從左至右分別為：高慶一、曹旭東、唐銳、肖健雄、孟醒、譚黎敏、賈廣巨集

整理 | 王學琛

圓桌要點總結：

1.無人駕駛並非完全避免事故，而是尋找“區域性最優解”。

自動駕駛不是說可以百分之百避免事故，而是可以百分之百確保這個事故不是自動駕駛產生的。在人類不能達到平衡的地方以及一些高附加值的地方，自動駕駛在解決一些問題的時候可能會比人好很多。

2.如何判斷是輔助駕駛還是自動駕駛？

L3跟L4一個重大的區分點是到L4以後，商業模式一定會形成產品跟服務的強相關和強耦合。但凡是需要人隨時準備接管的情況，一定是輔助駕駛或者L3以下，當責任主體從駕駛員轉移到不管是車還是供應商、還是後面的技術，也一定會催生一種商業模式——技術提供方不僅要提供產品，且提供服務。

3.資本流入新公司的可能性大幅降低。

絕大多數硬科技都面臨著一個資本投入的週期性規律，完全沒有經歷過波折就被資本捧起來是很困難的，自動駕駛也不例外。而這個行業做成之後大概能夠存活下來的公司，可能從大家認知裡的幾十個變成十幾個，這會造成資本流入到新型公司的可能性大幅度降低。

圓桌實錄如下：

主持人

高慶一連界資本合夥人

圓桌嘉賓

曹旭東 MomentaCEO

唐 銳 縱目科技創始人、CEO

肖健雄 AutoX創始人、CEO

賈廣巨集 北汽產投董事總經理

孟 醒 滴滴出行自動駕駛公司COO

譚黎敏 西井科技創始人、CEO

曹旭東：大家好，我是Momenta的CEO，最近主要在忙兩條腿戰略落地和產品化。Momenta定位於打造自動駕駛大腦，核心技術是基於深度學習的環境感知、高精度地圖和駕駛決策演算法，產品包括不同級別的自動駕駛方案，以及衍生出的大資料服務。

唐銳：大家好，我是縱目科技的CEO唐銳。縱目科技一直在推動自動駕駛在中國的產業化落地，最近我們比較聚焦的是在低速場景下怎麼把整體產業的智慧化持續落地，類似自主泊車。

肖健雄：大家好，AutoX是一家知名的自動駕駛公司，我們打造最先進的無人駕駛AI，無人駕駛系統，主要包括無人駕駛計程車、無人駕駛物流等這樣的應用，我們總部在深圳，在全球有8個辦公室，在上海、北京、還有矽谷也有研發中心，我們打造的就是無人駕駛級別的軟硬化一體解決方案，不僅打造出無人駕駛領域裡最先進的AI，也打造出最穩定的系統。

孟醒：各位中午好，我負責滴滴自動駕駛的業務運營。我們在做一件事，就是讓自動駕駛計程車能夠跑起來，給大家輸出低成本高安全的服務。

譚黎敏：大家好，我是西井科技的譚黎敏。說實話我們是一家非傳統的自動駕駛公司，我們最初以深度學習加速晶片作為起點，做著做著我們發現必須進入行業跟場景結合，於是基於前端的圖象識別去提供集裝箱AI物流管理系統。做著做著使用者又提出，如果我們要做完整的行業解決方案，是不是可提供自動駕駛類的產品，所以我們又在2016年底成立了自動駕駛團隊。我們目前依然瞄準實際場景的自動駕駛，希望成為國內最早在港口內實現自動駕駛作業的一家AI全棧式解決方案公司，目前在港口行業已有40個客戶。

賈廣巨集：我來自北汽產投，剛才高總問最近在忙什麼，我們這件事情已經做了7年，一直都是幫助傳統汽車產業升級，我們重點是新能源領域，智慧化以及數字化。

無人駕駛的倫理

“自動駕駛不是說可以百分之百避免事故，而是可以百分之百確保這個事故不是我們產生的。無人駕駛系統裡面有大量的感測器，可以根據現場情況決定哪方有事故責任。”

——AutoX創始人、CEO肖健雄

“第一是在我們不能達到平衡的地方，第二是在一些高附加值的地方，自動駕駛在解決一些問題的時候，可能解決得會比人好很多。”

——滴滴出行自動駕駛公司COO孟醒

高慶一：作為未來科技的受益者，也就是最終的消費者，每次我們提及自動駕駛和輔助駕駛的時候也會聽到這種聲音，當有了自動駕駛了以後，我們還有駕校嗎，駕駛倫理還存不存在了，還有類似遇到意外先救誰的問題……這些問題恐怕是作為一個最基本的消費者會首先映入腦海的，能不能從終端使用者的角度談一下。

曹旭東：首先我先說一下先救誰的問題，這個問題特別常見，如果自動駕駛系統最終會遇到這樣的情況，說明做的還不夠智慧，資料積累的還不夠多。如果資料積累足夠多，且智慧性足夠好，我們可以往前看十步，做出相對正確的選擇。智慧性足夠好，在十步之前可以進入另一個選擇，避免十步之後進入死局，這點很重要。

Momenta創始人、CEO曹旭東

剛好這個問題我最近跟另一位法律專家談過，在德國時候他們已經有自動駕駛道德倫理準則規定，面對兩難境地時，不應將倫理的判斷作為標準程式進行設定，技術的設計應完全避免出現進退兩難的情況。

高慶一：我想追問一下，我們作為人類駕駛員的時會告訴大家寧可撞車，不要撞人，你剛才說判斷十步以外，如果面臨兩個對等的情況，這個應該怎麼判斷？還是一個倫理和法規的問題。

曹旭東：首先就是車和人是不一樣的，剛才那個問題是說小孩還是大人，然後呢，比如說車的話，到底是一個小轎車、大車，還是行人，這個在自動駕駛的整個規劃決策裡面是不一樣的。比如說一個卡車的行為，建模是不一樣的，對它的安全性考慮也不一樣，行人是安全性考慮最高的，其次可能是車。對車來說的話，卡車不是你撞他的風險高，而是他撞你的風險高，這種不同的物體的行為，以及它的風險係數最終會在感知層和決策層建模，這個建模一方面是保證自己的安全，另一方面保證道路參與者的安全。

高慶一：唐總您怎麼看這個問題？

唐銳：剛才問的問題比較多，前面主要是倫理性問題，很多的看法其實也挺相似。還有一個問題是我們還需要駕校嗎，我就這點稍微多說幾句。從屬性上來看，這個還是取決於自動駕駛普及以後我們還需不需要，包括現在購車的慾望各方面還存不存在。這個問題也是一個有時效性的問題，因為從現在看起來，至少在相當長一段時間內，除非你做到完全無人駕駛，買到一輛車不需要駕照了，不然駕校肯定還是會繼續存在的。

本身來講，確實汽車將來更少化也是一個大的方向和訴求。當我們有越來越多的自動駕駛車在外面的時候，私家車保有量是下降的。不管怎麼樣，在相當長的一段時間之內，車作為一個大宗消費品的形態還會長期存在，可能是10年、20年、30年、50年可能都是長期存在的，只要車作為私家車的大宗消費品屬性存在，駕校是會長期存在的。

高慶一：肖健雄呢，您怎麼看？

肖健雄：要不要駕照或者要不要駕校，首先是無人駕駛還是輔助駕駛，剛才講的可能是需要駕校，可能他們兩家花更多的時間是在做輔助駕駛，既然都無人了，那駕校或者駕照本身就不重要了。

而第一個問題，比如說一定要選一個撞到誰，就要看輔助駕駛和自動駕駛的區別，如果是輔助駕駛就是人決定的。而這種問題對專注於做無人駕駛的公司是非常重要的，我們在必須做出選擇的時候，會選擇最初期的決定，比如說，在直接開撞到B，和突然換道撞到A這兩個選項之間，我們選擇直接開。因為這樣你不會給其他馬路的使用者造成任何損壞，要不然突然撞到另外一個，可能產生連鎖反應，其他使用者可能會被你嚇到，可能會反應過激導致另外的事情發生，所以它純粹是一個技術問題，可以通過技術解決。

AutoX創始人、CEO肖健雄

第二點也是說，自動駕駛不是百分之百避免事故，而是說百分之百確保這個事故不是我們產生的。比如說要是有兩個車，就是來撞我們，這是個物理問題是沒辦法解決的。但是無人駕駛系統裡面有大量的感測器，可以根據現場情況決定哪方有事故責任，像曹旭東總也說了這一切都是可以通過資料解決，包括我們公司在深圳等多個城市進行大量的路測。為什麼花這麼多錢做這個，就是因為資料積累能提高我們AI的能力，降低我們事故出現的可能。哪怕是事故出現，也確保不是我們的無人車產生的事故，而是其他不可避免的因素所造成的。

高慶一：就是行為可預期，對於我們開車也是一樣，讓速不讓道，我們不要給別人一個驚喜。問一下孟醒總，未來在自動駕駛領域哪些方面您會覺得更重要？

孟醒：我先回答一下之前那個問題，關於現在該不該關心駕照的問題。我從做投資到加入這個行業以來這麼長時間，我覺得大概3、4年前大家開始定義這個行業，到現在早就已經有非常明確的界限，哪個是輔助駕駛、自動駕駛以及純粹的無人駕駛。

在過去兩三個月裡我跟很多車廠的專家溝通，大家還是在這個界限裡面不清楚，包括L3、L4的差別到底在哪裡。我們討論的是一個很長遠、漫長的事情，不是說看到第一輛車跑過來就可以實現。我覺得並不存自動駕駛可以完全取代司機的一個時間節點，突然我們具備了這樣一個技術，有一個虛擬的駕駛員它可以做所有的事情。我覺得甚至在長遠的未來有些東西也不會被自動駕駛去替代，大部分場景會被自動駕駛逐漸去滲透。

一個正常的流程可能是，如果我們提供自動駕駛服務的話可能會考慮幾個方面，一個是技術解決的難度和可能性。這些車在路上跑了以後，能夠看到事故的概率和事故原因，我們可以去回看這個事情。另外是在這條路線到底有沒有更多人打這個車，能不能提供這樣的經濟價值，使用場景是不是能夠做出回報，這些疊加在一起就是我們最開始的路徑。

我舉一個例子，有個非常重要的因素，從滴滴平臺上來講，有些地區在特定的時間點就是打不著車，如果原因分析不足，可能我們會在那些地方去做。我們開始只是非常區域性的解決問題，可能能夠看見一個車，這個車並不是解決了全域性的問題，而是解決區域性問題，從一個點慢慢擴大，但是依然要考駕照、學交規，所有駕駛場景我們都需要同樣去考慮。我覺得我們大體還在這個階段，跟幾年前大家討論AI會不會消滅人類一樣，我覺得這是一個很有意思的思維辯論，還不能指導我們今天的行為和行跡。

高慶一：我們是用它尋找“區域性最優”的過程。

孟醒：一是在我們不能達到平衡的地方，第二是在一些高附加值的地方，因為自動駕駛在解決一些問題的時候，可能解決的會比人好很多，在一些高密度高頻率的地方可能解決的更好。

高慶一：其實我們目前看的都是比較近的，或者是我們現在能夠實現的。再進一步能夠讓大家感知到的是什麼，或者在多少年以後會是什麼，謝謝孟醒總，我們再問問譚黎敏。

譚黎敏：因為我們是做封閉場景的自動駕駛商用車，從這個角度來說，未來這個場景的司機駕照很有可能是不需要的。我們所有的目標就是能夠把司機去掉，這樣才能夠把產品產生的價值最大化。

包括我們最多遇到的場景，司機原本是需要拿A照，但培訓週期很長，比如說拿C照要過6年以後才可以申請考B照，再過兩年才可以參加培訓考A照。這部分司機或者這部分駕照就顯得很有價值，也導致在港口或者園區內的卡車司機，能夠拿A照的司機一年工資是在15萬，而三班倒可以滿足24小時的作業，一般平均是配3.5個司機一輛車，一輛車的人力成本就已經在50萬元左右。所以說我們的目標就是要把司機能夠替換掉，但這不是讓司機失業，因為現在在封閉場景司機已經很難招到，我們是在解決勞動力不足的問題。在這個問題下，我們的車輛裝置上沒有人類駕駛室，也沒有給駕照留有餘地，所以封閉場景可以不需要駕照。

賈廣巨集：我覺得如果說要不要駕校、或者駕照，肯定是需要的，只是不在是在座的各位消費者考，肯定有誰需要去考，可能不是考人，而是考車，有多少個A本，有多少個C本，很清楚我的車用在什麼場景，達到了什麼功能。一定有人去考，只是不是C端的消費者了。

北汽產投董事總經理賈廣巨集

還有撞一個人還是撞5個人的問題，理工科的思考就是為什麼這個車剎不住呢，我必須要讓我的車剎住，萬分之一的概率也不能接受。所以這倒是提醒我們一些非常基礎的、沒有倫理層面的問題，我覺得這個問題好在它把這個車擬人化，我覺得這個是非常必要的。因為我也常說，我覺得現在城市建設的主體跟生活的主體都是為汽車設定的，而不是每一個人。我走一個路口，一個燈過不去，得小跑才行，但是開車可以，他認車，現在公路的建設，城市建設主幹路就佔到30%至40%的面積，如果我們想理解未來人類出行的智慧駕駛，的確要考慮到這個複雜性。

自動駕駛的發展階段

“L3跟L4一個重大的區分點是到L4以後，商業模式一定會成為產品跟服務的強相關和強耦合，可以從這點來判斷這個東西是輔助駕駛還是L4。“

——縱目科技創始人、CEO唐銳

“自動駕駛有三個里程碑：第一個是證明其可行的，現在就處於這個階段；第二是進入到隨手打車10次可能有1次是無人駕駛，說明已商業化運營。第三個是無人車數目超過有人車的數目，那時候就說明無人車真正成為主流。”

——AutoX創始人、CEO肖健雄

高慶一：我總結一下廣巨集的發言，就是駕駛倫理這個問題是文科生提出來的，我們理科生沒有必要討論和辯論這個，我們就是要解決這個問題。為了節約這個時間，我們每個嘉賓回答一個問題，曹旭東的問題是技術發展的階段，任何一個技術的出現，迅速達到一個高潮，產生了極大的泡沫，泡沫破碎了之後，又進行平穩的爬升期。拿人工智慧舉例，人工智慧從1956年美國提出這個概念到今天為止經歷了三起兩落，但公眾通常只是在技術浪潮的頂端知道它。那麼在自動駕駛這個角度，對比人工智慧整個的發展歷程，它現在所處的發展階段是什麼，以及你為什麼這麼說？

曹旭東：這是一個蠻好的問題，如果大家參加過2016年左右的行業會議，可以看到很多的公司，都在說2020年要實現L4的乘用車，那個時間點是行業的泡沫期，因為所有人都沒有達到自己的承諾。

其實現在來看的話，2020年的時間點是非常激進的，現在再給10年的時間，到2030年時能不能達到呢，其實還是一個挑戰。

整個自動駕駛可以分成兩個大的方向，一個是量產自動駕駛，一個是完全的無人駕駛。量產的自動駕駛還是人車共駕，能夠支援的場景是停車、高速、城區，這些根據我們對產業的觀察，最開始量產的時間點可能在2021、2022年，到2024年會更多一些。這就是我剛才說的為什麼後年會回暖，因為量產的自動駕駛上市了，這是人車共駕，責任以人為主，所以在自動駕駛級別的界定上應該是L2到L3，很多人把它叫做L2.9999或者L3，這個是量產的自動駕駛。

另外一個方向是完全無人駕駛，我去行業裡面做交流的時喜歡問一個經典問題，1000輛車，沒有安全員，去掉了司機，但是可以遠端監控，在這樣的情況下，在一箇中等複雜度的路段，比如說三環去跑自動駕駛，什麼時間點能夠實現。我跟不同的行業專家聊過，歐洲的專家可能覺得還需要十年，日本的專家也說需要十年，當然德國和日本的專家通常來說會更加的嚴謹，在溝通和表達上也會更加的保守。美國的專家會分成兩個不同的答案，一個是3到5年，另外一個答案是5到10年。我個人的話，對於這個答案持比較樂觀的態度，可能需要5年的時間。

高慶一：第二個是唐銳的問題，關於自動駕駛汽車的核心競爭力，自動駕駛汽車在矽谷有一些，我們自己也有，包括採用的模式有的用攝像頭，有的用鐳射雷達等不一樣的技術路徑。從縱目科技的角度，您覺得公司的核心競爭力是什麼？

唐銳：這個問題也比較大，我想首先從兩個層面來聊一下這個事。總體來講的話，一個企業，尤其是高科技企業，最重要的核心競爭力是產品導向的創新。特別對於中國來講，比較明顯是不同階段我們企業也會貼上不同的標籤，前幾年包括投資人也好、媒體也好，總是說縱目科技是一家ADAS企業，最近越來越多的地方機構，或者一些投資人看到我們身上AI的基因和自動駕駛的基因，當然我們今天比較聚焦的還是基於一些產品本身的創新。我覺得縱目科技一個很核心的競爭力在於，我們始終是心裡面比較明確的在思考，在不同時間窗口裡面怎麼用有限的成本、合理的週期去交付市場上需要的一些技術，然後組織這裡面的很多技術要素，把產品做好，能夠大規模量產。

縱目科技創始人、CEO唐銳

我覺得一直以來縱目科技這方面的核心競爭力是比較明確的，不僅僅是說我是一家人工智慧的企業怎麼去改變世界，更多的是我們反過來想在產業這個階段，怎麼去跟產業一起逐步往前推，我覺得這始終是縱目科技的核心競爭力，比如在今天這個時間點，我們比較關注的一個賽道是在低速自動駕駛，尤其是在泊車這個領域。

另外我想稍微補充一下孟醒總提的一個觀點，其實很多人對L3、L4、L5哪些是輔助駕駛，哪些是自動駕駛，即便在今天，行業裡面也有很多不同的觀點和看法。L3跟L4一個重大的區分點是到L4以後，商業模式一定會形成產品跟服務的強相關和強耦合，可以從這點來判斷這個東西是L4還是輔助駕駛。

但凡是需要人隨時準備接管的情況，它一定是輔助駕駛或者L3以下，當責任主體從駕駛員轉移到不管是車還是供應商、還是後面的技術也好，也一定會催生一種商業模式——這個技術提供方不僅要提供產品，且一定要提供服務。因為你的責任劃分需要你持續的把資料交給責任方，形成資料閉環，形成整個產品服務的邏輯，才能讓這個事情走下去。

說到這裡我想再提一個觀點回答您剛才的問題，我覺得到L4還有一個非常核心的競爭力，是你的演算法跟感測器會有非常強的偶合，這也是為什麼包括Waymo在研發自己的鐳射雷達，世界上很多公司都在做感測器。縱目科技還有一個非常強的核心競爭力，我們有完整的全套的感測器，從研發到生產到製造的能力，這個能力賦予了我們在最底層能夠做一些迭代和創新。

高慶一：剛才曹旭東提到了資料，唐銳總提到了演算法跟感測器，那肖健雄覺得自動駕駛取得了哪些進展和變化？

肖健雄：我覺得很榮幸總結一下，自動駕駛領域先說美國，美國在過去一年主要發生了兩件大事，第一件事就是谷歌Waymo無人駕駛在亞利桑那州實現了真正無人的接送客人，這意味著美國正式進入無人駕駛時代。現在還沒有1000臺車，只有600臺，但這個數字也說明了一些問題，這也是人類歷史上第一次把完全無司機的無人駕駛計程車給外界客戶提供打車服務，這是整個年度最大的事件。

另外一個是在美國加州，今年加州發了四個無人駕駛計程車牌照，我們公司也拿到了這個牌照，做了第一次計程車無人駕駛的打車試運營服務。美國加州的法律要求特別嚴格，所以這個具有標杆性的旗幟作用。

中國也有一些重大的進展，各個城市遍地開花，一個值得提的就是，在深圳，我們在中國鬧市區的複雜路況下我們實現了無人駕駛計程車測試，我覺得這是一個標誌性的技術里程碑的事情。

這些都是一些技術性的東西。談起資本和商業，我同意現在比過去幾年自動駕駛的熱度有所下降，比如說在今年資本市場上，我們公司這一筆融資是無人駕駛領域唯一超過5千萬美元的投資。這確實首先證明我們公司做的不錯，但也說明這個行業有點冷，但這也是非常好的事情，說明行業正在逐步迴歸理性，同時技術又在理性發展。

判斷一個事物能不能大起大落，我特別贊同孟醒總對這個行業的看法，我覺得自動駕駛有三個里程碑，第一個就是說明它是可行的，我們現在就處於這個階段，比如說谷歌通過自動駕駛證明它是可行的。第二是進入一個隨手打車，打10次可能有1次是無人駕駛，說明它已經商業化運營。第三個是無人車數目超過有人車的數目，那時候就說明無人車真正成為主流。但無論各行各業都有一個長尾，無人車肯定在一線城市先跑起來，之後才會逐漸輻射至其他城市。

資本市場與規模化落地挑戰

“行業裡跟過去幾年不太一樣的地方在於，對這個行業做成之後大概能夠存活下來的公司，可能大家認知從幾十個變成十幾個，資本流入新型公司的可能性會降低。”

——滴滴出行自動駕駛公司COO孟醒

汽車意味著成本，賬期也非常長。你可能在微乎其微的機會當中可以尋找剩下的機會，這些機會的確是相對很少的。

——北汽產投董事總經理賈廣巨集

高慶一：肖健雄提到一個詞我特別感興趣，就是資本寒冬，也引發我們下一個問題。這個話題對孟醒總特別的合適，尤其對於無人駕駛這樣需要強資本支撐、需要大規模燒錢的，孟醒總是怎麼判斷這個市場，以及在你的感知範圍內，你認不認為會有資本寒冬？

孟醒：我覺得資本寒冬這麼說吧，不僅自動駕駛，絕大多數硬科技都面臨著一個資本投入的週期性規律，之前有很多人已經把它畫成曲線。我覺得絕大多數的行業，完全沒有經歷過波折就被資本捧起來，這是很困難的，自動駕駛也不例外。

行業裡我覺得現在跟過去幾年不太一樣的地方在於，從資本上看，就是這個行業做成之後大概能夠存活下來的公司，可能大家認知上從幾十個變成十幾個，資本流入新型公司的可能性會降低。

滴滴出行自動駕駛公司COO孟醒

第二我不知道大家有沒有關注，像Waymo的估值，Waymo實際上沒有客觀估值，它的估值計算通過金融模型的方式計算過兩次，為什麼第一次跟第二次有這麼大的差別，一個非常大的影響就是對於什麼時候能夠自動量產自動駕駛，規模性達到安全，大家認為整體時間會後推。我們今天對未來的判斷都有可能是不準確的，這些假設波動性很大。波動性大到一定程度的時候，對資本的影響也是不確定的。

我覺得大家可以開放探討一下，自動駕駛公司今年已經走過了一個從VC輪到PE輪的階段。就是投資規模來講，到今天數十億美金的規模，他們所能夠融資的投資人基本上是一些大的機構，通常是PE機構。PE構跟VC是很不同的，他們甚至要求你已經驗證了商業模式，這給絕大多數自動駕駛公司造成了很大的困難，因為這個行業的客觀規律就是還沒有走到商業化那一步，就已經被那樣要求了。

不能光說缺點，我們也吃到了很多紅利，在其他行業很難去拿到這樣的資金時候，我們也募到很多錢。我覺得今天其實處於這樣的一個節點，可以看到行業裡能支撐起來的絕大多數是戰略。他們不是從一個資本回報角度，或者不是從簡單財務回報的角度來看，而是從長遠重要性來看。其實行業裡絕對的募資量不是變冷了，是變更熱了，但是越來越少的公司能夠融到錢。我覺得行業在往這個方向發展，對於我們都有各種各樣的挑戰，我們公司當然會比較成熟，但在自動駕駛層面我們依然會把自己當成一個創業公司來看，我覺得對於整個行業來講都會是一個挑戰。

高慶一：我覺得講的非常好，我追問一句，剛才談了很多其他的公司，那滴滴的估值會因為自動駕駛而提高多少？

孟醒：從業務角度來講，今天滴滴定單裡仍有很多需求未被滿足。當百分之百的需求如果能夠被滿足，或者成本降低的話，滴滴的價值會更高。我覺得這是一個很正常的商業邏輯，我們今天所解決的核心問題是從這開始的。至於說通過自動駕駛能不能拓展出更有意思的業務，甚至於不是滴滴今天能覆蓋的業務，這個我覺得肯定會有這個可能性，如果做到那一天的話，滴滴整個的價值會變得更大。

高慶一：問一下譚黎敏，您的問題是規範化落地的挑戰，自動駕駛距離商業化、規範化落地還有多遠？

譚黎敏：我覺得這裡面要分兩塊，一個是偏Robotaxi的規範化落地，還有一個是我們現在正在做的偏封閉場景的落地。

在封閉場景落地，我們比較驕傲的一點是已經有實際產品的交付和出貨，今年有6臺卡車都出貨到海外，這個可能源於我們本身和港口行業結合較緊。自動駕駛產品是整體解決方案裡面的其中一個模組，同時通過其他一些子系統，可以讓我們的產品變得非常標準化。當然我們也會在標準化產品之上提供一定的定製化服務，去滿足不同使用者的或多或少個性化的流程需求。

西井科技創始人、CEO 譚黎敏

未來從封閉場景來講，我們希望有足夠多產品落地後能引導一種標準化，儘量降低定製化服務的佔比。首先產品一定是標準化的，在服務端儘量實現標準化，包括很多投資人也會問是不是可以達到可複製的階段，我覺得這是必須要做的事情，不然團隊會因為專案越來越多，人力投入太大。

高慶一：從北汽的角度、也是從產業角度來看，你認為對於新型的創業公司在自動駕駛領域，未來會有什麼新的機會？

賈廣巨集：首先說北汽是國內整廠率先投資滴滴，而且是唯一投資滴滴的，我們也是在2016年率先投資了自動駕駛系統服務商，在2016年國內整個場第一個投資鐳射雷達。我們是接受變化和創新的，但是我也仍然常常會和創業公司說，這個領域創業公司沒有機會。

為什麼會有這樣聳人聽聞的一個觀點，我覺得首先大家要理解汽車這門生意。現在全球日本只有兩到三家整合集團，南韓只剩一家，歐美加起來有三五家，也就是說全球整車集團或者整車集團聯盟最終也就形成十家以內，這是一個贏家通吃的產業。汽車意味著成本，各種良品率、各種嚴苛的工作環境，耐久性非常的長，這意味著賬期也非常長，不是說消費者買單就行了，常常有好幾個月的賬期。大家今天在車展上看到的非常好的技術都已很成熟，但是在量產車上用到它還有5年時間。在座各位提供非常好的技術產品，今天我們就開始做，也是在5年以後大家才能夠拿到。我們能不能活到那一天呢，機會微乎其微。所以說你可能在微乎其微的機會當中可以尋找剩下的機會，這些機會的確是相對很少的。當你認可這些，都想清楚了，做好了心理建設，我才會說，好的，那我們現在可以深入討論了。

現在看來的話，5G車聯網的技術，還有整個生產製造的智慧化和數字化，以及用軟體定義汽車的過程當中，幫助我們怎麼開發新一代的技術產品，這都是在非常細微、細分的領域存在的機會。大塊的機會需要做好非常多的心理建設，或者拿到足夠多的錢。如果真的L4無人駕駛落地，我們能夠想到曾經智慧手機帶給全球創新的浪潮，無數的商業模式又會湧現，但那個我們需要以十年為期去做準備。

未來期待：外面看減速，裡面看加速

“無論是當下還是未來，都是外面看在減速，裡面看在加速，更多是技術產品和商業落地。”

——Momenta創始人、CEO曹旭東

“按5年往前看的話，明年我不期待什麼大的新聞，明年大家可能也看不到什麼大新聞，我們還是會繼續踏踏實實做好自己的事情。”

——北汽產投董事總經理賈廣巨集

高慶一：最後還是很常規的問題，請6位嘉賓用一句話預測明年自動駕駛的預期和展望？

曹旭東：不僅2020年，無論是當下還是未來，都是外面看在減速，裡面看在加速，更多是技術產品和商業落地。

唐銳：我們本身比較聚焦，我們一直在推動第一個L4的量產工作，看到的情況是在中國這個賽道上可能在明年年底會有第一款車真正能夠面向消費者發售，能夠支援比較大規模的AVP（全自動代客泊車技術）應用。

肖健雄：我覺得2020年是接下來十年的第一年，也是非常令人期待的一年。我覺得能夠預計的是大家能夠看到自動駕駛計程車逐步從科幻走向生活，開始在各個城市推廣起來。當然它不是百分之百的市場佔有率，但也是能夠達到超過100臺的規模。我想說，如果大家以悲觀的目光看世界，天空永遠是灰暗的，有一句話說因為相信所以看見，還是因為看見所以相信，美國加州已經實現了無人計程車的試運營，如果有人明明看見了還是不相信，這些人將是錯過時代的一幫人。

孟醒：2020年我覺得是一個特別好的年份，大批政策落地。對於我們來講，過去是研發，在這個大環境的允許之下，明年會開啟運營，我們除了會關注所有的研發指標，還會關注實際的運營指標。這不僅是認知層面的轉型，同樣是體制、思想理解層面的轉型。每一個研發人員除了關注剎車次數以外，還要關注做的每一件事，我覺得這是2020年以後滴滴自動駕駛可能會做的最大的轉變。

譚黎敏：這幾年這個行業一直在做一個事情，就是完成從技術向產品的轉變。從我們公司來說，雖然今年完成了產品交付，但是實際上未來兩三年我們依然會在夯實產品的這件事情上投入大量的精力，很多事情是需要用時間來驗證。

未來的幾年，我非常希望整個行業能夠攜手，就像剛才肖博士說的，怎麼樣把自動駕駛這件事情讓大家能夠看到，也要讓大家相信，這是我們行業每一個參與者都需要投入的。

賈廣巨集：我相信在觀點上和趨勢上，我們都非常一致看好這一塊，但是它的確不會像消費產品那麼快。如果按照5年往前看的話，明年我不期待什麼大的新聞，明年大家可能也看不到什麼大新聞，可能看到很多L3，但你可能覺得不夠驚豔，可能發現還沒給我們的生活帶來什麼變化。明年我們還是會繼續踏踏實實做好自己的事情，沒有大的新聞出現，有可能是這樣。

END.