车企的智驾“大腿”为什么这么难抱？
撰文 / 张霖郁
编辑 / 黄大路
设计 / 赵昊然
投资机构一反常态，大幅减少对L4级自动驾驶的投资，发生在2022年。
这一年该领域国内融资规模仅约200亿元，比2021年的932亿元缩水近80%。
业内同时开始质疑L4落地的可能性，但同时整车企业都在重金打造自己的L2+能力。
作为独立的智能驾驶公司，他们选择的出路中，有的从原有L4目标转入与整车企业合作，成为L2+智驾供应商或方案商。但这里的挑战之一是技术本身，从L4降为L2本身具有难度，第二是与整车厂的关系一般不具有排他性，整车企业往往与多家供应商合作，用赛马的方式择优入选。
独立智能驾驶公司的另一条出路是进入商用车和物流领域，与商用车企或运输运营公司合作，由于场景相对简单，商用车领域的L4落地以及商业闭环实现的时间节点会早于乘用车。
也有企业仍在困境中，尚未找到适合自己的出路。
6月15日下午，第十六届中国汽车蓝皮书论坛邀请了五位嘉宾就此话题进行了讨论，主题为“中国独立智能驾驶公司的出路”。
五位嘉宾中，四位均为智能驾驶领域的创业者，他们分别是驭势科技联合创始人、董事长兼CEO吴甘沙，魔视智能科技创始人、CEO虞正华，卡尔动力的CEO韦峻青以及万集科技董事长翟军。
另一位是同济大学汽车学院教授朱西产，他早期从事我国的汽车碰撞安全性研究工作，1996年在中汽研时，主持开发了我国第一个达到国际先进水平的
五位嘉宾普遍感觉到了这个行业的“内卷”所带来的内耗。
本场主持人是汽车商业评论视频主编孟为，他主要问了三个问题，第一是大家创立公司时的初心以及各自当下的状况；第二是作为供应商，如何与整车企业有一个相对理想的合作关系；第三如何看待智驾的前景。
对于吴甘沙和韦峻青而言，尽管当下L4遥遥无期，他们始终相信无人驾驶给交通以及社会带来的价值和变革，同时也为这一天的实现而进行迂回式的生存策略。
他们两位都选择商用车以及物流领域作为公司的造血来源。
吴甘沙所在的驭势科技已经在无人车物流领域形成了良性的商业闭环，而韦峻青所在的卡尔动力是滴滴自动驾驶孵化的面向商用车L4级智能驾驶业务的公司，他们把ROBOTAXI上的现有技术用来开发商用车的智能驾驶，这部分业务也已经有了造血能力。
虞正华创立的魔视智能科技可能是这4位嘉宾中直接参与整车企业L2+的供应商，他已经与多家乘用车整车企业合作，推出了高性价比的软硬件合体的智驾方案。
万集科技董事长翟军有一点特殊。创立的万集已成立30年，起步业务是针对大货车的动态称重技术，用来管理货车超载，之后转型到交通安全检测以及ETC技术，再之后进入车联网V2X，他的目标是想打造车生态闭环。
这几年，他一直想找一家智能驾驶公司合作，一起完成车生态的闭环。但因为当下所有整车厂和智驾公司的关注点都在单车智能，他们对车联网兴趣不大，所以几年前，他被迫自己做了这块业务。即便如此，他仍希望继续寻求合作。
五位嘉宾对智能驾驶的前景都保持了乐观。
“NOA这一块去年渗透率是3.4%左右，2500万乘用车的话，NOA的车有个七八十万辆，市场上还没有热起来。从统计图来看，大概16%左右是跨越鸿沟的线。现在NOA的渗透率在上升，今天说车企能不能成为行业的排头兵看NOA，看今年NOA渗透率能到多少。但无人驾驶，我认为乘用车这块还没有到爆发期。”朱西产说。
以下是圆桌讨论的现场实录整理。
初心
孟为（汽车商业评论视频主编）：非常感谢五位嘉宾，我们这个话题其实更多的是想站在行业更宏观的视角去思考。
我准备的第一个问题是，大家当时进入自动驾驶赛道时，想必都怀揣着梦想或想改变汽车世界或出行世界的美好愿景，但现实总是很残酷，尤其是过去几年，大家会在这样一个梦想的实践或者坚持的过程中或多或少经历到一些困难和挑战。想问一下大家，从自己的初心开始到今天的挑战，是怎样的心路历程？
虞正华（魔视智能科技创始人、CEO）：大家下午好，我们专注在智能驾驶赛道，特别是面向前装量产的方向。我们是2015年成立的公司，刚开始进入也是看到AI技术巨大的突破以及汽车产业的应用前景，觉得通过这个技术可以使汽车驾驶更安全、更舒适，所以进入了这个产业。
这几年走下来，应该说产业的发展速度还是非常快的，跟我自身刚进入的时候相比，还是看到了AI、自动驾驶技术在这几年实际应用中已发挥了很多价值，包括给很多消费者带来的价值，消费者的体验感受和认知度也都提升了。
当然从行业的角度，这几年其实也是一个常态，就是一个特别好的产业硬件，特别好的事肯定有很多人来做。进入的人确实非常多，这也导致了一个现象，就是这几天论坛在讲的“内卷”，这是不得不面对的事情，这是行业内大家都在思考或者感触比较深的一件事。
孟为：谢谢虞总。甘沙，每次看到你的状态都非常好，激情满满，在你的初心和现在的业务面前，您有怎样的思考？
吴甘沙（驭势科技联合创始人、董事长兼CEO）：我们的初心是希望能够零事故死亡，零拥堵，我们希望做世界的AI司机，但是我们今天做的东西坦率来说距离这个初心还是有很大的距离，只能说一直把这个初心挂在墙上，作为一个北极星，时不时看一看，但是还是要走好眼前的路。
其实做智驾确实非常难。这么多年，做科研也好，还是做产品，都要实事求是，什么是事实，什么是客观规律，这个得搞清楚。因为我们现在意识到几点：
第一，99分等于0分，最后这1分如果你想要L4的话，可能就是一个不断逼近的过程，有可能你一辈子达不到，所以这是第一点。
第二，从99分到100分的过程可能是十年到二十年的过程，作为一家公司你要考虑的是跨越周期，因为这十年、二十年一定有经济的波峰，也有波谷。经济好的时候招兵买马，不好的时候瘦身求存。自动驾驶火的时候春风得意，大模型火的时候我们也必须坐冷板凳。所以要思考十年到二十年，你怎么做一个长跑型、成长型的选手，这是第二点。
我们作为众多公司之一，生存的一个基础，要么是你的产品有差异化，要么你的成本特别低，只有这两种可能性。
尤其是我们做L4，其实你把一辆L4的车交付出去，是恶梦的开始。在它长期的生命周期当中，你是要为它负责的，它跟乘用车不一样，它一天可能会用二十个小时，我们最多的就是一个客户一辆车加上换电，一天是用23个小时的，出任何问题你必须得很快解决，但是你又不可能派工程师到现场去。
我收那么一年几万块钱的订阅服务，不够你换一两个关键零部件的。所以在这个长期的生命周期当中，怎么能够一方面让客户感受到用你这个AI司机不疲劳、不抱怨，一方面消费者满意，一方面我还能够赚钱可持续发展，我认为这是一个长期要学习的事情。就是从技术导向变成运营运维导向，所以这十年到二十年我觉得是一个人、一个公司不断学习和转变的过程。主要是这几点。
孟为：就是每天都向着初心的目标进步一点点，大概是这个意思。朱教授给我们聊聊您在这个行业这几年的变化，包括您个人的心路历程。
朱西产（同济大学汽车学院教授）：我现在相当于也混进自动驾驶了。我进入汽车行业其实做的第一件事情是汽车碰撞安全。1992年，我在清华跟我导师团队，我导师团队是国内最早做汽车碰撞安全的。
1992年我们国家汽车的年产量才百十万辆，但清华这些老师的前瞻性，我很佩服我导师的前瞻性，他老人家没有看到我们今天汽车的盛况，当时我们年产量才100万辆，那时候碰撞安全还不算太重要，但我们就开始推动。
欧美已经早就有碰撞安全了。所以自主品牌出来以后遇到的第一个坎儿就是你这个车再便宜也不行，因为不安全。毕业后，我就跑到位于天津的中国汽车技术研究中心，这正好是我们国家的协助机械部做汽车管理的一个事业单位，那时还是事业单位，但现在是央企。第一个事情就是做碰撞安全，差不多用了二十年时间，在天津建碰撞实验室、出标准，把碰撞安全列入强制性检验，就是大家今天说的C-NCAP 五星。
2005年到了同济以后，慢慢碰撞的活倒是少一些了。其实汽车企业第一波做AEB、做ADAS系统的，大部分都是做碰撞出来的。因为ADAS的目的是提升安全性，不是我们今天说的开的是不是比人好，它压根儿就开不了车，ACC开的那就是鸡肋。所以我们说ADAS系统其实唯一有用的就是AEB，AEB是ADAS的核心，当时ACC的车道保持没人喜欢，这些功能当时是鸡肋，安全性更重要。
现在五星安全里面，最重要的部分除了碰撞以外AEB的性能也非常重要。我前天也在北京，跟天津过来的标准院的几位在讨论，因为我们国家AEB要强标了，欧洲现在已经强标了，美国的强标今年3月份已经发了，我们国家的强标也已经开始起草，在地平线那边跟他们讨论了一下强标应该往哪个方向走，要启强标，这是第二阶段。
原来一起做碰撞安全的在国外的这些公司，他们做碰撞安全的专家很多已经去做ADAS了，然后他们也想了解在中国的一些情况，有一些合作项目进入到了ADAS这一块，还是它的安全性怎么评价？
再做着做着，现在有这个问题了，你们产业都已进入自动驾驶了，自动驾驶算法我倒是不做，但是自动驾驶到最后我们看到智能和
开的好的时候智能是真好，然后是真气人，你觉得它没问题，你相信它时，它来个导航错误，我们叫边缘场景，边缘场景就是它表现为
所以我们说自动驾驶做着做着有一个AI进来，能力越来越强，刚才曹旭东一直在讲摩尔定律，就是几十倍、几百倍在往上涨。但是现在谁敢说这个车不会发生事故？0事故绝对？现在来看还没有一个自动驾驶公司敢承诺，这里面就是说自动驾驶到底安全不安全，AI是一个黑箱，是否安全，走着走着就走到这一块。
这里面我们从学术角度看，就是行业需要什么我们做什么，所以从被动安全到主动安全，然后做到现在的智能AI安全性评价的工作。
这两年的确发展速度非常快，但边缘场景，预测AI小模型带来很多训练数据不足，白天鹅事件解决不了，但随着OCC占用网络的落地，应该会有所好转，尤其是数据闭环建成以后，本身它那些白天鹅事件，边缘场景就在减少，因为训练数据足了嘛。
理论上说有了OCC网络的话，只要像素分割不出问题，语义分割不出问题的话，未知的不安全场景、风险，理论上这个补丁加上去以后安全问题应该能得到彻底解决的可能性，但以后开发的时候肯定有这个问题，就是用户满意度和安全性、舒适性、交通效率，这都是一对剧烈的矛盾。我们在跟汽车企业交流时，总觉得他们应该做好接管，他说接管做好了以后KPI就下来了，但接管频次降下来，KPI降下来后，安全问题有可能就出来了，所以误报、漏报这一对矛盾还是很值得研究的。
孟为：我不知道您对未来格局的判断是怎么样的？比如市场向头部集中的趋势，或者是说到了一个非常关键的优胜劣汰的发展阶段？
朱西产：现在AEB要强制化了，强标一出，必须安装，所以这些再便宜的车，他们前天在讨论，强标下来以后，像上汽通用五菱他们可能就要提反对意见，像宝骏MINI最低价格才28000元，出来的零蛋才12000元，那你12000元的车装得起装不起？尽管你们现在最便宜的ADAS已经向900元、500元卷了，但是900元对于12000元的车来说也是承担不起的。
所以我们说10万以下的车，ADAS系统是肯定必装的。但这一块东西在行业里面大家不太在意，大家今天在意的是NOA，NOA这一块去年你看渗透率是3.4%左右，2500万乘用车的话，NOA的车有个七八十万辆，加上特斯拉的大概要100多万辆。现在的渗透率，刚才上一场讨论的时候朗咸朋说的就是跨越鸿沟的那一个，去年应该说还没有出现这个信号，但是我们行业里面，各个企业现在已经特别关注了。哪个企业现在敢不研发NOA？有电动车的前车之鉴，如果前边耽误了新能源汽车研发，现在如果再耽误了NOA研发，那这个企业估计要倒闭了，所以都特别警觉。
NOA现在市场上还没有热起来，3%，不到4%，这其实就是铁粉用户，从统计图来看，大概16%左右是跨越鸿沟的线。当下可能是一些早期的用户，不是特别保守的用户，可能会接受。
电动汽车，我们说新能源汽车，大概是2020年开始有点苗头，2021年新能源车的销量就已经开始增长了，2022年是爆发期，就是渗透率26%。所以NOA离16%的渗透率看看今年的情况吧，从现在搭载NOA功能的车还是比较贵，基本还是在20万元以上，甚至25万元以上。25万元以上的车能不能过了，要两方去努力。一个是渗透率高了以后，用户和用户之间交流，试驾，他就会喜欢上这个。
那么通过NOA的比赛，我也接触过现在3%左右的铁粉用户，他们的黏性非常强。采访的时候问他，你感觉怎么样？他说喜欢，开过这个车我再也不开别的车了。
各个公司因为现在他们的产品之间还是有差异的，这些铁粉用户甚至会互相攻击，就是要维护自己的品牌，华为的花粉，小鹏的朋友，都是要互相攻击的，都要捍卫我自己买的这辆车是最好的，很有意思。比赛的时候碰到这批铁粉用户。
当时我们这个活动也邀请了一些企业的专家。企业专家也是，他们其实做过用户调研，一调研就说NOA智能驾驶好不好？他们通常说不行不行，一说就是特斯拉。但是他到了比赛的现场，接触到了这些3%左右的铁粉用户，企业就看到这个热情。
所以现在NOA上升，我们今天说能不能成为行业的排头兵看NOA，因为无人驾驶，吴总你别生气，我觉得还不到爆发期，还不到量产期。
吴甘沙：我说乘用车，商用车应该是快一些。
朱西产：即便出现，也是商用车商业运营。我们说汽车行业一直是这样的，就是小公司造大车，大公司造小车。你如果乘用车没有一个比例，你永远是小公司，我们是乘用车为王的。我们去年销量共约3000万辆，有2500万辆是乘用车，你说我卡车造的好，那卡车造的好是小公司，只有轿车造的好才是大公司。所以现在汽车行业的排头兵这两年就看NOA，并且如果今年的渗透率接近10%甚至16%的话，那明年可能就一发而不可收拾。
孟为：谢谢朱教授。峻青跟我们聊一聊，因为你的经验比较丰富，自己创过业，然后也在大厂干过，也在科技公司干过，你是怎么样看待辅助驾驶现在的发展，或者说比较高级的辅助驾驶？
韦峻青（卡尔动力CEO）：我很感谢这个机会。先给大家介绍一下，我是韦峻青，是卡尔动力的CEO。这个名字可能大家不是很熟悉，我们是滴滴自动驾驶孵化的做L4级商用车的公司，是一个小公司，刚才朱教授也讲了，我们做的是大车，所以是小公司。
我先讲讲我们现在为什么在做这件事情。其实我们在做赛道的时候，是看了整个市场的规模，网约车的规模大概是一个大几千亿的市场，然后商用车的货运每年整个的GTV是6万亿，我们觉得自动驾驶能够赋能这样的行业，所以进入了这样一个赛道，也是把我们在L4级自动驾驶上卷出来的技术，用在我们觉得最可以实现商业化和盈利的一个方向上。
刚才孟老师讲谈一谈初心，其实不像朱老师是从90年代，但是在L4这个赛道我们是进入比较早的。我是从2007、2008年开始，在美国读博的时候就在做这件事情，在2012年的时候，创业做了一家ROBOTAXI公司，非常早，2016年就被一个tier1收购了，因为我们当时觉得这个东西还是得量产，不能只做demo，所以选择了量产这条路，希望能够做taxi。也是受我当时导师的影响，我当时读博的时候，我老师2007年的时候跟我说，五年以后的2012年，L4全无人的渗透率达到30%，他说你博士毕业以后非常有出路，然后就开始做这个方向。
但是现在都2024年了，还是这样的状况。但是我觉得初心没有变，为什么？因为我觉得这件事情非常有价值，因为我们觉得无人驾驶L4这件事情，对于一个城市、一个社会来讲，它是一个enabler，我们更愿意把它类比于像电梯的发明，如果没有电梯的话，摩天大楼根本不可能出现，所以我们觉得它对于一个城市是重要的基础设施，在未来的10年到15年，哪怕是15年之后，它才能真正地改变人的生活，我觉得那它也是对城市、出行和运输本质上的改变。这是初心。
讲一下我们自己做的事情，我之前加入了tier1，在美国也lead了active大概四年的时间，整个自动驾驶L4的研发和工程。我们后面发现这件事情不光是量产，我觉得需要接触到客户，需要找到一个真正需要自动驾驶的平台，所以我在2019年的时候加入了滴滴自动驾，负责驶技术的方向。
对于我个人来讲，我做这个事情十年了，希望可以更早实现商业化，实现商业化闭环的赛道，所以我们从里面孵化一家专门做商用车的公司，经过两三年的发展，我们在无人化上有了非常显著的突破。商用车跟乘用车不一样的特点，虽然它量小，但是收入高，每辆车每年有100万的收入，所以自动驾驶能提供的价值很高。
另外一个跟乘用车不一样的点，是商用车的路线很集中，就做一条干线，这一条干线上每天有3000到5000台车在两个点之间，两个城市或者两个hub，路岗之间往复穿行。所以对于自动驾驶公司这是完美的，假设搞定一条路线有三五千台车，每台车每年100万的收入，这是几十亿的收入，能产生非常高的价值。
在这里面我们形成了闭环，现在卡尔动力在商业化上，运营收入、测试规模都走到了行业领先的地位，我们希望能够在这个地方形成商业闭环和盈利之后，去促进L4行业演进，最终能够实现我们最开始进入这个行业的初心，就是通过L4这样一个技术去enable整个城市、整个社会不一样的格局和发展，大概是这样的初心。
翟军（万集科技董事长）：我这一块跟在座的基本叫法一样，但是从另一个角度去做的这个事情。ETC都是我们以前的事了，我们这家企业实际上挺长的，今年30年了，前20年时做ETC，后来做这一块业务，包括现在谈到的智驾，是我们上市之后2016年做的战略规划。我在刚才的演讲中有一个战略目标，实际上也是规划了万吉在2016年到2024年这个阶段公司发展一些什么。
实际上做智驾不是我情愿的，稍稍有点被动，原来不是想投入智驾，因为智驾技术创新性很强。我整个的生态里面有不少的技术，类似于激光雷达，竞争也是越来越激烈的。所以在这一块怎么开始做这个事的呢？实际上我们在开始整个生态建设的时候，就是路测，车测，最早的时候车测，原来我就想做一个零部件，像激光雷达、ETC，最早的时候我开始做的V2X通信这一块，是围绕着这个去做的。
后来完成了整个车这一块的布局，另外再完成路这一块的布局的话，最初的初心是想寻找合作伙伴，想跟智驾公司生态里面有一个很好的合作。因为车路协同我们做的布局是比较系统化的东西，哪一块都要做一些技术上的投入，所以作为我们这样的一个公司不可能每一块都去投入。
但在发展中，包括2020年跟中国移动和Momenta合作，虽然打通了整个车路之间信息的融合，但是后来像智驾公司都忙着单车智能，包括现在的氛围里大家还沉浸在单车智能，就是追求极致，追求百公里多少，我看了那个数据，还是追求安全，或者是追求人的安全性、车的安全性和智驾安全性、AI安全性。所以在这一块我们要完成这个车路协同的闭环，没有智驾公司去做这个事情，你就无法实现。
我们所有研究这个东西实际上都是服务于智能网联车和未来的自动驾驶车辆的，但是主机厂当下也不感兴趣，智驾公司也不感兴趣，但政府却感兴趣，我们后来迫不得已三年前组织了一个小的智驾团队，还不是公司，现在还是在上市公司主体内，开始做了这方面的研究。
实际上我们不是追求单车智能这方面的发展路线，我们追求的是什么呢，就是各种数据一个融合。实际上可以这么去理解，我不是把车内的所有系统去做决策，而是把车内的系统再加上路上的系统，整体的一个信息融合再做决策，这也是最初中国车路协同方案的初衷。车路协同实际上在国际上是中国提出的中国方案。所以为了L2到L3乃至到L4，你必须要把那些长尾的问题要彻底解决。
刚才甘沙总还提到无限逼近于安全，怎么去无限逼近？那你就是所有的信息量的全面性，你掌握的信息越全面，你的决策相对来说越准确，这是做车路协同最核心的地方。
所以我们的初心也是刚才朱教授提的，做交通我们做了三十年，就是安全第一，必须安全，你做任何东西涉及到交通就得安全。无论是我们最早做的治理超载超限，ETC是追求交通效率的，后来做交通探测，都是围绕着交通安全去做的事情，因为这是交通人的一个最核心的问题。所以无论技术再先进，车辆的安全、道路安全是第一位的，所以在这一块是我做这个企业最早的初心。包括一直持续围绕我们整个的生态和产品布局、技术布局，也是围绕着安全为第一位的。
所以怎么去解决安全的问题？就是将来你得研判未来的发展趋势，传统的ADAS形式是经过二三十年的发展，新的交通形式、交通出行的方式，那肯定是涉及到自动驾驶，因为技术的发展速度越来越快。所以这一块不解决，我们在交通行业里面就很有可能被边缘化，这是我们最早设计这个战略时做的定义。
这一块经过这几年，坦率说走的还是蛮艰难的，咱们做一个智驾都非常卷，我们在这一块涉及到的感知通讯都在做，实际上哪一块都挺卷。当然我们还有自己的一些基础产业在里面，支撑着发展。
但是在投入如此未来技术的发展上，我们必须有初心的执著去往这方面追求，做这方面的追求，是作为人一种执著韧性去做这个事情的。所以这几年来无论是车路协同也好，激光雷达也好，V2X也好，还有包括咱们智驾，一直就是持续不断地去做，不断地去做，所以我们这几年上市公司的财报并不好，一直持续亏损，都是在这研发里面投入这一块，以及对未来发展投入的一些技术。
现在的情况，今年，尤其是从去年开始，国家开始推动了，这就是刚才提到的政府愿意做这个事情了。在这几年里面，业界争论也好，包括很多创业型公司也好，或者车企也好，对车路协同不感兴趣，就是因为大家谁投入的问题。现在政府要投入，政府现在尤其来说要进行车路协同，经过几个阶段，五年前是工信部先做了八个测试示范区，做了三年，然后两年前又做了16各城市的双智城市经验，逐步逐步从技术方面的研究，商业模式的不断去验证，然后到了去年开始决定再下一步不能碎片化发展，通过技术的成熟度，包括智驾技术这几年飞速的发展，也坚定了咱们经济政策的制定者，包括工信部他们政策制定都是要开始全域发展车路协同中国方案。
所以今年最早的时候是定了10个城市，现在还没完全定下来，现在又准备20个城市全域做整个路侧车路协同的基础设施的布设。另外也催促着整个车企投入这方面的研发力量，就是车和路的数据的融合。我在我的报告里也提到，在前一段时间也定了9个企业做这个事情，目的还是说做车路协同，达到L4级的水平线，早日实现整个高级自动驾驶。因为我感觉车是在交通里面重要的要素之一，但是不是唯一的要素，我们在智驾上考虑什么问题，不能仅仅考虑车的一个因素，但是不能不考虑车的因素，它是核心的要素。但是路上的要素、人的要素、交通各种参与者的要素，都要全面考虑进去，才能形成一个交通和路上的系统，这是在做车路协同一体化推广的意义所在。
所以我在这一块可以说还是比较乐观的，是很乐观的，单车智能高速的发展，也推动了整个车智能的发展。车的智能发展也拉动着整个路测技术的发展这是双向奔赴的事情。如果从这个方面做的话，原来本来单车智能很复杂的技术问题，可能变得相对简单一些，可以共同从各种角度，从路端、云端、车端来发展的话，可能能早日实现安全第一的畅想。
我再多说两句，我现在相信什么呢，单车智能肯定技术水平的发展比人驾驶车辆要安全，百公里多少次事故。但是如果自动驾驶出现事故的话，没有法律主体，人是能够做法律主体，他可以为自己的驾驶行为负责的。但是如果实现自动驾驶，在自动驾驶实现上，没有法律主体下，一定要比单车智能驾驶安全性要百倍，甚至千倍、万倍苛刻的要求。
这是我这次来做演讲的动机，我就想把我们现在车路协同做的情况，在车圈，以及在智驾方面，做一个信息的分享。另外，也怀着寻找生态合作伙伴，就是哪些智驾公司愿意跟我们一块合作，一块去研究整个L4级的智驾能力的企业成为我们的战略合作伙伴，因为现在机会特别好，20个城市。
刚才韦总谈到它的商业化的事情，商业化的事情就在这几年，因为铺设了那么多的基础建设，一定要商业化，肯定要商业化，尤其是政府要实现整个自动驾驶ROBOTAXI、robobus，还有类似于高速公路大货车高速公路的商业运行，这方面开始这几年一定会大量应用。而哪家智驾企业能够投身这一块，能够参与到整个这几年的建设之中，我相信在这几年无论是在盈利能力，那必然形成一个商业闭环，不要车企盯着那些主机厂，主机厂是主流，但是在整个乘用车发展达到量产之前或者规模化，刚才上一波人谈到爆发点之前，这三年抓住这个机会，一定在这家公司里面能够衍生出一个盈利性极强的公司。
所以在这一块，因为作为我们本意来说有很多的事情要做，我们在做这一块车路协同也是有很多的生态合作伙伴，包括朱教授你们同济大学济达也是我们的合作伙伴，做仿真的，一起把整个智驾的事业推到一个高度。所以跟大家呼吁一下，智驾公司也好，车企也好，不要单盯一点，要系统性的，根据整个产业形式、国家的政策推动，来制定公司的战略和发展，这是我这次来的目的。
车企和智驾公司的关系
孟为：谢谢翟总。刚才我们都看到了，大家痛苦是痛苦在商业模式的探索上，成功可能像翟总说的，也是找到了商业模式的一个机会。另外，刚才我们更多的是谈到了这样一个L4，刚才无论是峻青说的还是翟总，还是吴甘沙总，都在说这样的一个愿景，就是我们找的商业模式。但是我们现在刚才也像大家提到的一样，包括前一场讨论一下，大家把目光都集中在这样的一个单车智能或者是NOA的过程中。
但是在这个过程中，从这两天的反馈来讲，大家觉得很卷，当然像翟总说我们不跟他去卷，去找另外的赛道，那也是另外的方式，但是我们确实看到很多的企业都在这里面卷，无论是过去做L4还是L2的，大家为了生存，为了找到更好的商业模型或者估值，大家都挤到这个赛道，就导致竞争无比激烈。但是在这个过程中发现智驾公司和车厂之间没有形成一个非常好的共赢的商业模式，就导致现在车企也有在自己做。我们今天还是想探讨一下，第一个问题，在车厂和智驾公司之间到底有没有一个好的商业模式？今天之所以没有，大家觉得最核心的原因是什么？在这个过程中什么才是一个合理的关系？这样一个合理关系的突破点在哪。虞总可以先聊一聊。
虞正华：从汽车产业来说，原来的生态还是比较健康的，整个产业链大家有分工，又有合作，包括车企跟供应商之间还是一个比较良性的关系。但智驾这个事有一点点不一样，确实从某一种程度上有点过热，前几年进来的公司也好，团队也好，特别多，但是产业本身又没有发展到这个阶段，就是它的搭载率还没有到足够的量，所以这是一个发展过程中的事。那本身的原因我觉得还是供给和需求之间的不匹配，类似这样的关系。
再往后走，确实行业已经在这个过程，就是向头部汇聚，或者供应商包括主机厂自研之间，大家都在一个汇聚的过程中。再往后走的话，头部的一些企业在这个过程中能够活下来，也能够获得比较好的收益。剩下的可能就是在这个过程中要么被合并，要么被淘汰，要么换到其他方向，这个是我看到已经发生的事情。
孟为：追问一个问题，假如说您的公司跟一个车厂合作的时候，他既有自研，又要用你的方案的时候，您怎么做决策？您会不会把100%的精力都给到他，或者彼此有足够的信任？
虞正华：其实我们跟主机厂合作蛮多的，主机厂肯定有他自己的想法，也有他自身的一些诉求，比如说他自身团队的能力，要对这个系统至少有足够的理解和认知，诉求很多，每个主机厂都不一样。从我们的角度来说，我们还是一个开放态度跟主机厂合作，同时也认为我们作为供应商肯定是要跑得更快，也要跑在更前面，这样能够持续给主机厂带来新的价值，这是我们的基本态度。
孟为：您觉得您可以服务多个厂家的能力，是足够的，是吧？
虞正华：对，是的。
孟为：甘沙，刚才您也提到你们还有一个小的做车的团队，以后要保留在车厂或者跟某个相关平台合作的可能，您是怎么看待你们未来可能跟车企的合作？在这个过程中大家有没有一个彼此健康的商业关系？
吴甘沙：我觉得可以站在不同的角度去思考这个问题。
首先，站在车企的角度，他的最重要的目的是做出来一个高品质的、好卖的整车，智驾是其中的一部分，好卖的车一定有好的智驾，好的智驾不见得能够帮你卖车，所以这个先后顺序，我觉得车企比如说我有这么多子弹，我到底是投在造好车上，还是投在做好的智驾上，我觉得这里面应该有一个先后的次序。那么你为了要卖好车，一定要好的智驾。
第二个要思考的是我做出来的智驾是不是最好的智驾。如果我自研的智驾不如别人的智驾，那我用我自研的，其实是属于自毁长城，所以一切还是要从做一个好的整车的产品出发。从这个角度出发以后，我去判断我到底是自研还是跟合作伙伴。
现在我看到的很多的车厂高阶自研，中低阶的跟合作伙伴，因为中低阶我做出来了可能在性价比方面还不如供应商的。高阶我有更长的时间在这个赛道上跑，也许有一天我也能做出来很好的产品。
所以现在我觉得从主机厂的角度，它可以有所区分。当然，高阶这一块也是非常烧钱的。这个东西很烧钱。第二，需要很高的人才密度。主机厂想要做，一定是在文化激励机制、组织等很多方面去做重构。可能是一个二元体制，把智驾团队放在外面。需要巨大的投入，不应该意气用事，或者取悦股东，做这样一个达百亿的决定。所以这个事情要想清楚，一旦想清楚，一定是一个全新的方式去做，所以这是从主机厂的角度。
从供应商的角度来看，首先我们要很清楚我们在这个市场上存在的价值是什么，你要么有差异性，比如在高阶上做的特别棒；要么就是更低价。我在中低阶我用更低的价格来实现同样或者是更好的体验。首先我自己的核心竞争力要想清楚，如果没有核心竞争力，我觉得不用趟这个浑水，因为这个市场太卷。
假如说我有核心竞争力，下一步我要思考，刚才说的中低阶，这个就不用谈了，主要是在高阶上面怎么处理跟主机厂的关系，本质上还是要有双方的共识，我们一定要一起打造一款在市场上极具竞争力的产品。如果我们的目的是一致的，大家不要都想着白剽或者付更低的成本，就是我要么不做，做的话，就打造一个最好的产品。
不太一样的地方就是说你未必能够服务很多的主机厂，如果你一定要打造一个好的高阶的产品，你就不一定能够服务很多的主机厂，也许你就是选择一两家深度服务，而在深度服务当中去建立信任，建立算法跟数据的闭环。当然这个过程以什么样的形式，它可能是投资，或者是合资，或者是某种在一定期限里面的排他协议，甚至是知识产权共享的协议、数据共享的协议，一定要有一些机制保障。但是你没有那么多精力在高阶上服务很多的主机厂，你一定是深度绑定一两家主机厂。
如果说这个做的成功，之后你可能有两种思路：一种是我还是跟这家主机厂长期绑定。还有一种思路，我在高阶上做到一定程度以后，我希望能够服务更多的主机厂了。这个时候你跟原来深度服务的这家主机厂有一个收益共享机制，因为他用他的数据帮助你做到了这个程度，那未来你在第三、第四、第五家主机厂那边赚钱的时候，有没有一个收益共享的机制，这样才能够保障今天你跟他深度合作的时候，这是能够长期走下去的。
所以总结一下，从主机厂的角度、供应商的角度，中低阶没有问题，还是传统的合作模式，供应商要有他的独门绝技，要有极致的智价比，这没有问题。在高阶这一块主机厂有自研的诉求，供应商有数据的诉求，那还不如深度绑定，在一段时间之内近似排他把好的做出来，你在服务主机厂的时候，要有一个利益共享机制。这是我的观点。
孟为：你觉得如果跟主机厂之间有很好的股权关系，或者是他投资了，主机厂就把你作为一个投资或者控股你了，会不会是一个比较好的模式？
吴甘沙：我觉得都有可能，但是关键是刚才说的，哪怕他控股你100%，或接近100%股权的公司，你们第一就是要有信任，信任很重要，因为这毕竟是很花钱的生意，不是一两年就能做出来的，所以长期他愿不愿意支持你，这是一个很重要的问题，所以一把手之间要有很深的信任。
第二个还是我刚才说的，要把它放到体外，因为主机厂的文化、组织机制、激励机制不太适合这样的高人才密度、长期研发的一种业务类型，所以要放在体外。缺一不可。像cruise就放在体外了，但是cruise一把手创始人跟通用的一把手，他们之间是不是有长期的信任？这个很重要，如果说没有长期的信任，那可能就掰了。所以这两者都很重要。
孟为：谢谢甘沙总。朱教授呢？
朱西产：现在主机厂是用赛马的方式选，供应商的角度来说就希望这个车型我是唯一的供应商。主机厂传统的供应商都有A角B角，一个部件选一个供应商，我们汽车企业从来没有过，一直有A角、B角的，所以这一点很正常。
你想他专一，专一的话语权在哪？他要求你每年降10%，如果我是单一供应商，凭什么给他降。唯一这个想都别想。你做供应商的视角觉得希望他专一，但是主机厂不可能专一。他的风险毕竟比你大，你可以一对多，他就那一辆车，几十亿投下去可能血本无归。如果弄出一辆畅销车，可能也挣个几十亿，所以你要理解主机厂的难处。
今天到了自动驾驶，到了NOA，可能不止A角B角，甚至更多，可能四五个供应商都在做同一个车型。当然蔚小理还是比较明确，我就全栈自研，我挖人，挖团队过来，比如像郎咸朋，蔚来挖来了任少卿，这是一种，全栈自研。但对绝大部分的传统企业挖人也不行。第二种模式就是像长城成立毫末智行，奇瑞通过投资的方式、给一定股份的方式挖了谷俊丽，就是大卓智能，这又是一种方式。但即便是奇瑞有了大卓智能，他仍然跟博世和Mobileye以及其他方案供应商还在谈。
所以我感觉根本不是A角、B角，而是四五摊子铺开同时在做，在赛马。方案供应商，现在这个智能驾驶，NOA这一块的供应商都称不上供应商，其实是一个方案商。你做了半天，拿到那点工程费以后能不能上车还不一定，但是我们作为tier1谁是为工程费努力的，工程费挣不着钱。
如果不能上车，不能量产，绝对是赔的，挣那点工程费说实在话，可能连成本都覆盖不住，肯定是赔钱的。这种情况下，我们希望时间缩短一点，我们说卷就是这个原因，就是主机厂一下子把一个车型分给四五个方案供应商，然后方案商就是你做也得做，不做也得做。做了半天到最后不一定有上车的机会，那么双方都赔钱。他摊子铺大了，当然赔钱，方案商做完了以后万一不上车，就拿了那点工程费，肯定也赔钱，所以这个状态是不得已。
从NOA开始到自动驾驶，这个肯定是强AI的，AI这个事情我们传统的汽车厂一丁点儿都不会。原来的供应商，浓眉大眼的博世也好，大陆也好，也不行。你们这种大脑袋出来的，在国际上可以发paper的，也可以获奖的，在我们眼里又不靠谱，那只好试。你这不靠谱的也得试一试，你拿着国际上的奖，导师又很出名，我也得试试。但是我敢不敢一锤子给你，你都没阅历，汽车企业从来不相信这些乱七八糟的事情，只相信一件事，你给谁做过，你供的产品卖了多少。如果在市场上没个10万辆、30万辆、100万辆，我凭什么敢用你的东西，你还想当唯一？想多了。
孟为：有四个方案供应商，四匹马，另外三匹注定只能跑死，没有其他机会是吗？
朱西产：弄不好四匹全死，然后他用他自己的。
孟为：对，这也是现在大家比较担心的。
朱西产：因为他们都要求白盒交付的。
孟为：这也是我们在讨论这么多的智驾公司，未来在卷的过程中可能会死一批，但是大家谁都不想死。朱教授的方法是我们现在连tier1都还没有到，可能在试水或者试跑的过程中，可能他真正的生存环境还是想卖身给企业也不一定能够卖得出去，是这样的结果。那峻青先生给我们谈一下你的想法？
L4的终局
韦峻青：我谈一下L4的终局，我们在市场跟OEM的关系，跟大部分的供应商和方案商不太一样，我们跟车企都是密集的合作关系，对于最终无人化的解决方案，商用车企业想得非常明白，大部分的车企很难单独以他自己的能力做到L4的全无人，像我们作为一个AI公司，也肯定造不出高质量、大量量产的车一样。车企都面临这样的挑战，对于发展L4，不可能通过三五年就把自己转型为AI公司、软件公司。
所以我们跟车企的合作关系其实是非常健康和紧密的。在商用车里面，我们跟主机厂，根据自动驾驶L4的需求去造最符合无人化的卡车，这是一个非常密切的关系。这个车造出来谁来运营？就是自动驾驶的公司同时要去搞定客户，就是大的B端客户，就是将来我们去运营这些车辆。所以他这个关系就跟乘用车to C就不太一样了。
当然说回乘用车，因为我也在tier1工作过，它的优势就是高效、整合资源。现在自动驾驶的公司非常多，每个创业公司如果要交付的话，至少有50人的团队在做感知，那这其实效率是很低的，我觉得至少有80%大家干的活是完全一样的，没有人去再解决最难解决的那些问题，因为大家都在底下搭这个地基，所以其实我觉得在这里面像tier1有机会能做一些整合，然后把这个系统做的更高效，这也是产业链成熟的标志。
就是真的每家都有每家的绝活，而不是每家都做的差不多，只是可能跟不同的OEM，比如说我只能服务于3个，他只能服务于4个，这样去做分工，我觉得应该是有一家或者多家，甚至很多家在这个产业链里各有各的优势，比如有的在感知里面做的好，有的在控制里面做的好。当然芯片已经有这样的趋势了，不是每家车企都在自己做芯片，一定是有这样的趋势，这才是产业发展的正常方向。
但是对于我们来讲，在L4的赛道我们跟OEM的关系非常紧密和健康，依托于这个关系，robotruck这件事情反而没有那么卷，更容易去落地。
孟为：谢谢峻青。翟先生的观点？
我的观点跟这位先生一样。一个方面，主机厂的服务必须有自己的核心能力。刚才第二位嘉宾说了，要么你技术能力很强，要么你成本优势非常明显。因为主机厂现在的市场竞争也是激烈和残酷的，看主机厂怎么跟tier1合作，取决于主机厂它自己的战略。主机厂自己的战略，尤其是咱们提智驾的事情，如果现在主机厂在智能化发展上有他的核心能力，他肯定倾向于他自己做高级核心技术，去做这一块的事情。
但是这样的企业不多，也就有数的，手指头就一个手掌差不多。因为这一块确确实实有文化的冲突，因为它完全是两种不同的企业管理理念，一个是大规模的生产，成本精细化管理，另一个是人才密集度，大规模研发的投入，这两种文化本身就是极其抵触的，不可能在一个企业糅在一起做这个事情。
所以明显感觉到糅在一个企业车企做这个亏损蛮严重的，前几年融资容易一些，今后融资要难的话，我估计这种方式肯定要改变。
所以你看我们跟雷诺和日产合资公司，它就是分出来，就是专门一帮人搞自动驾驶，他就是自己实现一个自动化孵化出来的公司，不想自己体内去做。所以为什么有这么多的智驾公司还要去做，因为在这一块还没有形成产业的规模，市场在这方面还有很大的想象空间，所以大家努力的不同的企业去做他自己能力范围，或者是从成本上，我就做大众的，多做一些车企，或者是围绕着两三家主机厂，而且这个优质的主机厂愿意去投入的，愿意给你长伴五年、十年的企业一块去长跑做这个事情。
所以每一个产业的兴起，到了产业的中期，肯定是有众多的企业蜂拥而至，因为它还没有成熟，有很多的机会。但是一定要到最后的时期，90%的企业要倒闭，就剩下最优秀的10%，而那90%一定是那10%的肥料，无论是他前期的研发投入、人才、资金，也是对产业或这个行业做的贡献。所以这是从智驾方面大家没必要去交流，就是我靠什么核心能力去竞争，这个就是在对主机厂智驾方面，因为摆脱不了这个规律，不管是做哪个阶段的工作，包括博世前期原来做传统的，包括我们最早做传统的零部件供应商给主机厂。
另外，关键是什么呢，现在整个技术的发展给众多的企业带来了很多的机会。我觉得这个先生的思路非常对，可以通过ROBVOTAXI包括国家政策的推动，产生了一个跟车企共赢的，不是上下游，不是甲方乙方，他是合作伙伴。好比类似我又回到我这一块的话题，就是车路协同，政策的推动。简单打一个比方，一个城市的运行，他一定自动驾驶路侧是服务于他的公共设备，包括他的商用车bus，ROBOTAXI，而这一块现在已经提供了一条思路，我们整体的技术、解决方案、运营方案，能够给政府和车企形成一个生态共赢的状态，那它的利润发展还是非常好的。在这种状态下，你有更多的资金投入核心技术的发展，那可能你就是在未来的乘用车激烈的竞争中，我不是说放弃你最后剩余的10%。
孟为：有造血的功能。
翟军：对，你必须有造血的功能。因为现在我发现很多的创业公司一旦没有了资金的投入，那就会出了一些非常大的困难。所以首先要考虑到它整个的造血机能在这里面。那在智驾里面有没有造血机能？峻青说的非常好，我现在这一块做好，起码有商业模式，我再一个地方能挣个100万元，在另外一个地方能挣1000万元，过一段时间能挣1个亿、2个亿，那对于他来说这个企业就是良性的，他最后一定是胜者。
所以工业革命以来200多年最后就剩那么几家，头一名、二名、三名、四名，第四名就别想了。
如何活下去
孟为：谢谢翟总。峻青你跟我们说一下，你当时进入这个赛道是不是想走这样的模式？因为我们最近看到了，很多的智驾公司，不管是做L2++的还是怎么样的，大家为了生存下去或者为了有造血能力，其实都是在拓展更多的领域，包括其实也是一种把智能驾驶或者是ROBOTAXI的技术到一些其他的领域去，包括在运营，其实甘沙也在做类似的工作。那么这样的路是不是也是大家的出路，这个出路未来能不能有机会，或者是什么样的公司能够有这样的机会在新的领域，或者说从比较卷的汽车领域能够分出去这样一部分商业的小模块也好，能够给自己一个造血能力？
韦峻青：我的观点是：首先，这个行业现在非常卷，但是卷也有卷的好处，就是在过去的三五年其实投资是比较活跃的，智能驾驶卷出了非常好的技术。所以我觉得这样卷出来的技术和能力，应该能够找到可以商业化的赛道。就是大家的眼界和目光不应该只盯着乘用车每个用户愿意花2000元钱去买系统，而是要看到有没有其他的商业化的赛道，能够把之前的投入回收，我觉得这是从盈利的角度。
第二，旭东是跟我差不多同一时间创业的，我们非常重视这个场景和数据，累积了很多人类驾驶员的场景经验，这是另外一个我们希望能够快速的，从robotruck方向去做的重要的原因，就是我们希望能够累积这些产品能够更快更好地验证演进L4的系统。
这是两个角度，对我们是非常自然而然的选择，就是我们一定能够找到非常商业化、无人化、规模化的场景，把过去累积的所有的这些技术可以投入、复用，可以产生价值，既是为了活下去，也是为了将来更早地能够规模化实现L4，就是把这个赛道整个打开。
孟为：谢谢峻青。朱教授您看好吗，智驾公司卷入到别的赛道去，而且至少能够给自己未来赢得一个机会？
朱西产：现在做NOA供应商，做智能驾驶独立的公司，最早一大批都是做无人驾驶的，是算法出身的。后来发现无人驾驶其实商业化没那么快，直接造一辆车给公司挣钱这件事情到现在为止还没有成功的案例。那么汽车行业还是造车、卖车，货运公司是货运公司，客运公司是客运公司，直接买一辆车，造出一辆车来，用这辆车给自己公司挣钱，这可能是无人驾驶的商业逻辑。
但是这个商业逻辑为时有点早，其实十年前就在提mobile taxi service。奔驰宝马在十年前的柏林车展上，我们就在说我们不仅是豪华车的制造商，还是豪华车出行的供应商，这句话十年前就说过。那么今天奔驰、宝马是卖车的还是卖服务的？还是卖车的，所以这一块现在独立自动驾驶的公司往往是怀揣着一个改变社会，改变出行模式的愿景进入这个赛道。然后做着做着投资人的钱也快花光了，然后盈利还无望，最后就回来，正好这边汽车厂还有需求。像博世这些原来ADAS的供应商做到L2以后干不到L2+，更不可能干到L3，然后给了你们一个机会，是这样进来的。
所以现在我觉得你们如果朝一个方向做下去，做得好嘛，就长期干；做不好，就当是干部挂职锻炼。曹旭东也是清华的，我们清华校友会的活动找过他，我说人家再怎么着地平线造一张芯片，Mobile有一张芯片。再不寄宋阳人家也造盒子，然后他啥也不造，就想卖卖软件。软件还是白盒交付的。我说你玩啥呢。
吴甘沙：也在搞芯片了。
朱西产：后来他说哎，也不是，他说你这个是从主机厂视角，或者传统汽车视角，他觉得挺嗨的，也挺好的，他说你看主机厂给我钱，主机厂给我数据，我能够用人家的钱、数据训练我的算法，训练完算法之后这个能力只有他自己知道。哪天他觉得这套算法如果行了，某一个新的算法，比如我们今天说的端到端，我们说的快慢双系统，如果这些行了，那第一个知道的不是主机厂，第一个知道的绝对是他们自己。所以到最后这套算法他可能就又回到他理想的那个状态去了，就是停职挂职，直接回去到他最早的创业中心，做ROBOTAXI去了，这很有可能。
这两年是一个混沌状态，到底哪一条路是合适的，汽车厂有算法的需求，算法公司有主机厂的资金和数据的需求，就是他能够提供资金，他能够提供数据，这个是对你们创业非常有用的。而这两样东西对你们来说，你的钱完全是来自投资人，那投资人毕竟有限，不像马斯克会吹牛，你们俩吹牛能力不如人家。那你如果能吹回来4000亿的年薪薪水也行，他能把特斯拉鼓吹成20万亿美元市值、30万亿美元市值，那好家伙，如果真实现了，那是再造一个美国，美国现在GDP有没有30万亿？如果特斯拉的市值真的是30万亿的话，几乎就是美国一年的GDP，一年的工业总产值。但是问题是华尔街信他，他用不着这么去尝试，他就可以高效率地按照他的想法走下去，那你们不得不试错，我想尽快缩短这个试错性。
所以卷就卷吧，我听几位说，包括翟总也说，大家和和气气，都有点钱挣，都有点钱挣就是谁都死不了，最后这个时间就被拖长了。赛马的过程是一个低水平的、重复的过程，对技术进步是不利的。我倒觉得希望要死赶紧死，早死早脱生。
孟为：谢谢朱教授。甘沙，因为你一直在其他领域都有布局，是不是在等着未来有一天能够回到你的主战线上去？
吴甘沙：您刚才说的就是这一块赛道不行，我换一个赛道，其实不是那么容易的，L4换到L2++，是一个很大的转型。我们乘用车从2016年就开始做了，虽然团队小，2016年一直在做高速。2018年我们有50台车，AVP的车给用户在用，它也是一个长期的积累。
当然我们也知道，我们一开始有一个实事求是的判断，就是我们这家公司会不会成为一个乘用车的传统的tier1的供应商，其实我们没有很确定的答案。所以我们去拆解了一下“竞争”这个词，竞争其实是竞和争，竞就是田径，前面就是大家都往前跑，依次往前跑，各有各的跑道，这是一个比耐力的过程，就是马拉松的过程。如果中间你挂了，并不是你竞争对手把你搞死了，而是因为你自己的耐力不够，这是竞的过程。争就是大家是换一身衣服，到一个拳击台上面，大家争的你死我活，那是争，那是另一个阶段。
我觉得现在智能驾驶还在一个竞的阶段，没有到争的阶段，最好的智能驾驶还没有出来，出来的话还有五年到十年的时间，所以我们给自己的要求就是第一要跑好自己的马拉松。同时边跑要边练拳击赛的能力，因为跑马拉松的目的是为了参加拳击赛，所以乘用车是把它定位成拳击赛的能力。
我现在主要矛盾是要跑完马拉松，这也是我们资源这么分配的原因。现在马拉松就是L4的商用车、特种车、乘用车，因为第一，它是一个有限题库，不是无限题库；第二，它的商业模式是真正能够养的活一个公司的，峻青说因为乘用车我是一套2000块钱、3000块钱。这个我们要看一个AI司机能够取代几个人类司机，每个人类司机一年的工资是多少，所以我们现在谈的订阅服务其实多的有几十万一年，少的也有好几万一年，它是一个不同的商业模式。
所以我们今天其实把多数的资源放在马拉松的赛道上，但同时我们其实也想的很清楚，就是商用车，像刚才朱老师讲的，他其实是大块头小公司，它是非常碎片化的公司，你要服务很多的OEM，很多不同类型的车型，那你的核心竞争力是什么？
第一，通用型，就是你的一套我们把它叫做全场景自动驾驶操作系统，它是可以快速地适配不同的车型、不同的场景、不同的应用场景，所以这是一个核心能力，而不是你要去造出一个无人车，并且去运营它。所以我们把操作系统做好，功用性最好。
其次就是我刚才说的通用性是解决规模的问题，但是每一辆无人车在它的全生命周期当中你每年运营的不好，是要亏损的，所以我们把利润降低，就是不断增加的人工成本和不断减少的运营运维成本之间的剪刀差是你的利润来源。回到我要跑马拉松，我要把技术通用性做好，面对一个碎片化的市场。第二，我要把每一个AI司机的运营运维成本降到极低，获得利润，这才是真正能够实现我这个战略目标的。所以这是我们现在考虑的问题。
孟为：谢谢甘沙。最后一个问题留给虞总，大家说到要么卷死，要么找到新的赛道，看看还有什么问题，你怎么选择？继续在这个赛道上卷下去，还是考虑其他的机会？
虞正华：我认为长期来看，我还是乐观的，因为前面有嘉宾讲到，自动驾驶是人工技术上的皇冠，积累了大量的技术，这个能力是可以外溢，可以应用到更广泛的场景。怎么理解自动驾驶汽车，可以理解成是一个轮式机器人，这种里面各种算法能力在机器人行业也能够得到应用，机器人行业有很多问题没有解决，比如说人形机器人。长期来看，汽车产业自动驾驶方面的技术、能力有更广泛的应用场景，但是商业化还是有一个过程的，大家不可能今天做机器人，明天做那个，一两年不可能养活一家公司。自动驾驶有广阔的应用场景，作为从业者，应该保持乐观的态度。
孟为：谢谢虞总，大家总结就是希望卷来的更猛烈一些，时间更短一些，更早看到商业化大规模的应用。谢谢台上的嘉宾，感谢台下继续听论坛的嘉宾，以及线上嘉宾，对大家的支持表示感谢。