硅谷与底特律赛跑
上周特斯拉股价一度超越通用汽车，成为美国市值最大的汽车公司。而通用同时宣布将每季度为自动驾驶投入1.5亿美元，招聘1100名工程师。对于特斯拉，我们提示短期风险包括1季报（5月3日发布）中的汽车业务毛利率、SolarCity现金流情况，以及公司是否会对今年下半年的产销量和资本开支给出新的指引。但影响股价波动的最关键因素还是Model 3的达产时间和量产进度。我们倾向于相信公司能按时达产，但产能爬坡速度具有一定的不确定性，目前华尔街卖方对今年Model 3交货量的预期，从2千辆到2万辆差别很大。长期来看，我们依然认为特斯拉在汽车业S.E.A.大变革中处于最有利地位。通用雪佛兰Bolt销量一般（1季度3092辆），说明特斯拉的成功因素不仅是电动化，还包括车联网（软件over-the-air更新，4G上网、大尺寸触摸屏）、辅助驾驶安全性、一体化模式（自营销售和维修，超级充电桩网络）等。仅就自动驾驶而言，公司既比其他硅谷公司更有制造能力，可自行完成商业化，又比传统厂商更具创新精神和对人才的吸引力。而通过在现有车辆上对各个自动驾驶功能先后进行模拟运行和实际激活的做法，公司不仅可以最快的推出新功能（通用凯迪拉克Super Cruise推迟一年才推出），更得以不断积累最真实最优质的数据，在数据质量上超过目前只有少部分ADAS功能实际运行的传统车企，而在数据积累速度上又超过目前仅有不到100辆路测车辆的Waymo。延伸而言，我们同时认为，今年将是电动车从小众向大众市场跨越鸿沟的关键一年，也是渗透率提高由政策驱动转向技术驱动的开局之年。看好从中国到海外的电动车产业链，包括A股的国轩高科、沧州明珠等和美股的Albemarle（ALB）等。
寻找AI+淘金热中的卖水人
AlphaGo与中国棋手对决将进一步使人工智能概念家喻户晓。我们认为AI+淘金热中需要寻找卖水人，看好公有云服务商和芯片商。针对谷歌TPU技术细节的披露，英伟达发文回应，将2016年推出的P40与2015年推出的TPU进行了对比，显示在推理环节，P40的速度是TPU的2倍，但8位整数推理速度和芯片内存方面则是TPU占优。我们认为，TPU采用脉动阵列机架构，在处理卷积的效率上有其优势，更在性能功耗比上显著胜过GPU。TPU应主要面向推理，GPU则在训练环节更具优势。此外，Graphcore、Cerebras Systems等AI芯片创业公司也值得关注。
IPO市场复苏
包括上周IPO的位置数据公司Yext在内，今年已有6家科技公司上市成功，融资金额远超去年。
计算与生命科学双剑合璧
苹果正在进行无创血糖仪的研发。我们在此前发布的大报告中就已提出，计算与生命科学的融合创新，是近期的科技热点，更将有助于突破各自瓶颈，开创新的市场空间。可关注AI+医疗、基因云平台、纳米医学、脑机接口、类脑芯片和DNA存储等。
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硅谷与底特律赛跑
【特斯拉今秋发布电动卡车，市值一度超越通用】特斯拉CEO Elon Musk上周四在Twitter宣布，今年9月、即Model 3投产两个月后，特斯拉将发布半挂式卡车，并将在18到24个月内发布皮卡。此外，Musk还称下一代特斯拉电动跑车Roadster将配有折叠车篷，并且拥有比Model S更快的车速。此外，今年7月将举行Model 3最后的发布会。上周一特斯拉股价收盘于312.39美元，市值509.5亿美元，超过通用汽车（市值508.9亿美元），成为美国市值最大的汽车公司。随后周二和周三股价回调，周四则收盘于304美元，市值495.8亿美元。（TheVerge）
【凯迪拉克今秋推出Super Cruise】今年秋天，通用汽车首款搭载Super Cruise自动驾驶辅助系统的汽车凯迪拉克CT62018年版将正式上市。该系统将相机、传感器和激光雷达地图数据相结合，只能在高速公路上使用，是业界首个实现驾驶员不用接触方向盘（hands-off）即可在高速公路上自动驾驶的系统。属于SAE5个自动驾驶等级的Level2和Level3之间（特斯拉Autopilot属于Level2，并且会警告司机将手放在方向盘上）。尽管汽车本身不配备激光雷达，但是使用的地图数据库是由使用了激光雷达的汽车所采集，凯迪拉克表示该系统已经收集了所有加拿大和美国高速公路的地图数据。尽管能够在高速公路上自动驾驶，Super Cruise仍要求驾驶员集中注意力。汽车方向盘上配有一个面向驾驶员的摄像头，使用红外光跟踪驾驶员的头部位置，判断驾驶员是否注意力集中。针对注意力不集中的情况，该系统将使用不断升级的一系列警报来保证驾驶员的目光集中在前方道路上，具体的警报包括灯光警报、声音警报、座椅震动警报等。如果驾驶员拒绝或因为特殊情况（疾病）无法对此作出反应，Super Cruise将自动找寻合适的停车处，并根据情况使用OnStar联系相关机构请求帮助。售价方面，该系统以及搭载该系统的汽车并不便宜，需要在奢华版66290美元的基础售价或白金版85290美元的基础售价上额外支付2500美元，购买奢华版的车主还需要额外支付3100美元购买驾驶员辅助包。SuperCruise原本计划在2016年的2017版凯迪拉克上推出，但因安全隐患而推后了一年。公司表示，工程师们花了几年时间开发和测试，以保证为车主提供最安全、最便利的驾驶体验，而不在意固定期限。（The Verge）
【通用将在硅谷招聘千名自动驾驶工程师】通用汽车日前宣布，将通过旗下的Cruise Automation在加州旧金山设立一个新的研发中心，未来5年投入1400万美元，并招聘1100名工程师，以开发自动驾驶。因此，公司还将获得加州政府800万美元的税收补贴目前，公司正在对50辆雪佛兰Bolt电动车进行自动驾驶道路测试。（Electrek）
【通用计划每季度为自动驾驶研发投入1.5亿美元】在与投资者进行电话交流时，通用汽车表示将为自动驾驶研发每个季度额外投入1.5亿美元，因而从2季度开始，今年将投入7.5亿美元，预计2018年的单季投入与今年类似。在财务报表中，这些费用将大部分记录为公司总部的工程和研发费用。（General Motors）
【苹果获得在加州路测自动驾驶汽车的许可】根据加州DMV的公告，苹果成为第30个获得许可，在加州公路上进行自动驾驶汽车路测的公司。苹果注册了3辆2015 Lexus RX crossovers进行路测，并有6名安全驾驶员。（The Verge）
【LIDAR创业公司Luminar累计融资3600万美元】由年仅22岁的Austin Russell创立的Luminar Technologies正在建造激光雷达，其目标是研发一款售价低于1000美元的激光雷达。来自Bloomberg的信息称，Luminar去年融资时的估值为10亿美元，累计融资额与其竞争对手Velodyne和Quanergy接近，后两者融资均达到1.5亿美元以上。近日，来自Axios和TechCrunch等新闻来源中显示，Luminar自2012年创立以来，实际总融资为3600万美元，投资者包括Canvas Ventures、GVA Capital以及PeterThiel的1517 Fund等。与竞争对手不同，Luminar致力于制造激光雷达的每个部件，包括芯片、设计、接收器、激光、封装等，使用波长1550纳米的激光也与行业普遍使用的905纳米不同，性能（清晰度和视距等）都超过竞争对手。（Bloomberg，Axios，TechCrunch）
【Uber称没有盗用Waymo的LIDAR技术】针对此前Waymo对Uber提起诉讼，称Uber收购的Otto公司员工窃取了Waymo的自动驾驶技术，Uber于近日回应称，没有任何证据表明Uber接触过Waymo诉讼中包含的1.4万份文件，Uber早在2015年就开始了激光雷达的研发，而且与Waymo使用单目激光雷达不同，使用的是完全不同的多目激光雷达技术。Uber表示，早在被Waymo指控盗取机密文件的Anthony Levandowski加入Uber前，公司就已经开始了激光雷达相关研发，该项目由机器人专家Scott Boehmke，称作“Fuji”。Boehmke主要与来自TytoLidar公司的工程师合作，该公司与Levandowski一同加入Uber，但公司内不包含任何Waymo前员工。但Waymo称，Tyto也是由Levandowski在2014年秘密创建的，当时Levandowski仍在Waymo工作。“Fuji”项目研发的激光雷达是一款四目激光雷达，2个镜头用于透光，2个用于接收光，而Waymo的激光雷达则既可以发射也可以接收光。（Bloomberg）
【自动驾驶电动共享汽车将在2030年占到25%】BCG的一项研究表明，2030年全美城市地区的汽车总里程中，将有25%是由自动驾驶电动共享汽车完成。自动驾驶电动共享汽车将有助于解决城市拥堵问题以及降低城市人口的交通支出，使用该类汽车出行的用户将比自己买车减少60%的支出。BCG指出，这并不会降低汽车的总体销量，只是汽车的拥有者和使用方式将会产生巨大的转变。（TechCrunch）
【Lyft融资6亿美元】Lyft融资6亿美元，融资后估值达到75亿美元，对比公司去年1月融资前的估值为45亿美元。投资者包括Public Sector Pension Investment Board、Alliance Bernstein、Baillie Gifford、KKR，以及此前的投资者Rakuten和Janus Capital等。Lyft目前总融资达到了26.1亿美元，此次融资可能是希望在Uber面临企业内部文化以及各种丑闻时继续追击，后者目前估值612亿美元。Lyft今年1季度总订单量7040万，环比增长34%，同比增长142%，在今年年初的#DeleteUber运动后，单周新用户注册人数环比增长超过60%。（TechCrunch，TechCrunch）
寻找AI+淘金热中的卖水人
【5月AlphaGo将与柯洁对战三番棋】去年击败李世乭的比赛中，AlphaGo大大超过了人类棋手的预期，并为这项运动带来了全新的元素，棋手们或多或少都开始尝试以前甚至没有想过的棋招，不仅展现了人工智能的强大，对于推动围棋这项运动的发展也可谓益处多多。近日，谷歌DeepMind与中国围棋协会及浙江体育局合作，宣布将于5月23~27日在乌镇举办“The Future of Go Summit in Wuzhen”，届时AlphaGo将再次正式与人类交锋，对手包括一众中国顶尖围棋高手。其中最引人瞩目的是柯洁对阵AlphaGo的三番棋较量，柯洁此前曾在网络上与化身“Master”的AlphaGo进行快棋较量但均落败。此次比赛采取慢棋赛制，相较而言有益于人类选手，但是AlphaGo经过近期的训练又探索出了新的战术，棋技也更进一步，因此胜负仍存悬念。除此之外，此次峰会还推出“PairGo”配对赛以及“TeamGo”团队赛，前者是古力搭配AlphaGo与连笑搭配AlphaGo的对决，后者是5名中国顶尖棋手（目前世界排名第2的芈昱廷、第4的周睿羊、第6的陈耀烨、第7的时越和第20的唐韦星）合作对战AlphaGo。比赛间隙还将举办“人工智能未来”论坛，谷歌DeepMind团队将与中国专家一同探讨人工智能的未来，如何为各个领域提供解决方案。（DeepMind，DeepMind）
【生成对抗网络可利用机器生成数据】生成对抗网络（GAN）的本质是使用两个神经网络，一个神经网络能够创造数据，另一个神经网络则对该数据进行分析，判断其真实性，随着两个神经网络的逐渐训练进化，前一个网络将可以直接创造出与真实数据无差的数据（例如图像、基因、健康数据等），从而减少神经网络训练中对真实数据的依赖。GAN的提出者是IanGoodfellow，其最近宣布从OpenAI回归GoogleBrain，并且计划在谷歌建立专门研究GAN的团队。Facebook的人工智能研究主管YannLecunn也描述了GAN将可以最终实现机器的无监督学习，减少机器学习中通常所需的大量人类工作（如对数据进行标签化等），从而加速人工智能的发展。（TechCrunch）
【英伟达回应TPU，P40 GPU速度为TPU的2倍】谷歌此前发布了一篇研究论文In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit，其中公布了TPU在数据中心的表现细节，其中提到TPU主要面向神经网络的推理过程，平均而言，处理速度比同时期GPU和CPU要快15~30倍，功耗效率（TOPS/Watt）提升了30~80倍。谷歌的对比使用的是英伟达2012年款GPUK80，而TPU的发布时间为2015年。为此，英伟达方面近日发文做出了回应，使用了2016年推出的P40与TPU进行了对比。具体结论包括：训练方面，P40的32位浮点性能达到12TFLOPS，带宽为TPU的10倍；即便TPU主要面向的推理方面，P40的速度也为TPU的2倍，而8位整数推理速度和芯片内存方面则是TPU占优。（NVIDIA blog）
我们认为，TPU的发布日期在K80和P40之间，因此无法直接进行产品对比。TPU采用脉动阵列机架构，在处理卷积的效率上有其优势，在性能功耗比方面会显著胜过GPU。此外，TPU使用8位运算器，而GPU强调高精度浮点运算的同时拥有更大的带宽，因此前者主要面向推理，后者则在训练环节更具优势。
【AI芯片创业公司一览】除去科技巨头外，初创公司也在瞄准人工智能硬件方面的开发：
► Graphcore成立于2016年，总部位于英国，致力于加速机器学习。公司的产品主要是IPU（Intelligent Processing Unit）处理器，该处理器经过优化，可以高效的处理机器学习领域中极其复杂的高维模型。IPU强调大规模并行运算和低精度浮点运算，与其它解决方案相比，IPU拥有更高的计算密度以及超过100倍的内存带宽，可以完全在内部处理机器学习模型，拥有更低的能耗与性能。IPU产品包括IPU设备与IPU加速器，前者旨在为云和企业数据中心服务，帮助加速AI应用并降低成本，并将训练和推理环节提速10x和100x；后者是一个PCle卡，能够插入服务器中以加速机器学习应用。公司还为主流机器学习框架例如TensorFlow和MXNet提供无缝界面。为了支持该界面，Graphcore推出了灵活的开源图形编程软件框架Poplar，其中包含工具、驱动及应用库，使用C++或Python界面，允许开发人员修改和扩展库，从而更快更方便的使用IPU系统。公司截至目前仅在成立时进行了一笔A轮融资，融资额3000万美元，Robert Bosch Venture Capital和Samsung Strategy and Innovation Center领投。
► Cerebras Systems成立于2016年，总部位于加州Los Altos，目前正在研制下一代用于深度学习的芯片（可能是GPU）。Cerebras的官网上将自己描述为一家低调的初创企业，敢于解决别人无法解决的问题。该公司的CEOAndrew Feldman和CTO Gary Lauterbach此前都是SeaMicro的联合创始人，在SeaMicro被收购后加入了AMD。去年12月，Cerebras获得了来自Benchmark的2500万美元的融资。（Google，TechCrunch，NVIDIA，Graphcore，TechCruch）
IPO市场复苏
【位置数据公司Yext上市，首日股价涨逾20%】位于纽约的位置数据公司Yext上周四于纽交所上市交易，股票代码YEXT。该公司股票的最初定价区间8~10美元，最后定价11美元，对应融资总额1.115亿美元，对应市值13亿美元。开盘价14.03美元，收盘价报13.41美元，涨幅21.91%。公司成立于2006年，上市前累计融资1.17亿美元，最后一轮估值超过5亿美元。投资者中SutterHill Ventures持股23.6%（IPO前比例，下同），其他投资者还包括Institutional Venture Partners（16%）、Marker Financial Advisors（13.6%）和Insight Venture Partners（10.3%）。公司于2016年前9个月实现8860万美元收入（2015年同期为6400万），亏损2860万美元，较2015年同期的1820万美元有所扩大。对于BestBuy、麦当劳和Marriott客户来说，Yext主要负责管理这些公司旗下店铺在搜索引擎、社交媒体和地图上的位置信息管理和更新。（TechCrunch）
【IPO市场复苏，并购市场保持活跃】日前，包括Yext在内，今年已有6个科技公司成功上市（Snap、Presidio、MuleSoft、Alteryx、Okta、Yext），其中1季度IPO有4个，共计融资39亿美元。
在科技并购方面，1季度并购额281亿美元，虽然与4季度的864亿相比大幅下降，但在并购笔数上，却从599笔上升到638笔。金额差距的主要原因是去年4季度Century Link收购Level3等大笔交易。（Venture beat）
计算与生命科学双剑合璧
【苹果秘密团队研发血糖监测传感器】苹果聘请了一个小型生物医学工程师团队，在距离公司总部不远的一处办公场所研发非侵入性、可持续监测血糖的传感器设备，目前正在湾区临床场所进行可行性的测试。该计划最初由Steve Jobs提出，已经开展了至少5年，旨在利用智能手表等可穿戴设备直接监测氧含量、心率、血糖等各项健康指标。2010年，苹果曾秘密收购一家称为Cor的公司，收购后该公司CEO Bob Messerschmidt定期给Jobs发健康医疗传感器技术方面的专题邮件，并加入了Apple Watch团队。该研究团队目前向苹果硬件技术高级副总裁Johny Srouji汇报，此前由MichaelD. Hillman领导，后者在2015年离开苹果加入了Facebook担任Oculus硬件部门负责人。一年前，该团队的员工数量约为30人，但近期苹果挖来了Vital Connect、Masimo、Sano、Medtronic和C8 Medisensors等公司的专家，因此团队有所壮大。据消息透露，团队目前正在开发一款光学传感器，利用光线照射皮肤来测量血糖。除去苹果外，谷歌也在进行相关方面的研究，谷歌Verily正在研发一款智能隐形眼镜，通过眼睛测量血糖浓度。（CNBC）
