圆桌讨论：自动驾驶促交通出行变革 企业如何迎接机遇和挑战？

2月20-21日，2019全球第二届自动驾驶论坛在武汉举办，本次论坛以“智能驾驶 改变未来”为主题。下面是论坛圆桌讨论环节现场实录：

周晓莺：各位嘉宾就坐，我先请马总补充一下，刚刚您留了个悬念——名字是不是要彻底的赢一把？

马喆人：是一个典型的起名难的故事，但是后面还是挺有寓意的。我们英文当时是开端创始人，中文起了一堆名字后来都否定掉了，我们这个公司的确里面跨界的人才还挺多的，我们的市场部负责marketing的副总裁是从乐高来的，就建议谐音嬴彻，也意味着要开创一个新的时代，就寄寓着我们对这个时代的一个很好的期望。

周晓莺：我也解释下盖世的名字，盖世其实也是先英文后中文。英文翻过来找中文找不到，各种名字被取完了，后来就音译叫做盖世。刚刚马总和天雷总他们介绍说自动驾驶利润的核心区在物流领域大有可为，您有什么观点吗？

佘桥：谈不上观点，因为无人驾驶本身是一项技术，他在不同的场景下去落地，比如像马总这边在物流，在gofun我们关注的是在出行运人这一部分。运人在分时租赁这一部分，我们的线下以及用户体验也有很大的一个改变的。

周晓莺：是不是说在共享领域，就盈利性来讲，还是挑战会更多一些？

佘桥：也不是。在一个新的商业模式出现的时候，整个资本圈通过一个很热闹的过程，在去年下半年就开始冷静起来，因为我们发现我们同行业的有不少的公司，说是资金断裂慢慢的倒闭，但是对于我们GOFUN来看的话现在是最好的一个时机。因为我们已经找到了很好的一个盈利平衡点，再往后持续的话，通过无人驾驶也好，或者加快我们线下的一些管理的优化，是会让我们的盈利空间利润空间会更加的放大，大概是这样。

周晓莺：其实咱们几个里面，沈总是做系统的，而且好像跟智慧城市关联度更高，您在听到几位嘉宾的分享之后，觉得您的系统跟大家的业务关联度主要在哪些方面？

沈畅：首先我的MAAS出现即服务其实主要是着重于运的是人，但是其实我们也有一个是运输即服务的，我提供一个运力的服务，我把货物从A运到B。其实这里边涉及到的内容其实是相通的，都是一个怎么样做路径的优化达到这件事情能够从企业的角度来让它运营的成本是比较低的。我们相当于在做一个在算法层面上面提供给我们的不管是货运也好，或者是行人的出行也好，我们提供一定的支持。将来如果是货运或者是GOFUN如果是做一些将来特别是有一些共享出行这方面的应用的话，可能我们能够助力一把。另外我们的基因其实本身是在交通或者是城市或者是货运层面上面，现在是因为有这样的无人驾驶共享出行这种理念的变化，我们才会跨界到汽车行业，所以我们有很多的也要向在座的同仁要学习。

佘桥：我补充一点，因为我们在运营的过程中确实也发现一些可以通过咱们沈总这边去解决的问题，你比如说我们设定了那么多的运营网点，这些网点的运营有效性单靠一家的数据支撑肯定是不够的。还有一部分我们又不像滴滴以及更大的互联网平台，他们有海量的数据以及海量的订单来进行决策，这一部分有很多的交叉合作点的。

周晓莺：天雷总其实你也是偏软件服务，您刚刚演讲的时候，我觉得表达非常文艺——三朵乌云，这里面哪一朵让你最头痛？现在有没有被解决？

张天雷：我们是一个非常幸运的创业公司，我们相当于最开始的时候就上了一个快车道，所以我们所面对的客户他们有发自于内心的不需要去教育的一些需求就出来了。在最开始的前面的那朵就是线控这块，通过我们的客户来倒逼产业链的上游是非常有效果的。我们就去讲我们未来可能会有上万辆，甚至数十万辆的一个规模，这个市场和你现有的所能交付的市场比较一下，你应该会认为市场是足够值得重视。所以通过这样一种方式，我们非常多的掌握了线控底盘的供应商都特别后来特别积极的来跟我们一块合作做这个事。唯一现在想要能够比较好的往前走的还是车规量产这个事，我马上面临着大规模的车要在路上去跑的这种情况，如果你的系统从样车到小批量到这种A样B样的过程当中，如果系统设计的问题或者说量产里边有一些缺陷的话，这是比较致命的，所以我们现在比较关注在如何能够解决车规量产上量的这样的一个问题。

周晓莺：就是上量之后有可能会出现一些在前面还没有规模化时遇到的问题？

张天雷：现在好多自动驾驶的企业还停留在一些比如说我们的原型验证阶段，但是车位量产的这个东西其实早就已经有了。所以我们现在是等于跟他们混在一块去从他们这儿学到很多东西之后，和他们一起去打造我们这种车会量产的东西。

周晓莺：马总从职业经理人和投资人转变为一个创业家，您觉得做嬴彻科技之后，有没有遇到哪些之前大家可能没有预想到的挑战？

马喆人：天雷的头顶三块乌云我们顶两块。除了客户那块我们不顶之外，另外两块我们头上都顶着的。

周晓莺：是因为怕得罪甲方吗？

马喆人：不是，其实我们是甲方，因为我们是从主机厂买车的，和主机厂的关系里面其实我们是甲方，但是现在面临的其实是一个产业的问题。刚才讲这三朵乌云的时候其实我们是感同身受的。我们目前和商用车的主机厂之间的合作其实是非常紧密的，包括主线共同合作的时候，关系也还都是相当紧密的，但是如何去突破T1的关系，很多时候链条就会更长了。因为T1其实是主机厂的T1更集中，尤其涉及到在这里需要的一些线控的这些转向机、刹车、换挡甚至包括ECU等等都是这样。所以刚才说的有没有钱，有没有量，要等几个月都是非常现实的事情，包括在这其实我们还是在通过前装的体系去进行系统的联合开发和植入的时候，也不可避免的涉及到底层的数据开放。很多时候就主机厂要说我要去问一下我的乙方他们同不同意，所以这朵云其实我们是一起顶着的。另外一个也就是的确刚才说到的可能不是产业的关系问题，而是整个科技的突破的问题，不管是典型的激光雷达，其实目前都还没有特别成熟的大批量的符合车规级的量产的方案，包括多个方案出来，所以现在不是说有什么选择的问题，而是有没有选择的问题。

当然在我们相信随着时间都会逐渐的去化解，但是就像刚才说的其实我们的客户在这里，他的价值是非常清晰的，他们是希望尽早能够拿到，我们从创业企业的角度来讲，我们也希望周期要尽快的短，因为需求是非常的明确，所以我们是希望共同的把这两朵乌云能够尽快的化为阳光，这是我们目前看到的。因为我们选取的角度是有很明确的近期的商业化的机会。另外嬴彻科技在从创立之初，我们通过普罗斯我们有成熟的客户，也在运行大的物流基础设施，包括车队的时候也有非常好的产业支持，比如说大量的车队它其实是需要园区的，我们的重要的股东普罗斯它就是中国最大的园区的运营商，大量的资产其实也是在背后是由我们股东联合成立的租赁公司帮我们去解决重资产持有的问题，所以这些其实我们觉得我们还是挺幸运的，我们在大的浪潮起来之前踩到了浪潮的早期，所以更多的希望说在大浪下乌云能够尽快的散去。

周晓莺：其实大家都在讲，一个行业只有整体运营的提升，它才可能创造价值，这里面必然会面临着跟原来传统业态或者大家的习惯的一个非常强的博弈。我知道像物流车队，比如说佳吉物流在东北很强的，它已经把车队个人化了，让司机自己买车挂靠在车队下，那么在推整体方案的时候，这种阻力会比较大吗？

马喆人：不是的，其实完全是个机会，为什么要个人化，就是因为管不了司机。但是不解决作为一个企业它的规模化经营的问题，因为你下面一帮小老板帮你拉车帮你拉活不可能有好的管理效率的，真正的效率还是要司机和车是在一盘棋上，在整个网络里面你需要的时候要你去哪里，要你什么时候发生什么时候发车，要你运什么货，才是真正的规模化，现在的这样一种承包和个人其实是反规模化的原因，因为在现有的车辆技术手段下，这是唯一可行的办法让它能够平稳运营，所以我们恰恰通过技术来解决这个问题，这样以后像这种有资本、有规模、有货源的公司就可以真正的是标准化工种，一旦是标准化工种，就可以有几千个甚至上万个人来一起来操作，所以这才真正是技术能够解决的问题。

周晓莺：在共享出行中间会遇到这样的问题吗？

佘桥：我们碰到是另外一种情况，在线下运营调度车的时候，很多的情况下对于车的事故，包括后项的一些事故的处理，也是大量的牵扯到我们对这块的投入，我们一直也是希望于通过标准化的一些用车的流程，借助我们用车过程中的保险机制来协助两端，一个是协助我们用户用车的驾驶行为的一个习惯，让它规范化，另外一个也在加速我们线下的运管这一部分的服务标准化。借用马总的一个观点，行业的分支可能在领域方面不一样，但是服务的导向性是物流和出行行业一直在追求的。

周晓莺：大家其实在做这个的过程里面，会不可避免地接触到大量的数据，这些数据的采集管理和运营是不是一件非常复杂的事情？

张天雷：自动驾驶的数据这件事情是一直以来都是整个产业界非常关注的，主机厂认为这数据应该归我，运营方觉得这个数据应该归我，也没有人问过消费者愿不愿意，或者说其实问了但是消费者没有认真看，就点了yes等等的这种问题。自动驾驶的数据是非常值钱的，它有好多的这种不同的分类，这个东西如果认真算并且进行调整是能有很多的省钱的方法出来的。但是现在的问题，大家其实知道这数据值钱，不知道怎么去把它做得很值钱，比如说主机厂现在很多时候他派了很多车到外面去采数据，但是因为自己没有或者说比较没有深度学习等等相关的团队，它数据是烂在硬盘里的，数据不跑出硬盘，它的价值就体现不出来的。

所以现在我们前面我们人工智能学会也去呼吁主机厂和我们自动驾驶的合作伙伴们，还有车队运营的大家合起伙来去讨论自动驾驶的数据应该怎么样去存储去利用。现在有一百多家国内自动驾驶的企业，这些人都是在自己采数据，然后自己标数据，像我们标数据每年可能花几百万的钱，以前这些钱其实都是被数据标注公司去赚走了，是大家不希望能看到的，因为它明显的就是一个人力和智力的浪费。

沈畅：补充一下有关数据的事情，因为我们觉得将来的趋势是汽车的制造商应该向汽车的出行服务商去转变。在转变的过程当中，其实你的数据对于你来说是很重要的，因为在转变的过程中，你的汽车其实不仅仅是从A到B的一个工具，其实往往你在这个工具里还可以开发出来一些其他的商业的形态，在这个时候就可以用到数据。比方说我们平常每个人都有手机，其实有很多APP，但APP其实都会采集很多的数据，我们在交通行业里会用到这些手机数据的分析，我们能关联很多的APP，我们能知道比方说城市的这些人是男的女的，年龄是什么，居住地是在什么区域，他的工作地在什么区域，我们就可以从交通行业来看，我们可以做做一些出行的分析，像这样一类的数据，我们现在将来转换成共享出行，就把手机换成了汽车，其实很多的原理是相通的，所以我觉得在座的各位应该可以考虑，这个数据怎么去更好的应用，不仅用到你的汽车的商业模式上面，还其实有一些跨界的应用都有可能。

佘桥：我一直在移动互联网和汽车行业，现在在出行领域，之前在高德软件工作过好多年，是一个很典型的以数据来驱动整个产业发展的，后来在汽车领域内更加的凸显了。我们刚刚张天雷张总讲的在无人驾驶只是大家意识到的一个点，但是还有更大的一面，比如说我们的智能制造，现在在出行这个领域也在凸显数据即服务，因为我从事出行这个事情，关注到现在我就发现我们每一次用车的时候，为什么我们能够把我们的保险推给用户，用户很容易去接受，我们真正的发现了数据反馈回来，这种需求很自然的给用户进行一个连接。另外一项的话，所有运营的数据的一个集中到线下，我们也发现能体现在金融租赁一方面，另外对线下的运管的智能调度就是用数据来驱动我们出行的业务在往前走。要是只是一个业务流或是只是一个以管理手段流程来驱动的可能就走不下去甚至走不远。恰好了GOFUN是具备几万台车的运营，一直打造一个以车的数据、人的数据以及我们厂的数据，它三者联通起来是提供更多样化的一些服务给我们的消费者以及给我们的同行。

周晓莺：数据即服务里，具体来说比较快能够应用的有哪些？

佘桥：目前在GOFUN的平台上面有几项，第一，保险。GOFUN的出行平台跟我们C端的车主的车的数据应用方还不一样，因为我们一车可能是多个用户，一个车接几个订单，那么它每一次出行针对于一次出行的保险的应用我们是通过我们的大数据决策来给出来的，包括它的价格，包括它该不该去付费用，以及还有一项就是你用车之前，我们跟别的不一样的是可以取消押金，当然要不要取消押金，针对于每个用户，后台也有一套算法跟数据的支撑来决定你要不要出一千块钱作为押金才能用这个车，这是我们现在在解决用户的信誉方面。还有一部分是在线下的运营调度这一部分，我们的车被用户停在一个非运营网点的地方以后，我们线下运维人员会去调度车，但是就有个问题了，你这个车停到哪一个运营网点会快速的接到订单，这个就是我们后台有一套动态调度引擎来驱动，这样会让我们车的运转效率会急剧的提升。当然我们今天下午演讲里面也寄希望于我们的自动驾驶像L3的一些功能在我们线下调度快速的能够实现商业化落地，这样一方面在推动我们GOFUN的一个信息业务的高速运转，另外也在带动无人驾驶在L3就是跑步进入落定运营场景化的落地，大概是这样。

周晓莺：马总，您能跟大家分享一下在物流车货运方面数据采集和应用的情况吗？

马喆人：我换个角度，其实在这里我觉得还是有很多共性的，从自动驾驶的角度，因为刚才大家说的很多现状，我提几个建设性的想法，这个也是大家在不同角度都在做的。第一，从数据从自动驾驶的角度来讲，可能有这么几层，第一层其实有特别公共属性的，依托V2X其实这里的价值是非常大的。我们在这块做得时间越长，越感到比如基于V2X的体系下的红绿灯的实时的广播，基于5G的周边车辆、前方车辆的姿态的数据，假如这些数据在一个共同的标准下，大家能够近距离在周边区域进行广播，可以大幅度的减少本车我自己的误判。因为这里最重要的是我要知道是谁，在哪里，开车机器和人是一样的，我要知道车在什么地方，前面是谁，有什么车在什么地方，下一步打算往哪里走，通过5G这种V2X的交流，我认为其实是从自动驾驶的角度是最有价值的数据的交换和数据基础设施，而且这个是有很强烈的公共属性的，包括红绿灯，这里是自动驾驶的经典难题。但是假如红绿灯上是有广播的话，第一次铺设的成本会比较高，但是实际后面产生的对整个产业的研发成本的降低，这个问题如果解决，我相信至少可以把乘用车自动驾驶的商业化的进度往前推三年。这个是我觉得我们应该共同的推动产业和政府来解决的事，我觉得政府看到了，但是政府只看到了它的技术上怎么做，但是我认为它们并不理解实际对产业所带来的巨大的价值是多少。

第二，高精度地图其实每家都要采，每家都在更新，这里的成本是非常高的，我不认为在这里有一个国家强制的分享和开放，我感觉难度很大，因为这是带竞争压力的，但是我觉得是很自然的会形成几个产业联盟，每个联盟里面大家共享的采集到的地图数据，共用一套生产和更新的机制把地图不断的更新，不断的下传，我觉得这个其实是有机会的。

第三，涉及到自动驾驶自己的一些数据，比如说涉及到我自己监测到的这些标注数据，还有这样一些用户行为数据，因为涉及到各家的核心竞争力，我感觉这里短期恐怕要分享会比较难。

最后我想说一下，嬴彻科技在去年12月份的时候，包括主线科技也参与了，我们建了这么一个干线物流创新中心，合作里面比较重要一点我们推动的是围绕着在商用车领域里面的自动驾驶的测试案例的共享。因为这里每家都会遇见各式各样的案例，而且大家都在早期，基于同一案例下的数据的积累，我们大家加盟在里面起码中心的人我们可以互相共享，可以加速大家的测试和迭代的速度，我们也在做一些类似的一些尝试，希望能够有所进展。还不能说这个事一定能成，但是我觉得这个事情应该是对我们行参与其中的人尤其是大家共同在商用车领域应该是有一些价值的。

周晓莺：其实人、车、场这三块要打通，还是需要非常多的资源和精力，对吗？

马喆人：我觉得短期要把完全打通，挑战是非常大的，这里的利益也很难协调一致，我觉得最有效的方法还是去抓住最终用户的使用场景，不管是网约车还是我们的自动驾驶，一定要有一个场景，最终谁抓住场景，谁就能够最先拿到最有价值的数据，也才能够形成长期的活的数据的不断的更新和闭环，我觉得这个是最重要的。假如我们有好的技术公司，本质上它很难接受数据也没关系，我认为还是要和有最终数据场景的公司之间形成很紧密的合作关系，这样才能有机会是真正形成活的数据，尤其自动驾驶，我觉得最终其实和所有人工智能一样，其实数据是最关键的，大家的算法可能都差不多，最终决定不同人工智能系统、不同自动驾驶系统的最终性能优劣的其实就是你的数据的丰富度和鲜活度。

周晓莺：我们看到其实这几年汽车行业发展有两个很重要的内生动力，一个是新能源，2017年之后就是自动驾驶，新能源为什么发展那么快？其实跟国内的政府推动和政策导向相关。大家觉得在自动驾驶领域，政府有哪些值得去做的事情，能够推动产业的发展？

佘桥：我去年2月初我刚从威马出来，刚好当时的威马汽车是一个新造车势力的一个代表，全过程从零一直到目前的状态我都经历过，在我经历过的过程中，明显地感觉到各地政府对于新能源汽车的推动力，这种推动的作用起了非常大的一个关键点的。因为刚好在15年到16年当前当时的经济环境下面，一直在呼吁当时的工业制造，当然各地的政府有很多城投的资金，不断地向希腊这些重型制造的这些企业去落地？，威马很有机会获得了支持，但是现在也带来很大的一个问题，国家的支持力度太大了，造成了我现在在出行领域所看到的一片不好的景象。因为我们大量的新能源电车的出现，但是配套的充电网络并没有我们想象的那么完美。所以往后面政府该怎么样去解决一个车的销售，包括它投入市场以后真正能让用户去用，这个可能是重点要去关注的了。

沈畅：我觉得从政府角度来说，对政府而言，我们整个城市的效率是非常关键的。如果是说无人驾驶如果他的推行再跟出行服务相结合，能不能够对于我们整个城市的交通的拥堵进行缓解是一个方面，我觉得从整个城市的效率，如果你的效率更高，意味着你城市的产出就越高，这可能是政府感兴趣的。另外一方面无人驾驶它有一个比较好的点，它可以提供对于那些老人、小孩没有驾驶能力的人提供了同样的可能性，你能够从A到B完成你的出行，这可能从社会公平性来讲也是有一种可以探讨的地方。

张天雷：从自动驾驶角度来讲，我觉得中国政府在做的非常不错的了，你很难在全世界找到第二个这样的一个国家发现人工智能和自动驾驶这个事对它以后长远发展有利，并且在短短的1到2年时间马上把所有东西都准备得非常好的这样的一个国家。现在尤其我们在做物流的时候有非常深的体会，因为物流是一个国家的经济命脉，而中国现在物流的发展就是需求方对整个物流产业的挤压是非常严重的，因为大家就想了可能30分钟之后就给我送来，但传统的物流它支持不了，所以其实整个物流行业本身和物流的这些监管的，比如说交通部，比如说工信部等等，他们都有自发的内在的想要去把整个行业去重整，利用这样的一些技术迭代的机会，来唤起整个行业进行重整的过程，所以现在是从上到下，大家都还是非常齐心合力的需要做这个事。我觉得现在还是一个比较不错的机会。

佘桥：我刚才说过了，我和张总的看法是一致的，中国政府可能是全世界对自动驾驶最有好的政府。我个人会觉得现阶段最重要的是铺建VV和V2X的基础设施，是真正可以把自动驾驶的难度技术实现难度下降，把自动驾驶上技术落地商业化往前推进至少2到3年的一个最重要的手段，而且这个本来就是政府最擅长的。假如比如说第一天我的一个城市里面所有的红绿灯背后都能够有一个发射机，能够实时广播，已经是非常功德无量，因为自动驾驶大家知道最难解决就是红绿灯。类似如果再往前走一步如果V2V也能够解决更加是善莫大焉，而且是最适合咱们中国政府做的，集中力量办大事。

提问：对于MAAS，欧洲现在提的比较多，它的概念我的理解其实就是把公共交通和一些私人出行方式加在一起，最后用一个支付系统去完成，不知道我的理解对不对？

沈畅：打个比方，以前你们家里需要刷墙相当于自己买一桶漆自己去刷，但是现在立邦漆提供的服务，说你不用去在乎你，不用去考虑你要买多少桶漆，你就是买一个服务，说我这一个房间所有的面都刷成一个颜色，你帮我提供这个服务，我为服务买单。所以这个是同样的一个道理，其实从广义上讲，不见得非要说是小汽车或者是公共交通，我提供一个出行从A到B，我把服务提供给你。最原始比方说以前在国外会有一些你说的这种APP，我从A到B我反正有很多种出行的这种可能性，但是我为买一次单就行了，不管我去做什么样的方式，它提供这样的服务给你，我们又在这个基础上面，在我们的理解上面做了一些软件方面的开发应用。

提问：最终可能是要有一些公共交通，像我们的地铁，还有一些公交车，一个是公家企业，一个私人企业。

沈畅：我们不是汽车商，我们是基于城市的，所以我们最终目标是让城市更友好，所以我们更理解成是一个微型的公交的按需出行服务。但是对于普通的汽车制造商，他们可以转型成出行服务商类似像首汽出行这样的他们本身可以运行这种A到B的小汽车的这种服务，只不过在这种出行服务里可能会造成额外的一些出行里程的增加，但是这种出行服务商的运作是包含在MAAS的范畴内的。

提问：以后怎么协调公共交通和私人出行方式？

沈畅：你可以去互补。你在设计你的MAAS出行的服务的时候你要找到一个你和公共交通的服务的差异性，因为你如果也是提供一样的地铁的服务，不一定别人会坐你的东西，你在设计你的MAAS车队的时候，你可能在前期的时候做商业模式可能针对公交的薄弱点，你去运行你的MAAS能更容易成功。

提问：国内大货车的交通事故基本是两个原因，一个是超载，一个是疲劳驾驶，这两个最主要的原因，疲劳驾驶通过自动驾驶其实可以解决，超载的话，自动驾驶能做什么吗？

马喆人：这个是个社会化的问题，我只能说自动驾驶不能包治百病。另外从技术的角度来讲，车辆超不超载其实是个对我来讲反正拉着一个箱体，超载的货有超载或者空气动力学模型，不超载有不超载空气动力学模型，可能最终我觉得也感谢您的提醒，可能最终我们要看我们逐渐的要把我们的空气动力学模型从不超载扩展到超载，我觉得这个可能是一个可能既是一个技术问题，也是一个技术伦理问题，我觉得很值得思考。但是现在没有答案。

提问：我有个问题想请教一下马老师，刚才您在演讲中有提到说嬴彻科技有关注氢能汽车方向，并且以后可能会有一些此方面嫁接的合作，我想请问一下，您目前有没有比较看好的氢能OEM？第二，中国氢能时代的到来您觉得还需要多少年？

马喆人：我说说我个人观点，其实在这块我并不专业，所谓的氢能源汽车，你可以简单理解成是一个氢能源燃料电池为主的一个电区系统，它提供电力，另外就是一个电机驱动的一个平台。在电区驱动其实本质上我们所需要的电机，还有整个的传动系统和目前用锂电池驱动的，包括现在大家也在做试运行的比如说港区里面，我理解电区的系统本身就是抛开用什么样的电池，其实这个系统本身是比较成熟的，有大功率电机，有相应的一个整体的驱动系统，包括控制系统。现在的瓶颈其实不是驱动系统，是上面的电池系统，包括电堆，包括电池的动力系统等，所以我个人倾向于认为这个不是一个OEM的问题，这是一相当于是更倾向于燃料电池和氢能源的问题。所以我看到的其实各家都在有所储备，包括我们看到的像几个主要的主机厂其实他们在电区系统上都有所储备，我不认为在这里大家有太大的技术差异，更多的是大家有没有选择在电区系统上在这个阶段进行投入。所以我觉得目前不是OEM之间的差异问题，而是整个中国的新能源体系所面临的成熟度的问题，也是整个全球的产业面临的问题，说白了就是电堆，电池系统，还有加氢站，怎么能够把技术能够快速的上量然后比如说把电堆能够做的功率更大，体积更小，尤其涉及到乘用车还有成本，而且批量生产的成本，这里更多的我的理解是一个产业问题。

第二个问题还有多长时间我没有答案，因为我们不是专业做这个的，我们其实也是一个应用方，我们在嬴彻科技所做的预言的假设，也是我们采用市面上能够提供的最成熟的电堆和电池系统，还有储氢罐，我们也依赖第三方专业的公司来提供沿途的加氢站。你让我拍脑袋，我觉得反正形势是好的，因为最近我看国家都在倡导新能源，我拍脑袋，我觉得初步开始可以有试运行可能是4到5年以后规模化，我们觉得这个事可能相对乐观的估计。

提问：主要是马总和张总，要运营的话，L3以后责任就从司机转到了主机厂或者设备供应商。在这个过程中，我想问几个问题，第一，自动驾驶物流车测试和小车不一样，干线物流必须在全国范围内测，在一个城市测是没有太大的意义的，那么你们怎样说服国家允许你开始测？如果测的过程中，完全是把L3降为L2去做的话，在这个过程中车队并没有太大的省钱和收益。而且要允许L3大规模商用的话，要让交通部改法规，这样没有上10亿公里的实际数据，法律也是比较难改的，所以我想问问您怎么样测试？另外，今后三年里要把自动驾驶物流车推入大批量商用化的话，政府法规怎么过？还有一个就是保险公司在这个过程中怎么去做？

张天雷：现在在路上去做测试这个事国家还是非常积极的，而且现在部里边还有好几个省里其实他们都主动地在提这样的策划案，还有在像济南，还有像在天津的几个地方有这种物流干线的需求的路上，现在我们是在尝试去设计这样一套方案，在部里边批过之后，在省里去把车在路上去做测试。所以这个测试我们估计在今年的六七月份可能就要开始开展，数量肯定是逐步上升的，刚才您说的商用车的驾驶在全国去测试我是非常同意的，但是到自动驾驶这个事情，我的理解是它还是要分这种相当于示范线路一条一条的，当你有积累一定的这种经验之后，在这几条示范线路里都已经摸清楚情况，你可能再上一个台阶再向后去推广，以后你再往全国的方向去推广。其实物流是有它自己特色的，跟乘用车的情况还不太一样，在全国各地它的区域划分还是非常明显的。在长三角的这个地方，你自己的物流的运营还有包括你智能化的东西，可能你换到了比如新疆可能就有很大程度上要去调整，所以我们认为可能它整个的要推广还是需要去从片区然后再往上去提升。但是从政策上来讲还是非常积极的，因为本身政策的制定者和大家在一块，包括还有很多专家一块探讨这个事，大家是想让它往上去上。

另外一个就是保险公司，保险公司从太平洋和从平安来看的话，他们也是非常积极的。商务车的保险据我比较主观的了解，赔付率好像还是挺高的，车主或者车队其实挺痛苦的，保险公司在这块其实商务车保险现在不怎么赚钱，也都在赔钱，他们不是说因为无人驾驶来了所以关注，其实ADAS刚出来的时候他们就在关注，相当于是类似于通过ADAS还有自动驾驶技术给用户重新更新了，他带入到他保险的模型当中去，如果有一个稳定的产出，他带到模型里去计算出来，发现保险就是合适的话，他一定会跟你合作，因为这个东西给他带来是真金白银的一个收益，所以在这里边保险公司也是非常积极的一个态度。

马喆人：第一个问题我就不重复了，张总说的很明确了，保险很明确，我们预计比如说从L3开始，再往后尤其是进入L4的时候，责任就是主机厂的责任，是全球通行的一个做法了，可能还没有完全成文，但是我们觉得这是大势所趋，但对主机厂并不是坏事。原来你是卖个车，现在我连保险也卖了，现在其实真正着急的是保险公司，因为最终没人投保了，而且很多大的汽车集团自己就开始有保险牌照了，这个格局有可能会对保险行业产生一个很大的本质的变化。

提问：我想请问一下马总和张总，未来比如说十年后物流场景的竞争格局会是怎样的？什么样的企业会在这个里面抢占更大的市场份额？还有嬴彻和主线科技未来的战略规划是想怎么走？

张天雷：其实我刚才已经说这个行业其实很不够热闹，最近逐步开始往物流这块来关注。在这里边核心的还是谁能够拿到客户或者说谁能够拿到会员，才是最能够有竞争力的，因为这个东西是源头。普洛斯有个特别有名的老师叫董老师，跟我们讲说现在整个物流行业里边它是分层次的，物流里也有高端物流，也有普通物流，还有包括刚才咱们不是还提到说司机自己把车买回家然后变成一个个人的小资本主义者来做这个事等等，它分好多层次，最顶层的层次里物流价值最高的这帮人是长期的在为比如说顺丰、京东、亚马逊这样的有高物流的货源附加值的长期稳定的这样的货源去提供服务的这帮人，他们甚至能做到四块钱一吨的物流的生意，再往下比如城区里去做轻卡，比如说送菜之类的配送，再还有更广大的一部分是我们讲我们国家有几百万个卡车司机，他们自己可能是有车的，可能是他租的车或者等等他去接一些活，等到这些人的时候，他自己去干活能拿到这个价值可能就五毛钱一吨，他也愿意干了。其实我们讲未来的竞争格局里最核心的就是谁能够拿到头部客户的资源，其实可能就是这里最核心的东西，所以我们形成这样的一个生态，我们一起去做这么一个事。

至于未来的战略定位，通过过去几年的摸索，我们主线科技就是一个做人工智能的算法公司，我们认准了自己觉得我们自己算法在比较好的能够参与到物流的场景去之后，我们算法能够越来越好，越来越贴近现实的能够使用，我们能够批量的装机，能够跟着整个物流行业成长，最后成长成一个比较大规模的自动驾驶的服务的提供商，这就是我们的一个期望。

马喆人：就像刚才我们介绍的，随着新增的自动驾驶技术出来之后，在物流产业里会出现一个新的一个基础设施，这个基础设施是自动驾驶的一个规模化运营的运力服务。它不是去改变现在的行业格局，它是为现在的行业里面的现在的大的车队、现在的大的物流公司，你该做客服还是做客服，你该做仓储还是做仓储，但是它会优化他的过去的车和司机的这样一个资产，假如说现在一个车队可能会拥有一百辆车，可能未来可能只会拥有50辆，自己还是会买50辆车做它的最核心的业务。但是它另外一部分50辆车会把它下沉到通过按公里购买服务的方式，从一个更下层的基础设施来获得，这下一层的基础设施它要求的是技术高度先进，这样它的成本才足够低。另外规模覆盖大，要覆盖中国的主要的干线网络，这样它在一个更底层的作为一个基础设施，为现在的所有的物流公司和车队提供非常标准化的按公里付费的这样一个服务模式，这里它不会去做针对具体客户的客服，它就是提供运力，但是一旦它形成规模，有好的自动驾驶技术，从L3开始，它就有很大的效率和很强的规模效应，这个是我们看到的一个未来的场景。而且为什么我们在这里呼吁，我们不是说我们会是这个行业第一，其实根本没必要，因为这是一个超级巨大的行业，刚才说了可能是3到4万亿人民币，而且这是一个B2B的市场，所以我们预计在这里其实是会有3到4家甚至4到5家运力平台为大家提供服务。这样的话才能百花齐放，大家也都有自己的生存空间，这是我们所看到的一个未来。

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