【创业观察】从大疆DJI入手——看无人机市场的未来在何方
前一段时间接触自动驾驶技术,ADAS技术,最近又机缘巧合注意到了大疆16年新发布的无人机Phantom4中的目标跟踪技术 。这些都是基于深度学习和计算机视觉的,也是我近期工程和学术研究的一个大的方向。
大疆创新,是一个我个人非常欣赏的公司。对我而言,其中最重要的一点,是它对我国本土文化的认同感和民族自豪感 。我自己心目中最好的项目是——既能够以高科技切入,同时能整合成平台,链接上下游资源,而且能够输出华夏本土文化。
以下内容是我基于自己的分析对网络上第一手资料和报道进行分类和整理而成。在这篇文章里,通过对大疆的解读,我也试图跟大家分享一下无人机行业的近况,预测一下无人机行业未来的发展方向。
- 关于DJI
(1.1) 公司成立时间:
- 2006年,由4名毕业生汪滔、陈金颖、卢致辉、陈楚强 建立的高科技民营企业。
- 引申阅读:四个创始人的历程
(1.2) 公司文化:
- 高科技的极客范儿 + 中国本土文化输出和民族自豪感 + 脚踏实地 + 创新 + 厌恶投机和山寨 + 拒绝浮躁 + 发明与艺术共存
愿景:品味 + 梦想 +净土
使命:创新 + 人文 (电影《the man from earth》里提到,经过科学实证的想法更早已经出现在艺术家脑海里)
价值观: 极致 + 真诚 + 童心
(1.3) 公司口号:
- 大道无疆,创新无限
(1.4) 公司核心发展方向:
- 飞行影像系统
- 大疆也致力于为全球不同的行业提供创新与探索平台,包括影视拍摄、农业、环境保护、搜索救援,能源基建、测绘等领域
(1.5) 公司的领导人:
- 汪涛
- “我一直认为,我们这一代不能再去一味地追求财富和利润。近代中国一直鲜有能够打动世界的科技产品、文学及艺术作品,我们现在应该鼓起勇气,在各个领域中追求卓越。不再做文化上的二等公民。”
- “在大疆发展壮大过程中,不断有人善意的“提醒”我们,去搞关系、炒概念、赚快钱。这些手段无疑会让企业获得一时利益,但绝不能让企业卓越。”(想到最近在读的一本书《从优秀到卓越》)
- “不要一味低头死读书,而更应该抬头看路,着手规划自己的未来路径,后者恰恰是在商业、艺术、发明活动中最为重要的部分。”
(1.6) 公司员工:
- 2011年只有90人,5年后的今天约有2800人;大疆目前在美国有大约100名员工,但到目前为止,他们的主要工作一直是客户支持、营销和商业开发。
- Palo Alto的研发实验室:目前有两个高级员工运营。
- 苹果前天线设计工程师:Rob Schlub
- 特斯拉从事自动驾驶系统开发的工程师:Darren Liccardo
- 新帕洛阿尔托实验室还将尝试与硅谷创业公司建立合作,如果有好的项目甚至会进行投资
- 原大疆分管伙伴生态的副总裁潘农菲因个人原因离职。潘此前在大疆负责中国及北美的合作伙伴关系建设、投资以及对外形象。
(1.7) 公司资本:
- 今2015年5月,Palo Alto风险投资公司Accel Partners向大疆投资7500万美元,该交易透露出大疆的估值约为80亿美元
(1.8) 公司的合作伙伴:
- 收购了瑞典相机和镜头制造商哈苏(Hasselblad)的少数股份。哈苏最擅长的是生产专业中画幅相机,这项技术可有能会用于无人机的相机当中。
- 德国汉莎航空公司已经与大疆建立了合作伙伴关系,未来将共同开发大宗客户无人机业务。
- 美500家公司获准使用无人机: 2015年以来,获准进行商业用途的无人机业务数量从原本的十几家骤升到500多家,呈现井喷态势。无人机使用执照发放范围众多,包括农民、铁路、安全服务公司和医疗公司。 负责发放执照的FAA要求无人机要有一个人类飞行员,并且不能超出其视线范围。半数用的是大疆的无人机。
- 创业基金计划并命名为SkyFund。这一基金是大疆与硅谷风投公司Accel Partners共同创立的,旨在支持为大疆无人机平台进行应用开发的创业公司,其投资额会超过1000万美元。
- 2015年8月,大疆联合Accel建立的SkyFund基金向无人机租赁平台DroneBase进行了投资
(1.9) 公司的竞争对手:
- 消费级市场
大疆起诉Yuneec侵犯专利(Yuneec可能是大疆最强劲的对手)
Yuneec除了航拍小型无人机,还会做载人电动飞机,Intel注资6000万美元。
除了明显的成本优势,电动飞机飞行更加顺畅,也更安静,维护电动飞机也减少了很多麻烦,这要归功于电动飞机的传动结构和机械结构
- 企业级市场
美国无人机公司 3D Robotics 押注企业市场,site scan系统,saas(软件即服务)。跟索尼、Autodesk合作做3D场景重建。
农业无人机市场:极飞
- 投资领域(隐性竞争)
- 非直接竞争
UAV(Unmanned Aerial Vehicle)在天上,ROV(Remote Operated Vehicle)在水下。
UAV不载人,还有载人的飞行器
(1.10) 公司的战略:
(略)
(1.11) 公司的国际化:
(略)
(1.12) 公司的管理:
(略)
- 关于DJI的产品
(2.1) 公司主要产品:
- 核心飞行硬件:Phantm精灵系列
- 精灵4前置了双摄像头( Phantom 4总共拥有五个摄像头和两个超声波传感器),借鉴仿生学原理,利用左右两只摄像头看到物体的视觉差,获得物体深度和距离的信息。即通过这两只摄像头捕捉到的画面,再利用计算机快速完成3D建模,向前方探测障碍物。水平视角60度,垂直视角30度,能够识别最近0.7米,最远15米的障碍物。
- 其他避障方案:
- 精灵4前置了双摄像头( Phantom 4总共拥有五个摄像头和两个超声波传感器),借鉴仿生学原理,利用左右两只摄像头看到物体的视觉差,获得物体深度和距离的信息。即通过这两只摄像头捕捉到的画面,再利用计算机快速完成3D建模,向前方探测障碍物。水平视角60度,垂直视角30度,能够识别最近0.7米,最远15米的障碍物。
2015年11月,FLYPRO飞豹无人机发布了一款XEagle智能运动无人机,采用基于TOF原理的红外避障方案,障碍物的有效检测距离是0.1-15米,最大相对飞行速度是12米/秒,探测到障碍物后,会自动悬停
2016年1月,零度发布了Xplorer 2无人机,采用雷达避障方案,借助机身顶部的雷达探头,在6米有效避障距离内,以每秒50次的速率做360度旋转并扫描障碍物,探测到障碍物后,会自动悬停。
2016年1月CES上,Yuneec展示了Typhoon H应用的Intel RealSense避障技术,借助机身的3D摄像头感知并自动避开障碍物,有效检测测距可达10米。
- “目前Phantom 4上所实现的大多数功能(包括视觉追踪功能)都只是在进行相对简单的信息描述与分类工作。不过嵌入式神经网络将很快就能打破这种局限性。未来,无论是无人机还是智能手机,借助神经网络都将可以实现自主学习。视觉追踪功能还只是一小步,未来无人机还能实现更多更强悍的功能。”——El-Ouazzane
- 如虎添翼的机器视觉和人工智能:嵌入式高性能机载电脑
- 妙算是一款专为飞行平台设计的嵌入式高性能机载电脑,妙算手掌大小的机身集成了性能出众的计算能力,大疆创新称之为下一代高性能机器人的“大脑”。
- 妙算搭载Ubuntu操作系统,可便捷安装运行Linux软件,支持CUDA、OpenCV及ROS等。妙算采用NVIDIA Tegra K1处理器(现在不知道有没有换成Tegra X1),内含4+1四核ARM-Cortex A15核心和192个GPU CUDA核心,最高主频达2.2GHz,使得妙算不仅具有强大的图像处理能力,而且能高效地处理并行任务。
- 此外,妙算能广泛应用于计算机视觉、深度学习等人工智能领域,让你的设备具备环境感知、物体辨识和实时反应能力。
- 未来可能与AR、VR融合
(2.2) 相关开源代码:
- APM飞控开源diydrones/ardupilot · GitHub
PX飞控diydrones/PX4Firmware · GitHub
MK飞控源码 WebSVN
PAPARAZZI飞控源码 paparazzi/paparazzi · GitHub
MVC飞控multiwii/multiwii-firmware · GitHub - YOLO实时物体识别:/darknet
(2.3) 下一代产品的新特性:
- embedded deep learning——让视觉拥有智能
- VR与航拍的结合——比赛、体育教学
- 关于市场和行业状况
(3.1) 无人机市场的细分领域:
(图片来自Google Image)
(3.2) 市场占有率(消费级无人机市场):
(图片来自Google Image)
(3.3) 行业状况:
- “因为大疆的出现,中国的无人机厂商数量也开始爆发式增长,尤其是在深圳,汇集了近200家的无人机厂商。这些企业或做整机,或做方案,或做零配件,这样的繁荣景象说是红海也并不夸张。不过为什么又是最轻易获得投资。因为,这些无人机厂商大都以组装为主,并没有自主研发能力,而那些少数有核心技术的几家企业,无一例外都获得了资本的青睐。”
- 2015年中国无人机公司融资总额超过2亿美元
- 大疆,7500万美元
- 上海的Yuneec,6000万美元
- 广州的亿航,4200万美元
- 其他的无人机厂商,几乎都是A轮或是天使轮,但都有千万以上的融资额。
- 除了投资机构,一些巨头也开始介入进来。
- 小米的无人机正在研发中,
- 华为的无人机也在部署,
- 百度等企业也都在观望中,
- 腾讯即将于美国拉斯维加斯正在举行的CES上,发布其无人机。腾讯无人机是与零度合作研发的,零度负责提供技术支持,而腾讯则负责软件研发和市场运营。 腾讯无人机将只专注于国内市场,届时腾讯将打通旗下QQ、微信、腾讯视频、腾讯旅游等多个频道和接口为该无人机提供在线分享服务。
- 无人机市场最大的变数,其实是来自监管政策。如果稍有不慎触犯监管政策,之前卖出去的产品,很可能要被统一召回。
- 因此,大疆甚至和竞争对手建立了临时的“同盟关系”——抗日救国统一战线
- 成立的联盟叫“无人机制造商联盟(Drone Manufacturers Alliance)”,根据介绍是针对消费级无人机的政策问题而跟一些有关部门进行游说工作,争取话语权
- 行业产业链 [公司列表]
- 无人机供应链除了无人机之外,芯片、飞控、电池、传感器、GPS、陀螺仪、动力系统、测绘仪器、电子元器件、无人机培训等也是无人机整个产业链的必备因素。
博文后续:见证者、概念实体、灵魂
《the witness》的结局猜想是,整个游戏是对人工智能学习人类智能的一个终极测试。
“巧合”的是,今日读到一篇文章,恰恰是讲到人工智能如何在游戏中学习规则以便达成任务:
* 2016年2月26日 在Arxiv上发表的pre-print:《A Roadmap towards Machine Intelligence》
(1)
常有人问我,【YOLO】为什么learning rate太高时会出现“NAN”的情况,导致训练失败。这里浅要谈一下原因。
如果使用Rectified Linear Unit(ReLU)作为activation unit的话,不能使learning rate太高,否则可能让某些神经元达到死寂状态,变成0,而且不可逆转,然后就再也学不到东西了。
如果要克服这一点,可以用 leaky ReLU,或者更新的 parametric ReLU (PReLU), Randomized ReLU(RReLU)。随机性可以防止overfitting——实验证明RReLU效果最好,train出来error最小。
(2)
引申一下,其实使用regularization,也是为了防止overfitting——
不同的regularization的方法,是在update weights的时候,采用了不同的方式,来限制weights的变化。
概念实体是人们为了区分事物建立的高维实体,在脑海中建立高维的结构,来区分事物。这个高维的曲面,是weights,即概念的壁垒和原则。人们通过认知调整概念,也通过概念来获得认知。
为了更直白、直观、通俗地解释不同regularization方法,我在这里使用类比和隐喻。Regularization是对概念和高维曲面的一种“装修”的方式,通过限制作用,将高维曲面的粗糙原型变得更加柔和。其理念是,具有一般化的概念应该能识别任何具有相同性质的事物,而不是仅仅对范例(training examples)进行过度解读(over-fitting)。过度解读往往造成这种概念和高维曲面具有过多细节,形状不够柔和。通过regularization能够强迫概念是柔和的,这样在训练的过程中智能会去学习事物的本质,而不是去钻牛角尖。
以下逐个分析一些常见的regularization的方法——
L2 regularization
* 相当于做陶艺,用柔和的手,在陶瓷(weights,即概念)上制造曲面
L1 regularization
* 相当于用锋利的刀,削木头,制造工艺品(weights,即概念),有棱有角
Elastic net regularization
* 是L2和L1的结合,是细腻的工匠,削一下材料,再用磨砂打磨
Max Norm constraints
* 限制w最大值,相当于有一个模子,挤压一下,超出的部分会被挤回去
Dropout
* 随机使某些weight一定几率不改变,而改变另外的weights。
* 相当于理发师使用带有锯齿的剪刀修剪头发,一缕头发有长有短,清新自然。
直觉化、使用隐喻可以更好地认知事物,符合人类认知的特点。在与读者您分享心得的过程中,广涵也建立了与以往知识的联系。诚然,万物间是相关联的,这种联系的制造其实并不牵强。
之前的两篇文章都有过对灵魂的讨论。
结合今年开始火热的虚拟现实VR,我有了一些新想法,可以作为对原文的补充。
《胡思乱想集——其四》和《关于灵魂》里面提到,我们操控游戏中的马里奥,马里奥的灵魂就是我们自己——只不过输入是手柄,而反馈是局限的视觉信息,甚至都不是沉浸式的。
而电影《阿凡达》里面的脑电波同步,输入就是脑电波,反馈是另一个肉体的全套反馈体系包括视觉听觉和触觉。阿凡达的身体就犹如一台机器,一个VR硬件。
未来的VR,短期内只有视觉和听觉,没有触觉和知觉。操控的是计算机里的虚拟avatar而不是现实世界的肉体avatar。不过VRSE这个视觉的VR已经挺令人兴奋的了。期待虚拟现实和现实产生直接交互的那一天。
如此说来,灵魂和肉体不是不可以分家。灵魂确实必须有一个宿主和归宿,但未必必须是大脑。而且大脑未必是那个最本源。
——大脑有可能只是一个脑电波接受方!(相当于客户端)如果思维的本源从更远处过来,那么启示、潜意识和脑电波云计算也就解释得通了。