中國的無人駕駛汽車始於1980年代，在多年的推動下，陸續出現各種尖端公司，從而將無人駕駛技術真正推向公眾眼前。自2016年，中國創新創業浪潮從互聯網領域向更多實體經濟領域蔓延，以人工智能、大數據、虛擬現實等為代表的“硬科技”從雲端、實驗室走進被稱為“中國硅谷”的中關村。
在這場科技革命的浪潮中，人工智能是最奪人眼球的領域之一，無人駕駛就是人工智能應用最熱門的一個領域之一。
無人駕駛模式的商業價值在哪？該如何落地？當前面對著那些困難和挑戰？在2020年8月11日下午藍皮書論壇”自動駕駛“分論壇上，嬴徹科技創始人、CEO馬喆人，踏歌智行創始人兼首席科學家餘貴珍，博創聯動創始人&CEO陶偉以及酷哇機器人聯合創始人、CTO廖文龍等無人駕駛領域的專家就“無人駕駛商業化”議題進行了討論，上汽集團原總工程師程驚雷為主持人。
以下為本議題的錄音整理，有刪節。
*上汽集團原總工程師程驚雷
程驚雷：本場嘉賓跟大家介紹一下非常有特點，各自有自己針對性應用市場和解決方案。但是跟前面一場有一個很大的區別是什麼呢？前面一場大家都在談主要是關注於To C的市場，而現在坐在臺上的4位是關於To B的業務，也很奇怪。讓我一個過去一直關注於To C市場的戰略產品研發和投資的人來主持今天這個討論，主要的目的讓今天這個討論環節當中，讓更多的發現To B業務當中的思考，讓未來的業務終端方面有什麼樣的價值，可以提供一些借鑑。
下面簡單請各位花一分鐘簡單的介紹各自的公司和產品的技術方向。
*嬴徹科技創始人、CEO 馬喆人
馬喆人：我們嬴徹科技剛剛成立滿2年，幹線主流就是大卡車，重卡的自動駕駛，從物流到物流園，不進市區，主要在國道和高速上。中國有600萬輛重卡，這個市場保守有3萬億。
這個是技術加運營的公司，一方面研究自動駕駛的核心技術，模式裡面也是運營自己卡車的網絡。這個和成立的背景有關係，因為我們核心的創始股東里面有普洛斯這樣的超級巨無霸。
我們談到商業模式，說起來挺開心的。我們叫“立即省錢”，在卡車領域裡面顧總也談到一些，中國運輸距離非常長，基本上城際卡車，400公里對中國來說不算一個事，400公里以上絕大部分的車是兩個司機。大家注意看卡車裡面是有臥鋪的。
不必追求無人，先省掉一個司機，15萬人民幣一年。再節約一點油，10%，就是3萬人民幣。我們追求第一個目標就是把兩個司機變成一個司機。第二個，節油10%。我們的目標是一年節油1萬，這是一個目標。成本不是一個事了。
另外，我們是和主機廠，我們研發自動駕駛系統，前面一輪的詞說到了，我們是漸進模式，L3的車預計在明年年底也很快了。
*踏歌智行創始人兼首席科學家 餘貴珍
餘貴珍：我餘貴珍。我這家公司叫踏歌智行，專注於運營技術服務的一家公司，我們成立了3年多，當前的客戶已經在全世界最大的稀土礦，還有國電投的三個煤礦，還有鄂爾多斯的一些礦在小批量的試運行。
*博創聯動創始人&CEO 陶偉
陶偉：我們是博創聯動，在智能農機裡面有很多相同的地方，也有很多不同的地方。我們給他們提供包括車廠，我們主要提供整車的智能控制部件，聯網的終端，以及數字化農場的部分。在農場裡面由於封閉性有超過3000多臺的自動駕駛，在農機這方面有比較批量化的應用。今年有一個完全自主的無人駕駛的拖拉機，還是希望用這種技術去提升整個的農業的作業效果。
*酷哇機器人聯合創始人、CTO 廖文龍
廖文龍：我們酷哇機器人，目前主要集中在環衛這個行業。我們的模式前面提到了無人駕駛和自動駕駛有一點點區分。在封閉的場景全無人，在公開道路下面，目前是有人。相對於傳統環衛，利用智能技術去提升整個運營的效率。目前的速度在5到10公里，通過技術可以賦能，可以提升到小車15公里，大車30公里。原來3臺車乾的事情，現在1臺車可以幹。
程驚雷：把目前做的，把下一步即將進入到應用市場的方向都做了闡述。前面一場論壇的時候花了很多時間來討論何時，請各位跟大家介紹一下，你認為你所從事的智能駕駛的商業化前景，到現在為止是2020年，界限是2025年的話，你來給它打分，希望渺茫，最高5分，打完分以後你簡單的講講簡單的論據，為什麼？
馬喆人：我打4.5分。為什麼打4.5分呢？我本來想打5分的，這個市場的時機、成熟度和市場規模都很大，0.5那個負分還是法律法規的問題，現在法律法規的進展是遠遠滯後於市場的成熟度、技術的成熟度和To B市場物流行業非常迫切的需求。
我們說我們自己，剛才我也提到，首先瞄準的是剛才吳總說的漸進模式，先做L3，目標是把兩個司機變成一個司機，從高表現的L3角度來說這個是已經被驗證的，讓司機的勞動強度極度的減輕。我們預計，第一在中長距離裡面，兩個司機變成一個司機，依然可以滿足時效性和服務品質的要求。省一個司機，省10%的油，一年節約18萬。剛才咱們講成本，大家可以去計算，從豪華配置到乞丐配置都可以做的事。
這個市場非常大，600萬臺車，差不多保守估計是3萬億人民幣的市場，只是1%，對我們來講是一個可以夠得見的一個成就。我們和主機廠合作，自己研發核心的軟件和車載的平臺，在座的很多朋友都是我們的合作伙伴，我們剛剛也公佈了在今年年初按照正向研發的過程中結束了A車，第三季度B車也會出來，到年底年底SOP的時間表，有（20）22、（20）23、（20）24、（20）25，我們有4年的時間做大規模的商業應用。
程驚雷：我再補充一點，讓我來打分的話，馬總這裡的項目應該可以打到4.8分，為什麼還有0.2分可以上去呢？因為現在人均GDP1萬美元，這次疫情過了以後，正常情況下按照5% GDP的增長，中國到2030年的大物流市場，相當於80萬億的規模要增長到180萬億。也就是說在那個時候600萬輛，到那個時候可能接近1000萬輛的水平。我覺得還是更有信心的來看這個問題。
餘貴珍：露天礦無人運輸，在國內有380臺車在國外運營十幾來年了，在中國量產是一點問題都沒有，在中國來說打5分。
為什麼這個分數呢？我也談談我的想法，第一，國外有樣板。第二，國內近幾年的政策，特別是新基建的政策，他們把礦的無人化當作新基建最重要的落地化的場景。3月份發改委發了《煤炭無人化的指導意見》。從能夠落地的場景來看，是一個封閉場景，沒有法律的限制，不讓人進去，環境比較簡單，無人駕駛可以把外界這塊的干擾降到最低。我覺得可用、能用。
還有一個，在這個行業裡面，在礦山挖掘、開採是24小時運行的，有些車是有4到5個司機，小的車有2到3車司機，可以產生很大的經濟價值，一臺礦卡2000萬，我覺得有經濟價值。前面能用打3分，經濟價值打1分。還有一個痛點，安全是一個紅線，是大型的礦山不可以觸碰的，極寒地帶招不到人，這個打1分，總共是5分。
程驚雷：關注的問題是勞動力的問題，不要看馬路上送貨的快遞小哥都很年輕，中國的產業界勞動力的短缺已經達到了500萬，所以說在這個行業當中還是有充分應用。下面我們請陶總。
陶偉：剛才講快遞小哥很多，在農業應用場景裡面是一個完全類似的情況，農村的勞動力，尤其是年輕一代的勞動力，絕大多數是寧可去城裡去送快遞，也不會為了農村的幾畝地待在裡。
由於中國農業環境種植的複雜度，完全覆蓋上打4分。農機的駕駛是一個非常高速的增長，相當於全年的總量是翻番的，還不到完全無人駕駛的技術應用，從大的應用場景來講，本質來講農業的種植效率還是來自於單個農機的效率，以及整個系統的效率。從農機的提升來講，這兩年面臨糧食安全，或者是宏觀大的環境，所以接下來我們認為還是會面臨非常好的一個紅利期，針對於智慧農業或者是智能農機、高效農機的發展，應該還是有個非常好的發展。如果平均下來的話，4.6、4.8這個樣子差不多。
廖文龍：首先介紹一下環衛這個市場的特點，中國的環衛大部分集中在政府的頭上，整個的市場體量應該是在萬億的規模，環衛設備應該在2到3千億每年的數量。但是環衛的特點呢，設備在環衛設備的滲透率不是特別高，大量的人工其實還是在做環衛的工作。這些設備在使用的過程中使用率也非常低。
比方說灑水車利用率都很低，導致整個環衛資源浪費，以後人力也是一個問題。這些都是環衛市場的特點，這個市場的規模也是足夠大的，單純說市場規模大商業前景並不明朗，現有技術的條件能不能解決這些痛點，能不能解決車輛滲透率、利用率的問題，如果能夠解決，我認為這是一個非常有前景的行業。
綜合來看，環衛一個方面是城區的環衛，我們認為已經達到了一個條件，技術條件可以滿足。還有一個是農村，還有像城鄉接合部，坦白說國內大部分的地方有一些髒亂差，基礎條件是比較差的，現有的這種基礎條件還是達不到的。總的商業前景應該是4.5分左右。
程驚雷：不管是從投資角度，還是從產業發展角度，我覺得現在目前首先要關注的就是To B方面的一些應用，因為從我的角度來看，這些所謂的技術解決方案，將來對To B和To C來說是融會貫通的。這裡面涉及到一個很核心的問題，會關注另外一件事情，我接著問下去，我想問下一個問題，請大家表述一下，智能駕駛產品和傳統產品，在商業價值當中到底有哪些差別？除了剛才各位談到的勞動力，我們中國勞動力短缺，現在目前各自的就業人口，實際上是每年在減少。除了這個以外，勞動成本以外，還有什麼價值是各自創始人義無反顧的撲進智能駕駛領域的商業前景。
馬喆人：這是一個很有趣的問題，這個和我們公司選擇的商業模式是非常相關的，我們不是一個純粹解決方案供應商，也不是一個製造商。我們的商業模式是，我們是一個自動駕駛卡車的運營商，第一步是L3，有4G在上面，我們為客戶提供的是非常靈活的運力服務。本身第一步跨出去是這個市場沒有的，不管是物流公司還是大型車隊，當他找運力的時候很少按單來的，基本都是每年籤一個合同，線路非常固定。
我們看到這個模式裡面，當自動駕駛起來之後，它是第一次把駕駛的這個工作變得異常的簡單和標準化，非常簡單。這個簡單意味著什麼呢？我們不僅僅是能夠在單車上可以節約成本，另外可以把車輛作為自動駕駛的車隊把它的規模從現在一個，因為現在要管大量的司機，要管大量駕駛行為的一致性和安全性，所以在市場上這個重卡這個工作因為它非常的複雜，耗費體力，也要依靠技術。
現在管車隊其實是管司機，人是最難管理的，尤其是藍領工人。導致這個市場上最大的重卡車隊不超過5000臺。我們通過技術，不僅僅是節約成本，把管理動作簡單化之後，司機做應急類的接管。
我們也做過一個預測，到2025年的時候自己運營的規模是可以到5萬到10萬臺之間，重新產生一個規模經濟，一個是規模經濟，第二個本身是叫資產服務化。因為非常方便，有規模效應之後，不光是成本低，而且圍繞的線路有很多的全覆蓋，召之即來，揮之不去，有很多的大型的物流公司和運輸車隊，把點對點的標準運輸之後，改為這樣的大平臺去購買運力服務，而不是自己去擁有資產管理司機。
這本質上是一個技術變革帶來新的規模經濟和新的大的在2B行業的資產服務化，很多都是這樣一個區域，礦卡、環衛也好到最後都有這樣的區域。
餘貴珍：一個公司做一個產品，帶來什麼樣的價值，是非常核心的競爭力。露天礦談它的無人化運輸，我們生活中80%的礦物質都來自於礦。前段時間為什麼煤價上漲，因為沒有人挖煤。談到價值說三點，一是經濟價值，二是因為漏天礦本質上是安全的，從產業鏈上安全是一道紅線，安全不管是對國企的管理者，也是對下面的勞動者，我覺得都是極其重要的事情。三是因為沒有人，所以在疫情甚至包括過年這種春節期間，這礦山是沒辦法生產的，它的第一道運輸保證了物資供應的穩定，這是很重要的。
陶偉：其實在農業這個場景裡面，我覺得蠻有意思的，智能駕駛在大多數場景裡面大家怎麼去提示減少過程中的投入，節省成本，在農業的場景裡面，最典型的場景是智能駕駛給整個的產出帶來根本性的增加。智能化裝備的技術，把農藝的技術融合進去以後形成高標準的作業。在新疆種棉花的場地，不融入自動駕駛的技術，是不會讓你下地幹活的。種植均勻的結果不管是對於後期噴灑農業和最後的收割都有一個效果上的提升。我們有信心從根本的原因帶來成本上的控制、節省，最大的收益是帶來用戶產出的增加和整體收益的增加，這個在國外來講超過60%的農機是配備智能駕駛系統的，這是最根本的因素對這個有信心。
廖文龍：首先義無反顧的做這個事情肯定是它產生的社會價值，不是說某些人個人的一些訴求。這個時候我們剛剛提到，我們環衛通過智能駕駛手段和自動駕駛手段提高效率，我們運營了大概幾千萬平方米一個自動駕駛的環衛運營。目前分攤掉整個環衛自動駕駛的套件，整個的成本還可以下降傳統環衛10%以上，未來隨著傳感器等套件成本的下降，這個利潤空間或者是節省的社會資源是非常有前景的，這是一個方面。
第二個方面，因為我本人是一個工程師，我想說其實機器跟人是有特點的，人適合一些更靈活的工作。環衛工乾的工作是非常的重複，每天6點到這條街上就開始掃，到8點掃完，每天都是這樣，這個過程非常符合機器的特點，我們讓人該乾的活，剛人做人該做的事，這是我們做的出眾。
程驚雷：從效益、效力、效能的角度來談的商業價值。因為我過去也是從事業務規劃和技術，我今天也想拋磚引玉，大家下一步一起來探索，智能化的終端產品它最後帶來的一個資產，它的管理的方法和未來這些資產進一步金融工具的應用，到底會產生什麼樣的東西？
下一步我們再深入探討，這裡面涉及到合作方更多聯合的作戰，也涉及到將來在整個業務落地過程中，怎麼樣跳出傳統，我們叫以產品的轉移作為一種交易的商業模式。而這種模式我認為在商用車和城市服務領域，是最有機會，能夠打造一個模版出來。我們不用懷疑做了商業服務、乘用車，只要做得好了資本的回報和社會價值這兩者是共贏共生共成長的。
各位都談到了除了勞動力以外的價值，剛才前面一輪討論的時候，有中智行談5G+AI的解決方案，可能大家都會關注一個問題，5G+AI對開放性道路更關注，我們國家大力推“新基建”，各個部委現在從各自的角度也發佈了產品端、基礎設施端一些數字化的智能方向，從乘用車領域角度也好，全國有23個示範區。過去說5G是天生為智能汽車而生的。大家知道上個月3GPP R16的標準，針對車用的標準剛剛發佈，理論上成熟還要兩年時間，在現在目前所謂的公網的條件下未來還有繼續的發展。
問一下各位，從你們的業務角度來看，你們認為傳統的所謂的單體智能這塊，和集群智能，這個對你們商業化的發展有影響嗎？
馬喆人：我說這麼幾點，第一點，這個道路上有V 2 X，首先是提升自動駕駛的可靠性。第二，隨著規模的普及，對端上的軟件和硬件的要求降低成本，這個大方向是非常有價值的。第三點，我們也比較現象，V2X需要大量的投資和數據規範的進一步成熟，目前在自動駕駛系統裡面是把它作為一個選項，在有的地方能夠去兼容，我們的底線是一個獨立的系統按照L3的方式去跑的。
最後，在幹線物流裡面，尤其是城際重卡是沿著高速跑的，從國家對V2X投入產出比，尤其是在路端覆蓋的角度講，沿著高速去鋪設它的投入產出比是最高的，就能取得很好的車輛的覆蓋率。我們目前也是在和廠商，還有一些地方做早期這樣一些探討，但是對我們來講這個比較輕鬆。
第一，我們從量產的設備上已經把它作為一個選項在安排了。而且這是一個相對獨立的，不管是在端上的硬件，還是在算法的角度，有一個感知，在感知融合的角度把它融合起來就行。所以對我們來講這是一個比較輕鬆的話題，我們是樂見其成。
程驚雷：從事於重衝突物流運輸的解決方案裡面，對集群智能循序漸進融合的一種思考，這個方案來說，在不同的應用領域，我們叫行業應用領域對這個問題可能是有不同的訴求。
餘貴珍：我斗膽的說一句，無人化運營領域，一定是群體智能，單個智能是沒有辦法實現的。我們做露天礦無人化的時候就是群體智能，有幾個場景特別有意義，一個是裝、運、卸，要跟挖機、電廠相配合，因為挖機是移動的，要到它移動的位置上一車一車跟它走。另外運的過程中，礦區的道路是有180度的轉彎，有上下坡，單靠單車的智能沒有辦法看到彎道和坡頂的車。卸也不是單個點的卸，是有分佈的，裝與卸業務流程要群體智能。
從整體來說，它是挖機跟礦車，礦車走哪條路，要協調起來，它是一個集體智能，也是一個端邊群智能化系統很典型的應用。我們在礦裡有300個V2X的點在運行。
程驚雷：在礦的解決方案裡面，所謂X的這個東西，是基於5G的嗎？還是基於隨便所有的激光雷達？還是什麼？
餘貴珍：單個的技術是不夠的，我們是兩個一起來運營的。現在成熟的兩個一起加專網司機，我們當前拿的第一個模組到現在還沒交給我們。
程驚雷：集體智能對您這個行業應用是必須的？
餘貴珍：我們不叫無人駕駛，我們叫無人運輸系統。
程驚雷：我剛剛犯了一個小小的錯誤，順序要調整，馬總這裡講的是高速，要開放場景，應該先問廖總，廖總是開放的低速場景。
廖文龍：我們這邊是開放場景，未來我認為一定是群體智能跟單體智能的混合體。短期內在我們這個行業一定是單體智能。為什麼這麼理解呢？這個環衛車我們在安徽有一個項目，會穿過100個路口，改成智能的路口政府很難去承擔，這個項目很難推下去。當前一定是會去做單體智能，絕大部分的計算是在車端完成的。
未來的話我認為自動駕駛的車足夠多，乘用車可以接到這個網絡，分攤的成本非常低，保障安全的就可以了。我們上海的保有車輛好幾百萬輛，每個車裝成本是很大的。另外一個方面，群體智能可能會產生一些新的智能，不是原來單體的智能。比如說高精度地圖的更新是要群體智能來解決的，單體智能只能看到局部的地方。
還包括我們說的通信服務的公司，它靠大量的數據，包括自動駕駛車，還有傳統的車收集到大量的數據，某些路段早上出行的人特別多，提前安排運力，我認為是智能的一部分。我認為在未來單體智能和群體智能的結合體。肯定還是有一些單體智能，最終的時候單體智能保留一些最核心的安全的部門。
陶偉：單體智能在農機裡面，配合收割作業，那個收割作業是不停的。實際上從農業的場景裡面來講，我們認為歸根到底是工業化的一個場景，我們老是舉例子，農業一個大的農場，你把它當成一個工廠就行了，現在智能化農機未來無非就是一個數字化工廠智能化的集成，如此而已。單機的效率是很重要的，所以從長遠來看，農機一定是一個多機協同、群體智能的一個場景。在國內現在這個階段還比較少，我們現在基本上還是圍繞一些基礎性的，比如一個人管多臺車，或者說收割的同步，先從這些方面去切入市場。
程驚雷：各位從四個垂直應用領域來看非常幸運，在兩年的業務當中，都依賴於國家公共基礎設施的建設，使你們的業務繼續往前探索，實現商業化，最起碼打的5分裡面的3分。你們後面共同表達了一個觀點，將來是一個最好用這個東西，這實際上就是對商業發展一個階段的評估，和對商業環境認知的問題。
因為我在想一個很奇怪的事情，我們這次疫情政府徹底解決了人的數據問題，全中國目前13.8億人口，基本上下一次人口普查肯定會減少很多工作量。另外一個，早上曹德旺先生講上一輪技術發展的東西，移動互聯網的東西並沒有給整個社會的生產力帶來一個質的提升，他是關注了更多交易成本的下降。也就是說這一輪的技術沒有產生新的GDP，只是原來自然增長帶來的效果。
國家這次搞“新基建”有一個很重要的命題就是打造新產業，在這裡我想跟大家表達一個觀點，關注5G這個真正對車商業應用的，對出行的，對垂直領域的影響，我想我們要把握好這個關鍵節奏，看這個過程中我們能不能持續在這個領域中推進商業方案的成熟和規模。
我想最後有一個問題，4位都談的非常積極，也都非常樂觀，關於商業化前景的觀點。最後一個問題，你們認為商業化目前在往前走的話，最大的挑戰在哪裡？個人舉兩個點。
馬喆人：我說一個，法律法規。尤其在我們商用車這個領域，其實客戶是望眼欲穿，從現在的產業技術成熟度，我們看我們自己，是嚴格按照車規量產去做，明年年底車就出來了，是可預期的。
我們看到從測試到運營各個環節都嚴重失控，一個是多頭管理，路上管理是公安，運營許可證是交通。大家都在努力，信息孤島，大家都在幹各自的，從來不交流，從來也不和我們產業交流。他們在幹什麼我們不知道，昨天一碰發現大家幹了很多事情，很多都是一團亂麻。
我在這裡呼籲一下，在座的產業要共同發聲，按照不同的場景，或者是更快更成熟的商業體系也好，涉及到商業環境的，小物流車、大物流車、環衛車，一旦上路，一旦規模化以後都會遇到這個問題，我們應該共同來發聲，建立幾個有組織有載體，我們應該倒逼國家部委儘快的，去修改法律也可以，修訂法律也可以，把現有的法律法規詮釋一下也可以，把現在嚴重滯後的狀況要有一個大的變化。
程驚雷：我是從事汽車行業的，確實很痛苦，再怎麼痛苦，現實生活還是要活下去。在各自的領域中，要和你們的合作伙伴，不管是地方政府還是客戶，要儘量的創造條件，讓主要領導社會在高速的進步。你要讓這些部委都明哲保身的去推進這個工作，我們現在的科創版現在還不可能出來，這一點來說非常有感受。我想將來下一步大家一起努力，來推進這個方面的事情。
餘貴珍：在露天礦來說，一是標準化。之前是人開車，現在要變成無人開，無人駕駛的工藝、設備設施怎麼標準。這個地方不但要制定標準，更主要的要管控客戶的需求，甚至怎麼來挖掘整套的標準。因為這個光靠一個企業是比較困難的，要靠一個聯盟來幹這個事。還有一個是自主可控。
現在的礦山都是大家資本的原材料，我們用到的芯片，現在的芯片主要是用國外的，他們要求我們儘快的整合國外的芯片。包括激光雷達也是，我們在礦裡測了很長時間，國內還是需要不斷提高的這個激光雷達，我們用的還是國外的為主。我們希望這個產業鏈，一起形成中國的自主可控。
程驚雷：是一個供應鏈能力的問題和體系能力的問題。
陶偉：農業從自動駕駛和智能駕駛的角度上的剛需性還是比較明顯的，這塊有很強的信心，有比較大的增長。如果真正涉及到無人駕駛，面向農業場景化的運營，還是種植戶群體整體的素質問題，教育是一個比較大的問題。在這個場景下，完全無人化的話，這個是比較大的因素。
廖文龍：我認為整個這個行業裡面困難很多，包括供應鏈的，也包括法律法規，方方面面的。我認為最困難的一點還是技術本身。就我個人看法，現在這些手段是不是真的實現智能的所有手段，能不能產生強人工智能？能不能解決所謂說的L5？它是不是可以有效解決？它可能是不是就沒有辦法解決？這是一個悲觀的論調。
我認為未來不是單純的在產業裡面的公司，可能要結合從學術界、產業界共同突破的問題，就是智能本身是什麼，怎麼樣把智能應用到產業，我認為是個技術問題。
程驚雷：各位都談了挑戰的各種領域，除了技術、供應鏈、應用整合，不管是車企也好，政府的城市管理也好，從農戶也好，還是從礦組也好，他們的規劃，包括人員培訓是同樣的問題。
這裡面有重要的東西是說，我相信整個智能解決方案逐步逐步的落地，還是回到我剛才講過的觀點，這幾年還有一個金融服務的短板問題，自動駕駛在馬路上跑了，脫離了人的控制，方法是完全不一樣的。在這方面也是我們國內的老大難，不管怎麼樣我們從事的這個領域都是我們認為的朝陽產業，朝陽產業就像一個“冬芽”一樣，破土而出的時候肯定是見縫就鑽的。
馬雲搞支付寶的時候，非銀行對銀行金融體系的時候一籌莫展，因為有產業變化的動向，像4位創始人談到的，我們足夠有信心在2025年之前我們分兩步把我們的產業、商業和市場價值做大做強做好。好，謝謝各位。
