無人駕駛汽車領(lǐng)域的競爭正變得愈發(fā)殘酷。
與無人駕駛汽車相關(guān)的法律糾紛近期大量涌現(xiàn)就是明證。
舉例來說，美國電動汽車制造商特斯拉(Tesla)正在起訴其輔助駕駛功能Autopilot前總監(jiān)斯特林·安德森(Sterling
Anderson)。
特斯拉稱，安德森為同業(yè)競爭對手Aurora Innovations盜竊了數(shù)據(jù)，而Aurora
Innovations的產(chǎn)品目前尚未真正成型。對于特斯拉方面的指控，Aurora予以否認。
在特斯拉狀告安德森的聲明中，有幾句話點出了無人駕駛汽車領(lǐng)域的競爭本質(zhì)以及該行業(yè)所孕育的文化。
特斯拉稱：“為了實現(xiàn)快速的趕超，傳統(tǒng)汽車已營造了一種迅速致富的環(huán)境。一些只有演示樣品的小型程序員團隊開出高達十億美元的高價。Cruise
Automation是一個只有40人的公司，但通用汽車在2016年7月出價近10億美元對其進行收購。2016年8月，打車應(yīng)用鼻祖Uber收購了另一家小型無人駕駛初創(chuàng)企業(yè)Otto，這家公司只創(chuàng)立近七個月，但身價超過了6.8億美元。”
Otto目前是Alphabet旗下無人駕駛公司W(wǎng)aymo狀告Uber的關(guān)鍵。Waymo稱，Uber竊取了其專利技術(shù)。
為何這些籍籍無名的微型創(chuàng)業(yè)公司能賣到如此高的價錢?人工智能專業(yè)人士稱，這些收購與初創(chuàng)企業(yè)的技術(shù)無關(guān)，買家看中的是其公司所擁有的人才。
當下，有關(guān)深度學習方面的專業(yè)人士實在是匱乏，而深度學習卻是高端無人駕駛技術(shù)的關(guān)鍵，這種技術(shù)要優(yōu)于傳統(tǒng)的編程，其能夠使得汽車以更快的速度學習安全駕駛。
蒙特利爾大學的計算機科學教授約舒華·本吉奧(Yoshua
Bengio)表示：“需求的增長要比我們培養(yǎng)這方面的博士，甚至碩士的速度快得多。行業(yè)對這一領(lǐng)域的興趣呈現(xiàn)爆炸式增長，就像大草原上蔓延的野火。”
需求的增長
機器學習在過去五年中得到了極其快速的發(fā)展。
去年3月份，Google
DeepMind研發(fā)的程序在異常復(fù)雜的圍棋比賽中擊敗了世界冠軍。此前，圍棋一直被認為是人工智能難以攻克的題目。因為其變化多過宇宙原子。
這并不是人工智能所取得的最新成就。今年1月份，由卡內(nèi)基梅隆大學開發(fā)的人工智能Libratus擊敗了世界4名頂尖德州撲克高手，獲得180萬美元的獎金。
隨著人工智能領(lǐng)域快速發(fā)展，各大公司一股腦擴大其人工智能團隊的規(guī)模。
卡內(nèi)基梅隆大學人工智能副研究員杰夫·戈登(Geoff Gordon)表示：“由于機器學習和人工智能得到發(fā)展，企業(yè)一直在招募這方面的教授。”
不過，車企在人工智能尤其舍得投入，因為他們與傳統(tǒng)科技企業(yè)相比，在這方面起步較晚。
由于深度學習應(yīng)用范圍廣，其不僅僅限于無人駕駛汽車，汽車制造商不得不與同業(yè)對手，甚至是傳統(tǒng)科技企業(yè)展開競爭。
會計事務(wù)所畢馬威在2016年發(fā)布的報告稱，擁有10名以上深度學習領(lǐng)域?qū)＜业钠髽I(yè)只有28家。而且，六家科技公司雇傭了行業(yè)54%的專家，他們分別是谷歌(微博)、微軟、NVIDIA、IBM、英特爾以及三星電子。
畢馬威汽車行業(yè)負責人加里·希爾伯格(Gary
Silberg)表示：“汽車行業(yè)中傳統(tǒng)勢力和人才是他們產(chǎn)品研發(fā)的基石。因此，車企還是會從頂級工學院招募出色的機械和電子工程師，他們是產(chǎn)品研發(fā)的組成部分。”
希爾伯格表示，現(xiàn)在還需要一個過程，不可能馬上招募人工智能的天才和計算機科學家，并期待他們立即融入車企。
瓶頸效應(yīng)
2015年3月，Uber掏空了卡內(nèi)基梅隆大學的人工智能和機器人中心。Uber挖走了逾50名專家，其中包括安東尼·斯坦茨(Anthony
Stentz)，后者在過去的四年半時間里一直擔任該中心的主任。
數(shù)月之后，Uber宣布與卡內(nèi)基梅隆大學成立戰(zhàn)略合作關(guān)系，并針對無人駕駛汽車創(chuàng)建Uber高端技術(shù)中心。
久負盛名的深度學習專家吳恩達在2014年離開斯坦福成為百度首席科學家。百度已獲批在加州開展無人駕駛汽車測試，并已在中國進行了測試。
人才外流之后，各大高校紛紛努力填補留下的空白。
本吉奧表示，企業(yè)以這樣的速度招募人工智能方面的人才，導致了瓶頸的出現(xiàn)，因為不可能以這種速度培養(yǎng)人才。本吉奧被認為是深度學習的先行者。一般情況，攻讀人工智能博士學位所花費的平均時間約為五年。
由于教授都離開學校，到科技公司和車企就職，這一問題逐步被放大。
本吉奧教授表示：“這一領(lǐng)域人才需求出現(xiàn)增長，但瓶頸在于沒有足夠的學術(shù)實驗室，沒有足夠的教授對希望從事這一領(lǐng)域的學生進行督導教育。”
卡耐基梅隆大學的戈登表示，希望攻讀深度學習的人數(shù)在增加。在未來一學年，卡耐基梅隆大學的機器學習博士學位收到了800份申請，而僅僅兩年前才只有300份申請。
本吉奧說，蒙特利爾大學每年有600人申請攻讀機器學習專業(yè)，而他只能帶約20人。
機器學習所引發(fā)的熱潮令人鼓舞，但由于教授人數(shù)有限，其擴招的規(guī)模也非常有限。
本吉奧表示，這個行業(yè)的專業(yè)人士本來就少，他們其中的大部分還被企業(yè)挖走了，現(xiàn)在較數(shù)年前相比，教授的人數(shù)就更少了。
水漲船高
人工智能人才的短缺意味著這些專業(yè)人士身價倍增，而擁有這類人才的初創(chuàng)企業(yè)，他們往往能夠滿足大企業(yè)收購的需要。
通用汽車在2016年斥資5.81億美元收購了初創(chuàng)企業(yè)Cruise
Automation。Uber去去年8月份花費6.8億美元收購了無人駕駛卡車初創(chuàng)企業(yè)Otto。
最近，福特向匹茲堡初創(chuàng)企業(yè)Argo AI投資10億美元。這筆投資將在未來五年內(nèi)完成。
福特人力資源總監(jiān)朱莉·洛奇-賈勒特(Julie Lodge-Jarrett)表示，針對Argo
AI的投資表明，隨著市場對人工智能專家需要的增長，為招募和留住人才，該公司將如何改變其戰(zhàn)略。
洛奇-賈勒特表示，該公司對于科技人才的需求正在增加。例如人工智能和機器人，該公司也更加需要這方面的人才，并看到針對這些特殊人才的競爭將進一步加劇。
洛奇-賈勒特稱，該公司還在尋求收購大量人才的機會，因為其有助于未來的招聘工作。
Argo AI創(chuàng)始人之一為布萊恩·舍爾斯基(Bryan
Salesky)，此人曾是谷歌無人駕駛汽車部門的硬件負責人。該公司的另一位創(chuàng)始人皮特·蘭德(Rander)，此人曾是Uber無人駕駛汽車中心工程總監(jiān)。
這種關(guān)系使得福特以后能更加容易雇傭這類人才，而他們此前通常是為科技行業(yè)巨擘工作。
本吉奧表示，針對Argo AI的投資表明了“過去數(shù)年市場的運作模式”。
本吉奧說：“令人傷心的是，大部分這種行為純粹是為了招聘。這對經(jīng)濟是這一種損失，因為這些小型初創(chuàng)企業(yè)被大公司整合后，其原有項目難以繼續(xù)。在某種意義上，可以說是資源和投資的浪費。”
