企业该如何挖掘自动驾驶这座金矿？
自动驾驶最终的商业形态一定是求人和求己相结合的
未来5到10年，自动驾驶可能是最大的金矿。
有预测表明，在2025年与自动驾驶相关的将产生1.9万亿美元的产值。这个庞大的产业与其他行业一样，会经历百舸争流到少数几家竞争的格局。
也正是由于这个待开发市场的巨大产值，使得无论是主机厂还是互联网公司争相涌进。但因为自动驾驶领域所涉猎的步骤、所需部件的复杂，形成最终解决方案的应该是一个企业还是众多企业的联合形态产生了争议。
于是，也就有了2019第十一届中国汽车蓝皮书论坛上，“自动驾驶：求人还是求己”的议题讨论。
针对该议题，伟世通全球首席架构师王凯，百度智能驾驶事业群战略运营部总经理尚国斌，Canoo全球董事、中国区董事长程惊雷，法雷奥中国CTO顾剑民，Momenta CEO曹旭东，恒润科技智能驾驶事业部总经理薛俊亮展开了讨论，主持人是蔚来资本管理合伙人张君毅。
以下是议题讨论实录。
自动驾驶，挑战即机遇
张君毅（蔚来资本管理合伙人）： 今天下午自动驾驶论坛是第二个主题论坛，主题是“求人还是求己”，在座的各位有国内的企业，也有已经开始转型自动驾驶的布局，还有一些国内领先的汽车电子公司，和一些新创的公司，包括还有百度这样的互联网巨头，大家不约而同地进入到自动驾驶这个领域。
过去一直说主机厂是整个汽车工业的灵魂，去主导这个行业。我们发现，随着自动驾驶、智能网联的发展，主机厂的作用越来越大（的事实）还是继续存在，但是各种合作伙伴、战略联盟的作用也越来越显现。
到底这个行业的不同角色中，一些企业应该扮演什么样的角色？大家互相之间如何融合或者是合作？这是今天我们这个分论坛重点探讨的内容。这次正好来的各位各自背景不一样，我想一个一个开始，先从王总这边开始。
王总，其实您的职务是我以前非常羡慕的，首席架构师。因为无论是在软件领域，或者从整个宏观架构考量，首席架构师是非常重要的职务。
作为一个跨国的零部件Tier1的企业，首席架构师在自动驾驶领域所扮演的角色是怎样的？以及您认为伟世通今后在自动驾驶整体的策略方向跟其他企业有什么不同？
王凯（伟世通全球首席架构师）：谢谢主持人。我个人认为，现在这个时间节点对整个汽车产业而言，既是非常大的挑战、也是非常大的机遇。
我在加入汽车行业之前在手机领域、移动领域做了十年，（最近）经常会发现大家讨论一个话题，感觉现在车是由功能车逐渐向智能车在转变。其实就可以类比当年手机也从功能手机到智能手机。
所谓的智能，其实车内就包括了智能座舱、车外就是自动驾驶，这是最简单的，最后把车内、车外都综合起来，是智能汽车最终的体现。
从这个意义上来讲，从功能化到智能化，最核心的东西是怎样去提高终极用户体验，其实就是如何实现最终的用户体验，在我看来，这是整个行业面对的挑战。
然后相应的机遇也来了，当产生了智能的体验以外，催生出来的各个行业，因为（智能体验）会利用到各种行业的技术，从本身应用场景、包括各种各样新的商业模式会确认下来，所以这个盘子会变得非常大。就像当年手机业一样。
举个例子，就好像一个荷叶，当有各个技术、各个商业慢慢往这块开始靠拢的时候就开始聚集水滴。比如现在类比汽车业，从4G到5G、工业制造到工业4.0、新的经济模式等等这些东西。每一个方向，就像荷叶上面在开始攒水滴，最终（各个技术）攒到一起的时候这个产业就会非常大，最后落地，这个水落下去，等于资本的投入，各个方面的投入，最终回归，那真正才是人类科技以人为本最终落地，改变大家生活。
从这个意义上来讲的话，整个产业在谈用户体验，每一个环节相应的参与者，我相信都是以这个为目标的。
从传统的来说，（Tier1）一级供应商其实是起到承上启下的作用，是个桥梁的作用。因为（一级供应商）既跟车厂走的很近，又跟一些技术厂商，比如二级供应商走的很近，所以知道大家需求是什么，或者说能提供什么，所以（一级供应商）能起到这个桥梁作用。对于（一级供应商）来说，怎样提高整个产业链最终实现用户体验，怎么让OEM的用户体验非常好，能快速让产品落地，这个方向是我们应该集中力量应该做好的。
张君毅：另外有一个问题，实际上我们在做Tier1公司业务的时候，遇到一个情况，每个主机厂对于它的品牌诉求、用户诉求是不一样的，而从一个Tier1的角度来说，最好是在一个架构体系下满足所有的目标，成本最优这样的情况。
如何平衡在这些体系当中智能座舱或者自动驾驶相关的企业当中，各自企业不同的差异化需求，以及贵司自己整体的一个平台的效率问题，因为作为伟世通来说，要把整个架构搭起来融合不同的企业还是有很大难度的，不知道您这方面是怎么考量的？
王凯：主持人提的这个问题非常好。就架构来讲的话，它跟战略、技术等都是相关的，（构架师）肯定不想做出的东西卖不出去，从这个意义上来讲，（一级供应商）也要直接服务用户体验整个产业链的发展。
今天咱们题目就叫“求人还是求己”。对于我来讲，我的直接客户，如果在整个产业链，我最终是要反馈成终端客户，让它达到终极用户体验。
OEM这边，我为了提供它（OEM）的用户体验，肯定是希望我能够考量到它需要的东西，尽量让我做的东西能够平台化。
因为大家可以听到，（就）架构来讲，平台化是有多么重要，无论是车企（还是其他企业），大家都尽量（平台化），因为开发一个平台也是非常费时间、费钱的，大家都希望能够开发一套平台，能够在不同的车型上使用。而且在产品换代的时候，大家也发现，从功能机到智能机这个产品周期变的非常快，用户体验确实是直线上升的，这就体现出，最开始做架构的时候平台化有多么重要。
从一级供应商角度的话，（我们）希望通过数据以及跟智能化相关的（建设）能够帮助车厂建立一个特别灵活的平台，能迅速把这个东西落地。而且，刚才也有嘉宾讲到，自动驾驶需要计算、需要数据，数据是很重要的一条，（主机厂积累的数据）反哺我们的设计，让整个周期一下变得非常短，这是伟世通在做架构设计的时候核心要考虑的东西。
如何求人，如何求己
张君毅：接下来这个问题想问一下尚国斌总。
事实上，百度从导航开始就已经介入到汽车业务当中，最近几年无论是智能网联还是自动驾驶，大家都听到百度是一个高山仰止的情况。我印象非常深刻的是，在两年前，当时上海车展前夜，那天晚上我一共吃了四顿晚饭，跟不同的朋友一块吃，最后一顿是跟当时百度负责自动驾驶的邬学斌邬总在吃，那天他很秘密地在那边打字。第二天我才知道，原来陆奇总要发布百度的阿波罗计划。
事实上屈指算来，到今年上海车展也就两年时间，百度阿波罗计划已经迭代很多次了，作为一个开放型平台，其实无论在车企端也好，或者说在供应商端也好，甚至是在社会车辆上都形成了一个比较大的影响，包括业务上也有极大地推进。
归根到底，说到自动驾驶或者驾驶辅助等等的工作，消费者很关心的两个话题，第一个是安全性，第二个是可靠性，第三个是成本。在这三个方面，我不知道百度是怎么考虑的？现在又有哪些新的想法？
尚国斌（百度智能驾驶事业群战略运营部总经理）：刚才君毅讲到两年前的故事，两年前4月1号愚人节的时候，我们想发布阿波罗的，但觉得大家会不相信百度会把这么好的东西开放出来。内部一直讨论什么时候发布，放在我们开发者大会还是什么时候。正好4月19号是车展，其实非常匆忙，管理层同时也是李彦宏下定决心我们要做开放的事情。
开放两年以后，应该说目前阿波罗是全球开放做的最全、最强大的一个自动驾驶的生态。现在已经有150个合作伙伴，（今天）主题是“求人还是求己”，首先阿波罗就在求人，包括我们和合作伙伴的关系，我们自己在求人，光靠我们是做不成的，还是有很大挑战。
（自动驾驶）是长周期，投入非常大的领域，这是我们为什么做开放，很多人一起去做的原因。
2017年做了开放平台之后，其实我们在2018年做的事情，叫产品化的运营。
产品化运营的时候学到非常多，我们和奇瑞等很多汽车厂商合作，包括车和家之前一款做物流的小型车，一起合作的时候，发现真正技术再往下走一步，产品化的核心其实就是安全，怎么样从硬件上做更多车规划，做冗余安全，很多东西其实单纯一套是不够的。这是我们在2018年的时候真正去和OEM合作，真正去做一些落地运营的时候学到的。
包括安全运营，怎么做安全运营的规范，运营的测试，包括无人车跑起来，怎么和出行公司结合等。（我们发现）AI技术其实就是安全，但除了这个之外，是远远不够的，是需要跟零部件厂商合作，（在）硬件上做很多工作。
运营过程中也需要做很多工作，去年阿波龙上线以后，一百多辆车跑起来以后，我们在海淀发现遇见最常见的事情就是，一些行人觉得无人驾驶来了，他以为你的产品特别安全，是100%安全的。父母或者小孩到车内去试，或者小孩跑一下，（试）车会不会停，这是非常危险的事情。
这些东西光依靠技术是不够的，围绕这些东西我们也做了很多很多产品化过程中的工作，也开始让我们面对，包括怎么和硬件厂商去合作，怎么在运营上做一些工作。我们在和OEM厂商合作过程中发现，大家对一些车规、硬件，对很多要求是非常高的。
我们在今年一月份发布了阿波罗的另一个计划，包括在车联网，我们做的语音语义的能力开放给大家使用，推出车载的交互系统——小度。推出之后我们和汽车厂商做深度的合作、做交付，这是以前百度不做的事情，（过程中）学到了很多。
在我看来，做跟车规、跟安全、跟量产相关的事情，已经超脱了百度以前只是在做AI技术研发这个大的范畴。包括我们做高精地图，也要跟硬件很好的结合，也要跟Tier1合作，比如和博世合作。
（百度）不仅是在做开源平台，反而跟OEM厂商做一些量产合作的时候（发现），核心就是跟合作伙伴（一起），我们求别人，一起发挥出百度的软件、算法上的能力，服务上的能力，结合大家的一些优势，怎么做的更安全、更规模化。
张君毅：刚才尚总提到一个很关键的问题，作为一个自动驾驶，它是一个巨型的系统，不是一家企业能够玩转的，大家都需要扮演重要的角色，做好这个工作。
我最好奇的一件事情是，百度最早提出开源的平台，开放式的平台，是共享的。我不知道同样是做软件，开发者这个团队大概有多大？除了百度的员工以外，有多少人在使用你这个开源的系统平台？
尚国斌：首先阿波罗开放平台有不同的架构，架构里面最底层是车辆平台。因为一开始在做无人驾驶（的时候），很多的车是不支持的，底盘不是特别好的。我们做了很多工作，包括和长城、广汽和比亚迪都在做合作，他们把自己的车开发的很好，可以给开发者或者其他的创业者直接使用这些车做自己的无人驾驶研发，很快就可以使阿波罗代码可以做到。
张君毅：作为个人来说，我觉得这是中国车企需要的事情。中国很多无人驾驶公司，但是大部分的（车）全是福特的MKZ，难道我们就搞不出几台开放的线控车吗？车厂应该呼吁一下，更开放的心态（去做车），让本土的或者国际的供应商能够有更大的展示舞台。
尚国斌：车辆的验证，这也是我们在做的事情，包括和长城、比亚迪都在合作，做一些车辆的验证，很快可以做到。（但）这些还不够，因为我们发现不仅仅是乘用车使用无人驾驶，还有很多不同的车都会使用无人驾驶去做。（因此）我们有非常小的套件，加上我们的一些传感器，大家可以用它做无人驾驶。目前，我们在高校做(无人驾驶运载小车)。现在有一百多台订单，也不是我们做的，我们也是找一个市场上的开发者，他的底盘我们验证以后，觉得还不错。
这个之外，上面还有一层我们叫硬件开发者，硬件我们很多是不做的，我们希望通过资本，通过合作的方式去做。现在大概有三四十个硬件合作伙伴在提供。
不仅这样，有很多开发者买一个硬件的时候，他特别痛苦，有时候买一个激光雷达半年时间，因为这个一般先供给OEM厂商，对开发者是有一些困难的。我们把合作谈到的价格，供应链的东西，开放给开发者。包括也有蔚来的内部研发在做我们硬件的采购，加速应用。
除了这个之外，我们核心对外开放的是软件，软件之上是应用。百度自己统计，截止到目前大概有四百多辆车、15000个全球范围的开发者，55%是在海外，45%是在国内，用阿波罗做一些事情，或者用我们的代码，或者应用我们的仿真数据平台做一些工作。
其中逐渐孵化出一些朝着量产方向去走的（企业），比如我们去年有一家企业新石器，现在有接近一百辆车物流车在运行，包括智行者和成都有一个叫金瑞麒的公司，都在应用我们的一些代码，体验非常不错。
这样的开发者在我们看来今年会有很多，现在我们看到了搭载阿波罗开放代码的一些车大概有四百多辆车，我们开始有些数据的合作，也开始给他们赋能，提供更多的支持。今年我预计会有几千台车跑起来，这是开发者应用这块的一个进展。
未来产业形态
张君毅：谢谢。刚刚在介绍惊雷总背景的时候，有一个特点，惊雷总变成一个斜杠青年，很多角色和身份。惊雷总以前在主机厂负责整个技术研发的CTO的角色，现在加入了创始的一家公司，贵司的产品，这个小车现在挺有意思的，是一个平台式的车型，您对它今后无人驾驶方面的技术发展有什么预期和想法？
程惊雷（Canoo全球董事、中国区董事长）：在回答君毅这个问题之前，我想先谈谈我对今天题目的一些观点。因为我在汽车行业离开原来公司以后，在水下潜了一年半。因为一直从事创新技术、投资、战略这方面的工作，我一直非常关注中国，不管是整车厂还是大的OEM、Tier1还是一些初创公司，到底在做些什么，怎么做。
贾可跟我说来一次，我说我是来学习的，他说不行，你光来学习，还要付出代价。让我来谈谈我对这个行业，在所谓的四化以后的行业发展未来动向是怎么一个观点。
求人和求己，我想谈这样一个观点，整个汽车行业在未来的几年当中，不管是产品的形态还是产业的形态，都会发生一些剧烈的变化。我们看历史的过程当中，大家也看得很清楚，过去的汽车产业形成了一个商业化规模以后，（是以）整车厂为主导的，过去福特是最特别的。前门橡胶和煤炭进去，后门是车辆出来。
到了80年代以后，随着整个材料技术和电子技术的发展，社会的分工更加明确。开始更多地强调整车厂和主机厂联合开发，系统开发或者系统供货。但是这样一个关系到了未来的汽车行业未来出行中，作为服务模式和产品的话，这个产业的格局也会发生变化。
就像一个家庭一样，当一个家庭从原来两个年轻的父母，一个小孩，逐渐变成熟。在成熟的过程中，整个结构和思维方式，包括整个家庭沟通方式也在发生变化。我认为将来随着传统的车本身身为一个服务的载体，再加上大量的创新技术所孵化出来的产业体系，包括现在传统的Tier1，实际上也在发生变化，我认为将来资本结构方面也会产生一些蜕变，而商业合作的模式，关于求人或求己这个问题上面说，将来是会发生变化的。
但是目前大家的纠结在哪里呢？因为目前谈的L2也好，其他级别也好，并没有彻底改变车这个未来的形态。但是如果到了L4的话，车就不是传统意义上的车。汽车产业也不应该是传统意义上的产业，未来十年的发展过程变化是不可预测的。
今天谈的求人或求己这个问题，我的观点是这样，不管是Momenta也好余凯那边也好，还是很多新兴企业也好，看起来目前为止，大家都很困惑，到底怎么来做。好像更多的还是希望依靠主机厂引导来做这方面的事情，但是未来我们相信可能这个格局会发生变化。我认为是从求人到求己，我想先谈这样一个观点。
第二个，刚才君毅问了一个问题，我现在做Canoo的全球董事，我们对公司的产品怎么考虑？我们是怎么来思考这个问题的？
我们的想法是这样，因为未来的出行是受到很多边界条件的限制，而且大家都会关注从传统汽车工业的覆盖要一下子能够覆盖得很宽、很大。我认为这个难度非常大，所以我们现在希望考虑一个问题，就是基于已经成熟的城市化，来解决城市出行的问题。
我们将来的产品有三大特征，第一，产品占地很小，空间很大，真正实现所谓的电动汽车所应该有的状态，这辆车可以真正变成一个人在城市出行当中的一个小型智能空间；这样一个模式当中会带来一个什么样新的可能的商业模式？随着自动驾驶技术持续的发展，在城市化上怎么实现支撑持续的自动驾驶？
自动驾驶目前大家谈的很多问题，包括像谈到奥迪的L3为什么限制在60公里，我坐过这个车，包括我在坐其他公司的车以及我在原来公司的时候实施过程中，发现了很多问题。我们认为这个过程当中，技术的发展，包括商业模式的发展，还是有一个阶段的。
去年在北京开的一个智能汽车峰会上，我也做了一个主题报告。我的观点，是需要把汽车的智能驾驶和整个社会环境的智能驾驶功能是能够同步发展起来，能够同步衔接。这样的话，我们的产品将来能够实现真正满足物联网环境下商业模式的探索。第二点，我们未来的产品不销售，这也是一种新的尝试；第三个，我们未来考虑的一个模型，刚才百度的同事也谈到了。
这段时间有很多公司找我，跟我联系，我们发现不管目前每个城市做所谓的智慧城市，还是很多系统开发商，都在问到底中国有没有好的线控底盘？线控底盘是一回事，第二个问题，他有没有好的电子电池架构，第三，它有没有一个完整的支撑好未来实现功能的底层的软件系统架构。
我跟大家讲一下，整车厂永远想的是底层的系统还是要捏在手里。但是这个事能不能实现，不知道。目前大家用QNS，用其他东西也好，这些东西都不是未来自动驾驶L4环境下所需要的东西。
从我们的角度来看，我们需要去打造一款，我们称之为软硬结合的系统架构，能够为未来整个行业的转型，包括彻底转变商业模式去做尝试和探索。我就先介绍到这里，谢谢。
张君毅：讲到软硬结合、系统定位，就会考虑到原来的供应商关系的一个情况，法雷奥的顾剑民总，我知道法雷奥对自动驾驶布局也是比较早的，包括硬件方面，最近刚刚宣布最早量产化的激光雷达，也是法雷奥推出的，而且在一些新创的推进当中，其实法雷奥也扮演非常积极的作用。
我们知道法雷奥其实也是通过自己投资的基金投资了很多新创企业，在这样一个软硬结合和架构整体发展情况下，对于法雷奥来说整体构想是什么样子，(法雷奥)在整个价值链环节当中扮演的角色，更多的是求自身，还是要求其他的伙伴给一个赋能？
顾剑民（法雷奥中国CTO）：先说一下我的背景，我前面的20年工作主要都是在整车企业，最近两年有所转变，换到了Tier1 供应商，所以我看问题可能两方面都有经验借鉴。
“求人还是求己”，首先说一下我的大致想法，求人、还是求己没有绝对对错，汽车行业发展100多年来，整车企业绝大部分情况下开发某个车型，百分之七八十以上的系统和产品都是靠不同供应商伙伴，这样的情况下虽然不能说自动驾驶也一定这样，但多数可能还是会跟不同的合作伙伴合作，既求己，更求人，这样的模式比较常见。
法雷奥是一家全球排名前10的汽车零部件与系统集成供应商，所谓的一级供应商，就是整车企业都是我们的客户。除了这些客户以外，我们还有很多的友商与合作伙伴。特别是在近几年以来，随着自动驾驶、电气化、数字化移动出行这些新的技术变革的出现，都在深刻地改变这个汽车行业。以前的比较明显的OEM、Tier1、Tier2供应商体系的架构或者层级，现在变得越来越不明显。今天上午有位嘉宾说，界限模糊了，我也有同样的感想。
在这种情况下，我们更多看到的是一种互相合作的情形。在一个生态圈当中，以前跟汽车行业没有什么关系的，比如说像百度，十年以前我们很难想象百度今天会在汽车行业扮演了这么一个深刻重要的角色。所以现在我们更多的是跨界合作，不同领域的合作，包括与尚总的百度，还有一些初创企业。我们的确通过不同的形式，有直接的，也有通过凯辉基金投资了不少的初创企业，包括就坐在我旁边的旭东的Momenta。
回到最终，法雷奥的目标，还是要来服务整车企业。
还是说说自动驾驶，今天我们讨论的领域。君毅刚刚讲到了，法雷奥的确是在传感器硬件领域比较擅长，因为从1991年法雷奥就开始涉足传感器领域，并开始生产超声波传感器，也就是倒车雷达。从那时算起到现在差不多已经有二十多年的历史，这个know how的积累是深厚的。大家可以看到，在这个行业领域里，法雷奥从超声波传感器，到摄像头、毫米波雷达，一直到最近的激光雷达，法雷奥都有提供，而且都是已经量产的，这个是我们的强项。
我们在跟整车企业合作的时候，根据客户的需求和具体情况，我们既可以提供自动驾驶传感器的硬件，也可以提供自动驾驶或驾驶辅助系统的方案。举两个例子，刚刚惊雷总也讲到，法雷奥在两年前的第一代的SCALA激光雷达搭载在全新奥迪A8上量产了，这个就是我们提供的激光雷达传感器硬件，当然包括激光雷达的软件一起提供给客户。
同时我们也可以提供系统解决方案，比如说我们最近两三年当中，先后跟奔驰、跟国内的长安都有合作，开发了我们叫全自动遥控泊车的系统，这是一个从各种传感器硬件到系统，整个方案都是我们一起提供的。还有我们去年在巴黎车展展示的Drive4U城市道路情况下的自动驾驶样车，就是应用所有量产的传感器而达到的L4自动驾驶系统方案。
这里是根据客户的需求，根据我们技术方案的强项，根据我们跟客户双方合作的意愿，我们可以有一个比较灵活的合作形式，零部件和系统都有能力提供。
再回到刚才说的初创企业，我们发现在这个过程当中更多的是既要求己也要求人。在这个行业里面现在已经很难看到完全都自己做，不求人。所以最近我们更多得是跟一些原来所谓跨界的合作伙伴和初创企业开始合作，例如法雷奥在去年也加入了百度的阿波罗平台。刚刚也讲到了我们通过凯辉汽车基金投了好多跟自动驾驶、人工智能和出行服务相关的初创公司，Momenta是其中的一家，当然还有很多类似的企业。
在这个过程中我们发现，这是一个生态圈，在这个过程中我们可以做到双赢的局面。原因很简单，初创企业有很多核心技术，的确在这个领域他们可能做得很深很精。但是反过来讲，我们作为一级供应商，像法雷奥这样，有很强得把新技术新产品工业化量产的经验，特别是和整车企业配套的经验。所以我们在这个过程中发现，其实我们做的好的话可以互相合作，把自己的强项提供给对方，然后回到刚才说的双赢的局面，这个是我们追求最后的结果。
所以我们在想，在这个自动驾驶的生态圈、在这个价值链里面，不管是传统的供应商、还是新型的初创公司、还是跨界的企业，都应当找到自己在价值链当中的增值点。如果你有这样一个价值增值点，而且不可被取代，我们可以想象，大家都可以活得很好，而且可以形成双赢或者三赢的局面。
总结一下，求人不丢人，求己更是本分。这是我个人的看法。
求人求己一定是结合的
张君毅：非常感谢顾总。刚刚顾总描述法雷奥定位的时候，我脑子里在画一张图，大家吃饭时候的餐桌，西方传统的餐桌是条形的，有主桌、有主位和女主人的位置，面对面，面向客人这样的位置，很明显，主次分明，边上是客人。而现在这个行业可能更多的像一个圆桌，所有的人都坐在桌子边周围，然后分食一个蛋糕，蛋糕中心最终还是用户或者乘客，大家自己从不同的视角去挖掘这个机会，谁都缺少不了谁，因为单一的突破用户的需求我们完成不了，所以更多的需要携起手来去突破。
在这样的一个大的圆桌和生态环境下，其实新兴力量的加入也是给到整个生态环境活力的一个情况，过去我们说在汽车行业更多是工程师，但是现在的话可能越来越多的科学家也加入到这个领域中进行突破，像Momenta曹总也是这样一个特色，首先今天延迟恭喜一下Momenta落户苏州，这个上个月的事情，把总部搬到苏州是非常大的动作。我也在媒体上看到了Momenta对于整个自动驾驶规划的想法，对我来说印象比较深刻的是，您提出了Momenta自己未来的一个愿景，以及对于自动驾驶能够给消费者或者用户带来的两个价值，一个是安全性，一个是节省时间，我想借助这个平台，您也分享给在座的这些朋友们听一下。
曹旭东（Momenta CEO）：刚刚提到Momenta落地苏州，先说一下为什么落地苏州？首先，Momenta起源于北京，公司的整个创始团队都是研发背景的，也应该感谢这样一个自动驾驶大的时代，以及汽车行业变革的大的时代。其实自动驾驶的概念出来的时间蛮长的，为什么在现在这个时间点大家才会觉得自动驾驶如此的离自己越来越近、如此的热火朝天。
在我看来，自动驾驶之所以能够来到我们的身边，是因为AI的兴起，而AI的兴起是因为深度学习的革命。
Momenta其实整个创始团队在深度学习革命的时候是走在深度学习的最前沿，做了很多开创性的工作和领导行业的一些工作。但Momenta是在北京成立，到去年的时候，整个阶段还处在技术研发的阶段。第一个阶段，打造了人工智能平台，第二个阶段，主要做了跟自动驾驶相关的算法，比如感知的算法、高精度地图的算法、决策规划的算法。现在Momenta进入了第三个阶段，是第三个阶段的初级阶段，就是产品化和商业化的阶段。
这里就引出了我们为什么要去苏州？
第一个，北京是计算机人才、互联网人才、AI人才等研发的人才居多，但是产业化的人才哪里多呢？其实长三角地带更多，苏州像好一点的Tier1，以及跟主机厂像上汽、吉利都（距离）非常近。所以，这是第一个产业聚集。
第二个，产业人才聚集。包括了工程的人才、产品的人才、商务的人才、项目的人才等等。我们之前遇到一个困扰就是，如果待在北京的话，（势必）要招聘这些产业的人才，而这些产业的人才都已经在长三角安家落户了，想吸引他们来北京是有一定的难度的，但是如果在长三角一带对于他们（产业人才）来说是非常舒服的一件事情。
现在我们人员的分布还是北京大概占了70%，还在持续的增加，苏州现在是30%，但苏州团队增加的速度会比北京的团队更快。这是Momenta落户苏州整个的背景。
当时在苏州的发布会上提到了公司的愿景，这也是自动驾驶能够给用户带来价值，刚才峻青总的分享非常印象深刻，不停地在讲一个关键词“用户价值”，自动驾驶能给用户带来什么样的价值呢？我也非常赞同。我觉得有三点，安全、时间、效率，我们的愿景，是希望十年的时间能够挽救百万人的生命，十年的时间可以解放驾驶员百分之百的时间，十年的时间使得物流和出行效率翻倍。这是我们的愿景。
张君毅：谢谢曹总。当时有一个非常关键的主题，讲自动驾驶有两个，很多是做样机。Momenta提出一个概念，可量产，基于可量产这个话题，您能不能再稍微展开一下。
曹旭东：可量产，第一点，对创业公司来说，现金流很重要，这个不是我想展开讲的。
我想展开讲的是数据流，大家谈到无人卡车，每年给客户创造的价值可能超过了十万美金。但是能够接受的成本是比较高的，这个观点我非常同意。我想分享一个比较个人的观点，我觉得虽然可接受的成本很高，但是使用非常高成本的方案，自己来建车队运营，想做到L4的无人出租或者无人卡车，仍然是有挑战的。因为传感器仅仅是实现L4自动驾驶的一个维度，另外一个维度是数据，而数据你必须通过量产来实现。
当然量产化并不一定说只用摄像头，比如一些高端品牌的车，据我们了解，在未来的自动驾驶规划里面已经有激光雷达的规划了。在我看来，量产的自动驾驶带来的数据流为实现L4级别的无人卡车和无人出租起到了非常关键的作用。
张君毅：非常感谢。最后是恒润的薛总，我知道恒润时间很长了，我以前也学汽车的。恒润发展二十多年的时间，作为中国汽车电子当中一个非常出色的企业。恒润研究驾驶辅助和自动驾驶类似的主题预研也已经有十年了，事实上是积累了很长的时间。
我看这几年恒润是一个循序渐进的过程去发展这个业务。跟自动驾驶自动泊车相关的项目，恒润做的是比较多的，作为一个国内企业这是比较少见的一个情况。您能总结一下在这样一个发展过程中，到底有哪些使得合作伙伴愿意共同去开发、分享，包括国际的合作伙伴来技术分享给我们，另外服务好主机厂客户，分享一下你们的经验。
薛俊亮（恒润科技智能驾驶事业部总经理）：谢谢主持人。主题是“求人还是求己”，在座的各位就是一个答案。因为在座的各位有主机厂、有Tier1、有初创公司、有平台，这就是一个答案。我们需要团结，需要合作。
其实还有一点，今天的讨论有点诱导性的，求人还是求己，默认的回答肯定是合作。为什么要提这个问题？因为现在越来越多大家希望自己能把事情做得更好、做的更多，希望不求人，只求己。
其实恒润一开始也是这么想的，我们想自己可以做软件，可以做算法等等，是不是把激光雷达之类的东西全做出来。2008年这么想，到了2010年的时候发现有一家公司，他们做的图象识别算法比我们当时强了无数个数量级。如果我们当时全靠自己，也许20年以后也能做出来，但是20年以后肯定饿死了。所以在一定的条件下，在一定的时间内必须合作。
但是我们有些事情一定不能求人，因为我们作为Tier1，我们必须把自己的事情做好。比如硬件要做好、基础软件要做好、车控端要做好，因为我们的目标还是把车控做好，感知端做好等等。
我想再补充一点，最近有一个很流行的片子叫《流浪地球》，里面有一个小孩拿到老师一个作业，做了很小的一个瓶子，瓶子里面放了生产者，放了消费者。有小虫子、树叶、沙子、水，小孩设想，理论上来讲，这个生态环境是全的，是可以活下来的。 但最后，对不起，这个小瓶子里面的生态环境死掉了。原因是因为生态是全的，但太小了。所以我们要拉着地球一起走。整个地球大生态才能把整个地球环境一起活下来，我们上面几位刚才讲过了，好像这个小生态是全的，但对不起，我们几位肯定是不够的，需要大家一起努力把这个事情做好。谢谢！
张君毅：薛总讲得非常直接，生态有多大和多小，大圈子和小圈子的概念，以前我们讲同业联盟，现在不仅讲异业联盟，竞合联盟都有可能存在的情况。
中国走到现在，汽车成为中国一个非常重要的行业支柱，我们希望中国汽车产业自动驾驶在高速发展的过程当中，所有企业都能得利。薛总说的很深刻，今天的题目有诱导性，大家希望合作，合作之前有一个预设的情况，每个企业结合自身的能力和自己的延展，想清楚我们想做什么，定位先明确。这样才能决定哪些我们求人做，哪些我们自己做，作为今后发展成功的种子。在这样的情况下，才能使得整个大的生态欣欣向荣。
在座的哪怕是主机厂，也不够构成整个自动驾驶生态，因为我们缺少了政府，缺少了路侧端、基础设施、通讯系统等等。今后有机会，把这个朋友圈再扩大一点，进行更深入、更广泛的探讨。
今天的分享就结束了，谢谢各位嘉宾，谢谢各位听众。
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