前幾天有讀者留言，跟我討論AI過分火爆和泡沫開始膨脹的事。 

確實，現有的AI產業基數和輿論、資本對它助推是并不對等的，其中泡沫確實存在。事涉AI則必強大絕對是一種盲目的價值觀。但AI的優勢在于這種基數近乎于無限底層，能夠提供的應用場景過分巨大，所以在眾多應用場景沒有被驗證到底之前，也很難去判斷他的泡沫到底有多少。

另一方面，AI完全處于剛剛起步的階段，我們看到了很多企業火爆異常。但卻可能忽略了另一個問題：這些企業都集中堆積在某幾個領域內，而AI作為整體真正發展，需要的支撐條件很多。其中很多產業要素目前還處在非常薄弱，甚至冷清的階段：比如說傳感器。

智能駕駛和物聯網給傳感器行業提供強勁動力

事實上，非常多的AI動作和應用場景依賴于合適的傳感器來達成。相比于隔壁幾個領域的鑼鼓喧天，這個領域確實太寂寞了點。

傳感器：冷門不代表不重要

把AI分為技術和應用兩個大方向的話，應用這邊會是Fintech、人工智

能安防、無人駕駛等領域，而技術這邊又會被分成三個部分：數據運算能力、解決方案，以及硬件。

說實話，人工智能硬件——這里特指起支撐作用的元件，之所以發展速度低于AI語音和機器視覺類的AI企業，很大一部分原因在于可講故事的點太少。

雖然聽起來有點雷人，但我們所處資本市場的特點，是熱愛講故事，講想象空間，不惜一切代價擴大估值。

底層硬件在這些領域相對吃虧，但好在傳感器系統也不是完全沒有優勢。比如這里可以編寫幾個傳感器講未來故事的例子。

1、數據采集者：我們知道，AI戰很大程度是數據為王。而傳感器除了讓機器感知外界之外，另一個作用在于收集數據。重點宣傳傳感數據的價值，和再利用這些數據的可能性，也許是個比較好的附加價值。

2、結合無人經濟：在無人經濟如火如荼的今天，傳感器作為物聯網與人類交互的主要設備，也許會水漲船高。傳感器的花樣翻新，可以為無人經濟和多種場景下的生物識別提供解決方案。物聯網領域最受青睞的就是泛在場景。這也是AI傳感器的優勢。

3、作為技術與應用場景之間的接駁點：當然，最好的故事來自于合理的邏輯推論。以自動駕駛為例，汽車本身需要傳感器作為技術與硬件的交互，來解決人類出現的核心問題。這個邏輯在眾多可能達成智能化的設備上都是通用的。一方面是識別、判斷、推論等技術解決方案，一邊是五花八門的外界數據，傳感器在其中擁有的空間非常廣闊。

說實話，傳感器是不是一門好生意不太好說。技術門檻和市場需求的快速蛻變，都讓這個領域充滿了不確定性。本文的目的更多是提醒你注意那些冷門但重要的AI必備區域，AI在廣義上是一個整體進化，占據其中任何一環，都有巨大的利益想象。

沒必要在擁擠不堪的地方尋找未來。

智能駕駛和物聯網給傳感器行業提供強勁動力 華力騰科技