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微信公众号硅谷ai创业融资（硅谷投资人）
大家好，关于硅谷ai创业融资很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于硅谷投资人的知识，希望对各位有所帮助！
1自动驾驶 2019 关键词：蛰伏过冬与曲线救国
在吆喝了这么多年之后，自动驾驶的热度终于降了下来。
除了全球资本市场进入寒冬期，投资人从一掷千金变得谨小慎微，更重要的原因在于自动驾驶企业普遍面临技术壁垒，加之投入高、回报周期长、商业化难等因素，初创公司的数量并没有出现爆发式增长，而之前经历过大浪淘沙活下来的企业则选择蛰伏着，即便拿到融资也并不急于盲目扩张，有的甚至开始寻求其他产品「副线」，以期曲线救国。
资本寒冬的余孽
近日，Starsky Robotics 宣布将缩减车队规模。这家真正意义上实现了无人驾驶卡车运营试点服务的公司表现一直不乐观，甚至有消息称「为了维持运营，Starsky Robotics 正与潜在买家进行谈判，甚至包括一些竞争对手」。
即便最终 Starsky Robitcs 被迫「卖身」，也不会让人感到多意外，毕竟连 Drive.ai 这样曾红极一时，估值高达 2 亿美金的明星公司，最后也落得被小规模收购、裁员和关门告终。年初还有一家中国的无人车初创公司 Roadstar.ai 站上了媒体头条，不是因为取得了骄人的成绩，而是由于创始团队内讧，股权及治理结构不合理等原因濒临倒闭，在资本市场低价待售。
这只是开始。随着整个行业对自动驾驶的态度从「盲目追捧」到「回归理性」，未来流向这个新兴产业的资本只会变得更为谨慎。
根据 Crunchbase 给出的数据显示，今年拿到大额融资的自动驾驶初创公司屈指可数。一方面，投资人的钱在前几年的膨胀期都花完了，等到真正技术成熟，好公司出现的时候却陷入了「没钱可投」的尴尬境地；另一方面，自动驾驶虽然也属于 AI 领域的分支，但它在商业化方面没办法像其他产品一样迅速落地，回报周期长、投入高等客观因素造成了如今资本市场的「畏手畏脚」。
所以，人工智能领域可能提前进入了缺钱与需要钱的对立矛盾中。特别是自动驾驶，商业化的背后需要大量的资金支持，技术竞争甚至已经演变为资本竞争。今年有一个突出的现象是，车企代替风投成了众多初创公司的「金主」。譬如大众入股 Argo.ai，成了和福特平起平坐的股东；雷诺日产三菱联盟不仅为 Waymo 的扩张提供了支持，同时也成了文远知行的 A 轮投资人。而正是拥有持续融资烧钱的能力，Nuro、Aurora 这些公司才避免了和 Drive.ai 落得同样的下场。
资本市场缺钱不假，而为了解决融资不够的问题，只能通过赚快钱来凑，有些初创公司甚至与投资人达成一致，走起了「以副业养主业」的路子。而因为变现周期长，资本寒冬中的独角兽同样过得战战兢兢。之前就有消息称，商汤科技今年在营收和项目落地抓得很紧，以致于内部不时出现反对声音，认为「不应该过分看重眼前利益而忽略了对公司长期价值的挖掘。」
但现实总归是现实。人工智能的价值在于它对人类生活的颠覆性改变。但技术投资一定会面临落地难，周期长等问题。而在这场竞争异常激烈的自动驾驶突围赛中，过硬的技术实力不可或缺，稳定的资本加持更是非常必要。
抱团式取暖与两条腿走路
而如果刨去资本的影响，整个自动驾驶行业 2019 年发展趋于平稳，小规模的淘汰赛之后，无论是主机厂、供应商还是科技公司，几乎都是在不断探索中前进。
由于没办法制定清晰明确的目标，绝大多数车企选择的都是较为稳妥的「两条腿走路」的方式：一、探索 robo-taxi 的服务运营模式；二、基于量产的思路逐步迭代车辆的自动驾驶能力。这其中虽有一定程度的重合，但总体来说是两个相对独立的方向。
只不过大部分主机厂在 robo-taxi 这件事情上缺乏信心，因为实现 L2 级自动驾驶能力对主机厂而言不是什么太困难的事情，毕竟人始终掌控着驾驶权。但 robo-taxi 就完全不一样了，安全责任主体将完全从人转移到机器上，所以需要车辆的软硬件系统固若金汤。但目前行业的普遍共识是：全栈式自动驾驶技术非常难实现，目前几乎还没有哪家公司拥有真正匹配的技术实力。
2019 年 11 月中旬左右，戴姆勒 CEO 在公开场合表示将对 robotaxi 业务进行「内部核查」，并承认在未来盈利潜力受到质疑的情况下，让它们变得安全比最初想象的要难得多。同时戴姆勒还将调整在 robotaxi 以及自动驾驶技术上的支出，未来有可能首先将其应用于货运公司的商业车辆。这一点，大众集团有着同样的共识。
整个行业从最初的蒙眼狂奔，到如今逐步回归理性。裹挟在科技公司、初创企业中的传统车企也在不断摸索着，尝试着找到适合自己的位置。目前来看，2030 年之前，完全的自动驾驶要形成一定量的市场还不大可能，在这场注定长期的拉锯战中，主机厂除了要投入大笔资金，还面临着软件人才招募，建立合作伙伴关系，说服消费者买单等等艰巨的任务。
相互抱团可以减小合作方的资金压力，对初创公司而言又能获得巨头 OEM 的大量客户资源。宝马、Mobileye、Intel 已经提供了先例，大众福特 Argo AI 紧随其后。这样的联盟形式只会越来越多。
剑走偏锋，以小窥大
2019 年越来越多的公司开始盯上了「限定场景」的生意，这也成了企业与资本市场「讲故事」的一个新方向。
这里的「限定场景」包括了矿区、港口、园区等，遵循既定的商业化落线，覆盖了包括泊车、物流配送、街道清扫等场景。如今年获得了 9.4 亿美金 B 轮融资的硅谷创业公司 Nuro，业务目标主要是开发配送无人车，解决「最后一公里」的配送问题。除此之外，国内已经有多家自动驾驶公司开始在这个领域跑马圈地，以期获得更多的早鸟红利。比如驭势科技、智行者、西井科技、菜鸟、嬴彻科技、智加科技、图森未来等。
相比全场景的无人驾驶，封闭区域下线路单一，对算法要求相对较低，更有利于量产落地。只不过这个领域虽然又成功催生了一批新公司，同时资本也在陆续进入，但问题是，能落地不代表有价值，而有市场需求才能使对应的产品价值得到释放，目前关于限定场景自动驾驶的应用也在探索中，并没有出现绝对性的刚需。
回顾 2019 年，资本市场的冷静和克制使得整个自动驾驶行业进入缓慢发展的周期，各家似乎都在蛰伏过冬，以期保存精力在合适的机会复出。有一些公司甚至开始被迫在其他产品方向上寻找机会，希望通过「用副业养主业」的方式提升竞争力。对主机厂而言，2020 年可能面临着兑现「量产 L3 级自动驾驶汽车」承诺的压力。但就目前的情势来看，可能这个时间点还会被继续往后延。因为即便技术成熟，对应法律法规的不完善也会影响量产车落地。
有一点是确定的：自动驾驶行业已经度过了激情狂热的时期。几乎涉足该领域的公司在持久战中都逐渐变得理性，变得有耐心了。通常大家也都不再盲目追求实现完全的自动驾驶能力，而是稍微退后几步，在服务模式或者商业化能力上进行创新。
极客公园（ID: Geekpark）认为高级别自动驾驶技术的大规模应用应该是 robo-taxi 网约车服务。通过 ADAS 实现阶段性迭代的方向可能要经历一个革命性的过程。目前业界对「全自动驾驶」实现的时间点普遍的共识是，至少要到 2030 年。
所以，2020 只是自动驾驶下一个十年的开始。
作者：于本一
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
2看美剧《硅谷》，明白了创业和融资的什么坑？
去年底刚加入创业公司，第一次接触互联网企业所以特意找这部剧来看。算是质量很好，笑点也很多的美剧了吧。
说几个喜欢的点吧
技术，虽然我不太了解技术，但看看现在市场上的app，创新还是在解决痛点或者商业模式上，但是硅谷里他们是真的改良了数据压缩，而且一开始Richard和胖子完全不了解这个技术的价值，后面也不清楚这个技术可以应用的商业领域。
我很喜欢胖子这个角色，除了外貌几乎是我最想变成的人。就是无底线的自信，比赛彩排那一段我太喜欢，他一一要求工作人员到时给他什么位置，从什么角度来个灯，现场效果要如何如何，条理清晰，不容质疑，我就觉得是不是太多人都不会自信地提出点合理要求呀？还有他帮richard去回击那些骗他钱的小孩那段也是很赞。
richard非常的善良，木讷，假装喝水，去被人发现杯子没水，永远讲最冷的笑话，学胖子讲狠话结果所有人都听不懂，有时我也是懂这种心情的。
团队
Jarad作为团队里唯一的后勤人员，常常处于被忽视的状态，实际他是团队里唯一懂市场、商业、法律的人，只不过这些东西在一开始的运营中看来是最繁琐且没有创造价值的，最感动的是比赛时听到要转产品，他黑着眼睛到处问路人有什么需求。
作为一个前奥迪特，可以小心地提醒一句：企业比的是谁活得久，不是今天突然吃成大胖子然后过几天就饿死了，好的企业要有合理的现金流，创业企业也要好好地进行财务管理。
最后疑惑码农真的会这么不善交际这么缺女朋友吗？我怎么觉得他们说话常常让我脑洞大开。
319岁华裔少年在美国硅谷创办AI公司，真的可以撑起一个公司吗？
据《彭博商业周刊》8月5日报道，19岁华裔少年在美国硅谷创办AI（人工智能）公司，公司市值已超过10亿美元（约合70.23亿人民币）。
成立三年的初创公司Scale AI Inc.一直在努力改善人工智能的技术水平，这项技术既代表人类，也代表机器。Scale建立了一套软件工具，在把图片交给一个由约3万名合同工组成的网络体系之前，他们会先对图片进行标记，然后由网络另一端的合同工完成最后的润色工作。
这一技术规模已经吸引了许多自动驾驶汽车领域的大牌客户，包括Alphabet Inc.的Waymo、通用汽车公司(General Motors Co.)的Cruise和优步技术公司(Uber Technologies Inc.)。
如今，Scale正寻求将其产品销售给几乎所有开发人工智能技术的公司。几位知名的风险投资家都对Scale表示了支持，Scale计划在8月5日公布一项超过10亿美元（约合70.23亿人民币）的投资。
Scale联合创始人兼首席执行官亚历山大·王(Alexandr Wang)表示:“要让人工智能系统达到人类的水平，需要数十亿，甚至数百亿个人工案例的大数据支持，目前只有少数几家大公司能够负担的起这样庞大的数据收集项目。”
即使按照硅谷的标准，王也算得上是个天才。他在新墨西哥州长大，父母都是物理学家。在他十几岁的时候就参与了许多国际知名的编程比赛，并在高中时就得到了科技公司的工作邀请。这让他提前毕业，在硅谷工作，然后在19岁时开始创业。如今，22岁的王从投资者那里获得了1亿美元（约合7.023亿人民币）的投资，其中包括Index Ventures的普通合伙人迈克·沃尔皮(Mike Volpi)。
迈克表示：“当我们在投资意向书上签字完成后，我点了一瓶好酒来庆祝，王太年轻了，我甚至不得不问他带他喝酒是否会触犯法律。”(那时王已经到了法定饮酒年龄。)
随着各家公司竞相打造与谷歌及Facebook Inc.等公司相当的人工智能系统，它们面临着两大挑战。一是获得足够的数据来支持机器得出最终结果。另一个是确保优质的数据和结果。虽然机器可以快速的完成很多工作，但它确实需要人们先能提供优质的照片、文本和视频作为导向，才能得出人们想要的结果。
在自动驾驶汽车行业，各大公司每年需花费数百万美元雇人给他们的客户反馈照片做数据整理。通常情况下，这类工作人员看到电脑屏幕上弹出一张图片，会先识别汽车的轮廓，并在软件中对它们进行分类。然后分析车辆周围的建筑物、停车位、行人、交通灯等等。
一张图片的处理时间从10分钟到几小时不等，工作人员必须在一张照片中逐点浏览每一个物体。需要这样扫描的图像有数百万张，然后，这些数据会被反馈到人工智能系统中，有了这样的智能体系，之后就能快速的完成反馈图片识别工作了。
Scale已经建立了一个软件，可以整理这样的图片，在大多数情况下，它能够自动标记图片中出现的所有物体。王说:“过去需要几个小时才能完成的任务，现在只需要几分钟。”
Scale在旧金山总部有大约100名员工，此外还有一支遍布世界各地的承包商队伍负责图像标识工作。Scale上会详细指示承包商完成特定的数据收集工作，同时，该公司还在不断的开发软件，以创造更好的智能超级系统。
王没有具体说明这些合同工人是从哪里来的，也没有说他们挣多少钱，但他坚称这些工人的工资不错。他表示，Scale不会试图优化人力成本。
4中国AI初创企业去年融资额排名如何？
据报道，美国调查公司CB Insights的数据显示，创业不久的中国人工智能（AI）相关企业2017年融资额超过美国，首次跃居全球首位。中国企业向面部识别和AI处理器的开发方面投入了巨额资金。而在专利和论文动向方面，中美也在展开竞争，给人以最尖端技术的竞争已进入中美两强时代的印象。
据报道，据CB Insights统计，全球AI初创企业的2017年融资额达到152亿美元，创出历史新高。其中，中国企业占到48%，超过美国的38%。中国2016年占比为11.6%，在最近1年里迅速增长。
报道称，依图网络科技则凭借和中国相关部门的合作，利用AI提升了技术实力，在美国参加人脸识别挑战赛时取得优秀成绩。此外，云从信息科技和商汤科技也在提升实力。
中国科学院旗下企业、从事处理器开发的寒武纪科技也于2017年8月从阿里巴巴集团等获得1亿美元融资。面部识别技术在阿里巴巴和京东等相继推出的“无人便利店”等地不断得到采用。而处理器则被称为AI的大脑，全球范围内需求正在扩大。但是，日本AI的整体研发的质与量都与中美存在明显差距。
文章到此结束，希望可以帮助到大家。