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科技巨头的一厢情愿-还是未来科技的突破口-XR (科技巨头是谁)

admin5个月前 (04-30)数码20

作者 | 沙拉酱

行业背景

随着新一轮组织架构调整,Pico又裁员了。从去年Pico4上市后销量不及预期,就频频有Pico裁员的消息传出。11月7日,字节跳动旗下虚拟现实品牌Pico宣布将对组织架构进行调整。之后,虽然Pico辟谣业务关停裁员80%等消息,但同时表示XR(扩展现实)行业仍处于早期探索阶段,Pico在产品体验、用户习惯、生态建设等方面面临诸多挑战,将缩减短期投入和相关团队规模,涉及约23%员工。

不止Pico,受宏观经济影响,XR行业自去年来增长放缓。IDC数据显示,今年第二季度全球AR/VR头显出货量连续第四季度下降,出货量同比下降44.2%。在此背景下,不少曾热衷XR业务的大厂,都经历了业务重组与裁员阵痛。

Pico的崛起与衰落

作为国内XR行业的明星品牌,Pico的大步后撤,是否说明大厂+XR这条路走不通了?

几年前的Pico,曾经一时风光无两。从2015年成立到2021年的6年时间里,Pico完成了5轮融资,投资方包括中金资本、基石资本等知名机构。2021年,Facebook正式更名Meta,元宇宙概念也开始在国内爆火。同年,字节跳动收购了Pico。据媒体报道,当时和字节争取收购Pico的还有腾讯,但是腾讯似乎不愿意为Pico的过高估值买单,最终字节以90亿元拿下了Pico。

字节似乎是要对标Meta,把Pico打造成国产版Oculus。2022年第三季度,Pico全球市场份额接近15%,虽然和75%占比的Meta相比仍非常悬殊,但依然排名全球第二。而在国内头显市场,Pico的占比已经达到57.8%。

去年第三季度,Pico推出最新型号Pico4,发布会还邀请到了著名科幻作家刘慈欣,表示未来会推出《三体》互动内容。不过,虽然Pico4高调面世,销量却出现滑铁卢。从2022年9月27日产品上市到10月14日,Pico4在天猫、京东、抖音等电商渠道的总销量仅有4.6万台。有媒体报道称,其2022年全年销量为70万以上。要知道,字节当时给Pico定的销量是一年100万台,这说明Pico4的表现远不及预期。

到了今年初,Pico将年度销售目标下调为50万台,相较于上一年100万台的目标直接砍掉一半。之后,Pico多次传出裁员消息。

字节的扶持与XR的收缩

卖一台Pico,要亏3000元

裁员的是Pico,被批的是字节。关于字节没有耐心的声音此起彼伏,但之前,字节也是真金白银扶持过Pico的。为了给Pico新品助阵,字节不止请来了刘慈欣,还曾经邀请科技圈知名网红何同学,以及明星关晓彤为Pico4宣传。还是效果甚微,即使两位有很大的粉丝影响力,似乎也没有改变Pico4销量不达预期的局面。

2021年为了更快地打开市场,Pico即使作为高端电子产品也不得不加入价格战,曾经一度价格低到2000元之下。价格战的效果是明显的,2021-2022年,Meta和字节两个大厂,背后的VR产品的出货量都取得了高速增长。但是,这种增长并不健康,因为价格战意味着亏损。有媒体曾报道,Pico4的成本价高达5000元,而售价仅为3499元。也就是说,Pico每卖出一台Pico4,就要亏损1500元左右。

XR行业收缩,Pico裁员

XR行业的收缩,是多方面因素共同作用的结果。全球经济的不景气导致消费者支出减少,对非必需品的消费意愿下降。XR设备还处于早期阶段,技术还不够成熟,用户体验还有待提升。最后,XR行业缺乏杀手级应用,难以吸引消费者购买并长期使用XR设备。

在这样的背景下,Pico裁员是无奈之举。随着XR行业进一步收缩,Pico的未来发展之路也变得更加艰难。

参考资料:

  • VR出货量连续四个季度下滑,Pico裁员23%
  • 字节90亿收购Pico,大厂+XR的资本狂欢
  • 雷锋网VR频道

人工智能未来的发展前景怎么样?

当前,国内外互联网巨头纷纷将人工智能作为下一次产业革命的突破口,积极加大投资布局,与此同时,随着人工智能技术进步和基础设施建设不断完善的推动下,全球人工智能应用场景将不断丰富,市场规模持续扩大。

“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特矛斯(Dartmouth)学会上提出的,人工智能发展至今经历过经费枯竭的两个寒冬(1974-1980年、1987-1993年),也经历过两个大发展的春天(1956-1974年、1993-2005年)。从2006年开始,人工智能进入了加速发展的新阶段,并行计算能力、大数据和先进算法,使当前人工智能加速发展;同时,近年来人工智能的研究越来越受到产业界的重视,产业界对AI的投资和收购如火如荼。

人工智能技术迈入深度学习阶段

机器学习是实现人工智能的一种重要方法,深度学习(Deep Learning)是机器学习(Machine Learning)的关键技术之一。深度学习自2006年由Jeffery Hinton实证以来,在云计算、大数据和芯片等的支持下,已经成功地从实验室中走出来,开始进入到了商业应用,并在机器视觉、自然语言处理、机器翻译、路径规划等领域取得了令人瞩目的成绩,全球人工智能也正式迈入深度学习阶段。

与此同时,全球人工智能领域对新技术的探索从未停止,新技术层出不穷,例如近年来一些新的类脑智能算法提出来,将脑科学与思维科学的一些新的成果结合到神经网络算法之中,形成不同于深度学习的神经网络技术路线,如胶囊网络等,技术的不断进步是推动全球人工智能的发展的不竭动力,这些新技术的研究和应用将加快全球人工智能的发展进程。

主要经济体加快人工智能战略布局

人工智能作为引领未来的战略性技术,目前全球主要经济体都将人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。自2013年以来,包括美国、中国、欧盟、英国、日本、德国、法国、韩国、印度、丹麦、芬兰、新西兰、俄罗斯、加拿大、新加坡、阿联酋、意大利、瑞典、荷兰、越南、西班牙等20多个国家和地区发布了人工智能相关战略、规划或重大计划,越来越多的国家加入到布局人工智能的队列中,从政策、资本、技术人才培养、应用基础设施建设等方面为本国人工智能的落地保驾护航。

人工智能领域新基建扩容趋势明显

人工智能新基建包含智能芯片、5G、感知网络、数据中心等支持人工智能发展的生产性设施建设,同时人工智能与实体经济深度融合做构建的智能经济形态也是人工智能领域新基建的一部分。近年来,全球人工智能发展的生产性设施建设步伐加快,2020年新冠疫情在全球爆发,对全球的经济生产活动产生较大的冲击,但值得注意的是,全球范围内的新基建业务扩容未被阻断,从各国政府到行业主要企业都积极参与到人工智能新基建的建设中。

人工智能芯片是人工智能的大脑,随着全球人工智能终端设备数量的增长以及边缘计算的需求逐步提升,全球人工智能芯片需求量快速增长,市场规模不断扩大。根据Tractica公布的数据显示,2019年全球人工智能芯片市场规模达110亿美元,预计2020年全球人工智能芯片市场规模将增加至175亿美元,2025年全球人工智能芯片市场规模有望突破720亿美元。

5G的低延迟、高速度和边缘计算能力可以推动人工智能设备更智能地进行大量的数据连接,提升人工智能设备的学习能力,与此同时将5G网络与人工智能技术相结合,可以有效提高5G网络的智能化程度,使网络从人工配置参数与使用专家的经验编制策略转变为网络智能配置参数与智能策略自动生成成为可能。由此可见,5G与人工智能的互促式发展可以加速全球人工智能应用突破与落地,因此,目前全球范围正在加快5G商用推广的步伐,全球5G基础设施建设如火如荼。

根据GSMA(全球移动通信系统协会)公布的数据显示,截至2020年7月底,全球38个国家已经部署了92张5G移动网络,较4月底增加了22张;截至2020年9月,全球5G终端达到18类362款,其中162款手机,113款已经上市,其中70%+支持SA(独立组网),5G商用正在加快。

根据爱立信公布的数据显示,截至2020年6月底,全球范围内共部署了约72万个5G基站,2020年8月这一数据增加至80万个,前瞻预计,到2020年底,全球5G基站总数将达到100万个。

近年来,随着计算能力越来越强,云计算、大数据、虚拟化等技术的出现,让人工智能有了可依赖的现实技术基础。人工智能的算法需要依赖海量的数据,利用海量的样本进行机器学习。数据中心天然就是一个海量数据库,每天生成的和转发的数据都在呈指数增长,有了这些数据,再利用大数据技术去分析,就能得到很多有意义的数据供人工智能学习;与此同时,人工智能要依赖计算,只有高速的计算能力才能在短时间完成指定的任务,现在的数据中心利用网络进行分布式计算,大大提高了计算能力,人工智能的学习能力可以得到大幅提升。数据中心为人工智能提供更多的技术支撑与创造无限可能。

全球数据中心建设加快有力的推动了人工智能的发展,从2017年开始,伴随着大型化、集约化的发展,全球数据中心数量开始缩减,但值得注意的是,随着行业集中度的逐步提升,全球超大型数据中心数量总体增长,据Cisco的统计数据显示,2019年,全球超大型数据中心数量约447个;至2020年,全球超大新数据中心将达到485个。

根据Gartner公布的数据显示,2017年底全球部署机架数达到493.3万架,安装服务器超过5500万台,2019年全球数据中心部署的机架数量约为495.4万架。预计2020年机架数将超过498万架,服务器超过6200万台。

人工智能商业化加速 应用场景愈发丰富

人工智能技术经过过去近10年的快速发展已经取得较大突破,随着人工智能理论和技术的日益成熟,人工智能场景融合能力不断提升,因此,近年来商业化应用已经成为人工智能科技企业布局的重点,欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产业商业落地期较早,中国作为后期之秀,近年来在政策、资本的双重推动下,人工智能商业化应用进程加快。目前,人工智能技术已在金融、医疗、安防、教育、交通、制造、零售等多个领域实现技术落地,且应用场景也愈来愈丰富

值得注意的是,尽管目前全球范围内人工智能商业化进程正加速推进,但受制于应用场景的复杂度、技术的成熟度、数据的公开水平等限制,全球人工智能仍处在产业化和市场化的探索阶段,落地场景的丰富度、用户需求和解决方案的市场渗透率仍有待提高。

人工智能市场规模快速增长

基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动,大大提升了生产效率和生活质量,也促进了各个行业的发展和变革。

普华永道数据预测,受到下游需求倒逼和上游技术成型推动的双重动因,2020年全球人工智能市场规模将达到2万亿美元,预计未来几年市场将继续保持高速增长,到2030年全球市场规模将达到15.7万亿美元的规模,约合人民币104万亿元。

北美地区人工智能产业发展领先

近年来,人工智能在北美洲、亚洲、欧洲地区发展愈演愈烈。北美、亚洲和欧洲是全球人工智能发展最为迅速的地区。截止2019年底,北美地区共有2472家人工智能活跃企业,超级独角兽企业78家;亚洲地区活跃人工智能企业1667家,超级独角兽企业8家;欧洲地区活跃人工智能企业1149家,超级独角兽企业8家。

注:超级独角兽指的是估值超过100亿美元的企业

科技巨头纷纷布局人工智能行业

近年来,全球科技巨头纷纷布局人工智能。在美国地区,Google实行“全面开花”的策略,在云服务、无人驾驶、虚拟现实、无人机、仓储机器人等领域均有布局。Facebook依托社交网络,从产品中获得数据、训练数据,再将其人工智能产品反作用于社交网络用户。微软则致力于将人工智能技术应用到智能助手、AR/VR等领域,例如Skype及时翻译、小冰聊天机器人、Cortana虚拟助理等应用。在中国,互联网巨头企业如网络、腾讯和阿里均纷纷依托自身平台优势,构建人工智能服务产品,主要布局于人工智能应用层领域。

人工智能新一轮资本热潮方兴未艾

从生产方式的智能化改造,到生活水平的智能化提升,再到社会治理的智能化升级,新一代人工智能的应用驱动特征愈加明显,大量新兴应用场景持续培育形成。快速丰富的数据储备,逐渐清晰的业务逻辑,以及即将落地的商业价值,促使全球人工智能新一轮资本热潮方兴未艾。

科技巨头是谁

根据CB Insights公布的数据显示,2014-2019年全球人工智能融资金额和融资次数逐年增长,2019年再创新高,融资金额达到265.80亿美元,融资次数超过2000次。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

农业灌溉控制系统的最大优点是什么?未来农业科技的突破口在哪里?

目前,农业正在努力实现精准农业。灌溉作为农业生产的一项基本操作,必须得到重视和发展。智能灌溉系统就是在这种背景下产生的,它通过现代农业科学技术改进和优化传统灌溉方法。与传统灌溉方法如畦灌、沟灌、漫灌和洪水灌溉不同,智能灌溉系统针对的是面积大、管道铺设/运行和维护成本高的田间农业。基于LORA远程通信技术,通过土壤温湿度传感器、LORA智能阀等设备,结合智能网关,可实时获取农田土壤湿度。

根据土壤湿度,可通过移动云平台远程管理灌溉作业,实现自动化、数字化、智能化灌溉。灵活扩展,根据现场环境、灌溉管网的实际情况,配备不同口径的LORA智能蝶阀、球阀、脉冲阀等阀门。一套智能灌溉系统支持多达32个阀门,适合当地条件;低功耗运行,硬件设备自带锂电池,采用低功耗运行方式,每分钟可传输一次功耗,稳定运行5-10年;防水耐用,工业级铸铝外壳,IP68级防水,适用于高温、高湿度、灰尘等环境;智能灌溉控制系统适用于几乎所有干旱作物,如谷物、蔬菜、果树、药品等。

从地形角度来看,它既适用于平原地区,也适用于丘陵地区;从土壤质量的角度来看,适用于渗透性大的土壤和渗透率低的土壤。此外,智能灌溉控制系统不仅可用于作物灌溉,还可用于花园草、花卉灌溉等,是农林开展智能精准灌溉的好“帮手”。虽然在农林生产中,不同作物的灌溉需求不同,灌溉时机和灌溉量也不同,但智能灌溉控制系统的应用可以实现完美的科学灌溉。

智能灌溉控制系统利用先进的科技技术监测、收集和处理土壤水分等数据,然后根据作物需水量科学有效地控制灌溉,及时适当地灌溉用水,并对农业用水进行适当调度。智能喷灌系统适用范围广,推广应用智能灌溉控制系统,不仅有利于节约用水,提高水资源利用率,缓解水资源日益紧张的局面,提高农作物产量和品质,而且有利于提高作物产量和品质,而且有利于建设和完善节水管理体系,深化节水灌溉理念,增强农田抵御自然灾害的能力,提高农业效益,增加农民收入。

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