劉少山認為由于汽車的產(chǎn)業(yè)鏈條太長，駕駛場景太復(fù)雜，針對性的道路基礎(chǔ)設(shè)施還不完善，真正的無人駕駛想要落地還需要四五年的時間，而且乘用車市場是一個持久戰(zhàn)。因此無人駕駛將是一個慢慢普及的過程。而主打乘用車市場的無人駕駛創(chuàng)業(yè)公司，落地周期會比較長，如果沒有其他業(yè)務(wù)，最后比較好的結(jié)局也許是被大廠收購。

創(chuàng)業(yè)兩年，劉少山還一直保持著記日記、周記，以及思考寫作的習慣。他先后就職于 百度美國研究院，LinkedIn、英特爾、微軟研究院，專注無人車系統(tǒng)架構(gòu)與產(chǎn)品化、深度學習，以及異構(gòu)計算平臺的架構(gòu)與開發(fā)。

劉少山與好友張哲在硅谷創(chuàng)立了人工智能初創(chuàng)公司Perceptln（普思英察）。Perceptln致力于為機器人提供核心技術(shù)以及解決方案，目前在加州圣克拉拉和中國深圳設(shè)有辦公室，擁有約30名員工。Perceptln于2016年5月獲得投資機構(gòu)華登國際和ARM的天使投資；2017年2月獲得A輪融資，經(jīng)緯中國領(lǐng)投；2017年7月獲得三星集團的A+輪戰(zhàn)略投資。

憑借在SLAM等AI視覺技術(shù)領(lǐng)域的優(yōu)勢，Perceptln打造了適用于不同場景的單目、雙目、四目視覺計算模組，并為機器人提供軟硬件一體化的整合方案。目前，這些模組和方案被應(yīng)用在掃地機器人、園區(qū)無人車等領(lǐng)域，而且成本較市場上的產(chǎn)品更低。

圖：為功能性無人車輛量身打造的四目視覺多傳感器融合計算模組

圖：Perceptln雙目視覺慣性計算模組

據(jù)劉少山介紹，今年P(guān)erceptln的重點是圍繞視覺技術(shù)打造室外運載機器人的方案。劉少山口中所說的“低速運載機器人”，目前更多的被無人駕駛創(chuàng)業(yè)公司冠以“無人駕駛汽車落地”的名號。

劉少山認為，這個市場的數(shù)據(jù)強烈依附于場景，“港口園區(qū)和工業(yè)園區(qū)是兩個不同的場景，必須根據(jù)特定的場景進行數(shù)據(jù)訓練才能達到想要的效果。”

為什么不做乘用車無人駕駛，為什么不把室外運載機器人叫做無人駕駛落地項目？

“資本對于無人駕駛的追逐是有原因的，因為這個市場的想象空間太大了，甚至可以變革中國整個大物流行業(yè)，要知道這個行業(yè)的收入可以占到中國GDP的20%，而且這個行業(yè)目前的痛點很多?！眲⑸偕绞紫确治隽藷o人駕駛創(chuàng)業(yè)火熱的原因。

但是，根據(jù)劉少山的判斷，汽車的產(chǎn)業(yè)鏈條太長，駕駛場景太復(fù)雜，針對性的道路基礎(chǔ)設(shè)施還不完善，真正的無人駕駛想要落地還需要四五年的時間，而且乘用車市場是一個持久戰(zhàn)。

劉少山認為，無人駕駛將是一個慢慢普及的過程，從技術(shù)的角度說流程很長，驗證一個技術(shù)花費也很大，即使這些都完成了，最后還要看市場的普及接受程度。

對于目前的無人駕駛創(chuàng)業(yè)，劉少山認為，主打乘用車市場的無人駕駛創(chuàng)業(yè)公司，落地周期會比較長，如果沒有其他業(yè)務(wù)，最后比較好的結(jié)局也許是被大廠收購。

對于目前無人駕駛的實現(xiàn)方式，激光雷達和攝像頭兩種解決方案各有利弊，業(yè)內(nèi)對于采用哪一種眾說紛紜。劉少山則認為，在乘用車市場，汽車的行駛速度決定無人車必須能夠看到200-300米甚至更遠的地方，所以激光雷達目前還是必須的，“只不過前兩年大家做無人駕駛的時候，大多數(shù)公司用得是轉(zhuǎn)動機械雷達，現(xiàn)在很多公司在做固態(tài)雷達的方案?！倍鴮τ诘退龠\行的機器人產(chǎn)品，時速可能只需要20-30公里，劉少山認為不需要看那么遠，攝像頭就可以解決這些問題。

劉少山表示，之所以將自己的業(yè)務(wù)叫做運載機器人解決方案，是害怕被高估，“在場景沒有摸透的情況下，我更害怕被高估，被資本炒作推動，那樣會活得更累?！?/p>

在公司的運營和業(yè)務(wù)發(fā)展上，也可以看出劉少山的謹慎。Perceptln在融資上已經(jīng)到了A輪之后的階段，但目前總員工數(shù)量只有30人。劉少山這樣解釋到，“我們沒有大規(guī)模擴招，是因為需要將場景吃透，確定市場可行，之后才能大規(guī)模招人進行推廣?！?/p>

吃透場景，是劉少山在采訪中一直強調(diào)的事情。

在交流的過程中，劉少山略帶反思的說，創(chuàng)業(yè)之初我們過度的追求技術(shù)，認為只要技術(shù)足夠好就能落地。但是從市場的角度看，很多公司是根據(jù)場景需求來挑選用什么樣的技術(shù)，以便去滿足這個場景。作為技術(shù)出身的人，真正去理解這個事情其實很難。

“前兩年人工智能火熱的時候，資本對技術(shù)的追逐讓創(chuàng)業(yè)公司融資很容易。但是今年以來，資本從關(guān)注AI技術(shù)轉(zhuǎn)變到了更加注重場景落地上，下注比較謹慎，市場相對來說會更加冷靜?！眲⑸偕秸f。

那么，人工智能技術(shù)在哪些場景已經(jīng)落地，下一個市場和場景是什么？

劉少山說，人工智能技術(shù)在視頻領(lǐng)域已經(jīng)普及，特別是安全和監(jiān)控市場，這個場景僅需要提取人的信息，需要的技術(shù)簡單明確，國內(nèi)的大華、?？低?/u>已經(jīng)基于AI做成了一個個新的安防生態(tài)?！拔覀円呀?jīng)進入多媒體交互的時代，任何跟多媒體數(shù)據(jù)理解、分析相關(guān)的技術(shù)都有價值?！眲⑸偕秸f。