自动驾驶商业化的另一种可能

自动驾驶本质上是新兴技术与传统交通行业的碰撞和融合，其商业化应从城市设计和运营的角度考虑。

经过几十年的技术和资本狂潮，全球自动驾驶行业的商业化仍然是一个挑战。

从共享叫车模式中汲取灵感的Robotaxi是最常见的商业路径。然而，自2021以来，机器人出租车模型的代表公司谷歌威莫（GoogleWaymo）一直面临估值连续下跌、首席执行官辞职以及测试汽车的障碍。

通用汽车公司的Cruise发布了第一辆没有方向盘的无人小巴，迄今为止还没有大规模的着陆计划。许多人坚信，自动驾驶在未来将不可避免地实现，但目前的商业化路径值得探讨。

自动驾驶商业化的难点在于系统。

自动驾驶作为一项革命性和颠覆性的新技术，具有巨大的能量，可以影响一个国家的汽车、交通、能源、制造业，甚至综合国力。它是一项涉及技术、消费、产业链、政策法规等各个方面的系统工程。所有要素相互作用，是不可或缺的。

在技术方面，根据深度学习框架下数据驱动算法的迭代逻辑，企业需要常年投入巨额研发资金来收集数据以优化其自动驾驶系统，才能真正进入大规模商业化阶段。

根据美国兰德智库的数据，这一里程数据约为170亿公里。即使一个团队有100辆路试车辆，并进行24小时不间断的测试，所需时间仍以数百年为单位。这也解释了为什么Waymo几十年来积累了2000万英里的道路测试里程，但仍然无法广泛实施。

在商业化方面，市场需求的强度本质上取决于自动驾驶取代人工成本的实际ROI。

目前，L4级自动驾驶单车的改装成本通常为数百万，相比之下，可以节省的驾驶员成本微不足道。许多行业专家认为，Robotaxi只能在日本和北欧等出租车司机收入较高的地方更快地打开市场。

最后，任何新技术的推广都离不开监管部门的许可。自动驾驶面临的政策挑战甚至比135年前汽车首次诞生时更大。它不仅关系到生命安全，也与当今的数据安全和国家安全息息相关。

在短期内，安全不能被视为终点，政策许可也不能放松，自动驾驶汽车改装的投资回报率也不能计算。这似乎是一个几乎牢不可破的恶性循环。

断裂点发生在中国的中心交通枢纽城市湖南衡阳。这是目前全球最大的城市级自动驾驶商业项目，总投资5亿元，项目总里程高达200公里。

中国本土自动驾驶公司蘑菇车联提供了衡阳的落地计划。蘑菇车联凭借其全球领先的“车路云融合”系统，于今年3月与湖南省衡阳市政府签署了战略合作协议，对城市道路进行智能升级，提供覆盖全市的全系列自动驾驶公共服务车辆。

近日，蘑菇车联创始人兼首席执行官朱磊和创世纪资本执行合伙人周伟在硅谷101上进行了一场技术播客，深入探讨了自动驾驶商业化面临的问题和解决方案。

朱磊认为，自动驾驶的2.0时代已经到来，但如何将其商业化是每个科技企业家都不应回避的问题。自动驾驶本质上是新兴技术与传统交通行业的碰撞和融合，其商业化应从城市设计和运营的角度考虑。

以下是一些精选的访谈：

硅谷101：你是如何参与或关注自动驾驶领域的？

朱磊：我有技术背景，而且……

我毕业后在百度工作了7年多。我已经完成了搜索引擎相关的系统架构，并在离开百度后开始创业；我在滴滴工作了几年，这两家公司在技术和商业运营方面给了我很多经验。

在整个行业发展过程中，一个是技术驱动的，另一个是业务驱动的。自动驾驶领域也很有趣，与技术和商业都密切相关，因此进入自动驾驶仍然是理所当然的。

我们首先从车路协调的角度切入。我们认为，无论是在车辆互联互通还是自动驾驶方面，都有必要真正与交通融合。

周伟：我是一名企业家，至少比朱磊年长一代。我创业11年，做了14年的风险投资家。

自1993年左右大学毕业以来，我一直参与中国的金融科技创业。我和团队一起设计了中国第一代自主知识产权金融支付POS机、用于窃取信用卡的POS机，并开发了一系列相关产品。

2007年初，我加入了KPCB，这是硅谷最具传奇色彩的风险投资基金之一，并担任了十年的管理合伙人。KPCB在2000年年中领导了整个绿色技术投资浪潮，参与了能源、电池和汽车的许多投资。

2017年与团队一起离开KPCB后，我创建了Genesis Partner Capital CCV，我们一直在密切关注这一领域。

总的来说，我们相信自动驾驶在未来将不可避免地实现。前一波绿色技术投资已经经历了这么多年，它的许多失败都是由于当时无法实现商业化。所以我们也很关心今天讨论的话题：自动驾驶商业化发展，什么样的道路最适合。

硅谷101：朱先生，你将如何在这个行业中定位自己？

朱磊：我们的定位基于两个核心要素：首先，我们是自动驾驶全栈技术的技术服务提供商，包括自动驾驶核心算法和硬件；

另一家是自动驾驶运营服务提供商。

运营包括自动驾驶公交车、清洁车、巡逻车和Robotaxis，将技术融入实际运营场景。例如，自动驾驶巴士服务可能需要与巴士集团合作购买或租赁自动驾驶汽车，我们提供运营和维护解决方案。

硅谷101：周先生，你在能源项目上的许多投资离商业化场景太远了。在早期阶段，完全自动驾驶的商业化也很困难。像蘑菇车联这样的自动驾驶技术服务和运营服务商业化会更容易吗？

周伟：这是一个很好的话题。在硅谷，互联网和人工智能都需要技术达到高度成熟，产品才能投放市场。

但在中国，过去，初创公司总是在技术尚未成熟时采取灵活或混合的方式，提前向市场提供商业服务，并通过快速迭代改进产品。这是两国创业文化中截然不同的一部分。

在早期，肯定是硅谷的做法占据了主导地位，但中国公司在早期商业化方面会获得优势。在中国的自动驾驶领域，要在短时间内大规模实现高速自动驾驶和L5并不容易，但在某些特定领域，如半封闭环境和固定路线，都有实现完全自动驾驶的机会。

三四年前，在硅谷的一次会议上，我提到世界上第一个城市范围的全自动驾驶应该出现在中国。行政力量和制度优势的结合，再加上快速迭代的能力，为中国的自动驾驶提供了全球领先的实践环境。

硅谷101：在美国目前的自动驾驶行业中，人们可能也认为自动驾驶在中国的落地可能比在美国更快，因为中国的基础设施建设更快。从这个意义上说，自动驾驶与整个城市的规划和政府的支持密切相关。

全球最大的自动驾驶项目落地湖南衡阳

硅谷101：蘑菇汽车联盟于2021与湖南省衡阳市政府签署合作项目，投资约5亿元，投资金额巨大。你能大致介绍一下这个项目吗？

朱磊：的确，中国的自动驾驶在大规模城市级落地方面具有很大优势。不仅是衡阳项目，我们在顺义和苏州最早的项目，都是在城市地区大规模实施自动驾驶的典型案例。在自动驾驶运营中，以城市为独立单元是一种非常合理的落地方式。

首先，整个城市的区域管理是统一的；其次，基础设施是一致的；

第三，城市落地时，线路环境和交通条件相对统一。

衡阳项目非常独特，我们提供了一套完整的“自行车智能+车路协同”解决方案。车路协同是自行车智能的一个很好的补充。对于大家最关心的安全问题，与之前的智能自行车解决方案相比，我们的计划进行了重大升级。

类似地说，当我们年轻的时候，我们经常遇到停电，但现在很少了。这并不是因为单个电路更稳定，而是因为当前的电路系统由多组电路备份，以确保系统的可靠性。

在自行车智能化和车路协同方面，它配备了多个冗余系统，将大大提高自动驾驶操作和落地的安全性。理论上可以实现100%的安全性，这也是车路协同自动驾驶的最大优势和必要性。

我们倾向于将自动驾驶解决方案分为1.0时代和2.0时代。1.0是以自行车智能为核心的自动驾驶技术，而2.0时代是基于“自行车智能+车路协同”的一整套自动驾驶解决方案。我们现在正在坚定地推进这个2.0解决方案。

硅谷101：让我们拆开“车路协同”的概念。每个人都理解“车辆”，“道路”是什么意思？

朱磊：我们将在路边安装几个设备：首先，类似于汽车上的路边传感器，包括激光雷达、摄像头和毫米波雷达。

设备的另一部分是路侧通信设备，包括路侧通信单元（RSU）和5G民用网络等通信网络设备；

另一部分是计算设备，如边缘计算服务器，可以理解为一个完整的流量感知系统。

它根据传感器感测到的数据在路边边缘服务器上进行实时计算，并向道路上的所有车辆提供即时反馈。这可以支持自动驾驶汽车，并为普通车辆提供更多的交通信息，实时数字化整个交通。

硅谷101：这是否与5G的安装一起计划？

朱磊：是的，5G是一种路边通信方式，一种是5G的民用网络方式，另一种是C-V2X的专有网络方式，用于车路协同。这两种通信方案将并行考虑，或者根据实际情况使用其中一种。

硅谷101：您与湖南衡阳的合作是什么？您最终想要建设什么？

朱磊：衡阳项目是我们在顺义和苏州项目的延续。衡阳项目的独特之处在于，它应该是中国乃至世界上第一个实现大规模自动驾驶运营的城市。

我们在实际操作中主要做几件事：

首先，协助整个城市升级基础设施，或通过车路协同进行数字道路升级。这一部分主要涉及在路边安装许多传感器和计算设备，以实现交通数字化。这主要与政府的新基础设施建设有关。

其次，我们将为城市级自动驾驶公共服务车辆提供升级和车队运营服务，包括公交车、出租车、巡逻车和清洁车等市政公共服务车辆。

此外，在基础设施建设完成后，我们将为普通用户提供更多服务，包括数字孪生系统、车道级导航、车道级数字信息呈现，让普通用户在驾驶时也能获得更多安全的驾驶服务。整个规划实施后，极大地提升了城市的整体数字交通建设。

硅谷101：什么时候可以登陆？进展到什么阶段了？

朱磊：它正在快速建设中，预计将在今年第三季度和第四季度全面投入运营。

硅谷101：所以你的速度很快。

朱磊：是的，我们的基础设施很快，大约六个月就能完成城市主干道的建设。同时，我们将在整个主城区投资约数千辆自动驾驶汽车用于公共服务，以帮助公共服务的自动运行。

当大家参观时，许多公共服务车辆已经处于自动驾驶模式，这应该是中国城市地区大规模实施自动驾驶的最典型案例。

我们希望利用这个案例来设计未来的城市智慧交通，并利用这个模型将整个计划复制到更多的城市和场景。

硅谷101：衡阳道路上也安装了传感器，它们能防止车辆碰撞等事故吗？

朱磊：你说得特别对。行车安全有两个核心因素：第一，你是否看到周围有危险情况；

二是看到险情后是否有足够的时间处理，一是信息的全面性，二是决策的及时性。这两个问题都将面临自行车智能化的理论瓶颈，在实践中也可能遇到一些特殊情况。

例如，中国的许多城市在十字路口没有红绿灯。如果两辆车在垂直方向上高速行驶，仅仅依靠一个汽车传感器无法感应到90度的迎面而来的汽车，这使得它们很容易发生碰撞。但如果有路边设备，十字路口的全局信息将实时同步到每辆车上，完全解决了信息综合性方面的问题。

其次，全局信息可以实现预测，这意味着提前预测1公里或10公里以外的所有交通信息。在信息的全面性和决策的及时性方面，路边基础设施将显著提高自动驾驶或常规车辆的安全性。

硅谷101：对信号传输延迟的要求是否也很高？

朱磊：一个人对一个事件的反应时间大约是500毫秒，在这个设备上一般可以在300毫秒内实现。现在，从路边感知到车辆决策，整个系统架构可以在100毫秒内得到控制。

这个时间在业内绝对领先，比行业平均速度快3-4倍左右，整体处理延迟有了很大改善。

硅谷101：整个处理过程也会产生大量数据，Waymo早期的数据处理依赖于工程师在晚上开车直接复制硬盘。如何传输和存储数据？

朱磊：首先，在传输通信的基础上，5G和C-V2X等新网络将大大提高传输速度和数据量。

第二是在计算方面。在过去，为了确保计算能力，单个车辆的计算能力通常可以在300-400个TOPs之间。如今，一些新能源汽车希望将其计算能力提高到1000辆TOPs的水平。

实际上，我们可以通过将一辆自行车保持在300-400TOPs来处理现有数据。在整个路侧设备上，由于有许多边缘处理服务器，相当于将之前专有的计算机分发到道路两端的计算设备上，边缘计算的算力也有了巨大的飞跃。

在计算能力、数据传输效率和传输量方面，整个解决方案都进行了重大升级。这也是为什么我说自行车和道路协同的智能结合可能是自动驾驶2.0时代的开始。

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硅谷101：要处理大量边缘数据，技术门槛仍然很高。周先生，你觉得这个项目怎么样？

周伟：朱先生和我也谈到了这个项目。就我个人而言，我认为车路合作是一个中间阶段，我仍然相信埃隆·马斯克的观点。最终，不应使用这种方法。

在技术商业化的过程中，可以通过一些所谓的混合方法提前实现商业化。在这个过程中，可以积累大量的知识、数据和相关资源，使其能够在未来做更多的事情。

目前，在中国的这种环境下，采用车路协同的方法和衡阳的运营模式是可行的。现在，中国政府也在考虑在包括高速公路在内的一些地方试行车路合作。这种方法涉及一套新的基础设施建设，需要与政府合作。这仍然是一个相当大的工作量，单个企业要做到这一点太难了。

虽然这是一个过渡窗口，但它对未来也有价值，但它不能停留在这里。重要的是要知道在这个过程中积累了什么，最终目标是进入下一个完全自动驾驶的战场。

硅谷101：目前关于车路协同训练的数据对全自动驾驶有意义吗？

周伟：路况肯定在不断变化，但经过14年的投资，我现在总结了一些错失的机会，因为问题太极端了。我是一个铁杆科幻爱好者，看得太多的结果……

科幻小说就是我一直在思考最终的模式是什么，我会发现有些东西是过渡性的，而不是最终的模式和产品，可能还没有准备好参与。

有些事情有很长的中间阶段，这些数据的有用程度取决于何时看待问题。在中间阶段，这些数据肯定非常有用。

我也看到许多公司通过技术解决方案或过渡计划实现了大规模市场化和资本市场的成功。例如，中国的平衡车公司Robot 9通过生产一些相对基本的平衡车产品赢得了To C市场，价格约为几百元或几千元。但与美国赛格威相比，在专利和技术方面存在巨大差距。

赛格威一直是一家专业且昂贵的公司，但其市场从未开放。最终，一家更成功的以市场为导向的中国小公司收购了赛格威的所有专利和产品，变得更加强大。

一家选择转型计划的公司可能会成为一家伟大的公司，只要它知道自己的目标，而不是被困在自己的转型计划或技术解决方案中。最终，当新一代技术成熟时，很可能是一个瞬间的变化，有必要做出相应的反应。

02自动驾驶落地应该有城市设计师的视角

硅谷101：在衡阳模式之前，每个人都会在北京顺义谈论自动驾驶。您还在顺义北小营镇建设了全国第一条5G开放式商用车路协同道路。在测试许多自动驾驶系统时，您已经有了在顺义的经验。湖南衡阳项目和顺义项目有什么区别？你从这两次合作中得到了什么？

朱磊：首先是规模的扩大。我们在衡阳主城区实现了全覆盖，在全球范围内应该不会有自动驾驶这样大规模的落地。

第二是整个计划的推进。从顺义到衡阳，智能自行车和道路协同的两套解决方案已经实施得非常成熟。业内许多观点认为自行车智能化和车路协同是两条技术路线，我完全不同意。

我一直认为，自行车智能化和道路协同的结合是自行车智能2.0时代的升级版，在任何情况下都应该最大限度地实现自行车智能化，这是技术发展的必然。

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从商业角度来看，它还涉及更宏观的角度，这是整个社会结构的问题，包括社会发展。从城市管理的角度来看，如果城市中有许多自动驾驶汽车在运营，城市管理者会认为每辆自行车在城市中独立运营和服务是非常不现实的。

因此，可以肯定的是，所有自动驾驶汽车都将接入城市的统一管理服务，进行统一调度和信息共享，以真正解决城市的效率问题。系统效率将远远超过单点效率。

另一个考虑因素是资源占用问题。未来商业竞争中最核心的资源竞争是城市公共资源。当自动驾驶汽车在城市大规模部署时，最终考验的不仅仅是技术，还有车辆占用的道路、停车资源和人员消耗。

当整个自动驾驶公共服务体系在城市实施时，它必须是一种有序、可控、可控的资源，纳入政府的常规管理。

业界对自动驾驶商业化的讨论尚未触及这一层面。我们是一家相对先进的公司，但预计在未来一年左右，这个话题将浮在每个行业参与者面前：在城市层面实施大规模商业化时，最重要的因素是什么？

在我看来，衡阳和顺义最大的区别在于，思维的维度已经转移到整个城市，而不是个人自动驾驶公司的维度。这可能是我们在未来登陆更多城市的过程中会综合考虑的一些关键因素。

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硅谷101：未来你会大规模复制衡阳模式到其他城市吗？你将如何决定先去哪些城市？

朱磊：这个……

这是一个商业战略问题。一方面，我们目前的环境非常好。在5G、新基建、智能制造、技术创新等重大战略方向的支持下，许多城市正在向数字交通和未来智能驾驶发展。另一方面，我们可能还需要充分考虑当地的发展情况，我们将优先选择一些发达地区进行运营。

硅谷101：自动驾驶目前正处于基于场景的商用阶段。在技术完全成熟后，Robotaxi确实是一个很大的市场，但仍有大量资金需要克服中间阶段，所以每个人都在争夺客户。

朱磊：自动驾驶已经发展了这么多年，从2019年下半年开始，商业化已经进入快速运行阶段。这个行业实际上正在逐渐融合，每个人都意识到，在某些特定的场景或公共服务系统中，自动驾驶应该被优先考虑。

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03商业化场景、转型和结束

硅谷101：蘑菇汽车联盟是自动驾驶的现成商业模板。周先生，你有没有看到更现实的商业化道路？

周伟：朱总制定了一个相对完整的运营计划，这是一个相对宏大的解决方案。目前，自动驾驶的商业化在具有半封闭空间或相对固定路线的受控环境中进展非常快，包括城市清洁车。

一些公司在当地做得很好，还有一些矿山、港口地区、公园仓库和智能物流。例如，我们投资的“快仓”，虽然被称为“快仓机器人”，但实际上是在操作自动驾驶技术，实现无人智能仓储。

我最期待的是全自动驾驶。理想情况下，我会像火车一样排队，我可以想象如果实现这一点，交通状况会好到哪里去。

就像看科幻电影一样，所有的汽车都会以相同的速度排队，而不用担心发生碰撞的风险。当他们到达出口时，他们将自动离开队形。这仍然有点遥远，过去几年的大规模商业化仍然是基于刚才描述的场景的变化。

硅谷101：从投资的角度来看，你更看重什么？是实现完全自动驾驶的能力，还是解决商业场景问题的能力？

周伟：我们是一家专注于早期投资的机构。多年来，大多数投资都是在第一轮项目中进行的。在这种情况下，我个人希望在未来实现最终目标。尽管这需要很多年的时间，但作为一个受硅谷基因启发的团队，我们相信Vision可以带来巨大的长期回报。尽管这可能需要很长时间，但我们有这样的耐心。

具体来说，对于CCV来说，我们面临的困境是，我们在2017年底筹集资金后才开始投资，当时所有专注于高速自动驾驶的公司都有数十亿美元的估值，远远超过了我们的范围方向。这就是为什么我们后来选择了低速自动驾驶方向，因为当时我们还处于能够进入的早期阶段。

从我的倾向和爱好来看，我自然希望投资于真正未来的公司。一方面，我们需要为投资者赚钱，另一方面，也需要为实现这个梦想的过程做出贡献。因此，我们也将参与一些具体的场景和过渡内容。

与自动叉车一样，除了自动驾驶技术外，叉车的千斤顶和角度都需要非常精确地操作，这需要在垂直领域进行大量积累。这种垂直场景将永远存在，这也是我们特别关注的一个方向。

硅谷101：投资也是一个时间问题。尽管每个人都有相同的理念和方向，但随着不同时期的到来，价格差异很大。

周伟：我在KPCB的时候，长期专注于绿色技术投资，但当时一些技术和方向还不够完善，无法产生巨大的商业价值。

但最近，由于碳峰值和碳中和，出现了新一波绿色技术投资浪潮。概念是一样的。此前，由于那个时代的成本问题，太阳能（000591，股吧）和风能等新能源产品在没有补贴的情况下无法商业化，但今天许多产品不再需要补贴。时机已过……

重要的

硅谷101：随着5G的发展，您会在这方面做出投资安排吗？

周伟：我们已经看了两轮边缘云计算，最近一直在密切关注。在某种程度上，边缘计算具有巨大的计算量。边缘计算是否需要与5G相结合，是许多做边缘云计算的公司正在探索的方向。电信和华为在这方面已经采取了许多举措。答案确实是正确的。我们目前非常关注这些方向，并准备在这些方向上进行许多投资。

硅谷101：朱先生，您目前正在做很多事情，包括城市基础设施、自动驾驶汽车、车辆翻新和行业解决方案。你认为战线太长了吗？

朱磊：这可能是从第三方的角度来看的。对我们来说，我们所做的可以概括为两个方面。

首先，在技术层面，我们坚持实施“自行车智能化+车路协同”的完整解决方案。我们的内部系统被称为“车路云集成”，它不单独分离车辆、道路和云数据。它是一个车路云集成系统，是一个庞大而完整的互联网系统架构。

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这个系统架构与百度和滴滴的架构不同之处在于，它可能是整个互联网系统中最大、最复杂、数据处理最多的实时系统架构，这也是我们的核心优势。

历史上没有一款产品对实时性能和数据量规模有如此高的要求。无论是车载自动驾驶、路边基础设施建设，还是云端的整体数据协作，最大的挑战都是构建一个完整的实时系统。

其次，我们主要关注商业运营。公共服务车和无人出租车在我们的工程运营系统中都已完全标准化，可以快速部署和运营。

我们以这两个为核心构建所有组件，但由于这件事太新，而且出现的时间太短，人们可能会认为它有很多内容。事实上，当抽象化时，它实际上是一组技术系统和一个操作系统。

硅谷101：你能透露目前有多少辆车在路上行驶吗？

朱磊：目前，包括在路上行驶的和正在改造的，预计这一批将完成约800至900台，到年底将有数千台。

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硅谷101：你能详细讨论一下你目前的收入结构吗？预计未来的增长方向是什么？

朱磊：目前蘑菇车联的整个商业化路径可以分为三个不同的阶段：第一阶段是作为技术服务商出现，提供完整的技术体系，具有一定的商业和合作模式。

在中期阶段，也就是当前阶段，自动驾驶公共服务车商业运营模式的典型特征是商业场景非常扎实，运营模式非常健康。然而，最大的问题是，在一定时期内，毛利率将保持在相对合理或较低的水平。

每个人都在进入的是公共服务系统市场，这更多的是保持一定的毛利率，而不是追求更高的毛利率——这是由场景的商业特征决定的。

在第三阶段，我们更喜欢创建一套完整的云服务，这是我们整个业务建设或未来场景的核心部分。我们在汽车和道路上都有传感器，提供大量实时交通信息和服务。云的商业价值最大的特点是它的规模非常大，在更长的时间内，它的商业表现也会非常出色。

04.中美两国在技术人才方面的差距正在缩小

硅谷101：无论是新能源、自动驾驶还是智能道路，今年汽车行业都在发生重大变化。你认为汽车行业现在最需要哪些领域的人才？

周伟：中国的制造业其实很发达，积累了大量的人才，但问题在于旧的汽车架构的固定思维很强。我记得王兴发了一篇帖子：老一辈汽车设计师和我的观点……

ufactuers是指在汽车上添加计算单元和智能部件使其变得越来越智能。

新一代智能汽车自设计以来就被视为计算机。在今天的市场上，我认为不缺乏来自各个行业和模块的人才。缺少的是有远见的人，他们能够从一开始就设计出未来方向的汽车。

在中国，我们一直在关注特斯拉。特斯拉和苹果一样，重新定义了汽车。在底层技术方面，我们将越来越接近特斯拉，但与此同时，在人机交互界面和重新定义汽车内部环境方面，我们可以走得更快。

硅谷101：早期只有十几家汽车公司在硅谷建立了实验室，但现在已经有数百家了。我和一些传统汽车公司的人聊了聊他们在硅谷建立实验室时最想开发什么，他们给了我一个词：互动。朱先生，你朝着不同的方向做了很多事情。你认为你最需要什么样的人才？

朱磊：在汽车迭代的过程中，智能是灵魂。我认为中国和美国的技术和人才正在逐渐趋于平稳，从工业发展的角度来看，两国都将经历几个阶段。第一个阶段是技术变革的阶段，主要是在技术人才的竞争或培养方面，这对我们来说是非常明显的。

2016年至2017年，人工智能和视觉领域的算法人才严重短缺，其中大部分仍集中在美国。但经过几年的迭代，国内的算法人才已经取得了巨大的进步，至少在规模和质量上是如此。

硅谷101：硅谷的一些人才是否已经回国，或者是否已经建立了在中国培养人才的机制？

朱磊：人才流动是部分原因。最核心的原因是过去几十年中国巨大的工程师红利。2009年，我们的搜索技术与美国相比仍有显著差距，但到2013年和2014年，基本趋于平稳。技术迭代的周期和效率非常高，整个行业和全球技术水平化的速度非常快。

在技术的第一阶段之后，第二阶段的核心是产品驱动。当技术达到一定的成熟度时，用户感知变得更加重要。国内的用户基础、用户规模和产品数量都保持在一个巨大的数量级，优化用户体验将非常有利。

第三阶段是商业化人才的竞争。需要更多需要本地化基础和熟悉中国、某个地区、城市或省份市场的人才来整合整个商业化场景。因此，在不同的发展阶段，对公司或行业的需求会有所不同。

硅谷101：你如何看待这一轮汽车革命与之前移动互联网的发展之间的区别？

朱磊：在过去的移动互联网时代，中国的创新更多地集中在商业模式层面，在底层技术或产品创新方面更多地追随美国硅谷。这是一个不可避免的发展过程。我们拥有庞大的市场规模和用户基础，整体的业务创新和业务场景路径必须摆在我们面前。

在以自动驾驶为核心的智能汽车时代，最大的不同在于它已经从一个商业模式创新的时代转变为一个真正的技术驱动的创新时代。

过去，人们更关注产品应用功能，但在智能汽车时代，人们更专注于一个涵盖底层硬件、操作系统、通信、算法和服务应用的系统，这是一个扁平化的技术驱动系统。这可能是时代对几代人来说最大的机遇。

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从GDP的角度来看，房地产行业排名第一，其次是汽车行业。在国民经济占比如此之大的行业，在技术和硬技术的驱动下，它将带来巨大的市场机会，并催生一批伟大的公司。

有时我也会感到兴奋和好奇，在未来的十年、二十年甚至五十年里，这个行业会给技术和生活带来什么变化？这非常非常值得期待。

周伟：非常值得期待。我完全同意，这就是为什么我经常参加一些讨论……

因为我们仍然希望继续在汽车产业链的上游和下游进行投资。

硅谷101：该领域目前正处于中国的红利期。硅谷的新能源和智能汽车发展没有中国那么热情，但在无人驾驶方面的发展仍然相对较快。

朱磊：是的。在智能汽车时代，无论是技术驱动还是能源结构转型，我认为中国确实占据了非常好的地位，正处于红利期。

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