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无人驾驶货运公司Starsky正式凉凉创始人发文自述背后辛酸

2018 年 2 月,一辆来自 Starsky 公司的重型卡车正在美国佛罗里达州亨德里县的公路上缓缓行驶,在这段全程 7 公里的测试中,驾驶室内却空无一人——这是第一次真正意义上的重卡自动驾驶之旅;反观同时期的Uber 自动驾驶卡车,座位上则端坐着“安全驾驶员”。

有业内人士表示,投资者不妨考虑投资一些中等规模的基金。其主要原因在于,中小规模基金的纠错成本较低,操作更灵活。当基金经理发现投资方向与市场风格不符时,能够灵活调仓来纠错、纠偏,即“船小好掉头”。而且中小规模的基金产品可以适度表现出行业偏离,其业绩表现也会更有弹性,“双十”限制带来的困扰也会进一步弱化。投资者可选择规模在20亿元以上的中等规模基金进行投资。规模过小,业绩长期稳定性难以保证,且风格容易漂移。

现状:基金发行冷热不均

然而,我们一直在尝试构建一个“零事故”的运行系统,精准记录产品在安全工程方面的表现,以便用户准确了解到产品将在什么情况下发生故障以及这些故障的严重程度,然后计算这些情况发生的概率,从而帮助用户悉知产品导致的损失大小。

另一方面,我们的竞争对手投入了大量工程精力到构建其他 AI 功能上。比如,假如系统里有足够多的的地图数据,自动驾驶卡车的操作者有时可能会决定更改车道,等等。

显然,曾经的Starsky和其自动驾驶卡车公司一样前途无量。然而,时间仅仅过去一年,Starsky 就走进了死胡同。

东证资管表示,首先,经历几轮牛熊转换之后,价值投资理念得到充分验证,因此淡化择时,通过挖掘绩优个股获取持续稳定超额收益的基金管理人更值得信任与托付。其次,投资者需选择和自己风险承受能力相匹配的产品。风险偏好较高的投资者可以配置权益类产品,难以接受短期风险波动的投资者,可选择“固收+”产品。最后,投资者要坚定执行长期主义的投资理念。从较长的时间周期来看,优质资产的价值正在不断提升,投资者最好坚定持有,静待“时间的玫瑰”绽放。

只是,这一愿景要靠别人来实现了。雷锋网(公众号:雷锋网)雷锋网

如果远程操作可以解决一半的有关自动化的挑战,那么另一半则可以交给卡车公司来解决,比如,卡车公司可以选择运营的路线,在路况更简单的道路上行驶,当道路条件变差时,卡车更是可以及时靠边停车。

焦巍管理的银华富裕主题基金也是如此,截至2020年四季度,基金总规模为173.62亿元。截至1月25日,银华富裕主题近1年收益率为93.03%,近3年收益率为138.75%,同类排名均在前10%以内。乔迁管理的兴全商业模式优选混合基金近1年收益率为74.26%,近3年收益率为185.23%,同类排名均在前15%以内。数据显示,该基金规模也在200亿元以下。

在多位业内人士看来,随着资金持续涌入头部基金,很多头部基金经理的操作难度逐渐加大,业绩“锐度”有所减弱,投资者可通过预期收益率、风险偏好和投资期限三个维度寻找被低估的中小规模基金。

以前海开源曲扬为例,Choice数据显示,截至2020年四季度,其管理的基金产品规模多在45亿元左右,但业绩表现十分优异。前海开源中国稀缺资产基金、前海开源国家比较优势基金和前海开源沪港深优势精选基金,截至2021年1月25日,上述3只基金近1年和近3年的收益率同类排名均在前5%以内。

对于不熟悉风投动态的人来说,以上许多观点似乎都暗示着 Starsky 是投资的绝佳案例,而且与这些观点相符的趋势日益变得明显。

然而,对于技术公司来说,货运公司并不是理想的客户,他们购买安全性要求极高的自动车辆的需求并不高。即使 Starsky 完善了常规的自动化技术并通过了安全性验证,但我们离盈利还很远。

然而,头部基金经理募资火热的背后,是基金市场供需结构性失衡的现状。数据显示,规模排名前10%的基金产品占据了超过60%的基金规模。大量投资者抱怨:“优质基金稀缺,爆款根本抢不到。”但与此同时,不少长期业绩亮眼的中小规模公募基金经理,面临着新基金募集清淡、现有基金规模缩水等困境。

上图的 S 曲线就是为什么拥有 5 至 15 名工程师的 Comma.ai 团队在 AI 性能方面被认为与特斯拉 100 多人的团队相差无几的原因。或为什么只有 30 名工程师的 Starsky 能够成为三家进行公路自动驾驶测试的公司之一。

众所周知,AI 最困难部分就是如何处理好极端情况。实际上,模型越好就越难找到可靠的极端情况数据集。而且模型越好,就需要越精准的数据进行改进。与其看到 AI 性能的质量呈指数级提高,不如看到改善 AI 系统的成本呈指数级增长——监督式机器学习的发展似乎在遵循着 S 曲线。

在 2019 年 1 月,我们的安全主管,公关主管和我在会议室开展战略会议。问题是:我们怎样才能让安全性成为Starsky真正吸引人的优势。

张强的困扰背后,是公募基金马太效应愈演愈烈的事实。

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【作者:马嘉悦 梁银妍】(编辑:许楠楠)

沪上一位公募基金研究员分析称,公募基金近年来的迅速崛起使得行业分化不断加速,头部的基金公司和基金经理过度受青睐,而管理中小规模的基金经理存在感明显减弱,背后的原因不仅是渠道资源的差异,还有投资者存在“规模越大的基金越优秀、新基金比老基金更便宜”等投资误区。目前公募行业要解决的问题不完全是绩优基金供给不足,而是被低估的优质基金和基金经理需要被发现。

此外,万家基金莫海波,交银施罗德杨浩、王崇和何帅,泓德基金邬传雁、王克玉和秦毅等基金经理,无论从短期还是中长期的维度来看,所管理的产品业绩均位居市场前列。

我希望我的上述想法是错的。因为劳动力老龄化很大程度会在未来 5-10 年内开始限制经济增长;另外,每年有 4000 人死于卡车事故,这根本就是不必要的牺牲。

说实话,我一直都为我们的产品、团队和组织感到无比自豪。无论是团队的博士、研究人员,还是卡车司机,这么多年来都在并肩作战,我们还发现了未来物流的运营模式。就像沙克尔顿远征南极洲一样,我们做了其他人没有做过的事情。但是,我们的设想并没有按计划进行。

业内人士表示,除了规模,投资者还要考虑该基金是否适合自己投资。“做投资,适合自己的就是最好的。”对于投资者来说,在挑选基金时,需考虑预期收益率、风险偏好和投资期限三方面因素,在较为匹配的基础上,选取优秀的基金经理,并长期持有其所管理的产品。

2020年,作为一名管理规模较大的基金经理,张强(化名)成了很多朋友眼中的牛人,但规模的快速增长却对他产生了困扰。

到 2020 年 1 月底,有一些员工已经找到了下家,而我正在考虑出售公司的资产,其中包括操作自动驾驶车辆必不可少的多项专利。就像一艘沉船的船长,我已经尽我所能帮助大多数船员乘坐救生艇逃离,在我开始思考自己下一步该怎么做时才发现,冰凉的海水已经没过我的脚踝。

早在 2015 年,几乎所有人都认为自己的孩子未来不需要学习如何开车。因为监督式机器学习在 AI 的支持下发展得如此之快,在短短的几年内,它已从支持相对简单的图像识别功能进化到了能够在一定程度上支持自动驾驶的技术。看起来,AI 的发展好像也在遵循摩尔定律:

从直观角度上来看,这些新颖前沿的功能更容易让投资者印象深刻。然而,跟这些“偶尔用得上”的功能相比,我们实现“数据上的可靠”需要多付出 10 倍,甚至 1000 倍的努力。可惜,投资者并不在意。

缺乏新突破和新进展导致投资者兴趣下降,2019 年科技股相关 IPO 还严重受挫。更可怕的是,货运业陷入了长达 18 个月的衰退。

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除了管理规模300亿元以上的基金,市场上不乏规模适度、业绩优秀的基金。从3年期业绩翻倍基金来看,规模大于200亿元的基金只有8只,规模大于20亿元、低于200亿元的基金有181只,低于20亿元的基金则有475只。

然而,并没有几个自动驾驶新创公司能在没有任何成果的情况下生存 10 年。

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“这两年我的基金产品收益率排名比较靠前,公司希望我多发行新产品,还有朋友陆续来问我什么时候发新基金,想再买一些,可是我觉得自己的管理规模已经略微超出了自己的能力圈。”张强谈及2020年以来管理规模的快速增长,脸上露出一丝焦虑。

数说:这些“潜力基”可挖掘

不过,我花了很长时间才意识到,风投们更愿意选择一家利润率达到 90% 的 10 亿美元业务,而不是利润率为 50% 的 50 亿美元业务。

如果按照图表中 L1 的情况,头部的玩家只需证明安全性即可部署自动驾驶技术。尽管这个观点目前听起来有点难以置信,但我认为,在特定的场景下,这种情况是有可能存在的。如果是第二种(L2),那么大型团队距离解决这个问题大约还得花 10-250 亿美元。但是,如果是 L3,那么当前的任何技术不太可能实现这一目标。所以这也是为什么总有人说真正实现自动驾驶还需要 10 年时间。

然而,对于技术公司来说,货运公司并不是理想的客户,他们采购安全性要求极高的自动车辆的需求并不高。即使 Starsky 完善了常规的自动驾驶技术并通过了安全性验证,我们离盈利还很远。

有太多问题在这里我们无法一一详述,但最大的问题是,监督式机器学习尚未达到之前宣传的效果。它不是类似于 C-3PO 那样真正意义上的人工智能,而是一种复杂的模式匹配工具。

深挖:量质结合挑选优质基金

从我的角度来看,我认为人类目前在自动驾驶领域的进度更接近 L3,这意味着没有什么人会把生意押在专注于安全的 AI 业务上。同时,当前的公司未来两年会继续烧钱,然后熬过几年没有融资的困难时期。如果运气好,它们可能会继续坚持 5 年,不断进行自动驾驶公路测试。总之,在随后的几年里,对该领域的投资应该不会太多。

需要注意的是,在融资能力上Starsky确实不太行,它们口袋里的 2030 万美元远远少于竞争对手。据了解,TuSimplee(图森)已经从投资者那里拿到了近 3 亿美元;Embark 则获得了 1.17 亿美元;Ike Robotics 与 Kodiak 也分别融到了 5200 万美元和 4000 万美元资金。

在那之前的一个月,我们公开发布了 VSSA——这是一套技术性很强的文本,详细说明了我们决定如何确保安全性的方法。我们还将相关资料给了记者,但他们对安全性能不太关心,而是写了有关远程操作的文章。

而且,在 Starsky,我们发现超过 25 个卡车货运商非常愿意将货物装载到他们所认为的“自动驾驶”卡车上,虽然其利润率比不上传统软件行业的 90%,但50%已经相当可观。

张强直言,在结构性估值高企的情况下,基金建仓难度很大。而且,如果管理规模过大的话,由于投资需遵循“双十限制”,选股难度也会显著提升。

2019 年 11 月,我们 2000 万美元 B 轮融资告吹。随后,Starsky解散了团队,开始着手出售公司,那可能是我一生中最糟糕的一天。

做到这一点确实非常困难,这几乎是我们从 2017 年 9 月到 2019 年 6 月自动驾驶卡车运行之前所做的唯一事情。我们将自己系统的测试数据记录下来,并建立了冗余系统,然后反复测试系统是否有故障,修复故障再反复测试。

如果说人们能够从 Starsky 的发展中受到什么启发,那就是,将驾驶员从车里“解放”出来,拯救人类于危险的极端情况是切实可行的。

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但不幸的是,当投资者在某个领域降低兴趣时,他们通常不会特殊对待谁。我们还发现,投资者确实不喜欢成为运营商的商业模式,而且我们在安全方面的巨额投入并没有吸引投资者。

2015 年,出于对自动驾驶卡车的执念,我创立了 Starsky Robotics。2016 年,Starsky 开了行业先河,合法在道路上完成运输工作并获得了相应的报酬。2018 年,我们在封闭的道路环境中测试了第一台真正意义上的自动驾驶卡车。2019 年,这辆自动驾驶卡车开上高速公路实战。然而,到了 2020 年,看似前途光明的 Starsky 却迎来了终结。

实际上,S 曲线在技术中是很常见的,真正的问题在于,如何来比较当前的技术与人类的车技。我认为主要有三个选项:监督式机器学习水平超越人类的驾驶水平(如下图所示,显示为 L1),监督式机器学习水平接近人类的驾驶水平(L2),监督式机器学习离人类驾驶水平还有一段距离(L3)。 

然而,所有这些工作外界都看不见。任何投资者都喜欢听好话,甚至是创始人对他们撒下的弥天大谎。那么如何让投资者相信我们研发的自动驾驶卡车实际上只有百万分之一的致命事故发生率呢?如果他们根本不知道实现无自动驶的难度有多大,他们怎么能够确信在自己投资后的短期内不会有其他产品实现这一目标,然后放心投资呢?

我认为,“时机不对”是导致Starsky夭折的重要因素,但我仍然坚信,我们的方法是正确的,由于 AI 技术未能达到理想状态,因此无法提出实际的解决方案,自动驾驶重卡商业化的时刻尚未到来。

Wind数据显示,截至1月25日,公募基金公司接近140家,全市场基金数量达7463只,主动偏股型基金超过3000只。想要选到优质基金,对投资者来说,无疑是有相当难度的。

之后,我们匆匆忙忙地结束了会议,因为就连我们自己也想不出如何使安全工程设计变得足够有吸引力。后来我发现,真正的问题在于人们只会对小概率事情感到兴奋,例如 Starsky 的自动驾驶公共道路测试。另一个例子是,即使是负面的,与每天因汽车事故死亡的 100 人相比,空难得到的关注也要多得多。

而且,在 Starsky,我们发现超过 25 个卡车货运商非常愿意将货物装载到他们所认为的“无人驾驶”卡车上。