人车。
谷歌不用说，坐拥估值第一高（300亿美元）的无人车Waymo。苹果低调，从5年前开始默默研究自动驾驶 汽车 ，今年预计将投入近190亿美元研发。
微软虽然没有造车的想法，但在研究如何为初创企业提供更好的自动驾驶技术和服务平台。亚马逊一直对自动驾驶感兴趣，2019年投资Aurora，估值25亿美金。
按照马斯克的预言，2017年，特斯拉的无人车就能环游美国一圈。按照GM通用 汽车 的说法，2019年就能实现无人驾驶。
然而，自动驾驶错失的不仅是一个个大胆、充满野心的预言，还有资本的耐心。
从2019年开始，融资回落，热潮褪去，一连串自动驾驶初创公司搁浅死。
明星选手Drive.ai，背靠AI专家吴恩达，命悬一线，差点死亡，好在苹果在紧急关头出手收购。Roadster.ai从弄潮儿到深陷丑闻、失败不足一年。Otto风光没多久，创始人就被前东家谷歌起诉，被判决“偷窃商业机密”犯罪，赔不起1.79亿美元的罚款，只能关门大吉...
进入2020年，自动驾驶公司似乎更难了。无人卡车Starsky Robotics，融资困难，无奈破产；曾估值32亿美金，硅谷独立发展、规模最大的无人车公司Zoox，紧急卖身；Cruise、Kodiak Robotics、Ike等纷纷宣布不同程度的裁员...
据PitchBook调查，自动驾驶 汽车 初创公司平均每月花费160万美元，是金融 科技 、医疗 健康 公司的四倍。
对于无人车公司来说，不仅成本耗资巨大，而且一旦出现安全事故就有可能全盘皆崩，搏一把的成本太高。（Uber无人车撞死行人事件，导致Uber自动驾驶停工8个月）。
能否获得资金、能不能商业化落地、规模化营收，成为检验公司能否存活的残酷淘汰标准。
《纽约时报》观察员指出，疫情加速了已经发生的行业震动，2020年，一家自动驾驶 汽车 初创公司破产，一家自卖自身，四家发生不同程度的裁员。
不过，疫情下危、机并存。
融资难，但不是没机会。疫情的传染性，突显无接触服务的重要性，无人驾驶技术或将重新获得资本青睐。
Waymo、Cruise、Argo AI背靠大树好乘凉，Aurora积极联手车企，解决资金和商业落地的核心问题。
一直特立独行的Zoox，如今也积极投奔零售业巨头亚马逊。
新一轮淘汰赛拉开了序幕，未来将是更加激烈和残酷的神仙打架。
数据显示，2030年全球自动驾驶市场规模预计将超2万亿美元。逆势扩张，能够抓住机遇的公司，未来未必不能与微软、谷歌、苹果、亚马逊这几家市值万亿美元的巨头一决高下。
福特 汽车 公司发言人丹·皮尔斯说，福特计划2023年前，在其自动驾驶业务上投资超过40亿美元。
对于自动驾驶技术还远远没有准备好的现在，克服当前状况，保证资金持续注入，不断完善软硬件实力是重中之重。
无人车的下一个5年，情怀梦想和填饱肚子之间的选择，现在看很明晰了。
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百度发展史
百度发展史：
1999年底，身在美国硅谷的李彦宏看到了中国互联网及中文搜索引擎服务的巨大发展潜力，抱着技术改变世界的梦想，他毅然辞掉硅谷的高薪工作，携搜索引擎专利技术，于 2000年1月1日在中关村创建了百度公司。
2003年6月由第三方赛迪集团下属中国电脑教育报举办的“万人公开评测”公布了评测结果。百度超越 Google,成为中国网民首选的搜索引擎。根据流量指标,成为全球最大的中文搜索引擎。2003年百度发布图片搜索、新闻搜索。百度贴吧上线，后成为全球最大中文社区。
2004年5月成为全球第四大网站。中国手机用户达2.7亿，推出百度WAP搜索，手机上也能使用百度。
2005年开放首页一周救助海啸受难人民，推出 “百度知道”，在美国纳斯达克成功上市，创造了中国概念股的美国神话，首日股价涨幅达354%。
2006年百科上线，成为全球最大中文百科全书
2007年2月百度首页标题由“全球最大中文搜索引擎—百度"改为“百度一下,你就知道”。
2008年5月汶川地震发生,互联网上第一个相关消息由百度吧友在贴吧发出。启动黑白LOGO,以黑白LOGO的方式哀悼在汶川地震的同胞。
2009年3月CNNC报告显示百度市场份额高达76.9%。
2010年12月李克强视察百度：你们是未来的希望。
2011年2月百度网页搜索市场份额达83.6%，再创历史新高。2011年10月百度领跑云计算获发改委专项最高支持。
2012年成立LBS事业部，向移动业务转型。时任中央政治局常委、国务院副总理李克强来百度调研。
2013年收购糯米，建立IDL（深度学习研究院），19.1亿美元收购91无线。
2014年百度糯米整合完成，布局O2O，发布百度钱包，百度发布大数据引擎，首次对外开放大数据能力。百度建立美国研发中心，任命吴恩达为首席科学家。百度发布葡语搜索，技术创新受最高领导人认可。百度地图市场持续保持第一，市场份额差距拉大。百度云计算（阳泉）中心正式启用。
2015年百度十五周年，李彦宏两会建议设立“中国大脑”计划。百度糯米发布“会员+”战略，3年追投200亿颠覆产业格局。百度启动"航母计划" 将对投资者开放优质资产。百度成为中国市场Windows 10搜索引擎。
百度中信联合发起百信银行，开创“互联网+金融”新模式 。百度联合安联高瓴发起互联网保险公司，“互联网+金融”布局再下一城。百度地图领跑行业，超70%市场份额稳居第一。携手国金证券，百度拿下互联网金融“三板斧”。
2016年百度机器翻译获国家科技进步奖 成最普惠科研项目。百度发布智慧汽车战略。百度宣布业务架构重组，成立“百度搜索公司”。百度地图宣布国际化战略，年底覆盖150个国家。百度入选全球50大创新公司，人工智能专利超1500项。百度大脑AI平台正式发布
百度成立“百金互联网金融资产交易中心” 。百度创建独立风投公司。百度推出医疗大脑，正式将人工智能技术应用到医疗健康行业 。百度成立百度资本（Baidu Capital），一期基金规模200亿元人民币。
2017年百度与河北省政府、雄安新区管委会签署战略合作协议，共同将雄安打造为AI-City智能城市新标杆。百度与华为、小米分别达成战略合作。首批国家新一代人工智能开放创新平台名单公布，百度主导建设自动驾驶国家人工智能开放创新平台。
2017百度世界大会召开，百度宣布2018年将量产无人车，同时百度首款标杆性人工智能硬件产品raven H面世。百度发布了集搜索和信息流双引擎于一体的手机百度10.0。百度硅谷第二个研发中心正式运营，百度西雅图研发中心也同时成立，这标志着百度在北美核心术圈的布局初步完成。
百度举办全球首个AI开发者大会，成立不足9个月的百度信息流业务日活跃用户破亿。百度与中国农业银行达成战略合作，并成立金融科技联合实验室。通过AI Fintech联合创新，双方将共推银行业进入智能金融新时代。
在国务院总理李克强与德国总理默克尔见证下，百度与德国博世集团签署战略合作协议，双方将在自动驾驶、智能交通、智能车联网领域展开深入合作。百度推出Apollo（阿波罗）自动驾驶平台，这是全球范围内自动驾驶技术的第一次系统级开放。
百度在人工智能领域公开的中国专利申请超过2000项，国外专利申请数百项。专利布局帮助百度抢占技术制高点。由国家发改委批复、百度牵头筹建的中国深度学习技术及应用国家工程实验室正式揭牌。
《麻省理工科技评论》公布2017年十大突破技术，百度凭借领先的人脸识别技术登上榜单，包揽人工智能所有奖项。前微软全球执行副总裁陆奇加盟百度，出任百度集团总裁兼首席运营官。百度人工智能机器人小度参加《最强大脑》，对战三位人类选手二胜一平未尝败绩。
2018年12月百度2018年营业收入正式突破1000亿元。李彦宏在庆祝改革开放40周年大会上被授予改革先锋称号，获颁改革先锋奖章。在《哈佛商业评论》“全球最受关注的十大AI领军人物”榜单中，李彦宏成为“全球十大AI领袖”唯一一位中国企业家。
2018年11月百度与上海市政府签订战略合作协议，共同推进上海智能城市建设，将上海打造成AI化的全球智能城市新标杆。中国专利保护协会《人工智能技术专利深度分析报告》显示，百度以2368件的申请量在国内申请人中位列第一，成为中国人工智能技术创新的“头雁”。
百度与北京市海淀区政府合作的全球首个AI公园—海淀公园正式开放。2018百度世界大会在京举行，百度人工智能全面落地国民经济三大产业，由“AI技术领先”向“应用落地领先”强势进化。
2018年10月百度成为Partnership on AI首个中国企业会员，参与AI全球行业规则制定。
2018年9月百度App 9月份平均日活达到1.51亿，百度家族20多个App月活去重后达到9.9亿，同比增长28%。百度Apollo发布全球首个车路协同开源方案，推动自动驾驶进入“聪明的车”与“智能的路”相互协同的新阶段。
百度云智峰会在在沪举办，百度云发布ABC 3.0，业界唯一AI to B平台，以及云农、云制、云服三大产业赋能平台，催生新业态引领智能变革。
2018年8月好看视频App用户规模突破1亿，距离上线仅有10个月时间。DuerOS智能设备激活数量突破1亿台，成为中国首个达到亿级装机量的对话式人工智能操作系统。
2018年7月百度发布《2018上半年信息安全综合治理报告》，处理145.4亿条有害信息。百度先后与宝马、戴姆勒在自动驾驶和车联网等领域达成战略合作，助推中德自动驾驶合作“新引擎”。
2018百度AI开发者大会在京举办，百度正式发布智能小程序，全球首款L4级量产自动驾驶巴士“阿波龙”下线。
2018年6月百度正式发布首款自有品牌智能音箱“小度智能音箱”。
2018年5月百度与天津市人民政府达成战略合作，通过百度“AI CITY”战略在天津的落地与赋能，共同打造“天津智港”。
2018年4月百度旗下金融服务事业群组完成拆分，拆分后新公司将启用全新品牌“度小满”，实现独立运营。李彦宏夫妇向北京大学捐赠6.6亿，联合成立“北大百度基金”，用于人工智能和其他相关学科的研究和探索。
2018年3月爱奇艺在纳斯达克敲钟，正式赴美上市。百度成立智能生活事业群组（SLG），进一步聚焦对话式人工智能系统，持续加码智能硬件布局。
2018年2月百度成为《麻省理工科技评论》2018年“全球十大突破性技术”榜单中唯一一家入选的中国公司，被列为实时语音翻译领域“关键玩家”。百度Apollo自动驾驶汽车开上央视春晚珠海分会场，秀出自动驾驶“中国速度”。
2018年1月李彦宏以“the Innovator”的称谓，成为首位登上《时代周刊》封面的中国互联网企业家。
扩展资料：
百度的来源：
1999年底，身在美国硅谷的李彦宏看到了中国互联网及中文搜索引擎服务的巨大发展潜力，抱着技术改变世界的梦想，他毅然辞掉硅谷的高薪工作，携搜索引擎专利技术，于 2000年1月1日在中关村创建了百度公司。
从此，百度便将“让人们最平等便捷地获取信息，找到所求”作为自己的使命，成立以来，公司秉承“用户至上”的理念，不断坚持技术创新，致力于为用户提供“简单可依赖”的互联网搜索产品及服务。
“百度”名字来源：“百度”二字，来自于八百年前南宋词人辛弃疾的一句词：众里寻他千百度。
“百度”LOGO来源：“熊掌”图标的想法来源于“猎人巡迹熊爪”的刺激,与李博土的“分析搜索技术”非常相似,从而构成百度的搜索概念,也最终成为了百度的图标形象。
在这之后,由于在搜索引挚中,大都有动物形象来形象,如SOHU的狐,如 GOOGLE的狗,而百度也便顺理成章称做了熊。百度熊也便成了百度公司的形象物。
参考资料来源：百度百科-百度 （百度公司）
人工智能，机器学习和深度学习的区别是什么
为了搞清三者关系，我们来看一张图：
如图所示：人工智能最大，此概念也最先问世；然后是机器学习，出现的稍晚；最后才是深度学习。
从低潮到繁荣
自从 1956 年计算机科学家们在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences）上确认人工智能这个术语以来，人们就不乏关于人工智能奇思妙想，研究人员也在不遗余力地研究。在此后的几十年间，人工智能先是被捧为人类文明光明未来的钥匙，后又被当作过于自大的异想天开而抛弃。
但是在过去几年中，人工智能出现了爆炸式的发展，尤其是 2015 年之后。大部分原因，要归功于图形处理器（GPU）的广泛应用，使得并行处理更快、更便宜、更强大。另外，人工智能的发展还得益于几乎无限的存储空间和海量数据的出现（大数据运动）：图像、文本、交易数据、地图数据，应有尽有。
下面我们从发展的历程中来一一展开对人工智能、机器学习和深度学习的深度学习。
人工智能人工智能先驱们在达特茅斯开会时，心中的梦想是希望通过当时新兴的计算机，打造拥有相当于人类智能的复杂机器。这就是我们所说的“通用人工智能”（General AI）概念，拥有人类五感（甚至更多）、推理能力以及人类思维方式的神奇机器。在电影中我们已经看过无数这样的机器人，对人类友好的 C-3PO，以及人类的敌人终结者。通用人工智能机器至今只存在 于电影和科幻小说里，理由很简单：我们还实现不了，至少目前为止。
我们力所能及的，算是“弱人工智能”（Narrow AI）：执行特定任务的水平与人类相当，甚至超越人类的技术。现实中有很多弱人工智能的例子。这些技术有人类智能的一面。但是它们是如何做到的？智能来自哪里？这就涉及到下一个同心圆：机器学习。
机器学习
机器学习是实现人工智能的一种方法。机器学习的概念来自早期的人工智能研究者，已经研究出的算法包括决策树学习、归纳逻辑编程、增强学习和贝叶斯网络等。简单来说，机器学习就是使用算法分析数据，从中学习并做出推断或预测。与传统的使用特定指令集手写软件不同，我们使用大量数据和算法来“训练”机器，由此带来机器学习如何完成任务。
许多年来，计算机视觉一直是机器学习最佳的领用领域之一，尽管还需要大量的手动编码才能完成任务。研究者会手动编写一些分类器（classifier），如边缘检测筛选器，帮助程序辨别物体的边界；图形检测分类器，判断物体是否有八个面；以及识别“S-T-O-P”的分类器。在这些手动编写的分类器的基础上，他们再开发用于理解图像的算法，并学习如何判断是否有停止标志。
但是由于计算机视觉和图像检测技术的滞后，经常容易出错。
深度学习
深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。但是，人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接，而人工神经网络中数据传播要经历不同的层，传播方向也不同。
举个例子，你可以将一张图片切分为小块，然后输入到神经网络的第一层中。在第一层中做初步计算，然后神经元将数据传至第二层。由第二层神经元执行任务，依次类推，直到最后一层，然后输出最终的结果。
每个神经元都会给其输入指定一个权重：相对于执行的任务该神经元的正确和错误程度。最终的输出由这些权重共同决定。因此，我们再来看看上面提到的停止标志示例。一张停止标志图像的属性，被一一细分，然后被神经元“检查”：形状、颜色、字符、标志大小和是否运动。神经网络的任务是判断这是否是一个停止标志。它将给出一个“概率向量”（probability vector），这其实是基于权重做出的猜测结果。在本文的示例中，系统可能会有 86% 的把握认定图像是一个停止标志，7% 的把握认为是一个限速标志，等等。网络架构然后会告知神经网络其判断是否正确。
不过，问题在于即使是最基础的神经网络也要耗费巨大的计算资源，因此当时不算是一个可行的方法。不过，以多伦多大学 Geoffrey Hinton 教授为首的一小批狂热研究者们坚持采用这种方法，最终让超级计算机能够并行执行该算法，并证明该算法的作用。如果我们回到停止标志那个例子，很有可能神经网络受训练的影响，会经常给出错误的答案。这说明还需要不断的训练。它需要成千上万张图片，甚至数百万张图片来训练，直到神经元输入的权重调整到非常精确，几乎每次都能够给出正确答案。不过值得庆幸的是Facebook 利用神经网络记住了你母亲的面孔；吴恩达 2012 年在谷歌实现了可以识别猫的神经网络。
如今，在某些情况下，通过深度学习训练过的机器在图像识别上表现优于人类，这包括找猫、识别血液中的癌症迹象等。谷歌的 AlphaGo 学会了围棋，并为比赛进行了大量的训练：不断的和自己比赛。
总结
人工智能的根本在于智能，而机器学习则是部署支持人工智能的计算方法。简单的将，人工智能是科学，机器学习是让机器变得更加智能的算法，机器学习在某种程度上成就了人工智能。
本文作者 Michael Copeland 曾是 WIRED 编辑，现在是硅谷知名投资机构 Andreessen Horowitz 的合伙人。
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