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51VR 希望用其 VR 技術為 AI 訓練提供基礎設施。 或許在 VR 寒冬 AI 熱潮的今天， 此舉是對於一家 VR 公司來說最好的做法。
撰文 | 王藝
又一家 VR 公司擁抱 AI。
12 月 5 日， 虛擬實境公司 51VR 宣佈獲得 B 輪 2.1 億元融資， 為今年中國 VR 領域單輪最高融資額。 本輪融資由當代、商湯科技聯合領投， Star VC、光速安振、綠民投、松禾資本、浦發矽谷銀行等超 10 家投資機構、戰略夥伴及個人投資者參與。
官方披露， 51VR 自 2015 年成立以來， 客戶和業務保持了每年超過 400% 的快速增長，
當天， 51VR 還發佈了瞄準自動駕駛場景的三款新品， 用 VR 進行自動駕駛訓練的 Cybertron-Zero， 為消費者提供自動駕駛沉浸式乘車體驗並為自動駕駛公司搜集消費者體驗資料的 Cybertron-Matrix， 以及為自動駕駛實路測試人員設計的 AR 眼鏡 Cybertron-Eyes， 佩戴該眼鏡的測試人員能夠在自動駕駛汽車的行進過程中即時瞭解到車輛系統的相關資料以及決策情況。
不難看到， 這家公司正希望用其 VR 技術為 AI 訓練提供基礎設施。 或許在 VR 寒冬 AI 熱潮的今天， 此舉是對於一家 VR 公司來說最好的做法。
VR 已經是過去式了嗎
「我們往往太過於高估技術為近兩年帶來的變革，
51VR 創始人兼 CEO 李熠
這句話用來形容 VR 行業再貼切不過。 李熠回憶道， 2015 年到 2017 年這三年間， VR 圈同行們見面打招呼的方式發生了戲劇性的變化， 從「聽過 VR 嗎？你開始做了嗎？」到「這輪又融了多少， 估值漲了幾倍？」再到「還活著呢嗎？轉行了嗎？」。
2014 年， Facebook 以 20 億美金的高價收購 Oculus， VR 技術一炮打響；2016 年， 也就是 VR 行業最瘋狂的一年， 不論一級市場還是二級市場， 扯上 VR 的公司股價都能飆升；但到了 2017 年， 畫風直轉急下， 幾乎沒有人再提 VR。
短短三年時間， VR 行業從炙手可熱到天寒地凍， 經歷了天翻地覆的變化。 但李熠卻說， 他不相信 VR 是曇花一現的技術。
他認為， 虛擬實境跟 AI 的是資料來源和訓練大腦的關係，
事實上， 51VR 不是第一家擁抱 AI 的 VR 公司。 在今年 3 月 HTC Vive 生態圈大會上， 來自加州的人工智慧企業 ObEN 宣佈在中國打通了 VR 與社交平臺， 讓近 9 億微信用戶有了通過人工智慧技術體驗 VR 場景的捷徑。
在基於微信的 VR 場景中， 用戶可以邀請好友共同赴某地遊玩。 系統通過使用者上傳的照片建立虛擬電子形象， 還具備戴眼鏡戴帽子等換裝功能。 更多的， 若用戶願意念上一段歌詞， 加上已經上傳的自拍照片， 系統還能自動生成一段本人的演唱視頻。
VR + AI 的想像力在哪裡
而擁抱 AI 背後， 無非是進行兩手考量——是否具有行業領先的技術以及相對成熟的應用場景。
李熠與投資方 Star VC 創始人任泉
技術儲備方面， 從公司的人員構成以及業務範圍便可見一斑。 資料顯示， 51VR 現有超過 240 人， 65% 以上為電腦圖形學、機器視覺及深度學習等領域研發人員， 來自于清華、浙大、上海交大、斯坦福、UCL、UIUC 等一線高校， 曾就職于微軟亞洲研究院、Autodesk、Crytek、CCP 等公司。
在應用場景方面， 將虛擬實境技術和 AI 結合最好的方向在於無人駕駛領域。 李熠也分析稱， 無人駕駛領域對於模擬測試的需求是剛需。 總的來看， VR 從以下三個方面助力無人駕駛的訓練過程：
首先， VR 可以提高自動駕駛系統的安全性。 舉個例子， 一輛車行駛在高速公路上， 對面迎面開來一輛同樣高速行駛的卡車， 這樣的場景在實際路測當中是幾乎不可能遇到的。
然而， 這樣的場景對於自動駕駛汽車來說又是非常重要的， 因為自動駕駛汽車安全性的最大的衡量標準就是面對突發情況車輛如何決策。 那麼， 對於這樣的場景， 也就是業界所稱臨界情況， 唯一的訓練方法就是在類比系統中構建。
第二， VR 技術能夠提速自動駕駛系統的訓練過程。 51VR 子公司 RealDrive CEO 陳祿這樣形容道：「所謂天上一日， 地下一年」。 實際路測的無人駕駛汽車每年大概能夠搜集幾百公里的訓練資料， 然而在基於雲計算的虛擬世界中， 自動駕駛汽車每天就可以行駛上百萬公里。 在 VR 的協助下， 自動駕駛汽車的訓練速度和反覆運算速度會大大加快， 其研發的週期也會縮短， 成本也會隨之降低。
最後，VR 系統能夠説明自動駕駛汽車變得更聰明。AlphaGo Zero 完全不依賴任何外部資料就打敗了 AlphaGo，證明了強化學習技術的能力。然而，強化學習技術目前只是用在下棋、遊戲等虛擬場景。
因為以當前的技術水準來看，強化學習技術只能在模擬環境當中進行訓練。因此，若要使用強化學習技術對無人駕駛車輛進行訓練，虛擬場景是必須要素。陳祿甚至預測：「未來最聰明，最安全的自動駕駛演算法一定是基於強化學習的。」
「51VR 最大的投資價值在於它已經在虛擬實境這個細分方向上建成了一套完備的技術生產環境。」本次投資的領投方之一商湯科技認為。接下來，商湯還會與 51VR 一起探索，如何在虛擬的環境中供應 AI 技術，產生一些體驗完全不同的產品。
商湯科技聯合創始人徐冰還談到，當前 AI、VR 時代與互聯網時代不同，尚不存在成熟的技術生產環境以及人才儲備，因此公司需要自己建設，包括算力、軟體平臺、作業系統、以及大量的資料。一家公司投入了多少成本生產技術，最終技術產生了多少收益，在商湯看來是火熱的人工智慧時代的商業根本。
成本也會隨之降低。最後，VR 系統能夠説明自動駕駛汽車變得更聰明。AlphaGo Zero 完全不依賴任何外部資料就打敗了 AlphaGo，證明了強化學習技術的能力。然而，強化學習技術目前只是用在下棋、遊戲等虛擬場景。
因為以當前的技術水準來看，強化學習技術只能在模擬環境當中進行訓練。因此，若要使用強化學習技術對無人駕駛車輛進行訓練，虛擬場景是必須要素。陳祿甚至預測：「未來最聰明，最安全的自動駕駛演算法一定是基於強化學習的。」
「51VR 最大的投資價值在於它已經在虛擬實境這個細分方向上建成了一套完備的技術生產環境。」本次投資的領投方之一商湯科技認為。接下來，商湯還會與 51VR 一起探索，如何在虛擬的環境中供應 AI 技術，產生一些體驗完全不同的產品。
商湯科技聯合創始人徐冰還談到，當前 AI、VR 時代與互聯網時代不同，尚不存在成熟的技術生產環境以及人才儲備，因此公司需要自己建設，包括算力、軟體平臺、作業系統、以及大量的資料。一家公司投入了多少成本生產技術，最終技術產生了多少收益，在商湯看來是火熱的人工智慧時代的商業根本。