达摩院自动驾驶新技术（达摩院自动驾驶 菜鸟物流）
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本文目录一览：
- 1、这些高科技巨头未来可能掐住传统车企咽喉
- 2、顶级专家解读达摩院2019十大科技趋势，算法创新让AI更智能
- 3、智能时代的“新工匠”
- 4、达摩院成立XG实验室，官宣进军5G的阿里将会发展哪些重要技术？
- 5、一年豪掷3000亿搞研发，互联网公司谁更“支棱”？
- 6、全球首个自动驾驶混合式仿真测试平台发布阿里打造日测800万公里
这些高科技巨头未来可能掐住传统车企咽喉
苹果造车已有些时日了。有传言称苹果的造车项目"Project Titan"是在2014年年底获得CEO库克批准的。至今已经过了将近两千个日夜，然而大家除了看到几张网传的概念图之外，关于苹果 汽车 的实物，大家是连一块车窗玻璃一道车轮印都没看到。时不时还传出泰坦项目夭折的传闻。
尽管造车之路如此虚无缥缈，但是近日摩根士丹利分析师Katy Huberty却表示，预计今年苹果还将在 汽车 研发上投入近190亿美元。近年来，知名企业跨界涉足造车的消息时有发生，尤其是新能源车崛起以及自动驾驶即将落地之际，其中要数华为、谷歌、BAT之类的高 科技 企业势头更盛，烧起钱来一个比一个狠（排除恒大这种土豪）。看热闹的观众只觉得是有钱任性，那些如履薄冰地舔着补贴的新造车势力，只能干看着羡慕嫉妒恨。但真的只是有钱人的任性吗？向来崇尚极客精神的高 科技 企业入坑造车，单纯比拼烧钱显然不是他们的初心；跟那些雄霸销售榜多年的老牌整车厂相比，跨界造车的高 科技 企业貌似并不只是为了竞争销量。
同为技术流，踏上造车的征途，谷歌、BAT、华为可是一个都没有掉队。
Google在09年开启了自动驾驶 汽车 计划Waymo，2016年12月从Google独立出来，成为Alphabet公司旗下的子公司。
2017年11月，Waymo宣布该公司开始在驾驶座上不配置安全驾驶员的情况下测试自动驾驶 汽车 。2018年7月，Waymo宣布其自动驾驶车队在公共道路上的路测里程已达800万英里。2019年10月10日，Waymo宣布纯无人驾驶 汽车 即将上路……
百度则在2017年4月发布了阿波罗自动驾驶软件平台，旨在向 汽车 行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。以此为基础，百度的自动驾驶出租Robotaxi也在今年4月下旬正式落地长沙。
2020年4月，阿里达摩院则推出了全球首个自动驾驶"混合式仿真测试平台"。该平台采用虚拟与现实结合的仿真技术，引进真实路测场景和云端训练师，模拟一次极端场景只需30秒，系统每日虚拟测试里程可超过800万公里，大幅提升自动驾驶AI模型训练效率。达摩院方面表示，该技术将推动自动驾驶加速迈向L5阶段。
而腾讯则在2017年9月，与广汽正式签订战略合作协议，马化腾亲自出席。根据协议，双方将在车联网服务、智能驾驶、云平台、大数据、 汽车 生态圈、智能网联 汽车 营销和宣传等领域开展业务合作，同时探讨在 汽车 电商平台、 汽车 保险业务以及移动出行和新能源 汽车 领域开展资本合作，以共同推动双方业务的共同发展。
华为方面则更专注于自动驾驶系统，以及5G技术。在去年9月的上海车展，华为轮值董事长徐直军就说过："华为不造车，聚焦ICT技术，帮助车企造好车"。本月中旬，华为先是联合31家企业宣布建立5G 汽车 生态圈，紧接着又传出消息，华为自动驾驶操作系统内核（含虚拟化机制）成功获得业界Safety领域最高等级功能安全认证（ISO 26262 ASIL-D），成为我国首个获得ASIL-D认证的操作系统内核。除此之外，还有专注数码产品的索尼，造高端家电的戴森……
跨界造车者前赴后继，但是真正实现崛起者寥寥。
同样是跨界造车的 科技 公司，索尼把Vision-S概念轿车拉出来遛了一圈，感觉还有点戏，但有人说索尼只是想秀技术不是真要造车；在高端家电纵横多年的戴森，从2017年倒腾起电动车，烧掉25亿英镑后，卒于今年。
撇开跨界的因素，好些如今名声大噪的造车新势力也活得并不舒坦——蔚来得了70亿投资终于喘了口气，小鹏为了争夺国内市场新车P7几乎是"贱卖"，而理想又是刹车失灵又是自然风波不断……
那些个名字都没几个人听过的新能源品牌就更不好说了，真正能够收获稳稳的幸福好像真没几个。
反而是折腾好些年都不肯拿出一个车壳的苹果、谷歌、华为、BAT之流，似乎在各自擅长的领域上，悄咪咪地在谋划着一些整车厂摸不透的秘密。
对于空有一身"铜臭"却技术平平的跨界明星企业而言，造车对于他们来说就是把别人生产的配件买来，放在自己的生产线上，改改造型，设计个车标，拼装起来。而技术大佬们的造车，一轮又一轮的新闻刷过，却始终拿不出一个壳。因为他们造的是五脏六腑血脉经络。他们正在以一种区别于整车厂的模式渗透造车行业。素有"专利狂魔"之称的苹果，造起车来也不例外。每当苹果在车圈出现新闻，几乎每一次都是"又获专利"。
物体遥感探测与测距系统、车辆外部通信系统、车窗自动调色、车门铰链系统、沉浸式VR体验、三相感应交流电机……严格上来说，他们造的不是车，而是那些规规矩矩的整车厂没有的"秘术"。谷歌的Waymo、百度的阿波罗、阿里的"混合式仿真测试平台"、华为的5G 汽车 生态圈、车联网诸如此类都是相似的思路。有人说特斯拉像20年前的苹果。特斯拉之所以能火出圈并且引领新能源车的潮流，最大的魅力莫过于前所未有的可空中升级的自动驾驶系统。
在这方面，即使是强大如华为之流对于特斯拉而言也只是后起之秀，真正实现赶超还有些时日，所以华为除了在系统上追赶，同时也在ICT技术上尝试换道超车。前不久，大众CEOHebert Diess也公开承认："特斯拉在软件及其在自动驾驶程序中的使用方面处于领先地位。"而事实上，大众即使是启动了"特斯拉追赶计划"，也仍是波折不断，望尘莫及。沉迷卖车的整车厂在新技术的开发上落后于富有极客精神的技术流,，这是普遍的现实。
当整车厂都在死命竞争着C端看得到头的存量市场时，技术大佬们则选择在B端交火。无论是自动驾驶系统的搭建，还是各种单体技术，有朝一日，他们的专利技术将会成为整车厂们趋之若鹜却又求之难得的香饽饽，他们将一举成为该领域的领导者，甚至是标准的制定者。这也正是华为建立5G 汽车 生态圈的意义。未来就不是造车卖给谁的问题，而是人们坐在任何品牌的每一辆车中，都要用到华为的技术，没人能与之叫板。过去，消费者的痛点就是整车厂的风口。如今，整车厂的痛点，则是跨界技术大佬们把握的风口。
一千家整车厂的眼中，无非只有一台车，就是在市场已有的N种配置上可以拼凑出来的有限模型。他们不是在创造新的可能性，只是在不断地拼出排列组合，给予消费者一个新的选项。过去，随着生活水平提高消费增长，不同层级的品牌会有不同的增量市场可供开发，而如今已经是全面小康的验收年，消费者的购车需求已经很难如10年前那样与日俱增了。存量市场终究会陷入平台期，没有独家秘术的整车厂要想再谈崛起，无异于蚍蜉撼大树。反而是如苹果谷歌、华为、BAT等"不务正业"的门外汉，做到心中无车，指不定哪天会"无车胜有车"。跨界造车，跨得应该是技术的界，而不只是资本的界。在当前的 汽车 市场中，盲目混战不过是无意义的消耗体力，唯有"苦练神功"才能让造车产业出现新的可能，有朝一日名震江湖。
顶级专家解读达摩院2019十大科技趋势，算法创新让AI更智能
计算是变革的源头
传统时代的计算始终在冯诺伊曼架构约束下发展，但人工智能的到来正在挑战冯诺依曼架构，而摩尔定律也接近失效，新型芯片以及新的计算机架构已经成为整个行业研究重心。达摩院认为，计算体系结构正在被重构，基于FPGA、ASIC等计算芯片的异构计算架构正在对以CPU为核心的通用计算发起冲击。
“通过推高通用芯片的性能来征服一切的方式已经失效。” 中国科学院计算技术研究所研究员陈天石对此评论说，“学术界和工业界都把目光投向了更加专用的处理器架构，并且一直在期待新器件引发的新的架构演进。”
杜克大学副教授、IEEE Fellow陈怡然也表示，目前学术界的研究重心在一些更为革命性的架构研究，例如内存计算、非冯诺依曼架构、神经形态计算等。而佛罗里达大学杰出教授、IEEE Fellow李涛则指出，计算体系结构的变革将主导和引领ICT领域的持续创新和发展，这将是未来产业界的核心竞争力。
在人工智能领域，GPU无疑是最受企业以及开发者追捧的芯片。但达摩院认为，数据中心的AI训练场景下，计算和存储之间数据搬移已成为瓶颈，AI专用芯片将挑战GPU的绝对统治地位。
“对于训练场景来说，计算量要求非常高，需要存储和处理的数据量远远大于之前常见的应用，AI专用计算架构是最佳选择。” 清华大学微纳电子系副系主任尹首一对达摩院的这一观点表示认可。
根据达摩院的判断，AI专用芯片的应用将成为趋势。在2018年的杭州云栖大会上，阿里巴巴曾宣布首款AI芯片AliNPU将于2019年应用于城市大脑和自动驾驶等云端数据场景中。陈天石指出，“AI芯片可以灵活高效地支持视觉、语音和自然语言处理，甚至传统的机器学习应用，将在数据中心场景发挥重要作用。”
算法的创新让 AI 更加智能
1950年，人工智能之父图灵提出著名的图灵测试用以检验人工智能能力，即如果有超过30%的测试者不能确定被测试者是人还是机器人，则认为是通过测试。
图灵提出的猜想可能将会很快实现。达摩院认为，在未来，人类可能无法辨别人工智能生成的语音和真人语音，具备语音交互能力的公共设施将会越来越多，甚至在一些特定对话测试中机器可以通过图灵测试。
西北工业大学计算机学院教授谢磊对此表示，“声音合成技术在某些方面已经可以媲美人声，并将会拉动‘耳朵经济’的爆发，各种‘AI声优’ 将上岗，为大家提供听觉盛宴。”
人工智能行业的迅速发展与深度学习带来的突破高度相关，但仅靠深度学习要实现通用人工智能仍然困难重重。达摩院认为，结合深度学习的图神经网络将让机器成为具备常识、具有理解、认知能力的AI。
杜克大学统计学院终身教授David Dunson对此评论说，“结合了深度学习的图计算方法将实现推荐系统的变革性改进，为用户提供更有趣和更合适的产品，同时改善整体用户体验。”
过去两年，城市大脑成为 社会 热词。达摩院认为，2019年，人工智能将在城市大脑技术和应用的研发中发挥更大作用，未来越来越多的城市将拥有大脑。
中国城市规划设计院院长杨保军认为，“城市大脑将不再是单一领域或是单项要素的智慧，而是全局联动、多源交融的智慧。”同济大学智能交通运输系统研究中心主任杨晓光则表示，“新一代城市智能管理、智能服务与智能决策将帮助人类最大程度地预防和综合治理城市病。”
连接万物的 5G 催生更多应用场景
过去几年，5G的热度并不逊于人工智能。5G构建的不仅是一张人联网，它将会成为连接万物的纽带。
达摩院在此次十大 科技 趋势中提到，5G将催生超高清视频、AR/VR等场景的成熟。中国信通院副总工、工信部信息通信经济专家委员会秘书长陈金桥对此评论说，“5G将掀开数据资源作为生产力的大幕，一个基于泛在高速连接的智能 社会 必将形成。”
车路协同将会是5G与人工智能两大技术交融的典型场景。达摩院认为，车路协同技术路线会加快无人驾驶的到来，并且将在固定线路公交、无人配送、园区微循环等商用场景将快速落地。
单纯依靠“单车智能”的方式革新 汽车 存在诸多限制，例如传感器部署的成本高，感知系统以及决策系统的可靠性低等。“车路协同的优势在于，可降低单车系统在定位方案部署上的成本，并且可以实现更好的感知与决策。” 中科院自动化研究所研究员赵冬斌如此表示。
智能时代的“新工匠”
来源:海外网
12月9日，位于浙江省湖州市南浔区和孚镇的大东吴集团绿色集成建筑制造基地内，工人在生产装配式绿色建筑构件。 张 斌摄（人民视觉）
12月3日，天津凌智皓越航空 科技 有限公司工作人员检查无人机状态。 赵子硕摄（新华社发）
11月19日，2020中国5G+工业互联网大会在武汉光谷 科技 会展中心开展。各类通信与工业控制类专业名词、参数演示屏让人目不暇接。 张璨龙摄（人民视觉）
人工智能训练师、在线学习服务师、数字管理师、 健康 照护师……从去年以来，人社部公布了三批共38个新职业。一波波新职业从无到有、快速生长，成为新技术、新业态、新模式蓬勃发展的注脚，显示出中国经济 社会 发展的巨大活力。
从今日起，我们推出“探访新工种”系列报道，围绕工业制造、生活服务、卫生 健康 、农业农村等不同领域，介绍新职业、新工种在中国的发展故事。
——编 者
《中共中央关于制定国民经济和 社会 发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》提出“坚定不移建设制造强国”“推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合，推动先进制造业集群发展。”
虚拟现实工程技术人员张建伟——
他打的“ 游戏 ”不一般
手握方向盘，操纵屏幕里的 汽车 ，避让、加速、转弯……朋友们说，张建伟的工作就是在“打 游戏 ”。
今年32岁的张建伟是阿里巴巴达摩院的“云端训练师”，一位虚拟现实工程技术人员。其实，他的工作可比打 游戏 要复杂得多。
张建伟所在的自动驾驶实验室，研发了一款智能物流机器人“小蛮驴”，能在社区、学校、园区等场所进行无人配送。今年“双11”期间，由“小蛮驴”带队的22个物流机器人穿梭在浙江大学紫金港校区，兵分16路，向27栋楼派送包裹，10分钟内将包裹送到。
怎样训练自动驾驶最有效？当然是让自动驾驶 汽车 在现实中运行，最好是在风雪交加等极端环境下接受历练。但真实世界的极端场景可遇不可求，复现一次极端场景可能需要1个月时间，而在仿真平台，只需要30秒。张建伟的工作就是先搭建虚拟场景，然后再“打 游戏 ”——在仿真平台中测试自动驾驶 汽车 。
但仿真场景毕竟不是真实场景，纯粹依靠算法模拟的场景跟现实还是有差距的。今年4月，阿里巴巴达摩院推出了一个新平台——自动驾驶混合式仿真测试平台，平台采用虚拟与现实结合的仿真技术，一方面引进路测数据，另一方面通过“云端训练师”制造真实的人为干预动作，靠算法和人为干预的“混合”，更高效地模拟各种极端场景。
路测数据从哪儿来？“‘小蛮驴’为我们提供了很多数据。”张建伟说，送货时，“小蛮驴”会把路过的场景记下来，之后工程师就可以在仿真平台上构建起这些场景，然后让其他自动驾驶 汽车 在这些仿真场景中训练。
张建伟的生活也是往返于“虚拟”和“现实”之间。平日开车时，遇上踩急刹车的情况，他想到的总是：“我要把这个场景模拟出来！”
工业互联网工程技术人员王琪——
专管传统企业的“烦心事”
从今年8月起，腾讯云智能制造高级架构师王琪开始常驻江苏张家港。他认定，这个城市对工业互联网的需求很大。
张家港以工业立市，拥有工业企业1.7万多家，是县域经济发展的典型。不过，传统工业占比较大，当地政府帮助企业转型的意愿很强烈。今年6月，由张家港市政府和腾讯云等多方共建的腾讯云（张家港）工业云平台正式上线。不久后，王琪来到了张家港，准备大展身手。
“其实，很多时候，传统企业是需要互联网平台的，只是他们自己并不清楚。”王琪说，他的任务就是挖掘企业的这些需求。
有一次，王琪跟一位离心机生产企业的老板聊天，这位老板最近有一件烦心事：他年纪大了，正在考虑将企业交给下一代，但年轻一代对公司业务不熟悉，公司客户资源掌握在业务员手里，一旦业务员离职，公司就可能失去一批客户。
在王琪看来，这事很容易解决。他向老板推荐了“企业微信”，在“企业微信”上，业务员与客户之间的业务对接过程会被管理起来，业务员离职时，只需进行账户交接，就可以将客户资源留下来。
“这是工业互联网平台在管理方面的一个应用。”王琪说，在生产环节，工业互联网平台的用处更大。
长期以来，一家洗涤设备生产厂被一个难题困扰着：如何处理紧急订单？“原本生产线是有条不紊的，一个加急单子来了，很容易造成生产上的混乱。”企业负责人说。
这刚好是工业互联网平台可以解决的问题。王琪和同事们将这家企业的设备联网，接入云平台，这样，每台设备的生产状况被精细地管理了起来。一旦有紧急订单，云平台会通过优化算法，将任务分解，分配给合适的生产设备，不打乱原先生产计划。
云平台还将生产过程可视化，管理人员可以通过电脑屏幕实时查看设备运转状况、订单进度等。企业负责人只需打开手机，就能直观看到整个企业各个环节的生产情况。
王琪介绍说，截至目前，腾讯云（张家港）工业云平台实现了207家企业上云，为69家企业提供了“工业互联网+安全生产”解决方案，为137家中小企业提供轻量化SaaS（软件即服务）工具。
装配式建筑施工员刘敏——
像“搭积木”一样盖房子
装配一层楼仅用6天，盖好一栋楼只需5个月，单栋楼用工量不超50人……尽管亲身参与装配式建筑项目已1年有余，但对于刘敏来说，这一建筑新工艺的施工效率时常还会刷新他的认知。
36岁的刘敏是中国中铁电气化局集团南京新城佳苑项目的负责人，也是一位“半路出家”的装配式建筑施工员。
1年前，刘敏主要从事施工现场的生产管理，他参与的所有工程都采用传统方式修筑，刘敏坦言，对于装配式建筑工艺，当时的了解还只是停留在理论阶段。
因为没有任何经验，当接到新城佳苑这个装配式施工任务时，刘敏犯了难。“虽然有顾虑，但人总有好奇心，像我这种搞技术出身的更是如此，看到新工艺，就想着有机会一定要尝试一下。”于是刘敏鼓足勇气，接下了这个活儿。
刘敏边学边干。他买了很多书籍资料，白天在现场跟着同事练习操作，晚上回想着日间作业的内容，到书本里找出处，探究原理。如此循环往复了好几个月，刘敏总算摸到了门路。
那么，装配式建筑施工究竟有何特点？刘敏解释说，修盖装配式建筑如同“搭积木”一样，板、墙等构件就是一块块“积木”，需要提前在工厂预制加工，然后运到现场，按照设计图纸进行拼接。
相较于传统施工较艰苦的作业环境，装配式施工的洁净性优势更加明显。刘敏介绍说：“采用装配式施工，能极大减少现场湿作业，减少扬尘、废气废水的排放，并且压减了施工人员数量，从源头上规避了许多安全隐患。”
事实上，装配式建筑搭建，虽不像传统建筑那般常年与大型机械相伴，但也绝非简单的拼接，一处细小的偏差都可能对建筑质量产生比较严重的影响，刘敏对此体会颇深。
新城佳苑项目每栋楼均为24层，但5层以下仍然需要采用传统建筑方式，开挖土方，现浇剪力墙搭起框架结构。而两种不同工艺若想达到同种建筑效果，全靠“转换层（第5层）”的粘合过渡。
“因此，第4层所用的竖向钢筋与第5层预制剪力墙的竖向钢筋务必来自同一厂家，这样转换层的连接性才能得到保证。”在施工前，刘敏曾向生产商反复交代，但谁料，在预制构件试生产时，还是出现了钢筋厂标不对的问题。幸亏发现及时，才避免了过大的经济损失和资源浪费。
为保证此类事件不再发生，严守构件生产的品质关，在刘敏的建议下，生产商特意圈定了一组工人专门负责生产新城佳苑项目预制构件。“此外，我还安排了专人驻厂盯控，后来再没出现过类似失误。”刘敏说。
如今，在刘敏与同事们的共同努力下，项目第一栋住宅楼主体结构已于11月14日顺利封顶，预计明年12月，新城佳苑项目将全部竣工。
“这个工程结束后，我会把全过程的管理经验总结成册，分享给身边人，帮助更多人了解、掌握装配式建筑新工艺。”刘敏信心满满地说。
无人机装调检修工龙昌鑫——
这位“医生”是个技术迷
“已检查完毕，可以起飞！”扫视机身、转动桨叶、核查接线是否松动……无人机装调检修工龙昌鑫发出安全指令后，一架物流无人机迅速升空，20分钟后，它平稳降落在江西赣州南康区顺丰速运集散中心，成功将搭载的赣南脐橙运送到目的地。
为助力打赢脱贫攻坚战，2017年6月，顺丰在南康区建成一所无人机基地，尝试 探索 “无人机+脐橙运输”。但南康区地处罗霄山与大庾岭交界，气候潮湿、环境复杂，为保障无人机安全飞行，龙昌鑫可没少费心思。
谈起自己的从业选择，44岁的龙昌鑫表示，这完全是兴趣使然。“我从小就对航空器模型非常痴迷，对我来说，玩航模更像是为了实现心中的‘飞行梦’。”通过自学和网络求教等方式，龙昌鑫积累了许多航模制作、维修经验，很快便成为家乡小有名气的“航模发烧友”。
2012年，一家农业 科技 公司向龙昌鑫发出邀请，询问他是否有兴趣操作植保无人机。“无人机可比航模大多了，一下子引起了我的兴趣。”就这样，龙昌鑫当起了职业飞手，正式踏足无人机领域。
在无人机行业，“三分飞行七分修”。由于机器贵重，无人机维护保养工作就显得至关重要。“发动机维修时，厂家往往只提供远程指导，因此我们飞手就必须具备过硬的动手能力。”一来二去，“久病成医”的龙昌鑫便熟练掌握了无人机专业调修技术。
凭借娴熟的无人机维修本领，2017年8月，龙昌鑫成功入职顺丰，担任南康区无人机基地维护部主管。但彼时的无人机行业缺乏规范化的维护指南，确定每一条检修标准时，龙昌鑫与团队成员都是“摸着石头过河”。
龙昌鑫是个技术迷。由于无人机的某些故障无法依靠目测、手检触摸等方式检测出，龙昌鑫还主动与无人机研发团队合作，对相关检修系统与设备进行了迭代升级。“通过后台查询或批量导出数据，检修人员就能实现故障分类和定点排查，大幅提高了工作效率。”龙昌鑫颇为自豪地说。
当前，无人机应用领域仍在不断拓宽，根据人社部预计，未来5年无人机装调检修工需求量将达到350万人。无人机装调检修工正式划为新职业，无疑将为无人机产业的快速发展提供专业技能支撑。
《 人民日报海外版 》（ 2020年12月15日 第 05 版）
达摩院成立XG实验室，官宣进军5G的阿里将会发展哪些重要技术？
达摩院将会对新一代的通讯技术做技术储备，它将为在线办公、超高清视频、AR、智能物流、工业互联网、自动驾驶等作出符合时代的编码网络，同时也将制定于这些行业相关的标准。达摩院成立的这两年以来，已经获得了世界上很多的第一，为我国科技的发展提供了很大的帮助。中国的5G技术，相对于世界其他国家已经发展很快了，但是它的基础与它的应用和设施技术相比比较落后，达摩院就建立了XG实验室来为5G技术应用设施做出相应的创新。我们众所周知，云计算和大数据是未来行业发展的关键，而云计算是5g应用的一个关键因素，同时，阿里巴巴在云计算这方面已经取得了很大的进步，他将会为5g终端的设备提供低延时，高性能，高依靠的储存和计算资源。而XG实验室为什么不叫5g实验室？是因为以后网络并非止步于5g，中国的网络会向6G、7G、8G等等研发，为中国未来的网络技术创造更大的辉煌，让人们的生活变得更加的方便。XG实验室的创立，标志着阿里巴巴正式进军通讯技术领域。
达摩院是一家研究探索科技未知和人类愿景的研究院，它在世界多个地方都设立了研究机构。马云表示创立达摩院是因为，在金庸作品中达摩院表示着武学机构，他相信未来科技发展是要依靠创新，为构建世界第五大经济体，同时也帮助世界解决人们的就业机会，创造盈利的平台。达摩院包含很多领域，它包括云计算，人工智能，网络安全、语言处理、芯片等等等等。达摩院是由三个主体组成的，一是由研究中心，二是，是高校合办的联合实验室，三是全国开放研究项目。第一部分，达摩院在世界各地都开展不同的实验室，年间个国家的高端人才和科学家；第二部分，达摩院与高校取得联系，有利于培养国家人才，同时为自己的实验室引进高端人才；第三部分，达摩院开展开放型写作，构建全国科学家学术联合网络。总之，达摩院对我国和世界未来科技的发展有很大的帮助。
一年豪掷3000亿搞研发，互联网公司谁更“支棱”？
来源 | Tech星球
文 | 杨晓鹤
2022年，互联网公司集体遭遇增长怠速、降本减出，以及中概股绞杀的多重不利因素。
5月26日阿里公布的财报，算是为市场带来一些好消息。其中，阿里云EBITA利润从2021财年的亏损22.51亿元改善为2022财年的盈利11.46亿元，这是阿里云成立13年来首次年度盈利，也是国内唯一实现盈利的云服务商。
一直以来，以云计算、AI、芯片等技术为主要的创新领域，逐渐成为互联网下半场的增长引擎，如今在坚持10余年后，头部的阿里终于证明这条路可行。
而且，这份成绩来得正是时候。众所周知，国内互联网红利正趋于消失。在用户与业务增长乏力下，资本对互联网公司不确定性的顾虑，导致后者市值正急速下降。根据中国信息通讯研究院的数据显示，截至2022年3月底，我国上市互联网企业总市值为9.9万亿元，较去年年底下降20.2%。2021年四季度，我国上市互联网企业营收为9863亿元，同比增速为12.9%，较上年同期下降8.3个百分点。
20年前，纳斯达克从最高点的5048点跌到了1114点，缩水了78%，两年间市值共蒸发了5万亿美元，Netscape、yahoo、worldcom等公司都遭遇了重创，但也锻炼出了微软、亚马逊等公司穿越周期的能力。
如今，国内互联网企业享受到生产关系变革带来的巨大流量红利，但也较早意识到提升 科技 硬实力的必要性。透过最近的财报季，透视哪些公司具备跨过互联网“中等收入陷阱”的能力，则显得比较有意义。
Tech星球通过对近期护互联网公司发布的财报数据粗略计算，发现尽管当前发展环境仍然充满冷意，国内互联网Top 10 公司2021年总研发投入，仍然接近3000亿元，研发投入基本保持30%以上的增幅速度。其中阿里巴巴最高已经达到1200亿元，在国内排名第一。
这些数千亿的研发投入，能否成为互联网公司动能转化后的发展支撑力？
无可否认，互联网正进入更正常的发展节奏。
据中国信通院数据，受互联网流量红利褪去，宏观环境变化以及疫情反复等多重因素影响，2021年Q4我国上市互联网企业总营收为9863亿元，同比增长12.9%，较去年同期下降8.3个百分点。
尽管营收增速在下降，但大家都在加大投入，以期实现“深蹲”后的更高跃起。
具体来看，2022财年，阿里巴巴总收入为收入为人民币 8530.62 亿元，不按美国通用会计准则计算，净利润为人民币1363.88 亿元。在电话会上阿里披露，过去一年，阿里巴巴技术投入超过1200亿元人民币，研发投入占营收比例达到14%。
腾讯Q1财报数据创营收、净利增长水平创近十年季度新低。但腾讯研发投入仍在增长，为153.83亿元。百度2021年营收1245亿元，核心研发费用221亿元；网易2022年第一季度财报，研发投入34个亿。
互联网大厂急剧提升研发投入占比，背后的深意也是为了改变流量广告为主的营收模式，真正建立多元化、 健康 的营收体系。从阿里的“云计算和互联网基础设施”和“云计算”两项收入看，虽然分别仅占12.1%和7.68%。但如果从亚马逊看，AWS云服务以 15% 左右的收入份额贡献超30%的利润。刚开始盈利的阿里云，未来也将成为阿里的盈利担当。
和阿里巴巴的转型思路一致，互联网公司最高千亿，最低百亿的烧钱投入，集中在了云计算、AI、量子计算、芯片、5G、自动驾驶、机器人等领域，都是为了在互联网下半场建立起新的增长曲线。
但技术研发的投资周期长，投资重，回报见效慢，需要坚定的信心。
回想2009年，阿里云因为过于烧钱且看不到前景，在内部遭到质疑，马云站了出来力挺阿里云，表示将一年投入10亿一直投10年，到时候不行再说。2017年成立达摩院时，阿里也承诺三年投入1000亿元进行长期建设，对技术的坚定投入决心史无前例。
从现阶段数据来看，经过多年高强度投入，阿里的确已经完成比较全面和深入的技术布局。目前，阿里在全球设立了七个研究中心，布局超过16个底层技术领域，开源技术项目达到3000个，这一数量在国内互联网公司中首屈一指。阿里还累计在战略性新兴产业获全球发明专利授权超1万件，近三年专利投入超过60%集中在云计算、人工智能、芯片等硬核领域。
从整个行业看，这些为技术烧钱换来的增长也十分可观。
回到2000年，彼时中国企业在《财富》世界500强名单中数量仅有9家。当时美国和日本上榜企业的数量分列冠亚军，分别为179家和107家，中国在榜上排名最高的是中国石化，也仅仅排在第58位。
统计数据显示，2021年的《财富》世界500强中，中国共有143家企业上榜，比上一年增加11家，蝉联上榜企业最多的国家，美国共有122家公司入围，国内上榜企业主要集中在互联网领域。
从2015年开始，互联网企业集体开始布局云、AI等数字生产力，研发投入逐年水涨船高，粗略计算至今已经有 1 万亿元的投入，如今也到了阶段性检验成果的时候。
阿里的研发投入路径比较清晰，认准了数字经济这条路，就在云、端、底层等领域构建了软硬一体的发展模式。让业务上云，让AI提升云的智能，在自研芯片中运算，实现这些梦想主要依靠阿里云智能、达摩院、平头哥半导体公司的 科技 铁三角。
阿里巨额的投入，也换来了重大的进步，行业研究机构Gartner发布2021年全球云计算IaaS市场份额数据，阿里云依靠自研的飞天操作系统，市场份额排名全球第三，连续六年实现份额增长；同时，阿里云排名亚太市场第一，市场份额为25.53%。
而达摩院则在自动驾驶、量子计算、AI大模型等领域逐渐有建树。比如小蛮驴是阿里为“最后三公里”自研的L4级自动驾驶产品，目前已配送超1000万单，刷新国内末端物流纪录。据悉，达摩院已启动自动驾驶卡车“大蛮驴”研发项目， 探索 公开道路自动驾驶技术，这些技术产品都将对物流发展产生重大影响。
平头哥去年发布5nm通用CPU芯片倚天710，性能为全球ARM服务器芯片顶级，代表着平头哥实现了从专用芯片到通用芯片的跨越，跻身一流芯片公司行列。此外，平头哥还先后发布业界性能最强的RISC-V处理器玄铁910、一站式芯片设计平台“无剑”，并开源玄铁RISC-V系列处理器及基础软件，已有超25亿颗国产芯片采用玄铁处理器，成为国内应用规模最大的国产CPU。
阿里自身的电商、物流、金融业务本身体量足够大，将这些技术产品内部适用后，拓展到全行业，是非常扎实的履带前进策略。
而腾讯研发集中在数字文创和数字经济，属于两条路发展的策略。
数字文创集中在腾讯AI Lab、多媒体实验室、幻核等创新业务部门中。比如腾讯自主研发的编解码技术拥有超100项国际编解码专利，正推进未来的VR直播等技术研发。
腾讯的数字经济也初见雏形，2021年，腾讯发布分布式云操作系统遨驰，单集群支持10万级服务器；腾讯云分布式数据库TDSQL，帮助20余家金融机构实现核心系统国产化。
虽然协同效应不明显，但横跨两个重大市场，也能保证腾讯的基本盘足够大。
百度则是押注AI为互联网下一幕，在自动驾驶、智能云、AI开放平台等领域均有布局。其中，百度智能云业务营收同比增长45%，第一季度，萝卜快跑提供了19.6万次乘车服务。同时飞桨开发者社区有477万开发者，服务了18万家企业。
过去，百度深陷搜索和信息流广告增速下滑的问题困扰，一直在苦等AI大规模商业化。从目前数据看，AI已经渐成第二曲线的趋势，自动驾驶等业务正逐步产生商业化收入。
其他诸如京东则在过去五年，将近800亿投入研发，持续聚焦人工智能方面的热点创新领域和应用场景；穿越过第一个互联网泡沫的网易，也在不断加强研发投入占比。
在大众消费者眼中，大厂很多时候是在不务正业，阿里在搞量子计算，百度在造车，腾讯在做虚拟偶像，但实际上，上万亿的技术研发投入，数字经济的内核已经悄然发生转变。
以快著称的互联网，如今正在学会慢。
阿里从2009年开始做云计算相关研发，直到2022财年，阿里云才迎来13年来的首次全年盈利。而从90年代成立芯片设计中心到能与高通上同一张牌桌的水平，华为用了近30年。
对于很多未知性巨大的领域投入，以及当下急需突破的核心技术，互联网公司都是如何平衡呢？
在一次阿里内部业务会上，阿里云智能总裁、达摩院院长张建锋曾同下属们讨论战略，试图解答该做什么不该做什么。他说，“什么是战略？战略就是让你有恐惧感的问题，比如量子计算。”让他有恐惧感的一个场景是，“有天，阿里巴巴买再多的服务器、芯片，都算不过一台量子计算机。”
达摩院因此投入到极具 探索 意味的量子计算领域，2018年研制成功的量子电路模拟器太章，成为挑战量子霸权的最先行者；进化的太章2.0，则可大幅降低资源消耗。2个月前，达摩院公布新型量子比特芯片实现99.72%的两比特门操控精度，达到此类比特全球最佳水平。
而对于当下的场景痛点，阿里通过技术创造的新产品，解决了不少实际问题。
比如，在很需要老师傅的工业领域，阿里AI进入了不少特大型钢铁企业，将钢板表面缺陷检出率从人工的90%提升到了98%；全国还有近30个城市的100座垃圾焚烧炉用上阿里云AI技术提升发电量。在需要复杂计算的气象领域，达摩院AI Earth已经在水利部、国家气象中心、生态环境部等机构投入应用。
达摩院量子实验室负责人施尧耘曾形容，这种状态是“务实的理想派”，其实是聚焦未来的远景，然后不断的focus（聚焦）。也就是，技术往往从难处入手，而落地则从下沉场景入手。
这与国外的一些互联网巨头风格明显不同，Google有著名的X 实验室。这座实验室主导的项目都极具创意和前瞻性，也有一些被内部称为“Moonshot（登月项目）”，这些天马行空的项目，有太空电梯和互联网热气等夭折的项目。
相比之下，国内互联网企业的研发投入相对更聚焦、应用更接地气，他们从去IOE的IT安全出发，再投入到数字经济变革中。
当然，也需注意到，中国互联网公司与国际巨头间仍有差距。相比谷歌等企业动辄超千亿研发支出，国内大厂研发投入普遍还是百亿区间爬坡，中国互联网企业还需更多的努力。
全球首个自动驾驶混合式仿真测试平台发布阿里打造日测800万公里
为了满足规模化、节约化无人驾驶技术，建立仿真平台成为了大多数公司选择的路径，可以预见的是行业又将进入一个快速发展的新轨道。
文丨AutoR智驾 子阳
仿真测试是达到规模化无人驾驶技术的唯一路径。
4月22日，阿里达摩院对外正式发布全球首个自动驾驶“混合式仿真测试平台”。
该平台采用虚拟与现实结合的仿真技术，引进真实路测场景和云端训练师，模拟一次极端场景只需30秒，系统每日虚拟测试里程可超过800万公里，大幅提升自动驾驶AI模型训练效率。
达摩院称，该技术将推动自动驾驶加速迈向L5阶段。
传统纯虚拟仿真测试平台能快速跑完自动驾驶路测里程，但仍然面临极端场景训练效率低下的关键问题：极端场景数据不足，就无法还原真实路况的不确定性，系统就无法精准应对真实路况的突发情况，自动驾驶就难以实现进一步突破。
达摩院首创自动驾驶混合式仿真测试平台解决了这一难题，该平台打通了线上虚拟固定环境与线下真实路况不确定性的鸿沟。
传统仿真平台难以通过算法模拟人类的随机干预，但在达摩院的平台上，不仅可以使用真实路测数据自动生成仿真场景，还可通过人为随机干预，实时模拟前后车辆加速、急转弯、紧急停车等场景，加大自动驾驶车辆的避障训练难度。
针对极端场景数据不足的问题，该平台可以任意增加极端路测场景变量，在实际路测中，复现一次极端场景的接管可能需要1个月的时间，但该平台可在30秒内即完成雨雪天气、夜间照明不良条件等特殊场景的构建和测试，每日可支持的场景构建数量达百万级。
这一平台规模化地解决了极端场景的复现难题，使得这些关键场景的训练效率提高上百万倍。
自动驾驶测试目前主要面临两个难题，一个是高昂的数据采集和标注成本，另一个是实际路测难以企及的测试里程要求。
在自动驾驶技术中感知算法的训练需要采集大量的数据，这些数据集需要涵盖不同的天气、路况等交通条件，但是训练数据采集和标注的成本非常高昂，每年全球的自动驾驶开发者仅在第三方数据服务这一领域的资金投入就超过十亿美元。
另外，数据的采集和标注存在很明显的“重复造轮子”现象，每个公司都有自己的自动驾驶数据集，虽然已经有部分对外开放，但是比例很少，而且开放数据集只能满足通用的训练数据，国外数据集也很难完全满足国内的感知算法训练需要。
行业普遍认为一套自动驾驶算法需要至少110亿英里的测试，才能达到量产应用的条件，这个距离相当于在太阳和地球之间往返50余次。
而且110亿英里测试距离是针对特定一个版本的自动驾驶算法来说的，一旦算法升级，还需要重新测试，任何公司都无法承受这个成本。
为了满足规模化、节约化无人驾驶技术，建立仿真平台成为了大多数公司选择的路径。
自动驾驶的仿真平台主要的目的是通过软件来模拟车以及车所在的环境，实现自动驾驶的集成测试，训练模型，模拟事发现场等功能。
要模拟车所在的环境，就得把真实世界投影到虚拟世界，并且需要构造真实世界的物理规律。
总的来说，这个模拟的测试环境必须要满足真实环境的物理规律，越真实越好。
这不仅需要视觉、感官层面的真实，更需要内在物理规律和运行逻辑层面的真实。
因此，模拟仿真平台至少需要具备三个层面的还原能力。
首先是场景的几何还原。
运用模拟仿真平台对某个现实场景进行还原，就要求这个场景里所有道路、车辆、红绿灯的位置等与真实世界保持一致，完成这一步依赖于前期的数据采集、标定以及三维重建技术。
第二步就是对场景的物理规律进行还原。
比如，自动驾驶汽车上会搭载许多雷达，不同的雷达探测距离、反射时间会有差异，车辆在运行的过程中会受到路面摩擦系数、风阻系数的影响、踩油门会加速、踩刹车会减速等。
模拟仿真平台需要借助传感器模型以及车辆动力学模型等组件，让这些物体元素的运行规律与真实世界保持一致。
当仿真场景的几何还原和物理规律还原，都做的足够精确，再借由游戏引擎技术让这个仿真世界动起来，这时候自动驾驶的汽车在仿真环境下的感知、决策过程以及周围交通参与者的运行轨迹和模式就能与真实世界保持一致，也就完成了场景的逻辑还原。
只有做到这一步，自动驾驶汽车在模拟仿真平台中的测试结果才具有参考价值和意义。
当然，随着自动驾驶技术的深入发展，测试者和开发者对模拟仿真平台应用能力的要求也越来越高。
未来，能够依据需要灵活构建场景，实现环境和交通流的智能化和自动化生成以及仿真平台应该具有本地调试+云端快速验证的能力，这对算法迭代的加速是都是重要的一步。
可见，随着仿真技术的采用，行业又进入一个快速的发展轨道。
目前，做自动驾驶仿真的公司高达几十家，在国外Waymo、Metamoto为主的自动驾驶公司都在进行仿真测试。
而在国内，百度、腾讯、华为以及自动驾驶初创公司Pony.ai、轻舟智航也都打造了自主的仿真测试平台。
腾讯从2017年开始研发模拟仿真平台的三维场景及传感器仿真、数据驱动交通流模拟丰富的测试场景、场景型云仿真及虚拟城市型云仿真并行等核心能力。
针对自动驾驶模拟仿真测试的需求以及行业痛点，腾讯打造了一套内置高精度地图、虚实结合、线上线下一体的自动驾驶模拟仿真平台——TAD Sim。
TAD Sim集成了工业级的车辆动力学模型、专业的游戏引擎、三维重建技术和虚实一体的交通流技术，可以完成感知、决策、控制算法等实车上全部模块的仿真实验，同时支持单机和云端部署的方式，一套系统满足全栈算法的使用需求；基于腾讯已经完成的全国高速、快速路高精度地图采集和制作，TAD Sim支持全国高速和快速路的仿真。
百度则和Unity Technologies建立合作伙伴关系，一起研发实时仿真产品，该产品将创建虚拟环境，让开发人员在现实模拟环境中测试自动驾驶汽车。
该仿真3D平台可让汽车制造商（OEM）减少测试错误和风险，同时通过复制模拟真实世界场景提高测试效率和速度。此外，还提供定制化内容，可通过其数百万研发人员创建的Asset Store进行定制。
除BAT之外，华为推出了自动驾驶云服务 Octopus ，服务覆盖自动驾驶数据、模型、训练、仿真、标注等全生命周期业务，向开发者提供包括数据服务、训练服务、仿真服务在内的 3 大服务。
据悉，通过集成场景设计和数据驱动的方法，合计提供超过 1 万个仿真场景，系统每日虚拟测试里程可超过 500 万公里，支持 3000 个实例并发测试。
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