二、家里没矿，一点点挖

痛点：没有数据 ！ 无人驾驶：没有数据，创造数据

AI锐见看到的无人驾驶领域，则是另一番景象，目前自动驾驶技术并未应用于广泛领域，原因只有一个：缺少数据。

我们发现单纯的无人驾驶算法公司，并未获得足够的关注，这里说的算法公司，是指面车辆在公路上的驾驶导航与决策算法，例如Momenta，在推出众包数据信息平台之前，创业处境也挺尴尬的。

和社交产生的线上用户数据不同的是，道路数据不充足不要紧，可以一点点众包收集。

一方面是高精地图的绘制。另一方面是收集不同天气、行人和交通情况下的数据，也有建筑和道路施工时的数据。

图 ｜ Waymo道路测试车辆

Waymo，一家致力于无人出租车和无人卡车的企业，自2009年以来，通过各种平台积累了超过800万自驾车里程。

2018年9月，摩根士丹利最近评估Waymo价值1750亿美元，瑞士投资银行对其估值虽然有很大差距，但也上了千亿美元数量级（摘自AI锐见）。

Waymo凭借自己的自动驾驶平台，在实际道路上积累了海量交通数据，抢先一步于自动驾驶领域。这是公平的。任何一家拥有自动驾驶平台的公司都可以从零开始着手收集数据。这场竞争的关键在于，谁家的高精地图创建速度快。

2018年3月，百度获得首批自动驾驶牌照，同时向各大传统汽车制造商伸出橄榄枝－－“百度Apollo计划”。Apollo的中文名字叫：阿波龙，借喻为上个世纪的美国“阿波罗”登月计划。

图 ｜ 搭载百度阿波龙系统的无人驾驶摆渡车

阿波龙项目是做什么的，百度三维视觉首席科学家杨睿刚表示，“为了获得同行10倍量级以上的数据”。

阿波龙计划是针对传统汽车制造商，提出“只要一天时间就可以把任何载具改装为自动驾驶交通工具”，如果不行，就用两天。百度这次拱手拿出了研发调试多年的自动驾驶平台在国内自动驾驶公司中是罕有的举动。

不仅有自主研发的软件，还要拿出价格不菲的激光雷达、毫米波雷达。

实际上，醉翁之意，唯有数据。

三、旧矿难卖，换个卖法

潜在痛点：布局新零售业，心急吃不了热豆腐

结合人工智能的产业具有另一特征：融合。融合之后诞生了一个新产业：新零售。融合了线上电商和供应链的线下零售店面。表面是无人，实际上是让原先10个人完成管理工作变成了一台服务器。

图 ｜ 阿里智慧店铺截图

新零售领域有个环节是将有人店面变成智能无人商店，在无人店里，顾客消费过程无需服务员。

图 ｜ 新零售行业关键词

但是，为什么都说无人店面难做？

没人如何实现监管？没人看管，是不是多放几个摄像头就好了？

实际上并还不是安装多个摄像头这么简单。无人零售店需要一双智慧的眼睛，一个智慧的大脑。

这双智慧的眼睛，可以识别人脸，可以识别人的行为。而智慧的大脑，指的是覆盖整个商业内容的顾客群体信用体系。

二者缺一不可。每一个技术在未来三年内都又可能做不成熟，更难说应用。

即便是加入了智能的信息系统，在多变的环境中也会发生错误，况且这种情境下容错率非常低。尤其是无人监管的消费场所，一个环节出了问题，整体就有崩溃的风险。

2017年，上海杨浦区欧尚超市的停车场边，悄悄入住了一个奇怪的“盒子”。方方正正，大小和集装箱差不多，两面玻璃窗，里面整齐的摆放着零食和日用商品。这是一家无人商店，投放到繁华街头则是新零售企业的一种尝试，该“盒子”的所属公司，BingoBox，是国内一家初创的新零售企业。

在这家无人商店里，没有人负责收银，顾客进入需要扫描粘贴在透明“盒子”正面玻璃门二维码，付款只需要用手机扫描商品并通过支付宝付款。

图 ｜ 缤果盒子

然而这家新零售店面运行效果如何？

第一天，就关门了。

空调断电加上天气炎热，有些商品变质了。

两年前，同样是无人商店，这次是阿里巴巴推行的，同时部署在了北京和杭州商业地段，没过多久，由于进店顾客不能实付金额，店面持续损失。

小锐认为，目前所有我们可以看到的无人店面推广，只是在下一个能够应用于技术成熟前的市场教育阶段。整店的投入尚不能产生有效回报。心急吃不了热豆腐。