“2021年無人駕駛領域最大的融資。”

作者:苗正 出品:財經涂鴉

2021年6月17日,谷歌旗下明星無人車企業Waymo宣布完成25億美元巨額融資,一度成為2021年最大的無人駕駛領域融資。次輪投資者為Alphabet、Andreessen Horowitz、AutoNation、加拿大養老金計劃投資委員會、穆巴達拉投資公司、Perry Creek Capital、富達管理和研究公司、麥格納國際、Silver Lake、淡馬錫、T． Rowe Price Associates以及老虎環球基金。

事實上,對比2020年3月,Waymo第一次對外融資,僅有老虎環球是新晉投資者,其余投資者皆為第一輪參與者。

Waymo發言人表示,這筆資金將有助于進一步推動其將自動乘車服務推向更多市場的使命。目前,該公司的機器人出租車僅在亞利桑那州大約100平方英里的服務區內向公眾開放,約等于260平方公里,相當于北京豐臺區的占地面積。若目的地與出發點在50平方英里以內,Waymo還允許乘客乘坐完全無人駕駛的車輛出行。

Waymo換血

說來也巧,就在Waymo官宣融資完成的前半年期間,Waymo迎來了一次大換血。2020年12月,首席安全官Deborah Hersman離職。2021年2月,Waymo Laser Bear激光雷達業務的制造和全球供應主管兼總經理 Tim Willis離職。2021年4月,財務主管和投資者關系主管 Sherry House也離開了Waymo。

不過這還沒完,2021年4月,Waymo首席執行官John Krafcik宣布離職,該企業首席運營官Tekedra Mawakana和首席技術官 Dmitri Dolgov 將作為聯合首席執行官解體John的職位。

John于2015年擔任Waymo的部門管理者,以實現Waymo商業無人出租車為目的領導整個團隊。2018年時,在John的帶領下,Waymo爭取到了在美國鳳凰城的測試運營機會,也因此成為了全地球第一個無人出租車公司。

在John的牽頭下,Waymo如日中天,2016年,Waymo從一個小小的無人駕駛部門,演變成了高達2000員工的無人駕駛出租車公司。同時,Waymo也迎來了首席財務官Ger Dwye,他從2006年就加入了谷歌,屬于資歷極深的老員工。

然而就在John離開的一個月后,2021年5月13日,Ger Dwyer以及其汽車合作伙伴關系和企業發展負責人Adam Frost,同時離開了Waymo。

上文提到,Waymo第一次對外融資在2020年3月,而就是在這兩次融資之間Waymo發生了如此大規模的換血事件。事實上,究其原因,正是第一次融資對于Waymo業務的調整。由于無人駕駛汽車存在較大的不確定性,包括技術、運營模式、社會反應等等,在完成第一次融資后,Waymo開啟了許多全新的業務模式,如向機器人公司銷售定制款激光雷達和無人卡車運輸等等。

2020年5月,幾位新晉投資者追加了Waymo的第一輪融資,使其擴大到了30億美元。而這筆追加融資的目的,則是開發Waymo Via,也就是在Waymo無人駕駛技術下延伸出來的貨運和貨物運輸服務。

事實上,Waymo這樣的業務擴張,反而偏離了由John最初帶領團隊的本意。誠然,Waymo作為一個公司,盈利是他們的唯一目的,但是卡車貨物運輸、銷售激光雷達,這兩種盈利手段都是面向企業端的。相反,無人出租車則是一種消費端的業務,這讓以該商業模式為核心理念組建而成的Waymo團隊有些難以駕馭,最終自然而然出現了換血的局面。

可正當Waymo拿下25億美元大額融資,準備進一步讓營業手段百花齊放的時候,他們的頭號強敵Cruise,于2021年6月15日宣布從通用汽車的財務部門獲得了 50 億美元的信貸額度,用于購買數百輛將于 2022 年投入使用的全自動班車。

這種全自動班車名為Origin,可以通過乘客的選擇前往不同的停車點,全部由通用汽車在底特律的零號工廠生產代工。Cruise 首席執行官Dan Ammann表示,Cuise新融資金額超過 100 億美元。

谷歌在干什么?

Waymo的母公司,谷歌,本是一家以軟件和網絡技術起家的IT公司。不過無論是其Lab X(前身為Research at Google),還是其手機和智能音箱等產品,無疑彰顯了他們對于硬件的渴求。

作為谷歌硬件領域的當家花旦,TPU一直是谷歌近年來所有研發能力的最佳表達。2021年6月,谷歌在《Natue》雜志上表示,谷歌在公布第4代TPU后,已經開始使用AI去設計AI芯片了。并且這種AI只需要使用6個小時,就能設計出性能遠超專業設計人員花費數個月設計出來的AI芯片,這都要歸功于TPU的強大運算能力。

2021年5月19日,谷歌發布了第4代TPU的技術細節,谷歌首席執行官 Sundar Pichai指出,他們利用一個互連的液冷服務器集群,使得TPU可以實現每秒10億次的操作,這種量級的處理能力也被稱為“exaflop”。

當然,超級計算機之所以無法達到exaflop,是因為需要保證一定的精度,但是第4代TPU無法在如此精度的前提下實現exaflop。另一方面,谷歌公布了第4代TPU的測試結果,其中就包括ResNet-50(圖像分類)、SSD(物體檢測)和 Mask R-CNN(對象檢測)這三大視覺測試。

測試結果,數值越低越好(來源:谷歌)

而計算機視覺技術,正是Waymo無人駕駛技術的立足之本。可見,作為一個軟件服務公司,谷歌花費了大量精力投入到了硬件領域。正所謂近水樓臺先得月,Waymo也就成為了第4代TPU的第一批用戶。

無論是自動駕駛,亦或是無人駕駛,甚至是任何一家AI相關的公司,顯卡所帶來的硬件成本,都遠遠超過了服務器、汽車等其他硬件。如上圖所示,只需要256塊第4代TPU,就可以達到幾千塊英偉達顯卡所帶來的運算能力,這便讓Waymo的運算能力得到了大幅度強化。

在有了強大算力的支撐后,相較于其他無人駕駛公司,Waymo固然可以跑得更快,飛得更高。所以回看谷歌這一路磕磕絆絆的硬件之路,反而在TPU上扳回了一城。

谷歌和Waymo的未來

當然,如果說谷歌拼了命研發TPU最后結果只為了無人駕駛,那格局未免也太小了。因此,對于第4代TPU,谷歌并沒有與往常一樣強調神經網絡。谷歌的項目負責人提出了一個觀點,芯片的發展速度遠遠落后于機器學習,這種現象是構成他們沒有按照芯片的發展歷程去開發芯片,反而是為了服務于當代技術潮流的事物。

Pichai在2021年5月19日的發布會上,特地強調了第4代TPU在機器人技術和自然語言處理上的應用,以及谷歌歷年來的保留項目——針對圍棋的強化學習網絡。

Pichai從研發TPU開始就有一個很深的執念,他認為未來TPU會是一種和處理器進行綁定的存在,就像現在PCI-E插口上總會有一塊GPU是一樣。他深知谷歌這十余年來對硬件的探索,基本上都是在走彎路,甚至撞南墻,而TPU的誕生,也正是谷歌對硬件領域的一次咆哮。

以如今火熱的全自主移動機器人(AMR)來看,現代場景中,傳統固定機器臂因為不夠靈活,早已表現出了落后的勢態。而AMR本身的靈活性,以及對環境的0改造,對于客戶來說則成為了更好的選擇。

然而AMR最大的缺點便是運算能力,由于AMR是一種敏捷解決方案,所以絕大多數AMR的運算都是在本地發生的。雖然AMR通常都具備通信能力,不過這種通信是為了多臺AMR相互協作準備的,并不是一個云端指令的通道。

那么對于AMR的設計而言,如何用更小尺寸設計實現更強大運算能力,就成為了當務之急。以市面上較為流行的MiR公司AMR為例,該機器人并不具備強大的協作能力,主要原因仍是算力不夠。

這也再次印證了谷歌的觀點,他們就是要為當下的AI去研發硬件,而不是順著硬件的發展來研發。

Waymo的改變,亦是同理。或許在將來,人們看到谷歌的時候,第一時間聯想起的不再是他們的搜索功能,相反,人們會深知谷歌硬件能力的強大。這也是在嘗盡了無數次硬件上的敗仗后,Pichai想要實現的目的。