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01/01/2021

【蘋果造車】Apple Car是電動車明日之星還是純屬炒作?蘋果造車可能性大剖析!

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  Apple Car傳言流傳甚久,惟蘋果公司內部的相關研發部門經歷裁員與調整方向,一路跌跌撞撞,發展卻未見起色,以致漸漸被人遺忘。臨近2020年完結前夕,突然有多項關於蘋果造車的消息流出,指蘋果或會於2021年第三季發表首款電動車,2024年更會有自駕車登場,讓全球粉絲大感驚喜。究竟這是純屬炒作的傳聞,還是真有其事呢?假如Apple Car真的上市,能否成為蘋果業務增長的新動力?

 

網上流傳多款由網民自行設計的Apple Car預想圖。圖中這款概念車設計以黑色作主色調,富有流線型的車身外形,設計意念似乎是源自iPhone手機。(圖片來源:Letsgodigital)

 

Apple Car加洲秘密試車

 

  踏入2020年12月,有關的Apple Car傳聞接連湧現。外國科技網站AppleInsider援引台灣《電子時報》報道指,蘋果正跟台積電合作研發自動駕駛晶片。台灣《經濟日報》又引述供應鏈消息指,蘋果近期已要求和大、和勤、貿聯-KY、富田等台灣車用零件商備貨,從要求備貨的時間點推算,Apple Car可能於2021年秋季發表。隨後《路透社》獨家爆料指,Apple Car沒有那麼快面世,最快要到2024年才可登場。消息一出,不但蘋果粉絲興奮不已,蘋果公司股價也因此而大漲。

 

  傳聞中的Apple Car將會採用電池驅動,並且具備自動駕駛功能。早於2017年,蘋果已取得美國加州車輛管理局(DMV)的自駕車測試許可,成為繼Google Waymo與通用Cruise之後,第三支合資格的測試車隊。有台灣供應鏈廠商更爆料指,蘋果已在加州路面上秘密測試數十輛無人車。

 

  蘋果的長期合作夥伴鴻海集團,於2020年10月宣布跟裕隆合作推出「MIH模組化電動車平台」聯盟,旨在協助電子科技業者進入電動車市場,更表明歡迎蘋果在內的各家科技公司加入。這樣的話,可以幫助蘋果生產電動車的外部供應鏈似乎也預備好了。

 

另一款Apple Car預想圖以白色為主色調,外形具有簡約美感,隱隱然帶有Mac產品設計的影子。(圖片來源:Freelancer.com) 

鴻海建立的MIH電動車平台聯盟,迄今已有逾200家廠商參與。首款開發工具平台「EV Kit」預計於2021年1月發表,2月開放給全球訂購,4月底開始交付,以便開發人員基於這個底盤和車載系統來製作電動車。(圖片來源:鴻海集團)

 

蘋果造車大計構想多年

 

  其實,蘋果在喬布斯(Steve Jobs)年代已有造車的想法。2010年,喬布斯曾跟汽車初創公司V-Vehicle進行磋商。2013年,喬布斯繼任者提姆·庫克(Tim Cook)在蘋果全球開發者大會(WWDC)上發表《iOS in the Car》(後來易名為《CarPlay》),正式宣告蘋果跨足汽車領域。

 

  2014年,蘋果啟動了研發汽車產品的「泰坦計劃」(Project Titan),並從特斯拉(Tesla)、福士汽車(Volkswagen)、通用汽車(General Motors)大肆挖角。泰坦計劃原是針對電動車進行開發,其後逐漸轉向研發自動駕駛技術。

 

  2017 年,庫克首次公開證實蘋果正在研發自動駕駛系統,並表明這是非常重要的核心技術,更稱之為人工智能項目之母。同年,蘋果取得在加州進行無人車測試的許可。

 

自2017年起,蘋果的測試用自駕車已多次被網媒拍到在美國加州道路上行駛。(圖片來源:翻攝MacRumors的YouTube影片)

 

收購無人車初創再上路

 

  2018年,蘋果找回在2013年跳槽到Tesla的資深員工道格·菲爾德(Doug Field),率領一支技術團隊,專注研發以新型電池為設計重心,以降低電池成本為開發目標的汽車產品。

 

  2019年1月,蘋果裁減接近200名自駕研發團隊成員,一度讓外界以為泰坦計劃已胎死腹中。出乎意料的是,Apple於同年6月宣布收購無人車初創企業 Drive.ai,把其技術人員盡納麾下,讓蘋果造車計劃重新上路。

 

  2020年12月,美國專利及商標局批准了蘋果一項障礙物偵測系統的專利,可透過光學雷達(LiDAR)偵測行車路徑上的障礙物。無人車來說,這是非常重要的核心技術。

 

蘋果於2019年併購無人車初創Drive.ai,主要目的是吸納具自駕研發經驗的工程師,以壯大泰坦計劃的研發團隊,不會使用Drive.ai任何技術專利。(圖片來源:Drive.ai)

 

蘋果具技術與現金優勢

 

  假設傳聞屬實,那麼蘋果真的有能力製造Apple Car嗎?隨著汽車逐步邁向數碼化,車輛的內置晶片已是愈來愈多,其中的關鍵晶片如自動駕駛晶片和車聯網晶片等,均跟手機的SoC(System on a Chip)單晶片系統高度重合,蘋果在這方面正好具備領先於傳統汽車大廠的研發優勢。

 

  車載系統所用的晶片跟手機與電腦一樣,具有3個重要的運算核心:CPU用於系統運算與整體協調,GPU負責圖像運算,NPU(Neural-network Processing Unit)則專注於人工智能運算。新一代 Mac 系列產品現已採用蘋果自家研發的M1晶片,其CPU與GPU運算能力都在Tesla自駕晶片之上。假如蘋果基於M1晶片作出改良,再強化NPU運算電路,自駕系統的運算能力很有機會超越特斯拉。

 

  除技術優勢外,蘋果還握有一項無可匹敵的優勢——豐厚的現金流。蘋果市值超過2兆美元(約15.6兆港元),是現金儲備量最大的美國企業之一,截至2020年9月底,淨現金量已逾1,910億美元(約14,900億港元)。加拿大皇家銀行資本市場與摩根士丹利分析師均認為,蘋果既握有巨額資金,又有吸引頂尖人才的能耐,足以為Apple Car成功奠定基礎。

 

Apple M1晶片是全球首款採用5nm製程生產的電腦處理器,內建8核心CPU和GPU、以及16核心的神經網絡引擎,運算效能已超越同級的Intel處理器。(圖片來源:Apple官網)

 

電動車成本高而利潤低

 

  如此看來,蘋果在車輛製造上似乎已有著極大的競爭優勢。可是,蘋果真的有理由要生產電動車嗎?事實上,汽車業一直是高成本但低利潤的產業,而蘋果的手機和數碼產品銷售,則是低資本而高收益的業務,兩者的獲利結構差距甚遠,所以電動車未必是蘋果的「那杯茶」。

 

  高盛分析師霍爾(Rod Hall)嘗試推算蘋果電動車的未來收益:假設2025年,蘋果電動車的售價為7.5萬美元(約58.5萬港元),可獲取7%營業利潤率,並佔有5%市場份額,預計公司收益會增加3%;如果售價提高到10萬美元(約78萬港元),營業利潤率升至10%,市佔率則保持不變,那麼收益成長亦只有5%而已。對蘋果來說,電動車銷售的利潤率偏低,對公司整體收益成長的幫助有限,故此未必有太大興趣生產Apple Car。

 

  同時,著名蘋果供應鏈分析師郭明錤提醒大家,Apple Car無論是推出時程,抑或產品規格與供應商,均存在很大的不確定性,加上電動車的競爭現已非常激烈,所以不宜對Apple Car過於樂觀。郭明錤又估計,就算一切開發順利,Apple Car起碼要等到2025年至2027年之間始可面世;如稍有不順的話,延後至2028年發表也不足為奇。

 

車輛訂閱服務更有賺頭

 

  然而,也有另一種看法認為,所謂的「Apple Car」並不是一輛電動車,而是一套智能車載系統,可安裝至不同車型。現時蘋果已跟豐田(Toyota)、本田(Honda)、福特(Ford)、奧迪(Audi)等車廠合作,為車輛引入「CarPlay」介面應用模式,以有線或無線方式連接iPhone後,即可藉著Siri數碼助理服務,使用自動導航、音樂播放,或是接聽來電等功能。

 

  2020年6月,蘋果在WWDC上發表3項跟汽車相關的新功能,包括:CarKey數碼車匙、電動車導航,以及CarPlay介面更新,代表著蘋果有意擴大iPhone跟車輛整合應用的發展模式。同年12月,負責AI範疇的蘋果高級副總裁John Giannandrea接管泰坦計劃的研發部門,更意味著蘋果認為AI軟件系統才是自駕技術的關鍵所在。

 

  蘋果可以採取類似Apple TV的經營模式,透過車載系統為用戶提供源源不絕的訂閱內容與服務,獲取更高的利潤。根據摩根士丹利的研究,人們每年待在車上的時間逾6,000億小時,為訂閱平台提供了一個龐大商機。若果無人車真的普及起來,車主出行毋須費神駕駛,就可將注意力轉移到觀看資訊內容上。如此一來,日後可能會出現「車輛即服務」(Car as a Service)的訂閱模式,這樣對蘋果來說才是真正的「大茶飯」!

 

蘋果為最新的《iOS 14》作業系統加入CarKey數碼車匙功能,透過NFC近場通訊技術,可讓iPhone與Apple Watch解鎖車門和發動引擎。(圖片來源:Apple官網)

《iOS 14》也新增了「EV Routing」電動車導航功能,iPhone透過CarPlay介面連接車載系統後,即可監察電動車目前電量,並考量海拔高度與天氣等環境因素執行自動導航,找尋適合的充電站。(圖片來源:Apple官網)

 

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26/04/2024

AI人工智能 | 不用點擊連結爬文!AI搜尋引擎Perplexity直接給你答案!Google Search霸主地位岌岌可危?

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  生成式AI熱潮席捲全球,各式各樣的AI工具如雨後春筍般湧現,要數對Google搜尋引擎構成最大威脅者,可能不是名滿天下的ChatGPT,而是寂寂無名的Perplexity。其優勢是即時從互聯網篩選資料,再經AI整合成完整答案回覆用戶,而不是提供網站連結讓用戶自行查詢,完全顛覆過去20年的搜尋體驗,吸引黃仁勳、Jeff Bezos等科技界大佬爭相投資。究竟Perplexity是否有足夠實力取代Google Search,躍居為新一代的搜尋霸主呢?

 

搜尋結果直接提供文本答案

 

  Perplexity成立於2022年8月,隨後推出同名產品「Perplexity」解答引擎。其創辦人阿拉文德·斯里尼瓦斯(Aravind Srinivas)曾先後任職於DeepMind、Google Brain、以及OpenAI。他希望透過大型語言模型,打破過去逾20年由Google壟斷的關鍵字搜尋模式,讓用戶直接提問就能獲取準確、可信賴的答案。

 

  AI搜尋引擎Perplexity與Google Search的主要分野,在於呈現答案的方式。閣下在Google上輸入關鍵字進行搜尋,系統只會給出一排排的藍色連結,你要點開多條連結,查閱多個網頁,方能拼湊出你想找尋的答案。

 

  來到Perplexity,閣下輸入的不再是一組關鍵字,而是一條問題。系統先會理解和重新建構這條問題,然後即時從互聯網索引提取相關連結。跟著系統會要求大型語言模型閱讀這些連結,再從每條連結提取相關資訊來整合內容,最終建構出完整的文本答案。

 

Perplexity的回覆內容分為上、中、下3個部分:上方列出資料來源的連結,中間提供一個總結式的答案,下方顯示你可能感興趣的相關問題。(圖片來源:翻攝Perplexity官網)

 

附資料來源連結、相關問題

 

  答案上方附有資料來源的連結,閣下可以點選這些連結,進一步探究答案的內容細節;答案下方則提供你可能感興趣的相關問題,閣下可以點選這些問題繼續追問。如果閣下沒興趣溯源或追問,問答就到此為止。

 

  這種直接給出答案的搜尋引擎,贏得不少網民擁戴,當中更包括前GitHub執行長納特·弗里德曼(Nat Friedman)、以及輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳。弗里德曼與NVIDIA現已成為Perplexity的投資者,同時亞馬遜(Amazon)創辦人傑夫·貝佐斯(Jeff Bezos)、知名億萬富翁史丹利·德魯肯米勒(Stanley Druckenmiller)亦已加入投資行列。

 

黃仁勳(左)表示,很喜歡斯里尼瓦斯(右)所研發的Perplexity,幾乎每天都在使用。(圖片來源:X.com@AravSrinivas)

 

  2024年4月,Perplexity宣布成功獲得6,270萬美元(約4.89億港元)的融資,累計募資額已達到1.65億美元(約12.87億港元),令公司估值攀升至10億美元(約78億港元)以上,成為初創「獨角獸」。目前Perplexity每個月處理的搜尋次數高達1.69億次,月均活躍用戶數已達1,000萬人。

 

擬相關問題旁插入廣告圖利

 

  Google的主要收入來自搜尋廣告,Perplexity對這塊大餅當然感興趣,現正準備在自家平台上賣廣告。Perplexity在提供答案之餘,也會列出用戶可能感興趣的相關問題,引導用戶作進一步的知識探索;「相關問題」所衍生的查詢量,約佔平台總查詢量4成,可說是非常受歡迎的功能。

 

  如今Perplexity有意在「相關問題」旁邊加入廣告商贊助的問題,用戶點選問題後會繼續顯示相關廣告連結。此做法跟Google在搜尋結果上方插入搜尋廣告非常相似。該公司表示,這項廣告功能將在未來幾季推出,惟未有披露更多細節。

 

  儘管Perplexity看似形勢大好,但以往曾有多家公司試圖挑戰Google 搜尋霸主的地位,卻始終未能成功。究其原委,Google的競爭優勢在於,全球大部分網民已被吸進Google的生態圈內——大家瀏覽網頁用Chrome瀏覽器、收發電郵用Gmail、尋路前往目的地用Google Maps……我們的日常生活幾乎已離不開Google,因此亦很難完全擺脫Google Search。

 

為求增加收入來源,Perplexity宣布推出企業版方案「Perplexity Enterprise Pro」,向企業客戶提供更安全、可控的AI搜尋引擎。(圖片來源:翻攝Perplexity官網)

 

Google藉生態圈隔絕對手

 

  更何況,Google生態圈內已有足以跟Perplexity、甚至ChatGPT匹敵的AI工具Gemini。日後Google可以輕鬆地將Gemini融入到旗下其他產品,為用戶提供無縫接軌的體驗。例如用戶詢問Gemini怎樣前往某個地方,它可以把用戶連結到Google Maps,在地圖上顯示行走路徑。如此看來,即使Perplexity可以提供更直接、方便的搜尋體驗,也未必能夠抗衡整個Google家族。

 

  不過,Google搜尋部門負責人普拉巴卡爾·拉格萬(Prabhakar Raghavan)在2024年3月的內部會議上提醒員工,搜尋引擎市場已不像15至20年前那樣,「生活不會永遠一帆風順」,故此Google必須像運動員般作出迅速反應,以應對不同的市場變化。他特地讚揚Gemini研發團隊,將每週工時從100小時增加到120小時,結果只花了短短10天就解決80%影像辨識問題。

 

  由此可見,面對AI初創群雄並起的變局,Google絕不敢掉以輕心,所以積極提高內部危機意識,並高度重視AI模型研發,幫助公司走得更遠。另一邊廂,在高昂研發成本和投資者的壓力下,Perplexity要想盡辦法開拓收入來源,務求繼續活下去,才有機會可以挑戰Google。

 

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