文遠知行張力：實現單車盈利的前提是實現無人駕駛

2020年8月22日，第三屆全球智能汽車峰會在廣州正式開幕。今年的主題是加快智能汽車發展，打造行業新引擎，主要討論智能汽車近兩年取得的技術突破和產品創新，討論智能汽車的應用場景和商業模式，討論智能汽車商業發展的頂層設計和實施路徑。下午，文遠知行首席運營官張力接受了包括第一電氣在內的多家媒體的專訪。以下為實錄:

媒體:張總，我想問一下落地情況。5月，我們測試并運行了100輛汽車。8月份有增長嗎？增加的是運營車輛還是測試車輛？張力:自今年4月我們公布文遠智行100輛車的車隊以來，這100輛車中有40輛運營車，主要用于黃埔區和廣州開發區的Robotaxi日常客運運營，另外60輛用于我們重點測試和數據收集。媒體:我們從去年11月底開始Robotaxi的運營，現在已經接近四分之三了。文遠智行在這三個季度有沒有積累一些運營Robotaxi的經驗？公司的重心在運營和技術研發上是如何分配的？這一階段與手術前相比有什么不同？張力:真正的Robotaxi手術后，我們了解到了一些以前沒有想過的問題，尤其是趕上疫情大變化，對旅行行業也有很大影響。這三個季度，首先我們的車輛收集了很多數據，包括乘客打車的數據，讓我們知道如果Robotaxi運營沒有司機會有什么新的問題和困難，比如乘客上車，司機知道客人是否關門，然后去開車。以后就沒有司機了。如何確認客戶是否系好安全帶，關好車門？自動駕駛的上下車點如何設計，如何讓乘客上下車兼顧騎行效率和道路安全。比如有的車輛下車時地上可能會有一灘水，人下車就會踩到水里。如何往前走5米，在沒有水的地方停車，這在以前就成了問題，還有很多我們在不斷探索中遇到的有趣細節。在文遠智行的運營中，我們也摸索出了一套測試和運營的混合模式，因為我們發現，當我們把文遠智行Robotaxi的運營作為真正的出行服務提供時，它也有自己的波峰和波谷。高峰時，我們沒有提供足夠的車輛，低谷時，我們的一些車輛閑置，所以我們調整了運營模式。在高峰期，我們會盡可能多地派出車輛來完成訂單。在低谷期，我們會安排一些車輛接收我們的測試訂單，讓我們的操作和測試很好的結合起來，同時因為目前無論是測試還是操作，我們都強調安全，所以不考核安全員接班的次數，所以安全員是否根據自己的經驗和專業知識來判斷，我們都是基于安全來收集所有的接班數據。有些接管必須有效，有些無效，所以我們開發了一個工具。首先，所有的接管數據都發送到這個工具進行判斷。如果這個工具判斷這個接管無效，這個數據對我們就沒用了。如果這個判斷發現接管沒有發生，那么車輛就會出現一些問題，這對我們的算法改進是非常有價值的。一旦篩選出結果，我們就能真正分析出哪些數據是有用的，哪些數據是無用的，提高了我們自身的效率，節省了大量的數據處理計算，這對我們也是非常有用的。同時，也很重要。經過幾個月的運營和測試，廣州路測的復雜程度平均是硅谷的30倍，包括車輛、行人、紅綠燈、同一英里或公里內遇到的各種堵車和逆行場景。車輛遇到場景的概率比硅谷高30倍，也就是說我們在中國測試的效率比美國高很多。媒體:文遠之星前段時間和高德地圖合作。到目前為止，我……雙方的合作？從訂單量來看，來自高德地圖和WeRide Go的訂單占多大比例？張力:今年6月宣布與高德合作后，我們曾經完全依靠自己的WeRide Go APP來完成一個閉環的出行模式。我們也發現這其實是不足的，因為我們還是一個非常初創的企業，沒有那么大的市場容量。因此，我們與高德聯手，接入高德的平臺，為公眾提供Robotaxi服務。訪問后，我們發現訂單數量比以前增加了四倍，因為高德已經幫助我們在同一地區投入了很多。我們還是一個初創企業，自身運輸能力有限，所以這么多訂單只能接一部分，另一部分會根據高德系統的訂單分配情況分配給其他出行車輛。我們自己能看到的訂單確實比以前高了4倍，還是有很大作用的。媒體:同領域的另一家公司榮源啟行最近與曹操旅行合作布局Robotaxi。如何看待自動駕駛創業公司與出行公司的這種合作模式？未來自動駕駛還可能探索出哪些商業模式？張力:2018年我們創業的時候，一直在講鐵三角模式。鐵三角模式實際上是加上自動駕駛技術公司和主機廠，再加上出行公司來構建這樣一個生態，所以在這里，如果考慮未來的出行，實際上是兩個最關鍵的點。第一個是你是否有足夠的運力，供應商提供足夠的車隊數量，另一個是需求方，需求方就是訂單。旅游公司給你帶訂單，主機廠和科技公司可以建車隊，很好的對應了供需雙方。鐵三角模型具有很高的可重復性。今天，我還看到許多其他自動駕駛公司沿著這條道路發展，這驗證了文遠之星從一開始就奠定的商業模式。在這一點上，未來可能會探索，會有自己的APP運營模式，再加上網約車平臺或者出行平臺的方式。對于文遠知行來說，目前除了我們自己的WeRide Go APP和高德，我們也在尋求一些新的商業模式，拓展一些新的合作伙伴，最終擴大我們的訂單量，但是在產能有限的情況下，對我們來說是一個循序漸進的發展。媒體:文遠之星開始沒有保安員在車上。進行遠程控制，去掉安全員，會降低我們多少成本？你認為在Robotaxi的大規模商業運營中，安全員是一個難點嗎？移除安全官是否會加速Robotaxi的大規模商業化運營？緊張:這個問題非常關鍵。我之前說過，無人駕駛要想盈利，就要實現單車盈利。實現單車盈利的前提是實現無人駕駛。在今天的模式下，你在搭載安全員的模式下確實不可能賺錢，甚至比普通模式還要虧錢，因為你已經加載了很多成本。文遠智行于今年7月獲得了遠程控制和自動駕駛的道路測試許可證，這對我們公司來說是非常關鍵的一步。也證明了我們經過幾百萬次的測試里程，積累了大量的場景數據，這是可以達到的重要里程碑。再加上目前5G在自動駕駛行業的應用，我可以看到，未來兩到三年，我們有機會嘗試更多的無人駕駛測試。甚至在載客等方面有新的突破。，對于一個無人駕駛的出行公司來說是非常重要的，因為在今天的出行商業模式中，在今天的打車成本結構中，司機占了60%左右的成本。如果不能取代司機，無人駕駛Robotaxi的商業模式不成立，那就是我們越早可以為我們所有主要商業目標或者商業模式是實現完全無人駕駛的公司取代司機。媒體:要多久才能達到這種理想狀態？張力:這個行業每個人的判斷都不一樣。我也聽過很多傳統造車企業判斷是2025年甚至2030年。從文遠之星自身的發展目標來看，今年我們拿到了全無人駕駛路測的牌照。我們也希望在明年嘗試更大范圍的全無人駕駛路測，爭取在兩到三年內，也就是2022年到2020年，實現全無人駕駛客運運營……。走到這一步，需要技術上的突破，也需要政府在政策法規上的相應支持。我們接觸的是不同的政府，不同行業的龍頭企業，他們都有這方面的需求。只有在這方面有所突破，創新才能真正落地生根，我們才有機會迎頭趕上。所有的先決條件是安全。文遠之星來廣州已經三年了。路測累計近280萬公里。到目前為止，我們仍然是零責任事故。很難想象由100輛自動駕駛汽車組成的車隊已經運行了這么長時間，但今天無人駕駛公司做到了。媒體:還需要大量的遠程操作員來代替安全員進行遠程控制嗎？使用遙控器意味著車輛需要接受外部指令，會不會有信號干擾和黑客劫持，如何保證乘客的安全？緊張:如今，行駛在路上的自動駕駛汽車依靠自行車智能來完成駕駛。算法能夠很好的處理車輛遇到的正常情況，這是最基本的條件。在一些算法無法處理的情況下，車輛會先采取安全的方式處理，包括讓行和停車。什么情況下使用5G遙控器？比如你往這個方向開，這里有雙黃線，前面有車禍。所有社會車輛通過左側雙黃線繞行車禍。今天按照算法，無人駕駛汽車是不可能自動按雙黃線倒退繞過這個的。在這種情況下，客人可以按下屏幕上的客戶服務按鈕，并告訴遙控器他需要幫助。遙控器可以遠程接管汽車，幫助車輛繞行，此時遙控器會被動接管車輛。所以，并不是一個遙控器一直在遠端盯著屏幕看著車在路上跑。就其本身而言，汽車仍然在道路上根據其算法自動行駛。5G遠程控制是一種保障安全的保護機制。我們拿到了駕駛員的駕考執照，并不是說我們成功了。我們需要從考駕照到載客，這個階段就成功了。我們認為還需要兩到三年才能完成。在更好的場景中，我們可以讓自行車完全無人駕駛，必要時提供遠程控制的協助。媒體:能通過技術避開障礙嗎？張力:違反交通法規必須由人操作，不應該給機器這個選擇，這也意味著你真的可以代替司機。前面還有一個問題。未來，一個司機不會只看一輛車，可能會看五輛、八輛、十輛。這種人車對比，最終決定了你節省了多少人力。(補充:文遠智行認為未來的無人駕駛應該是自行車智能和車路協同的結合，而不是替代。首先，自動駕駛汽車需要強大的軟硬件能力，在沒有5G、4G網絡或其他自行車輔助的情況下，實現安全的自動駕駛；其次，車路協調是無人駕駛的重要安全冗余。超視距，MEC和云都在加強自行車智能。以紅綠燈為例。在車路協同的幫助下，道路設備可以直接將紅綠燈的信號發送給無人駕駛汽車，讓車輛可以得到紅綠燈當前的信息以及它會變化多少秒，幫助車輛做出更好的預案，避免自動駕駛汽車因光線折射、暴雨大雪、樹枝遮擋等外界原因對紅綠燈判斷失誤，從而提高安全性。2020年8月22日，第三屆全球智能汽車峰會在廣州正式開幕。今年的主題是加快智能汽車發展，打造行業新引擎，主要討論智能汽車近兩年取得的技術突破和產品創新，討論智能汽車的應用場景和商業模式，討論智能汽車商業發展的頂層設計和實施路徑。下午，文遠知行首席運營官張力接受了包括第一電氣在內的多家媒體的專訪。以下為實錄:

媒體:張總，我想問一下落地情況。5月，我們測試并運行了100輛汽車。8月份有增長嗎？增加的是運營車輛還是測試車輛？張力:自今年4月我們公布文遠智行100輛車的車隊以來，這100輛車中有40輛運營車，主要用于黃埔區和廣州開發區的Robotaxi日常客運運營，另外60輛用于我們重點測試和數據收集。媒體:我們從去年11月底開始Robotaxi的運營，現在已經接近四分之三了。文遠智行在這三個季度有沒有積累一些運營Robotaxi的經驗？公司的重心在運營和技術研發上是如何分配的？這一階段與手術前相比有什么不同？張力:真正的Robotaxi手術后，我們了解到了一些以前沒有想過的問題，尤其是趕上了疫情的大變化，對旅行行業也產生了很大的影響。這三個季度，首先我們的車輛收集了很多數據，包括乘客打車的數據，讓我們知道如果Robotaxi運營沒有司機會有什么新的問題和困難，比如乘客上車，司機知道客人是否關門，然后去開車。以后就沒有司機了。如何確認客戶是否系好安全帶，關好車門？自動駕駛的上下車點如何設計，如何讓乘客上下車兼顧騎行效率和道路安全。比如有的車輛下車時地上可能會有一灘水，人下車就會踩到水里。如何往前走5米，在沒有水的地方停車，這在以前就成了問題，還有很多我們在不斷探索中遇到的有趣細節。在文遠智行的運營中，我們也摸索出了一套測試和運營的混合模式，因為我們發現，當我們把文遠智行Robotaxi的運營作為真正的出行服務提供時，它也有自己的波峰和波谷。高峰時，我們沒有提供足夠的車輛，低谷時，我們的一些車輛閑置，所以我們調整了運營模式。在高峰期，我們會盡可能多地派出車輛來完成訂單。在低谷期，我們會安排一些車輛接收我們的測試訂單，讓我們的操作和測試很好的結合起來，同時因為目前無論是測試還是操作，我們都強調安全，所以不考核安全員接班的次數，所以安全員是否根據自己的經驗和專業知識來判斷，我們都是基于安全來收集所有的接班數據。有些接管必須有效，有些無效，所以我們開發了一個工具。首先，所有的接管數據都發送到這個工具進行判斷。如果這個工具判斷這個接管無效，這個數據對我們就沒用了。如果這個判斷發現接管沒有發生，那么車輛就會出現一些問題，這對我們的算法改進是非常有價值的。一旦篩選出結果，我們就可以真正分析哪些數據是有用的，哪些數據是無用的，提高我們自己的效率……并且節省了大量的數據處理計算，這對我們來說也是非常有用的。同時，也很重要。經過幾個月的運營和測試，廣州路測的復雜程度平均是硅谷的30倍，包括車輛、行人、紅綠燈、同一英里或公里內遇到的各種堵車和逆行場景。車輛遇到場景的概率比硅谷高30倍，也就是說我們在中國測試的效率比美國高很多。媒體:文遠之星前段時間和高德地圖合作。到目前為止，雙方的合作情況如何？從訂單量來看，來自高德地圖和WeRide Go的訂單占多大比例？張力:今年6月宣布與高德合作后，我們曾經完全依靠自己的WeRide Go APP來完成一個閉環的出行模式。我們也發現這其實是不足的，因為我們還是一個非常初創的企業，沒有那么大的市場容量。因此，我們與高德聯手，接入高德的平臺，為公眾提供Robotaxi服務。訪問后，我們發現訂單數量比以前增加了四倍，因為高德已經幫助我們在同一地區投入了很多。我們還是一個初創企業，自身運輸能力有限，所以這么多訂單只能接一部分，另一部分會根據高德系統的訂單分配情況分配給其他出行車輛。我們自己能看到的訂單確實比以前高了4倍，還是有很大作用的。媒體:同領域的另一家公司榮源啟行最近與曹操旅行合作布局Robotaxi。如何看待自動駕駛創業公司與出行公司的這種合作模式？未來自動駕駛還可能探索出哪些商業模式？張力:2018年我們創業的時候，一直在講鐵三角模式。鐵三角模式實際上是加上自動駕駛技術公司和主機廠，再加上出行公司來構建這樣一個生態，所以在這里，如果考慮未來的出行，實際上是兩個最關鍵的點。第一個是你是否有足夠的運力，供應商提供足夠的車隊數量，另一個是需求方，需求方就是訂單。旅游公司給你帶訂單，主機廠和科技公司可以建車隊，很好的對應了供需雙方。鐵三角模型具有很高的可重復性。今天，我還看到許多其他自動駕駛公司沿著這條道路發展，這驗證了文遠之星從一開始就奠定的商業模式。在這一點上，未來可能會探索，會有自己的APP運營模式，再加上網約車平臺或者出行平臺的方式。對于文遠知行來說，目前除了我們自己的WeRide Go APP和高德，我們也在尋求一些新的商業模式，拓展一些新的合作伙伴，最終擴大我們的訂單量，但是在產能有限的情況下，對我們來說是一個循序漸進的發展。媒體:文遠之星開始沒有保安員在車上。進行遠程控制，去掉安全員，會降低我們多少成本？你認為在Robotaxi的大規模商業運營中，安全員是一個難點嗎？移除安全官是否會加速Robotaxi的大規模商業化運營？緊張:這個問題非常關鍵。我之前說過，無人駕駛要想盈利，就要實現單車盈利。實現單車盈利的前提是實現無人駕駛。在今天的模式下，你在搭載安全員的模式下確實不可能賺錢，甚至比普通模式還要虧錢，因為你已經加載了很多成本。文遠智行于今年7月獲得了遠程控制和自動駕駛的道路測試許可證，這對我們公司來說是非常關鍵的一步。也證明了我們經過幾百萬次的測試里程，積累了大量的場景數據，這是可以達到的重要里程碑。再加上目前5G在自動駕駛行業的應用，我可以看到，未來兩到三年，我們有機會嘗試更多的無人駕駛測試。甚至在載客等方面有新的突破。，對于一個無人駕駛的出行公司來說是非常重要的，因為在今天的出行商業模式中，在今天的打車成本結構中，司機占了60%左右的成本。如果不能取代司機，無人機器人的商業模式就不成立……shed，也就是我們越早可以為我們所有主要商業目標或者商業模式是實現完全無人駕駛的公司更換司機。媒體:要多久才能達到這種理想狀態？張力:這個行業每個人的判斷都不一樣。我也聽過很多傳統造車企業判斷是2025年甚至2030年。從文遠之星自身的發展目標來看，今年我們拿到了全無人駕駛路測的牌照。我們也希望在明年嘗試更大范圍的全無人駕駛路測，爭取在兩到三年內，也就是2022年到2023年，實現全無人駕駛載客運營。走到這一步，需要技術上的突破，也需要政府在政策法規上的相應支持。我們接觸的是不同的政府，不同行業的龍頭企業，他們都有這方面的需求。只有在這方面有所突破，創新才能真正落地生根，我們才有機會迎頭趕上。所有的先決條件是安全。文遠之星來廣州已經三年了。路測累計近280萬公里。到目前為止，我們仍然是零責任事故。很難想象由100輛自動駕駛汽車組成的車隊已經運行了這么長時間，但今天無人駕駛公司做到了。媒體:還需要大量的遠程操作員來代替安全員進行遠程控制嗎？使用遙控器意味著車輛需要接受外部指令，會不會有信號干擾和黑客劫持，如何保證乘客的安全？緊張:如今，行駛在路上的自動駕駛汽車依靠自行車智能來完成駕駛。算法能夠很好的處理車輛遇到的正常情況，這是最基本的條件。在一些算法無法處理的情況下，車輛會先采取安全的方式處理，包括讓行和停車。什么情況下使用5G遙控器？比如你往這個方向開，這里有雙黃線，前面有車禍。所有社會車輛通過左側雙黃線繞行車禍。今天按照算法，無人駕駛汽車是不可能自動按雙黃線倒退繞過這個的。在這種情況下，客人可以按下屏幕上的客戶服務按鈕，并告訴遙控器他需要幫助。遙控器可以遠程接管汽車，幫助車輛繞行，此時遙控器會被動接管車輛。所以，并不是一個遙控器一直在遠端盯著屏幕看著車在路上跑。就其本身而言，汽車仍然在道路上根據其算法自動行駛。5G遠程控制是一種保障安全的保護機制。我們拿到了駕駛員的駕考執照，并不是說我們成功了。我們需要從考駕照到載客，這個階段就成功了。我們認為還需要兩到三年才能完成。在更好的場景中，我們可以讓自行車完全無人駕駛，必要時提供遠程控制的協助。媒體:能通過技術避開障礙嗎？張力:違反交通法規必須由人操作，不應該給機器這個選擇，這也意味著你真的可以代替司機。前面還有一個問題。未來，一個司機不會只看一輛車，可能會看五輛、八輛、十輛。這種人車對比，最終決定了你節省了多少人力。(補充:文遠智行認為未來的無人駕駛應該是自行車智能和車路協同的結合，而不是替代。首先，自動駕駛汽車需要強大的軟硬件能力，在沒有5G、4G網絡或其他自行車輔助的情況下，實現安全的自動駕駛；其次，車路協調是無人駕駛的重要安全冗余。超視距，MEC和云都在加強自行車智能。以紅綠燈為例。在車路協同的幫助下，道路設備可以直接將紅綠燈的信號發送給無人駕駛汽車，讓車輛可以得到紅綠燈當前的信息以及它會變化多少秒，幫助車輛做出更好的預案，避免自動駕駛汽車因光線折射、暴雨大雪、樹枝遮擋等外界原因對紅綠燈判斷失誤，從而提高安全性。媒體:我有三個問題。你剛才說Robotaxi可能需要五到十年的時間才能實現盈利的商業模式。我們很多自動駕駛公司都是初創企業。你認為他們在此期間會面臨一些財務或其他風險嗎？第二個問題，現在大家都說5G可以做到低時延、高精度，可以給自動駕駛環境帶來更多的機會。你認為還會有其他風險或挑戰嗎？第三個問題，作為一家高水平的自動駕駛企業，從技術應用、有限的區域到實際復雜路況，最大的難點是什么？張力:我先說5G的問題。5G作為我們國家的一個戰略，應用在各個行業。5G在自動駕駛中的應用非常重要。今天我們做自動駕駛，會發現有些場景是依賴自行車智能的。第一，成本很高。第二，很難。但是路測解決的一些問題，往往是可以幫助的。反過來，我們僅僅依靠5G車輛和道路的配合來完成自動駕駛。本身就不太現實，因為你可以想象在很多高速行駛的車輛中，它的響應和計算都在毫秒之間。十幾毫秒，通過5G網絡，即使最快的網絡也要近十毫秒或者一百毫秒，會帶來一些安全隱患。我覺得在未來，車路協同、自行車智能的無人駕駛會是真正安全的，它解決的問題會更靠譜。對于自動駕駛公司，從2016年和2017年，資本市場非常看好，2019年和2020年逐漸下滑。這些方面其實都是正常行業發展帶來的變化。我相信未來真正能贏的人一定是真正能做出純無人駕駛的人，因為自動駕駛界的皇冠其實是乘用車Robotaxi。但是，冠中玉確實無人。如果摘不到這塊玉，在以后的發展過程中，大家都會很艱難。真正的競爭是誰能摘得這塊玉，誰先做出全無人駕駛的客運運營。從我們自己的判斷來看，也許在未來三年左右，我們可以在有限的區域內載客。在這種情況下，意味著你可以將60%的成本轉化為收入，實現單車盈利，然后用單車盈利擴大其規模和商業化，這將具有巨大的商業價值。第三個問題，今天真正的技術難點主要在規劃上。應該說測試過程中場景和角落案例不夠，需要更多的車輛、更多的投入、更多的數據來進行模型訓練。因為未來是真正的無人駕駛，很多公司要面對的挑戰是如何在規劃階段面對更多的邊角案例。從而提煉出一個可以推送到更多場景的模式，這也是公司在看的。本質上，跨越式的發明還沒有真正形成，大家還在積累算法。媒體:那我就補充一下老師的問題，因為我剛才聽你說你現在不太關注MPI數據，多做接管，也講有效接管和無效接管。現在看來，有效接管更多的是哪些場景說如果我不接管，可能會出事。有效和無效的比例是多少？我估計無效的會占更多。能否介紹一下具體情況？緊張:有效接管的場景。具體比例我還真沒統計過，但是有效接管有各種情況，包括紅綠燈的識別，個別特殊障礙物的出現。這些是我們當前工程團隊關注的關鍵問題。對于我們來說，并不是對MPI無動于衷。我們關注的MPI可能和其他公司定義的不太一樣。我們特別關注……MPCI。這個C是關鍵性的，關鍵性的接管，非關鍵性的接管。對一些人來說，這要么是關鍵的，要么是無效的接管。我們有自己的工具來判斷篩選，也可以大大減少我們的工作量。具體原因，因為我不是工程組的負責人，所以我沒有詳細分析百分之幾是紅綠燈，百分之幾是行人或者逆行或者什么樣的障礙物造成的，但是我感覺很清楚，兩年多前我們剛在廣州開始路測的時候，我們遇到的接管和今天相比發生了翻天覆地的變化。即使每個季度發布一個新版本，你也會發現車輛的智能化又提高了。前段時間有客人親自打電話到我們黃埔區和廣州開發區的Robotaxi，在路上去體驗了一下。他們拍了一些視頻，拍了一場車禍。這起車禍涉及幾輛汽車和自行車。自動駕駛汽車不得不繞過幾輛汽車，蜿蜒前行。我們的Robotaxi處理的非常好，讓他們都非常震驚(相關視頻:https://MP . weixin . QQ . com/s/RBA 4 ezxlgynq 61 qmz _ 04AQ)。我們自己看完，都覺得現實中這樣的場景你放不出來。你應該感受到技術發展的不斷變化和提高，每個季度都能看到很大的差距。謝謝大家！媒體:我有三個問題。你剛才說Robotaxi可能需要五到十年的時間才能實現盈利的商業模式。我們很多自動駕駛公司都是初創企業。你認為他們在此期間會面臨一些財務或其他風險嗎？第二個問題，現在大家都說5G可以做到低時延、高精度，可以給自動駕駛環境帶來更多的機會。你認為還會有其他風險或挑戰嗎？第三個問題，作為一家高水平的自動駕駛企業，從技術應用、有限的區域到實際復雜路況，最大的難點是什么？張力:我先說5G的問題。5G作為我們國家的一個戰略，應用在各個行業。5G在自動駕駛中的應用非常重要。今天我們做自動駕駛，會發現有些場景是依賴自行車智能的。第一，成本很高。第二，很難。但是路測解決的一些問題，往往是可以幫助的。反過來，我們僅僅依靠5G車輛和道路的配合來完成自動駕駛。本身就不太現實，因為你可以想象在很多高速行駛的車輛中，它的響應和計算都在毫秒之間。十幾毫秒，通過5G網絡，即使最快的網絡也要近十毫秒或者一百毫秒，會帶來一些安全隱患。我覺得在未來，車路協同、自行車智能的無人駕駛會是真正安全的，它解決的問題會更靠譜。對于自動駕駛公司，從2016年和2017年，資本市場非常看好，2019年和2020年逐漸下滑。這些方面其實都是正常行業發展帶來的變化。我相信未來真正能贏的人一定是真正能做出純無人駕駛的人，因為自動駕駛界的皇冠其實是乘用車Robotaxi。但是，冠中玉確實無人。如果摘不到這塊玉，在以后的發展過程中，大家都會很艱難。真正的競爭是誰能摘得這塊玉，誰先做出全無人駕駛的客運運營。從我們自己的判斷來看，也許在未來三年左右，我們可以在有限的區域內載客。在這種情況下，意味著你可以將60%的成本轉化為收入，實現單車盈利，然后用單車盈利擴大其規模和商業化，這將具有巨大的商業價值。第三個問題，今天真正的技術難點主要在規劃上。應該說測試過程中場景和角落案例不夠，需要更多的車輛、更多的投入、更多的數據來進行模型訓練。因為未來是真正的無人駕駛，很多公司要面對的挑戰是如何在規劃階段面對更多的邊角案例。從而提煉出一個可以推送到更多場景的模式，這也是公司在看的。本質上，跨越式的發明還沒有真正形成，大家還在積累算法。媒體:那我就補充一下老師的問題，因為我剛才聽你說你現在不太關注MPI數據，多做接管，也講有效接管和無效接管。現在看來，有效接管更多的是哪些場景說如果我不接管，可能會出事。有效和無效的比例是多少？我估計無效的會占更多。能否介紹一下具體情況？緊張:有效接管的場景。具體比例我還真沒統計過，但是有效接管有各種情況，包括紅綠燈的識別，個別特殊障礙物的出現。這些是我們當前工程團隊關注的關鍵問題。對于我們來說，并不是對MPI無動于衷。我們關注的MPI可能和其他公司定義的不太一樣。我們特別關注MPCI。這個C是關鍵性的，關鍵性的接管，非關鍵性的接管。對一些人來說，這要么是關鍵的，要么是無效的接管。我們有自己的工具來判斷篩選，也可以大大減少我們的工作量。具體原因，因為我不是工程組的負責人，所以我沒有詳細分析百分之幾是紅綠燈，百分之幾是行人或者逆行或者什么樣的障礙物造成的，但是我感覺很清楚，兩年多前我們剛在廣州開始路測的時候，我們遇到的接管和今天相比發生了翻天覆地的變化。即使每個季度都有新版本發布……呃你會發現車輛的智能化又提高了。前段時間有客人親自打電話到我們黃埔區和廣州開發區的Robotaxi，在路上去體驗了一下。他們拍了一些視頻，拍了一場車禍。這起車禍涉及幾輛汽車和自行車。自動駕駛汽車不得不繞過幾輛汽車，蜿蜒前行。我們的Robotaxi處理的非常好，讓他們都非常震驚(相關視頻:https://MP . weixin . QQ . com/s/RBA 4 ezxlgynq 61 qmz _ 04AQ)。我們自己看完，都覺得現實中這樣的場景你放不出來。你應該感受到技術發展的不斷變化和提高，每個季度都能看到很大的差距。謝謝大家！

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