微软的自动驾驶战略：不造车要为企业提供技术支持与云服务根据自动驾驶厂商Cruise(隶属于

根据自动驾驶厂商Cruise(隶属于通用汽车旗下)与微软本周二发布的联合声明，该公司刚刚从微软、通用汽车、本田汽车以及其他机构投资方手中获得20亿美元注资。这笔投资将推动Cruise的估值达到300亿美元，同时也使其成为微软的正式合作伙伴。
根据周二的公告， “为了在自动驾驶汽车领域充分发挥云计算的潜力， Cruise将使用微软的云计算与边缘计算平台Azure推动自身自动驾驶汽车解决方案的大规模商业化。作为Cruise的首选云服务商，微软也将利用Cruise深厚的行业专业知识增强其客户驱动产品的创新能力，并通过持续投资Azure发展为全球各运输企业提供服务。 ”
从这个角度来看， Cruise不仅将获得必要的资金，同时也有望享受微软云计算资源的价格折扣，借此不断推进自动驾驶汽车的研发工作。
但从长远来看，微软方面很可能会从这笔交易中获取更多收益。此次投资不仅将给微软云业务带来两家规模可观的客户(根据公告， Azure也将被选定为通用汽车的首选云服务商) ，而且结合微软广泛的自动驾驶汽车发展战略来看， “Cruise的深厚行业专业知识”有望在群雄逐鹿的自动驾驶汽车领域给微软带来坚实的立足根基。

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在大多数科技巨头亲自下场收购自动驾驶初创企业、或者建立自己的相关项目时，微软这种不加干涉的试水方式也许反而能够推动其发展为行业领导者。
从AI业务角度审视自动驾驶汽车
自动驾驶汽车可以算是AI驱动型业务中的特殊案例。每一家掌握AI算法(即机器学习)的厂商都必须整合一系列关键要素，才能建立起切实可行的自动驾驶业务模型：
算法：企业必须使用现有机器学习算法，或者研发出适合解决此类问题的新型架构；数据：企业必须拥有全面的基础设施，借此整合不同数据源。他们还需要从客户手中收集数据并加以存储，借此维持并增强自动驾驶模型在市场竞争中的优势地位；计算资源：企业需要访问大规模计算集群及专用硬件，借此训练并更新其机器学习模型，进而执行大规模云端推理任务；人才：企业需要数据科学家、数据工程师与机器学习工程师以开发并维护AI模型，并不断研究新的技术。微软公司目前已经拥有可靠的AI栈以及适合自动驾驶应用的全套产品。例如，该公司的计算机视觉服务拥有强大的原研机器学习模型，并配合大量内部图像数据存储完成了模型训练。随着客户持续使用AI服务，他们会生成更多数据与标签，进一步增强机器学习模型的处理能力。最后，微软Azure云还拥有专用硬件，能够在训练模型的同时，以经济高效的方式实现模型的大规模交付。
目前，不少企业已经在使用微软的CognitiveServicesAPI将AI功能整合至自有应用程序当中。
微软还可以基于这套AI栈规划更多后续投资，例如启动自己的端到端计算机视觉应用或者托管高级自然语言处理平台，例如OpenAI的GPT-3 。
但在自动驾驶汽车上，厂商还得添加其他一些新组件：
自主驾驶硬件：企业需要开发激光雷达、传感器、摄像头以及其他用于支持自动驾驶功能的硬件；车辆：企业需要制造自己的车辆，或者寻求合作伙伴以组装自动驾驶车辆的配件。自动驾驶汽车还在制造与法律层面带来不少新问题，这一切对于习惯了处理软件业务的厂商来说往往相当困难。为了克服这些挑战，自动驾驶厂商需要寻找适合自己的道路。
微软如何规划自己的自动驾驶汽车战略
从传统角度看，进入新兴市场的最佳方式基本分两种：完全自研，以及从他人手中购买技术。
时间接近2010年，谷歌公司建立了自己的自动驾驶汽车实验室，而后又将其更名为Waymo ，旨在开发用于自动驾驶的AI软件及硬件。谷歌不会自主生产汽车，而是依靠丰田、奥迪、菲亚特-克莱斯勒以及雷克萨斯等其他汽车制造商的车辆进行技术测试与部署。
从这时开始，谷歌建立起了自己的领先优势，使其能够从零开始构建自己的自动驾驶汽车部门。后来进入该领域的企业往往只能通过收购自动驾驶初创公司来弥补这一段经验积累。例如， Amazon就收购了Zoox ，而英特尔则买下MobileEye 。
特斯拉是少数几家自主拥有完整自动驾驶技术栈的厂商。这家企业一直将自动驾驶技术集成到自家电动汽车产品内。特斯拉还卖出了数百万辆汽车，借此不断收集用户的新数据以持续增强自家算法。此外，虽然尚未公布太多细节，但苹果公司也已经确定着手制造自己的自动驾驶汽车。

微软的自动驾驶战略：不造车 要为企业提供技术支持与云服务

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