汽车芯片荒揭示AI时代的到来
2021-05-14 15:23:58
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汽车芯片荒揭示AI时代的到来

五一长假期间,路透社报道由于全球半导体短缺,许多汽车制造商被迫停产或减产。为此,众多汽车制造商和部分美国国会议员呼吁白宫采用 1950 年的《国防生产法案》,以保证其芯片供应。

疫情期间为了应对疫苗荒,拜登政府启动了《国防生产法案》来促进疫苗供应,但针对汽车芯片荒而启动这项战时法案,这还是首次。汽车发明至今已经超过一百年,百年来围绕汽车的关键问题一直都是发动机、安全和能源,什么时候芯片会变成汽车产业的致命短板了?

别说十年前,就是两年前估计也很少人会预料到这一问题。真是百年不遇之大变局,变化之快人猝不及防。片荒的背后,是芯片正在以难以置信的速度晋升为汽车的心脏和大脑,没有心脏和大脑的汽车,未来将没有任何市场。而汽车业的变化只是全球AI大潮的一个缩影,万物皆智能的未来是这一切巨变的真正幕后之手。

2021年5月13日,美国得克萨斯州众议院通过了“虚拟货币法案”,该法案承认加密货币的法律地位,若该法案得到参议院通过,则将成为法律。而在以往,加密货币一直都和割韭菜划着等号的。而加密货币背后,则是金融智能化和货币智能化的大趋势在推动。事实上,加密货币的产出就是建立在海量芯片需求的基础上,加密货币挖矿加剧了芯片市场的供不应求,也加剧了汽车芯片荒的出现。

加密货币(英文:Cryptocurrency,又译密码货币,密码学货币)是一种使用密码学原理来确保交易安全及控制交易单位创造的交易媒介。 加密货币是数字货币(或称虚拟货币)的一种 。比特币在2009年成为第一个去中心化的加密货币,这之后加密货币一词多指此类设计。 自此之后数种类似的加密货币被创造,它们通常被称作altcoins。 加密货币基于去中心化的共识机制 ,与依赖中心化监管体系的银行金融系统相对。去中心化的性质源自于使用分布式账本的区块链(Blockchain)技术。

比特币以外的密码货币,又称为山寨币、竞争币(英语:altcoin),部分是参考比特币思想、原理、源代码产生的,与比特币相似的虚拟货币,目前有800种以上的密码货币在流通。2017年2月到4月期间,山寨币总和占密码货币市场总值比例,由15%提高到接近40%。

在AI大趋势下,中国会不会再次遭遇被外部卡脖子的情况?在全世界科技圈,答案都已是共识,人工智能对中国是机遇大于挑战,很可能是几十年难逢的重大机遇。逻辑其实很简单,当世界要重新洗牌的时候,后发国家往往是更大受益者,因为大家又重新站到同一起跑线上。今天中国发展AI,跟二十年前所面临的环境已经截然不同。

2020年九月份李彦宏被采访时说,AI时代,中国不会再被“卡脖子”。因为在PC时代、移动互联网时代,操作系统和芯片两项最核心的技术并不掌握在中国手里,这导致中国后来非常被动。但重新洗牌之后,中国有机会发展AI时代的自主操作系统和芯片,比如百度的飞桨深度学习平台和昆仑芯片,就使得中国在AI操作系统和AI芯片两大AI核心底层技术上拥有了自主知识产权。而这两件事不止是百度在做,其他中国公司也在做,中国目前的经济实力和庞大市场,足以支撑把这件事一直做下去,现在的中国科技人员有雄心、有耐心、有信仰,耐得住寂寞,当然,也有国家意志的鼎立扶持。

2019年,中国已发表AI研究论文总数全球排名第一,AI专利申请数目全球排名第一,AI公司总数全球排名第二。2015年至2019年,中国AI公司的融资额亦是全球最高。自2015年起,中国于AI的投资已超越美国,2019年达467.6亿美元,美国则为386.5亿美元。而2020年才是真正的AI大爆发之年。与其他高科技不同,AI是不能封闭在实验室中研发出来的,它需要大量的应用实践,数据积累,这意味AI的用户规模成为一道最后的门槛,而中国的优势恰恰就在于拥有世界最庞大的互联网用户群体和最领先的互联网公司。

因这一道门槛,放眼全世界,能够在AI时代掰腕子的,也就中美两国而已,其他英法德日以色列都不够格。中国AI整体实力的强大背后,是中国企业正在通过不懈的努力突围,制定属于中国的游戏规则。这一次AI之战,企业是主力军。

中国在人工智能方面实行的就是平台战略,中国目前先后公布了十几家国家新一代人工智能开放创新平台,分别针对自动驾驶、城市大脑、医疗影像、智能语音、智能视觉等各个领域,这些平台都是以企业为主体。在《2020人工智能中国专利技术分析报告》中,在人工智能专利申请量和授权量方面,百度分别以9364件专利申请和2682件专利授权处于第一位;相比较而言苹果的研发占收入比是个位数,而华为2020年研发总支出占收入比15.9%。

就如光伏产业那样,中国的AI产业,也正在沿着这个方向演进。

2019年在世界研发投入前1000强企业中,中国上榜企业数量从2015年的89家增至当年的168家,已超过欧盟仅次于美国。中国的科技公司都正在疯狂的投入到研发中来,这需要耗费大量资金,但研发投入后,技术释放价值的曲线将不是线性的,而是会在积累到一定程度后就呈现出指数级爆发。

 
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