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　　驭势科技可能比较与众不同的地方，是我们非常强调全场景，覆盖从乘用车到商用车，从L2到L4，从经常看到的A照的司机像公交，到B照，再到到C照的司机像出租车甚至于骑手……

　　驭势科技可能比较与众不同的地方，是我们非常强调全场景，覆盖从乘用车到商用车，从L2到L4，从经常看到的A照的司机像公交，到B照，再到到C照的司机像出租车甚至于骑手。

　　你们一家创业公司，能否把这么多场景做好？其实我们一直强调的是技术的全场景、技术的通用化，但是真正要做每个场景的吃深吃透的商业化，我们还是和大量的合作伙伴一起做。所以本质上我们做的一横，这一横就是我们的技术平台，很多的竖是跟很多其他的合作伙伴一起做。

　　第一阶段：电动化。电动化的标志，真正大规模进入到生活的标志是什么？就是我们不再有里程的焦虑。

　　第三阶段：自动驾驶。自动驾驶的标志，真正大规模商业化的标志就是我们的角色从司机逐步变成安全员，逐步变成乘客。

　　今天我们说自动驾驶进入下半场，但是其实我个人认为你套用丘吉尔的一句话：现在远远不是结束的时候，甚至还不是结束的开始。严格来说，现在只是开始的结束而已。也就是说我们刚刚从演示开始做大规模商业化的量产。

　　我们其实有一个非常低性的逻辑来去推论怎么做商业化？我们认为十年以后你判断无人驾驶是不是真正的大规模商业化，一个本质的标准就是它是不是比人开的更加安全。这就是要回答多安全算是安全？一定是比人开的更安全，才是安全。

　　这其实是一个很难的问题，他一定是基于百亿公里的数据、百万场景的验证，才能够证明。你要获得百亿公里、百万场景，你是不可能靠自己弄一些车来测。

　　有一个简单的论证，如果说你要跑110亿英里的线辆车一天到晚不吃不喝不睡不停开，需要500年，这意味着一定有大量的车上市去跑。

　　我们以前有两个比较形象的成语比喻：一个叫“草船借箭”驭势科技校园招聘，就是自己收集数据很难，你靠100万辆车，靠这些用户帮你收集数据是很容易的。另外一个叫“借假修线万辆车上面跑你新的算法，验证它是否正确，这个也是真正能够实现大批量百亿公里验证的问题。

　　所以你一定要解决大批量上市的问题，大批量上市要么就是辅助驾驶，因为辅助驾驶的出错成本是可控的，因为有一个司机在车上。如果它是无人驾驶，你一定要把今天的开放、无边界、不收敛的问题，变成有边界和收敛的问题权势科技，不然它是不可能实现无人驾驶的。

　　1.有边界的、区域内的无人驾驶。比如说在一定区域内的物流，比如在一定区域或者是固定路线上面的公交，这是区域的无人驾驶。

　　2.城市的无人配送。它应该说是处理的场景更加复杂，但是因为车比较轻银天下趋势分析软件，速度比较慢，出错成本是可控的。

　　我认为你要实现百亿公里、百万场景，就必须得大批量上市，而大批量上市今天我们能够看明白就是这三种。所以我们希望做全场景、真无人、全天候的自动驾驶。

　　全场景自动驾驶的基础叫做U-Drive®️，我们简单看作是AI司机。这个AI司机是包含了硬件部分，就是车规级的智能驾驶的；也包括软件部分，就是我们强调通用性非常强的自动驾驶的算法；还有一个就是云端运营管理的平台。

　　这边稍微讲一下自动驾驶的算法，我可能不会从传统的感知、定位、融合、决策、控制等等这样的角度讲，它想要符合全场景，它要满足什么样的条件？

　　我们希望能够做一套算法，它能够大量的普适到不同场景当中。在这个算法后面，其实具备了基于数据来进行学习的方式，我一辆车在新的场景当中可以人开一下，也可以让它自己跑一下，用人评价一下，就能够让它的参数更加符合这个场景。另外，我会提供很多的工具，让它对场景能够更快适配，这是第一个维度，普适性。

　　在我们大量物流的场景当中，它需要的是精准，因为它解决的不仅仅是A到B点的运输问题，还要解决装卸货的问题，你要实现自动的装卸货，你可能需要跟月台、地槽、AGV要做精准对接，而这种精准性是普通的无人驾驶可能不强调，这是第二个维度。

　　大家知道鲁棒性和可靠性是两个不同的概念，可靠性是在给定的边界里面能够做到不出错，而鲁棒性是当出现超越边界的场景以后，他还能够自动的、优雅的、安全的降级，能够保证安全。

　　而这样的鲁棒性，它需要非常好的数据闭环，需要你的算法能够做非常快的迭代，这些我们都包含在算法、云端管理平台当中。

　　我们做自动驾驶最大的场景肯定是乘用车，但是乘用车今天没有办法做到无人驾驶，我们就从L2、L3的城市场景，以及自动代客泊车、训练泊车这种场景切入。它不是无人驾驶，但是有了这样场景的商业化，它可以做到两件事：

　　我们原来给车厂服务都是碎片化，比如说这个车厂需要训练泊车，那个车厂需要别的。我们是提供单个的模块，随着我们的训练变多，我们发现可以向他交付一个统一的解决方案，这个解决方案用一套、一套技术就能够覆盖刚才说的这些问题，覆盖停车场自动驾驶等场景。

　　随着像华为、特斯拉这样一些针对城市场景的自动驾驶技术也慢慢上市，你可以逐步把它再演进到第三个场景，就是说今天我们U-Pilot®️能够二合一符合两个场景，一个是公路上面的场景，一个是停车场的训练泊车和代客泊车。但是因为你的架构有可扩展性，所以我们逐步可以延伸到第三个场景，现在你可以叫做Robotaxi。

　　我们就是在这些场景当中不断摸索，最早就是单个摸索，比如说Robotaxi我们和东风合作，专门做这方面的技术演进。比如说自动代客泊车，我们跟上汽通用五菱做了一批车，交付给用户让他用，在用的过程当中不断提升。

　　当你有了这样一些模块化的技术以后，你下一步做的就是三合一，就是三大场景用统一架构来实现，而且这个架构：

　　所以我认为未来三年当中，尤其是在中高端的车辆上，会出现这样的三合一架构的U-Pilot®️的解决方案。

　　我们做乘用车之余也要探索无人驾驶，我们做了很多场景，刚才说区域无人驾驶包含两类，一类是载人的公交，另外一类就是物流。公交我们是国内比较早开始做公交的商业化运营，现在扩展到20多个场景，运营了十几万公里，接待了接近10万人次。公交我们主要的思路就是我们是一个赋能者，以来我们帮助一汽、宇通、开沃等等这样的一些整车厂来提供无人公交的解决方案。

　　区域无人驾驶除了公交之外，另外一个场景就是物流。物流我们最早是从机场开始切入，为什么从机场切入？其实大家知道做无人驾驶，你有三个维度可能是需要考虑，但是这三个维度不可能同时获得。

　　但是这三个不可能同时获得，我们可能会选其中两个，比如说在机场，他的市场可能未必非常大，但是另外两个维度就是壁垒足够高，商业化可以马上实现。

　　所以我们就从机场这个地方切入，而机场主要做的就是三个地方：机坪、货站、行李大堂，在这些地方之间实现行李和货物的运输。

　　第二，它的工作条件非常恶劣。所以应该说我们做了非常好的探索，到目前为止我们还是世界范围内唯一真正在大机场实现去安全员的运营，我们最早是从香港机场开始驭势科技校园招聘，因为他更缺人，人工成本更高，逐步我们现在开始到境内的机场开始去安全员的运营。今年下半年，我们会有多个这样的案例出现权势科技。

　　另外就是厂区，我们回到刚才这三个因素，厂区的市场就比机场更大，但是他的壁垒可能相对降低一些。另外从商业化的角度，你可能要更加讲究把成本降下来。我们在厂区做了很多的探索，可以看到我们在汽车制造业、工业的制造、石油、化工、能源、生物制药、食品等等行业进行商业化。

　　厂区我们也有两种合作场景，第一种就是客户提供车，这是上汽通用五菱，他有大量闲置的车，我们把这些车改造成物流车，在他的厂区里面可以拖各种各样的东西、各种零部件，我们叫做生产物流。

　　现在我们能够实现在上汽通用五菱的两个厂区，百台车的规模，他每个月大概能够跑四五万公里，全部去安全员，现场百台车不需要派一个工程师，只需要一个远程的运维工程师就可以了。

　　这样的场景我们进一步拓展到很多其他的整车厂，像一汽、长安、东风，甚至很多其他的行业，包括BASF、三一重工等等。值得一提的是BASF，我们上个礼拜刚刚跟BASF大中华区的总裁一起启动了在浦东BASF基地的无人车运营。按照他的说法，这是BASF数字化道路上一个重大的里程碑。

　　随着这些发展，我们现在在全国拓展这些，我们去掉安全员的运营里程接近70万公里。我们在全国有北京、上海两个研发基地来支撑这样一个通用的全场景技术，我们在浙江嘉善有一个全功能的测试和创新中心，能够把客户这样一些场景复制在这个地方，能够做大量的测试，确保去安全员是足够的安全。

　　在未来，我们相信无人驾驶的技术能够真正进入到千行百业银天下趋势分析软件，真正能够赋能我们的出行、物流以及智能制造。

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