文远知行张力：实现单车盈利的前提是实现无人驾驶

2020年8月22日，第三届全球智能汽车峰会在广州正式开幕。今年的主题是加快智能汽车发展，打造行业新引擎，主要讨论智能汽车近两年取得的技术突破和产品创新，讨论智能汽车的应用场景和商业模式，讨论智能汽车商业发展的顶层设计和实施路径。下午，文远知行首席运营官张力接受了包括第一电气在内的多家媒体的专访。以下为实录:

媒体:张总，我想问一下落地情况。5月，我们测试并运行了100辆汽车。8月份有增长吗？增加的是运营车辆还是测试车辆？张力:自今年4月我们公布文远智行100辆车的车队以来，这100辆车中有40辆运营车，主要用于黄埔区和广州开发区的Robotaxi日常客运运营，另外60辆用于我们重点测试和数据收集。媒体:我们从去年11月底开始Robotaxi的运营，现在已经接近四分之三了。文远智行在这三个季度有没有积累一些运营Robotaxi的经验？公司的重心在运营和技术研发上是如何分配的？这一阶段与手术前相比有什么不同？张力:真正的Robotaxi手术后，我们了解到了一些以前没有想过的问题，尤其是赶上疫情大变化，对旅行行业也有很大影响。这三个季度，首先我们的车辆收集了很多数据，包括乘客打车的数据，让我们知道如果Robotaxi运营没有司机会有什么新的问题和困难，比如乘客上车，司机知道客人是否关门，然后去开车。以后就没有司机了。如何确认客户是否系好安全带，关好车门？自动驾驶的上下车点如何设计，如何让乘客上下车兼顾骑行效率和道路安全。比如有的车辆下车时地上可能会有一滩水，人下车就会踩到水里。如何往前走5米，在没有水的地方停车，这在以前就成了问题，还有很多我们在不断探索中遇到的有趣细节。在文远智行的运营中，我们也摸索出了一套测试和运营的混合模式，因为我们发现，当我们把文远智行Robotaxi的运营作为真正的出行服务提供时，它也有自己的波峰和波谷。高峰时，我们没有提供足够的车辆，低谷时，我们的一些车辆闲置，所以我们调整了运营模式。在高峰期，我们会尽可能多地派出车辆来完成订单。在低谷期，我们会安排一些车辆接收我们的测试订单，让我们的操作和测试很好的结合起来，同时因为目前无论是测试还是操作，我们都强调安全，所以不考核安全员接班的次数，所以安全员是否根据自己的经验和专业知识来判断，我们都是基于安全来收集所有的接班数据。有些接管必须有效，有些无效，所以我们开发了一个工具。首先，所有的接管数据都发送到这个工具进行判断。如果这个工具判断这个接管无效，这个数据对我们就没用了。如果这个判断发现接管没有发生，那么车辆就会出现一些问题，这对我们的算法改进是非常有价值的。一旦筛选出结果，我们就能真正分析出哪些数据是有用的，哪些数据是无用的，提高了我们自身的效率，节省了大量的数据处理计算，这对我们也是非常有用的。同时，也很重要。经过几个月的运营和测试，广州路测的复杂程度平均是硅谷的30倍，包括车辆、行人、红绿灯、同一英里或公里内遇到的各种堵车和逆行场景。车辆遇到场景的概率比硅谷高30倍，也就是说我们在中国测试的效率比美国高很多。媒体:文远之星前段时间和高德地图合作。到目前为止，我……双方的合作？从订单量来看，来自高德地图和WeRide Go的订单占多大比例？张力:今年6月宣布与高德合作后，我们曾经完全依靠自己的WeRide Go APP来完成一个闭环的出行模式。我们也发现这其实是不足的，因为我们还是一个非常初创的企业，没有那么大的市场容量。因此，我们与高德联手，接入高德的平台，为公众提供Robotaxi服务。访问后，我们发现订单数量比以前增加了四倍，因为高德已经帮助我们在同一地区投入了很多。我们还是一个初创企业，自身运输能力有限，所以这么多订单只能接一部分，另一部分会根据高德系统的订单分配情况分配给其他出行车辆。我们自己能看到的订单确实比以前高了4倍，还是有很大作用的。媒体:同领域的另一家公司荣源启行最近与曹操旅行合作布局Robotaxi。如何看待自动驾驶创业公司与出行公司的这种合作模式？未来自动驾驶还可能探索出哪些商业模式？张力:2018年我们创业的时候，一直在讲铁三角模式。铁三角模式实际上是加上自动驾驶技术公司和主机厂，再加上出行公司来构建这样一个生态，所以在这里，如果考虑未来的出行，实际上是两个最关键的点。第一个是你是否有足够的运力，供应商提供足够的车队数量，另一个是需求方，需求方就是订单。旅游公司给你带订单，主机厂和科技公司可以建车队，很好的对应了供需双方。铁三角模型具有很高的可重复性。今天，我还看到许多其他自动驾驶公司沿着这条道路发展，这验证了文远之星从一开始就奠定的商业模式。在这一点上，未来可能会探索，会有自己的APP运营模式，再加上网约车平台或者出行平台的方式。对于文远知行来说，目前除了我们自己的WeRide Go APP和高德，我们也在寻求一些新的商业模式，拓展一些新的合作伙伴，最终扩大我们的订单量，但是在产能有限的情况下，对我们来说是一个循序渐进的发展。媒体:文远之星开始没有保安员在车上。进行远程控制，去掉安全员，会降低我们多少成本？你认为在Robotaxi的大规模商业运营中，安全员是一个难点吗？移除安全官是否会加速Robotaxi的大规模商业化运营？紧张:这个问题非常关键。我之前说过，无人驾驶要想盈利，就要实现单车盈利。实现单车盈利的前提是实现无人驾驶。在今天的模式下，你在搭载安全员的模式下确实不可能赚钱，甚至比普通模式还要亏钱，因为你已经加载了很多成本。文远智行于今年7月获得了远程控制和自动驾驶的道路测试许可证，这对我们公司来说是非常关键的一步。也证明了我们经过几百万次的测试里程，积累了大量的场景数据，这是可以达到的重要里程碑。再加上目前5G在自动驾驶行业的应用，我可以看到，未来两到三年，我们有机会尝试更多的无人驾驶测试。甚至在载客等方面有新的突破。，对于一个无人驾驶的出行公司来说是非常重要的，因为在今天的出行商业模式中，在今天的打车成本结构中，司机占了60%左右的成本。如果不能取代司机，无人驾驶Robotaxi的商业模式不成立，那就是我们越早可以为我们所有主要商业目标或者商业模式是实现完全无人驾驶的公司取代司机。媒体:要多久才能达到这种理想状态？张力:这个行业每个人的判断都不一样。我也听过很多传统造车企业判断是2025年甚至2030年。从文远之星自身的发展目标来看，今年我们拿到了全无人驾驶路测的牌照。我们也希望在明年尝试更大范围的全无人驾驶路测，争取在两到三年内，也就是2022年到2020年，实现全无人驾驶客运运营……。走到这一步，需要技术上的突破，也需要政府在政策法规上的相应支持。我们接触的是不同的政府，不同行业的龙头企业，他们都有这方面的需求。只有在这方面有所突破，创新才能真正落地生根，我们才有机会迎头赶上。所有的先决条件是安全。文远之星来广州已经三年了。路测累计近280万公里。到目前为止，我们仍然是零责任事故。很难想象由100辆自动驾驶汽车组成的车队已经运行了这么长时间，但今天无人驾驶公司做到了。媒体:还需要大量的远程操作员来代替安全员进行远程控制吗？使用遥控器意味着车辆需要接受外部指令，会不会有信号干扰和黑客劫持，如何保证乘客的安全？紧张:如今，行驶在路上的自动驾驶汽车依靠自行车智能来完成驾驶。算法能够很好的处理车辆遇到的正常情况，这是最基本的条件。在一些算法无法处理的情况下，车辆会先采取安全的方式处理，包括让行和停车。什么情况下使用5G遥控器？比如你往这个方向开，这里有双黄线，前面有车祸。所有社会车辆通过左侧双黄线绕行车祸。今天按照算法，无人驾驶汽车是不可能自动按双黄线倒退绕过这个的。在这种情况下，客人可以按下屏幕上的客户服务按钮，并告诉遥控器他需要帮助。遥控器可以远程接管汽车，帮助车辆绕行，此时遥控器会被动接管车辆。所以，并不是一个遥控器一直在远端盯着屏幕看着车在路上跑。就其本身而言，汽车仍然在道路上根据其算法自动行驶。5G远程控制是一种保障安全的保护机制。我们拿到了驾驶员的驾考执照，并不是说我们成功了。我们需要从考驾照到载客，这个阶段就成功了。我们认为还需要两到三年才能完成。在更好的场景中，我们可以让自行车完全无人驾驶，必要时提供远程控制的协助。媒体:能通过技术避开障碍吗？张力:违反交通法规必须由人操作，不应该给机器这个选择，这也意味着你真的可以代替司机。前面还有一个问题。未来，一个司机不会只看一辆车，可能会看五辆、八辆、十辆。这种人车对比，最终决定了你节省了多少人力。(补充:文远智行认为未来的无人驾驶应该是自行车智能和车路协同的结合，而不是替代。首先，自动驾驶汽车需要强大的软硬件能力，在没有5G、4G网络或其他自行车辅助的情况下，实现安全的自动驾驶；其次，车路协调是无人驾驶的重要安全冗余。超视距，MEC和云都在加强自行车智能。以红绿灯为例。在车路协同的帮助下，道路设备可以直接将红绿灯的信号发送给无人驾驶汽车，让车辆可以得到红绿灯当前的信息以及它会变化多少秒，帮助车辆做出更好的预案，避免自动驾驶汽车因光线折射、暴雨大雪、树枝遮挡等外界原因对红绿灯判断失误，从而提高安全性。2020年8月22日，第三届全球智能汽车峰会在广州正式开幕。今年的主题是加快智能汽车发展，打造行业新引擎，主要讨论智能汽车近两年取得的技术突破和产品创新，讨论智能汽车的应用场景和商业模式，讨论智能汽车商业发展的顶层设计和实施路径。下午，文远知行首席运营官张力接受了包括第一电气在内的多家媒体的专访。以下为实录:

媒体:张总，我想问一下落地情况。5月，我们测试并运行了100辆汽车。8月份有增长吗？增加的是运营车辆还是测试车辆？张力:自今年4月我们公布文远智行100辆车的车队以来，这100辆车中有40辆运营车，主要用于黄埔区和广州开发区的Robotaxi日常客运运营，另外60辆用于我们重点测试和数据收集。媒体:我们从去年11月底开始Robotaxi的运营，现在已经接近四分之三了。文远智行在这三个季度有没有积累一些运营Robotaxi的经验？公司的重心在运营和技术研发上是如何分配的？这一阶段与手术前相比有什么不同？张力:真正的Robotaxi手术后，我们了解到了一些以前没有想过的问题，尤其是赶上了疫情的大变化，对旅行行业也产生了很大的影响。这三个季度，首先我们的车辆收集了很多数据，包括乘客打车的数据，让我们知道如果Robotaxi运营没有司机会有什么新的问题和困难，比如乘客上车，司机知道客人是否关门，然后去开车。以后就没有司机了。如何确认客户是否系好安全带，关好车门？自动驾驶的上下车点如何设计，如何让乘客上下车兼顾骑行效率和道路安全。比如有的车辆下车时地上可能会有一滩水，人下车就会踩到水里。如何往前走5米，在没有水的地方停车，这在以前就成了问题，还有很多我们在不断探索中遇到的有趣细节。在文远智行的运营中，我们也摸索出了一套测试和运营的混合模式，因为我们发现，当我们把文远智行Robotaxi的运营作为真正的出行服务提供时，它也有自己的波峰和波谷。高峰时，我们没有提供足够的车辆，低谷时，我们的一些车辆闲置，所以我们调整了运营模式。在高峰期，我们会尽可能多地派出车辆来完成订单。在低谷期，我们会安排一些车辆接收我们的测试订单，让我们的操作和测试很好的结合起来，同时因为目前无论是测试还是操作，我们都强调安全，所以不考核安全员接班的次数，所以安全员是否根据自己的经验和专业知识来判断，我们都是基于安全来收集所有的接班数据。有些接管必须有效，有些无效，所以我们开发了一个工具。首先，所有的接管数据都发送到这个工具进行判断。如果这个工具判断这个接管无效，这个数据对我们就没用了。如果这个判断发现接管没有发生，那么车辆就会出现一些问题，这对我们的算法改进是非常有价值的。一旦筛选出结果，我们就可以真正分析哪些数据是有用的，哪些数据是无用的，提高我们自己的效率……并且节省了大量的数据处理计算，这对我们来说也是非常有用的。同时，也很重要。经过几个月的运营和测试，广州路测的复杂程度平均是硅谷的30倍，包括车辆、行人、红绿灯、同一英里或公里内遇到的各种堵车和逆行场景。车辆遇到场景的概率比硅谷高30倍，也就是说我们在中国测试的效率比美国高很多。媒体:文远之星前段时间和高德地图合作。到目前为止，双方的合作情况如何？从订单量来看，来自高德地图和WeRide Go的订单占多大比例？张力:今年6月宣布与高德合作后，我们曾经完全依靠自己的WeRide Go APP来完成一个闭环的出行模式。我们也发现这其实是不足的，因为我们还是一个非常初创的企业，没有那么大的市场容量。因此，我们与高德联手，接入高德的平台，为公众提供Robotaxi服务。访问后，我们发现订单数量比以前增加了四倍，因为高德已经帮助我们在同一地区投入了很多。我们还是一个初创企业，自身运输能力有限，所以这么多订单只能接一部分，另一部分会根据高德系统的订单分配情况分配给其他出行车辆。我们自己能看到的订单确实比以前高了4倍，还是有很大作用的。媒体:同领域的另一家公司荣源启行最近与曹操旅行合作布局Robotaxi。如何看待自动驾驶创业公司与出行公司的这种合作模式？未来自动驾驶还可能探索出哪些商业模式？张力:2018年我们创业的时候，一直在讲铁三角模式。铁三角模式实际上是加上自动驾驶技术公司和主机厂，再加上出行公司来构建这样一个生态，所以在这里，如果考虑未来的出行，实际上是两个最关键的点。第一个是你是否有足够的运力，供应商提供足够的车队数量，另一个是需求方，需求方就是订单。旅游公司给你带订单，主机厂和科技公司可以建车队，很好的对应了供需双方。铁三角模型具有很高的可重复性。今天，我还看到许多其他自动驾驶公司沿着这条道路发展，这验证了文远之星从一开始就奠定的商业模式。在这一点上，未来可能会探索，会有自己的APP运营模式，再加上网约车平台或者出行平台的方式。对于文远知行来说，目前除了我们自己的WeRide Go APP和高德，我们也在寻求一些新的商业模式，拓展一些新的合作伙伴，最终扩大我们的订单量，但是在产能有限的情况下，对我们来说是一个循序渐进的发展。媒体:文远之星开始没有保安员在车上。进行远程控制，去掉安全员，会降低我们多少成本？你认为在Robotaxi的大规模商业运营中，安全员是一个难点吗？移除安全官是否会加速Robotaxi的大规模商业化运营？紧张:这个问题非常关键。我之前说过，无人驾驶要想盈利，就要实现单车盈利。实现单车盈利的前提是实现无人驾驶。在今天的模式下，你在搭载安全员的模式下确实不可能赚钱，甚至比普通模式还要亏钱，因为你已经加载了很多成本。文远智行于今年7月获得了远程控制和自动驾驶的道路测试许可证，这对我们公司来说是非常关键的一步。也证明了我们经过几百万次的测试里程，积累了大量的场景数据，这是可以达到的重要里程碑。再加上目前5G在自动驾驶行业的应用，我可以看到，未来两到三年，我们有机会尝试更多的无人驾驶测试。甚至在载客等方面有新的突破。，对于一个无人驾驶的出行公司来说是非常重要的，因为在今天的出行商业模式中，在今天的打车成本结构中，司机占了60%左右的成本。如果不能取代司机，无人机器人的商业模式就不成立……shed，也就是我们越早可以为我们所有主要商业目标或者商业模式是实现完全无人驾驶的公司更换司机。媒体:要多久才能达到这种理想状态？张力:这个行业每个人的判断都不一样。我也听过很多传统造车企业判断是2025年甚至2030年。从文远之星自身的发展目标来看，今年我们拿到了全无人驾驶路测的牌照。我们也希望在明年尝试更大范围的全无人驾驶路测，争取在两到三年内，也就是2022年到2023年，实现全无人驾驶载客运营。走到这一步，需要技术上的突破，也需要政府在政策法规上的相应支持。我们接触的是不同的政府，不同行业的龙头企业，他们都有这方面的需求。只有在这方面有所突破，创新才能真正落地生根，我们才有机会迎头赶上。所有的先决条件是安全。文远之星来广州已经三年了。路测累计近280万公里。到目前为止，我们仍然是零责任事故。很难想象由100辆自动驾驶汽车组成的车队已经运行了这么长时间，但今天无人驾驶公司做到了。媒体:还需要大量的远程操作员来代替安全员进行远程控制吗？使用遥控器意味着车辆需要接受外部指令，会不会有信号干扰和黑客劫持，如何保证乘客的安全？紧张:如今，行驶在路上的自动驾驶汽车依靠自行车智能来完成驾驶。算法能够很好的处理车辆遇到的正常情况，这是最基本的条件。在一些算法无法处理的情况下，车辆会先采取安全的方式处理，包括让行和停车。什么情况下使用5G遥控器？比如你往这个方向开，这里有双黄线，前面有车祸。所有社会车辆通过左侧双黄线绕行车祸。今天按照算法，无人驾驶汽车是不可能自动按双黄线倒退绕过这个的。在这种情况下，客人可以按下屏幕上的客户服务按钮，并告诉遥控器他需要帮助。遥控器可以远程接管汽车，帮助车辆绕行，此时遥控器会被动接管车辆。所以，并不是一个遥控器一直在远端盯着屏幕看着车在路上跑。就其本身而言，汽车仍然在道路上根据其算法自动行驶。5G远程控制是一种保障安全的保护机制。我们拿到了驾驶员的驾考执照，并不是说我们成功了。我们需要从考驾照到载客，这个阶段就成功了。我们认为还需要两到三年才能完成。在更好的场景中，我们可以让自行车完全无人驾驶，必要时提供远程控制的协助。媒体:能通过技术避开障碍吗？张力:违反交通法规必须由人操作，不应该给机器这个选择，这也意味着你真的可以代替司机。前面还有一个问题。未来，一个司机不会只看一辆车，可能会看五辆、八辆、十辆。这种人车对比，最终决定了你节省了多少人力。(补充:文远智行认为未来的无人驾驶应该是自行车智能和车路协同的结合，而不是替代。首先，自动驾驶汽车需要强大的软硬件能力，在没有5G、4G网络或其他自行车辅助的情况下，实现安全的自动驾驶；其次，车路协调是无人驾驶的重要安全冗余。超视距，MEC和云都在加强自行车智能。以红绿灯为例。在车路协同的帮助下，道路设备可以直接将红绿灯的信号发送给无人驾驶汽车，让车辆可以得到红绿灯当前的信息以及它会变化多少秒，帮助车辆做出更好的预案，避免自动驾驶汽车因光线折射、暴雨大雪、树枝遮挡等外界原因对红绿灯判断失误，从而提高安全性。媒体:我有三个问题。你刚才说Robotaxi可能需要五到十年的时间才能实现盈利的商业模式。我们很多自动驾驶公司都是初创企业。你认为他们在此期间会面临一些财务或其他风险吗？第二个问题，现在大家都说5G可以做到低时延、高精度，可以给自动驾驶环境带来更多的机会。你认为还会有其他风险或挑战吗？第三个问题，作为一家高水平的自动驾驶企业，从技术应用、有限的区域到实际复杂路况，最大的难点是什么？张力:我先说5G的问题。5G作为我们国家的一个战略，应用在各个行业。5G在自动驾驶中的应用非常重要。今天我们做自动驾驶，会发现有些场景是依赖自行车智能的。第一，成本很高。第二，很难。但是路测解决的一些问题，往往是可以帮助的。反过来，我们仅仅依靠5G车辆和道路的配合来完成自动驾驶。本身就不太现实，因为你可以想象在很多高速行驶的车辆中，它的响应和计算都在毫秒之间。十几毫秒，通过5G网络，即使最快的网络也要近十毫秒或者一百毫秒，会带来一些安全隐患。我觉得在未来，车路协同、自行车智能的无人驾驶会是真正安全的，它解决的问题会更靠谱。对于自动驾驶公司，从2016年和2017年，资本市场非常看好，2019年和2020年逐渐下滑。这些方面其实都是正常行业发展带来的变化。我相信未来真正能赢的人一定是真正能做出纯无人驾驶的人，因为自动驾驶界的皇冠其实是乘用车Robotaxi。但是，冠中玉确实无人。如果摘不到这块玉，在以后的发展过程中，大家都会很艰难。真正的竞争是谁能摘得这块玉，谁先做出全无人驾驶的客运运营。从我们自己的判断来看，也许在未来三年左右，我们可以在有限的区域内载客。在这种情况下，意味着你可以将60%的成本转化为收入，实现单车盈利，然后用单车盈利扩大其规模和商业化，这将具有巨大的商业价值。第三个问题，今天真正的技术难点主要在规划上。应该说测试过程中场景和角落案例不够，需要更多的车辆、更多的投入、更多的数据来进行模型训练。因为未来是真正的无人驾驶，很多公司要面对的挑战是如何在规划阶段面对更多的边角案例。从而提炼出一个可以推送到更多场景的模式，这也是公司在看的。本质上，跨越式的发明还没有真正形成，大家还在积累算法。媒体:那我就补充一下老师的问题，因为我刚才听你说你现在不太关注MPI数据，多做接管，也讲有效接管和无效接管。现在看来，有效接管更多的是哪些场景说如果我不接管，可能会出事。有效和无效的比例是多少？我估计无效的会占更多。能否介绍一下具体情况？紧张:有效接管的场景。具体比例我还真没统计过，但是有效接管有各种情况，包括红绿灯的识别，个别特殊障碍物的出现。这些是我们当前工程团队关注的关键问题。对于我们来说，并不是对MPI无动于衷。我们关注的MPI可能和其他公司定义的不太一样。我们特别关注……MPCI。这个C是关键性的，关键性的接管，非关键性的接管。对一些人来说，这要么是关键的，要么是无效的接管。我们有自己的工具来判断筛选，也可以大大减少我们的工作量。具体原因，因为我不是工程组的负责人，所以我没有详细分析百分之几是红绿灯，百分之几是行人或者逆行或者什么样的障碍物造成的，但是我感觉很清楚，两年多前我们刚在广州开始路测的时候，我们遇到的接管和今天相比发生了翻天覆地的变化。即使每个季度发布一个新版本，你也会发现车辆的智能化又提高了。前段时间有客人亲自打电话到我们黄埔区和广州开发区的Robotaxi，在路上去体验了一下。他们拍了一些视频，拍了一场车祸。这起车祸涉及几辆汽车和自行车。自动驾驶汽车不得不绕过几辆汽车，蜿蜒前行。我们的Robotaxi处理的非常好，让他们都非常震惊(相关视频:https://MP . weixin . QQ . com/s/RBA 4 ezxlgynq 61 qmz _ 04AQ)。我们自己看完，都觉得现实中这样的场景你放不出来。你应该感受到技术发展的不断变化和提高，每个季度都能看到很大的差距。谢谢大家！媒体:我有三个问题。你刚才说Robotaxi可能需要五到十年的时间才能实现盈利的商业模式。我们很多自动驾驶公司都是初创企业。你认为他们在此期间会面临一些财务或其他风险吗？第二个问题，现在大家都说5G可以做到低时延、高精度，可以给自动驾驶环境带来更多的机会。你认为还会有其他风险或挑战吗？第三个问题，作为一家高水平的自动驾驶企业，从技术应用、有限的区域到实际复杂路况，最大的难点是什么？张力:我先说5G的问题。5G作为我们国家的一个战略，应用在各个行业。5G在自动驾驶中的应用非常重要。今天我们做自动驾驶，会发现有些场景是依赖自行车智能的。第一，成本很高。第二，很难。但是路测解决的一些问题，往往是可以帮助的。反过来，我们仅仅依靠5G车辆和道路的配合来完成自动驾驶。本身就不太现实，因为你可以想象在很多高速行驶的车辆中，它的响应和计算都在毫秒之间。十几毫秒，通过5G网络，即使最快的网络也要近十毫秒或者一百毫秒，会带来一些安全隐患。我觉得在未来，车路协同、自行车智能的无人驾驶会是真正安全的，它解决的问题会更靠谱。对于自动驾驶公司，从2016年和2017年，资本市场非常看好，2019年和2020年逐渐下滑。这些方面其实都是正常行业发展带来的变化。我相信未来真正能赢的人一定是真正能做出纯无人驾驶的人，因为自动驾驶界的皇冠其实是乘用车Robotaxi。但是，冠中玉确实无人。如果摘不到这块玉，在以后的发展过程中，大家都会很艰难。真正的竞争是谁能摘得这块玉，谁先做出全无人驾驶的客运运营。从我们自己的判断来看，也许在未来三年左右，我们可以在有限的区域内载客。在这种情况下，意味着你可以将60%的成本转化为收入，实现单车盈利，然后用单车盈利扩大其规模和商业化，这将具有巨大的商业价值。第三个问题，今天真正的技术难点主要在规划上。应该说测试过程中场景和角落案例不够，需要更多的车辆、更多的投入、更多的数据来进行模型训练。因为未来是真正的无人驾驶，很多公司要面对的挑战是如何在规划阶段面对更多的边角案例。从而提炼出一个可以推送到更多场景的模式，这也是公司在看的。本质上，跨越式的发明还没有真正形成，大家还在积累算法。媒体:那我就补充一下老师的问题，因为我刚才听你说你现在不太关注MPI数据，多做接管，也讲有效接管和无效接管。现在看来，有效接管更多的是哪些场景说如果我不接管，可能会出事。有效和无效的比例是多少？我估计无效的会占更多。能否介绍一下具体情况？紧张:有效接管的场景。具体比例我还真没统计过，但是有效接管有各种情况，包括红绿灯的识别，个别特殊障碍物的出现。这些是我们当前工程团队关注的关键问题。对于我们来说，并不是对MPI无动于衷。我们关注的MPI可能和其他公司定义的不太一样。我们特别关注MPCI。这个C是关键性的，关键性的接管，非关键性的接管。对一些人来说，这要么是关键的，要么是无效的接管。我们有自己的工具来判断筛选，也可以大大减少我们的工作量。具体原因，因为我不是工程组的负责人，所以我没有详细分析百分之几是红绿灯，百分之几是行人或者逆行或者什么样的障碍物造成的，但是我感觉很清楚，两年多前我们刚在广州开始路测的时候，我们遇到的接管和今天相比发生了翻天覆地的变化。即使每个季度都有新版本发布……呃你会发现车辆的智能化又提高了。前段时间有客人亲自打电话到我们黄埔区和广州开发区的Robotaxi，在路上去体验了一下。他们拍了一些视频，拍了一场车祸。这起车祸涉及几辆汽车和自行车。自动驾驶汽车不得不绕过几辆汽车，蜿蜒前行。我们的Robotaxi处理的非常好，让他们都非常震惊(相关视频:https://MP . weixin . QQ . com/s/RBA 4 ezxlgynq 61 qmz _ 04AQ)。我们自己看完，都觉得现实中这样的场景你放不出来。你应该感受到技术发展的不断变化和提高，每个季度都能看到很大的差距。谢谢大家！

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