圆桌论坛二：车联网的当下与未来？

崔琰：今天我们探讨的话题是汽车驾驶的当下与未来，我们今天也是和有车企的智能驾驶方面的专家，包括像整个做产业数据还有整个供应链核心的高管进行交流，回到第一个主题，我们讨论的是自动驾驶的当下先请教一下各位嘉宾，自动驾驶有各种路径，有一条以谷歌为代表的互联网公司，希望移动式到自动驾驶两条路径中，现在自动驾驶处于什么样的状态，包括推进的过程中，可能遇到了哪些障碍。把这个问题请教一下第一位嘉宾，一汽智能网联研究院的院长李丹，自动驾驶处于什么样的阶段，刚才提到的两条路线您怎么看待。

李丹：很高兴受到邀请，也很高兴看到很多老朋友。主持人这个问题实际上也是没有答案的，作为传统的OEM的代表试着回答一下这个问题，刚才主持人提到，如果你要想爬珠穆朗玛峰，一个南线一个北线，南线相对比较平缓，尼泊尔境内有几个道路，从北线难度会非常大，北线走上去会非常节省时间，一步一步走，我们从L2到L3到L4，给用户某些场景提供了便利性，如果要是互联网公司从L5直接介入，难度非常大，投入非常巨大，我们也不可能采用这条道，我们祝福互联网公司能够一步到位，我们和百度18年做了L4以上的自动驾驶，材料成本将近40万，对我们传统企业来说目前承受不了，如果我们要造车，车要给用户，车买了以后才能够赚钱，才能让我们研发可持续发展。

从我的角度来讲，我更赞成应该是从南线往上爬，更适合传统OEM。

崔琰：我们看到像咱们的红旗，在自动驾驶领域布局非常的前瞻，能不能介绍自动驾驶的成绩和努力，需要下一步攻克的难题。

李丹：一汽布局比较早，到2012年基本上普及了，在后期我们试图通过L3，L3自动驾驶对工程师来说就是异域非常非常难，我们员工也非常努力，技术本身不是关键，包括我们硬件，一些传感器等等技术有所突破，需要产品测试，这项工作非常非常复杂，并且大家觉得L3还是过渡阶段，L3本身解决的问题，在L4的时候像爬山一样，爬到半山以后，需要我们努力，红旗在最近几年我们L2+，中国的CL2认证的，L3就是在昨天车展的今天已经发布了，在ESS9，这个车应该也是投入了很多精力，我们也不能叫L3，因为有政策法规限制，我们只能叫做智能+，希望能给用户带来更好的体验。希望未来和科技公司像大的互联网公司，我们在珠峰顶上能够会面。

崔琰：现在也在北京车展，就在我们酒店附近，昨天我也去北京车展看了车企的布局，李丹总作为从传统车企的角度，自动驾驶布局上还是推进的非常努力的，而且现在也看到了一些成绩。

下面想请李谦总，华人运通算是新造车势力，新造在自动驾驶的布局，包括刚刚提到的，怎么样看待现在所处的阶段。

李谦：实际上我对这个问题有些异议的，现在绝大部分企业采用的这个路线是有本质性的区别的，只能说他们采取的技术方案上有差别，传统的间接式采用传统控制指令型技术路径。从大的技术路线上，都是单车智能的范畴，我个人对单车智能能走到L4以上是比较怀疑的，比较认同的是在更高阶自动驾驶领域里面，一定会走出不同的方案，单车有不同的缺陷，不是简单靠技术可以解决。就是靠单车智能也没有办法让传感器穿墙过去，具体到华人运通来讲，两条路都在做，搭载了L3的系统，这是量产化的，为了这套系统也付出了很大的代价，所有底盘的执行单元都是双备份，包括通讯、转向、制动全部都是双备份系统。同时我们也在机车协同自动驾驶上面也在划这个布局，我们在19年1月份发布了智慧化的道路。然后在19年12月份我们在张江那边做了基于车、路、云L4封闭场景验证项目。我们刚刚发布的产品也把基于车路协同L4这样一个简单AVP功能搭载了量产车上面，可以从生态路端，直接开到停车位上。基于车路协同的方案，反而在成本和技术实现难度上要比传统的基于单车要简单的多。当然现在客观来讲，还有很多具体的障碍，比如说我们现在5G通讯识别还是不能满足高速L4的要求，现在还需要进一步公关，我们也在做这方面的工作。从大的智慧交通来讲，实际上基于车路协同路的方案本身对交通也是巨大的助力。我们在这几个方面都有所布局。

崔琰：其实李总提到了观点，单车智能加上路车协同上面，我们主题也是车联网，刚刚有一位嘉宾稍微迟了一点，现在已经来了，下面有请百度车联网事业部总经理苏坦苏总。正好我们就接着刚才的话题继续来聊，就是提到了车路协同这一块，苏总在百度这边负责车联网事业部，下边请您谈一下，我们现在单车叠加，车联网发展的进展，能不能和我们分享一下。

苏坦：非常感谢有这样一个机会，来的路上发生了一个小事故，也特别有感触，百度对车联网驾驶投入时间比较早，就是说我们观点在于说还是希望从车端从路端共同努力，让整个的交通智能化能够快点实现，单车智能实际上有很多企业包括组织做了很多努力，始终来看在这一个维度上发力还是差点意思，优化边际效益，投入的成本算力越高，带来的收益越低，从路端不做一些事情会好很多，我们几年前从一布局车端智能路端智能一同发力，让车逐渐智能，包括两件事。一类自动驾驶的车，在全国的很多城市无论是北京还是长沙包括沧州百度的L4已经开始跑起来了，同时很多乘用车大量选用车联网方案，这些车里面有一些非智能的车，接入了我们这套方案，通过方案，从路端接触到发过来的指令信息，从最低的线路上可以获取到交通的调度信息，像红绿灯这种比较初级的一些场景。包括我们做的测速，包括我们做的一些事故的提醒等等一系列，也是在这个系列里边，微观层面上相对的应用。同时也应用传感器的手段，形成数据闭环，把信息回传到云端，在路端形成云端感知的闭环。同时大量的交通的智能传感器我们开始布局了。我们可以看到在长沙岳麓区很多的路口已经进行了智能化改造，这里边其实大量的传染其设备感知设备，开始出现到了路端，感知设备并不是工业的积累，某种程度上可以认为是把L4智能驾驶的设备感知和算法移到了路测设备里边，就像一个把路口变成了一样具有感知能力的L4感知能力的车辆一样，可以感知到状况，车辆的状况拥堵的状况，用这样的技术积累，可以提升现有的交通的效益，我们知道目前的交通指挥手段是依赖于红绿灯，依赖这些感知设备提升，从过去红绿灯开始进入到动态配时，也是有三个阶段的。第一个阶段动态测时优化一个路口，多个路口多个路段包括整个城区，比如说前一段公开的信息可以看到我们在重庆我们在广州我们是在一整个区的级别，更多的路口形成动态。可以让整个区交通道路优化，如果仅仅通过单一的优化，对交通效率的优化提升是有瓶颈的，这些信息我们通过智能系统的手段向车辆传递，让它们协同起来，一旦协同起来，现有的车辆参与，可以接收信息可以回收信息。同时也为未来自动驾驶带来了很多的便利性，我们在城市道路里边结合路口的场景，结合专用车辆的场景，大量事故可以得到优化，在高速的场景上，实现起来会变的更加容易，因为场景本来就简单，加上一些路测传感器，某种意义上对天花板提升有很大的帮助。包括停车场场景里边是一个弱信号，但是又是高频刚需的场景，结合录测传感器，可以很好优化自动驾驶工作的状态，目前我们已经看到，在车展上看到威马合作的，面向部分场景的智能驾驶的车辆，也会很快来到消费者面前，我们感觉无论是单车智能还是车路协同，还是智能交通。其实是一个协同的话题，这些生产单元通过技术手段多端发力，某种意义上无论是自动驾驶还是智慧交通可以更快得到实现。

崔琰：刚才通过苏总的分享，我们可以看到现在在一些特定的路段车辆网，包括车路协同推进的速度非常快了，刚才提到了一个场景关于停车场的场景，我们下一位要来跟大家分享的嘉宾就是纵目科技的唐总，在泊车这一块做的比较领先的企业。请唐总分享一下停车场自动泊车我们承载的任务和角色，和大家分享一下。

唐锐：纵目是国内一家做辅助驾驶自动驾驶的初创企业，我们希望跟着主机厂一起携手共进，推动这个行业往前去进化我们车载的作用，这两条路径，南北线先天性的选择，是两个商业模式的区别。不管南北线都是为了实现爬到峰顶。众目从我们一开始也是比较明确一点，我们希望看到和整机厂一起，和乘用车市场一起进步进化。当然爬珠峰过程中，会出现很多新的融合这两个商业模式一个是产品一个是服务，边界会越来越模糊，尤其自动驾驶的时候，也谈到了将来车卖给你，还可以开出去。纵目一直以来比较聚焦的就是说希望找到在乘用车大规模量产过程中，最先能够落地的这样一个场景，这个场景其实就是我们现在比较聚焦的低速的自动驾驶的场景，很多时候我们也运用APP。这个东西更准确的描述其实是在封闭园区这样一个自动驾驶或者无人驾驶的命题。我们能够在这个过程当中主机厂一起推动行业进步的话，我们希望能够在这过程中间把我们对于产品本身的思考，今天因为我们比较聚焦，我们今天积累了大量顶层的技术，不管是传感器感知高精准地图，定位这样的技术，在产品的进化过程当中，推动行业往前去发展，我们的判断其实是这个行业里边高级别乘用车大规模落地这样场景最早实现，到L4级别。所以我们愿意通过这样的场景，当然逐步逐步也把这个场景越做越大。紧密做好主机厂助手，把这个问题解决掉，给需要买车的用户解决痛点。

崔琰：谢谢唐总，唐总刚刚把自主泊车这一块进展希望能够和主机厂一起共同让自动驾驶，让速度更快一些。我们下一位，应该叫科技公司是不是更为准确一点，我对生产芯片这一块非常关注，今年其实又是更值得关注的一点，一个是中美的影响，像汽车在自动驾驶领域算力的要求，其实非常非常高的，比原来的消费电子等等这些其实是非常高的算力要求，地平线这一块做的非常领先，下面请余总分享一下，我们作为这样一家芯片的一个供应商，在自动驾驶路径中我们是怎么来看待自动驾驶现在所处的阶段，包括刚才提到的行业现在发生一些变化我们怎么把握这样一些机会，有请余总。

余凯：我们思考自动驾驶，刚才唐总也讲到，不管南北线，顶峰只有一个珠穆朗玛，几年前至少有三个之争，第一个传感器的路线之争，到底是激光雷达还是以视觉为主，还是做融合。还有一个争论是说，到底从美国上去，还是说渐进式的路线，从三级四级五级，还有一个争论又出来了，到底是单车智能还是车路协同，基本上三个不同的争论的角度，地平线思考的时候，确实这个路线存在各种各样的不确定性，作为一个企业战略来讲，应该在长达十年二十年里边，各种不确定性，不断的打确定性的东西，无论是单车智能，还是车路协同，无论用激光雷达，还是用视觉，无论是说辅助驾驶渐进式的，还是直接跳到无人驾驶都需要芯片，都需要算力很大的芯片。基本上所有的数据处理都是这种非传统的，非结构化的数据，是一种时空数据流，基本上含有四维信号这样一个时空数据流，这样我们就思考，这样一个芯片，其实存在一个长期持续的靶点，这个靶点我们一直瞄准它，在四级空间的远级计算，我们可以设计一个通用的芯片计算架构，我们去赋能它，我相信这条路是地平线五年前我们坚持，未来我们坚持，十年二十年不断坚持的。

所有的这些路线里边其实我自己个人来讲，我是比较接受李丹院长的看法，因为我觉得从去年的四月份开始，我认为特斯拉这条路线，其实已经越来越清晰，好比像当年苹果手机之前，2007年之前好多人争论，什么是智能手机，无论是黑莓、索尼、爱立信，都有不同的看法，包括大部分人看法里边，都说至少有一个硬件的键盘，但是2007年苹果第一代智能手机出来之后，只有两个选择，到底是跟还是不跟，其实是不跟的，无论是摩托罗拉，还是诺基亚还是索尼还是爱立信还是西门子，手机品牌里面，无论OPPO、小米、三星、苹果，其实都是那个时候不太有名的品牌，智能手机苹果一个典型的例子就是安卓，安卓是一个把界面都搞的和苹果差不多。整个安卓确实也获得了成功。我现在觉得特斯拉渐进式的路线，大家还要意识到一点，它去年4月份开始搭载的芯片，就像刚才主持人说智能汽车芯片规模上百倍上千倍，这一款芯片接近72亿次算力，下一代大概明年的年底会是三百万亿次每秒的超级芯片，今天最强大智能手机规模的一百倍。

另外大算力支撑之下整个的数据闭环，就是特斯拉打造联机版的进化体，如果有比较的跟他的影子司机行为预测，不一样的司机，几秒钟的数据上传，云端去训练，训练有更新的自动驾驶的模型，有新OTA部署，上百万车辆路上经验是共同共享共同进化。就相当于兵器里面，一个冷兵器时代的兵器和导弹来比较，AI进化的速度，所以我觉得特斯拉这条路线不要质疑，必须跟，如果在不跟，未来五年以后是挺危险的，包括明年，明年特斯拉会推出训练芯片，训练芯片部署在云端，云端虚拟芯片还是GPU通用芯片，如果用专用芯片来做至少可以提升十倍，明年会推出专用的芯片，会高效吸收大数据AI进化，这件事大家应该去认真思考。

崔琰：谢谢余凯总，余凯总抛出一个问题，我们看到特斯拉在今年资本市场的表现，大家都可以看到，最高的时候到4000多亿美金的市值，除了电动车以外，更多也有包括它在智能领域给予的一些估值。

下面探讨第二个问题，电动和智能一定是密不可分的，很多人也说新能源汽车下半场竞争来自于智能网联化，电动车在去年中国渗透率达到了5%左右，导入期到成长期的点，中国智能手机也是5%的临界点，很快进入到成长期，我们认为这个行业智能电动车行业可能加快进入成长期。特斯拉从芯片到自动驾驶平台，包括到后续整个运营还有像造车以及前几天的电池关键技术都自己做了布局，和各位领导探讨一下，在咱们的自动驾驶，或者说智能网联的过程中在这个行业变化过程中，大家作为车企互联网公司包括其中的核心的一些供应商，大家认为在以特斯拉为代表什么都做的情况下，我们未来在哪些领域会作为我们的重点布局的对象，下面有请李总。

李丹：这个问题也是很热烈的问题，特斯拉能成功不是靠电动化一定靠智能化，引领用户需求为造车的终极理念，刚才我也讲到了一汽在这方面我们也在做车，包括昨天我们发布的ESS9是纯电动的车，特斯拉我们也有异议，无论是传统汽车企业。特斯拉能做到，很多零部件都自己做，抛弃了传统，自己做这些，包括自己做芯片，我希望我们在座这些汽车企业，也别自己做芯片，如果自己做，未来我们就没有市场，我们作为传统的OEM，我们互联网造车新势力等等，所有的事情应该合起来做，传统汽车企业我们战略是这样的，首先真正核心的技术，无论是对国外来讲，还是国内来讲，我们一定自己掌握，造车新势力也承担自己的责任。

第二点我们要组群，有一些科技公司有先进的技术好的理念，包括和互联网造车新势力我们也学到了很多，我们一起合作开发，对共享成果实现共赢。另外就是合群，对于群里边，也有传统的也有现代的，这个部分我们有分工的，绝不可能所有事情我们都做，关键核心技术要自己掌握，无论是国内还是国外，传统汽车企业这个是底线。有半导体公司我们合作伙伴也会越来越多，我希望未来我们都是能够各行其职，有优秀国内的这些企业我觉得我们就可以了。

崔琰：谢谢李总，李总提到了行业变革过程中，希望各自发挥各自的优势，能够共同的协同，让中国在智能网联过程中掌握核心的竞争力。下面有请李谦总谈一下。

李谦：像苹果是比较透彻的企业，特斯拉也是这样一个模式，我们也不要忘记手机还有另外一个模块，就是安卓模块，更像建立联盟的方式去做。我认为我们现在新能源车企也好，还是传统车企也好，也还是有这样的机会，包括和上下游供应商构建生态体系，推动智能网联的发展。但这个东西并不是靠一句空话可以做到的，上一场论坛大家也在探讨，怎么建立起这样一个联盟，这个地方要么做出一些基础上的突破，首先汽车异域架构和软件架构上，如果没有这个架构联盟不可能存在，特别是软件架构基础上的突破，开发的再好芯片，我做系统的迁移也非常费劲，如果你真的把软硬分离做的很好，即使是芯片不停的迭代，软件的迁移方面程度也是可以很容易做到的，这个生态就很容易形成了，我们华人运通在这方面，我们已经开始尝试了，把软件和硬件做区隔，我们开发边界系统，把底层的硬件和软件做分离，余总讲过的一样，我们从频道端边缘整个计算体系放进去，这样的计算环境条件下，对算力的要求这种可以做到无限的这样一个算力的支撑。当然这只是第一步，并不是说华人运通已经达到了非常完善的程度。也是希望和生态合作伙伴推动生态变革的发生，如果真的走到这一天，大家实际上会发现，这个生态里边整个汽车行业的结构会发生很大的变化，不再是围绕某一场一层一层通信员似的发展，有做芯片的，有做平台的，延着自己技术路线不断迭代，不再是说由主机厂选择推动，哪个路线对的，哪个方案是对的，大家有自己的选择。主机厂更多是用户的体验，一些核心的专精的技术可以由科技公司完成，只有这样生态体系建立起来，智能化时代才是真正的到来，这是我的看法。

崔琰：刚才李总提到一个词特别好，建立这样一个生态，在三年前的时候，当时百度就推出了阿波罗计划，阿波罗计划应该有170多家公司，包括从供应链到车企到做平台型科技企业，下面请苏总能不能谈一下您怎么看待在智能网联包括您负责的车联网领域整个生态未来的您的看法。

苏坦：非常感谢有这个机会，每次我谈到这个话题的时候，我都是一个观点，就是谈车联网谈自动驾驶，归根结底是谈车智能化的事情，特斯拉并不是因为它的新能源化，而是智能化方面带来的改变，所以在整个行业里边获得了弯道超车，整个汽车场景未来的时候，特别像合同联盟的场景，像李谦总讲的一样，未来构建一个生态的联盟，然后共同创新，在这个时代变的非常迫切，这个迫切程度到什么程度呢？某种意义上想象一个未来，就是说特斯拉以它完全自我驱动封闭的体系，如果未来哪怕在中国市场上哪怕占到了四分之一或者更多一点的时候，剩余的车厂，生态联盟成本的压力，销售上的压力，会严峻的更多，某种意义来看，特斯拉之外的碰撞的联盟内部更多不是驳议的关系，只不过之前实际上也面临这个问题，联盟内部大家的分工定位角色大家做什么不做什么，怎么样更好的协同，需要探索中摸索，百度也做了非常多的尝试，专注于自动驾驶技术过程中核心的垂直技术，比如说我们做好地图，无论是导航地图还是仿真地图，还是自动驾驶核心的，无论是仿真还是其他的垂直性东西，和我们OEM合作起来，真正打造出能够形成竞争力的自动驾驶技术，回到车联网现状来说，车联网应用比自动驾驶会早一些，现在其实在这个领域大家已经看到，现在的车展上实际上对于车联网技术的应用，至少说在信息领域已经到了非常普及的阶段，大家希望让自己的车变成快速的智能终端，这个终端里边我们也可以发现，实际上这个阶段联盟也非常重要，有来自于主机厂更好服务客户的意愿，也有不同厂商之间的生态体系。这个生态体系并不只是来自于车，移动互联网领域，已经形成了孤岛，大家可以看到移动互联网领域，腾讯生态系统，阿里生态系统，并没有很好的解决兼容性问题，移动互联网时代，不兼容已经成为了常态，汽车领域这种不兼容某种意义上从我的观念上来看，不是好的趋势，这个里边就是汽车领域面向未来得思考来看一定将来形成了一个以消费者利益最大化生态融合的趋势。这种生态融合的趋势，避免重复而以消费者利益最大化的形式做融合，我们也看到了很多好的案例，以更好的这种语音和AI的技术共同向一个客户服务，过去一段时间内，我们也看到更好的产品也逐渐呈现，我相信这种趋势未来一定会逐渐向更高方向去，像自动驾驶也会出现这样的趋势。

崔琰：下面想请唐总谈一下，我们从一个供应商，或者作为一个平台的一家公司，怎么来在未来智能网联的变革中发生的作用，生态联盟中承担的一些任务和责任。

唐锐：首先特别同意凯哥讲的，从特斯拉可以看到，这条模式是什么呢？延着渐进式的方式，我们的一些开发的方式必须要产生非常大的变革，而这个开发方式的变革本身来讲，对我们原来的一些主机厂供应商，包括上游的芯片原厂在这个过程中要进行重新的定位或者磨合也好，这里边有几点。

第一点就是说可能我们越来越多要看到软硬分离，把硬件这样大算力的东西先明确下来先投下去，通过软件不断的升级，软件升级的过程中，通过软件通过服务，把这个成本足够回收回来，这条路是必须要走的，这个过程当中又带来很多问题，一个对于传统供应商和主机厂合作模式会带来很大的变革，因为这样一个技术架构，其实并不容易做好，直接的导向我们想要学特斯拉，但是很难学好特斯拉，前一段时间最大的热点，巨无霸的车企面临交付的软件危机这样的情况，当你这样做的，在中央平台上面把原来不成熟的东西，原来的所有供应商，形成架构，然后在中央计算平台上耦合到一起，这个时候就出现各种各样的问题，不成熟的东西在一起的时候，涉及到很多第三方的时候，很多这样的管理、协调，研发本身能力不均匀的时候，会带来巨大的挑战。上万台造出来放到厂里边，笔记本有一个USB升级的情况。大家看到走这样一个技术架构，怎么去走这样的技术架构，可能会涉及到主机厂供应商也包括芯片原厂之间三方的重塑这样一个合作定位。我也和很多主机厂领导进行交流，主机厂现在其实可能因为这一块对于智能化这一块是最重要的一块，有相当一部分主机厂机组，复杂度很难短期之间建立起来，不是所有车企都能学会特斯拉，即便像大众也很难做到特斯拉那样，新的形势下，主机厂和供应商关系，达成一个我中有你，你中有我，是非常紧密的关系。也包括像芯片原场，然后核心的供应商和主机厂之间，核心供应商可能不在于多，而在于说真正有能力有强的软件能力，有更多传感器顶层的资源，然后这样的情况下找到一个深度合作的一个模式往前共同在软硬分离情况下，这可能是我觉得在新能源里边唯一能够跑出来的模式。

崔琰：刚刚上一个问题的时候，余总有提到，不管是两条线哪一条，都离不开芯片，请教余总行业里相对细分的问题，您怎么看车载芯片的过程中，咱们核心竞争力，包括对于未来整体的全球的竞争格局怎么来看。

余凯：我觉得你看PC时代，或者在移动时代，PC时代基本上X86，英特尔的X86是那个时代的底层的生态基础，移动手机里边也是。底层的计算类芯片架构，本身和众多生态发生连接，这个芯片本身才有意义，一个顶层芯片型企业，一定是生态型企业，众多主机厂，其实都应该学习特斯拉，但并不一定要成为特斯拉。每个主机厂要从自身的资源禀赋，找到未来智能出行时代的定位，我想未来的话，也许苹果会造车，苹果可能有类似的能力，就是说芯片操作系统，整机服务软件、软硬结合，一直到服务，绝大部分的车企。特斯拉还造火箭，给美国宇航局，而且可回收，我们不一定成为特斯拉，我们要学习特斯拉，开放的生态分工协作，我认为现在车载智能芯片，到今天因为本身生产很高，从投入研发到获得收入要花五年时间，今天走向量产只有英伟达和地平线，如果有另外一家走向市场，至少要晚上两三年。今天咱们整场应该集中力量办大事，找准地平线，我们新型科技的举国体制，交给地平线，软件生态硬件生态建立起来，这是我的第一句话，我们一定要在中国智能汽车市场，除了特斯拉生态之外的一个开放生态。这个开放生态一定是一个某种开源意义上的操作系统，下面有底层芯片架构，上面有众多的主机厂以及应用软件和服务的提供商，这是我的第一个观点。

第二个观点分享一下整机厂开发模式的看法，我们要打造智能时代智能产品，有一个先决条件，要有一个智能的研发组织，谷歌的模式和特斯拉的模式，通过工程师，在路上报了一个想法，回家的时候把代码调一调，通过人的逻辑判断修改软件，去提升软件，是传统的软件开发模式，但是特斯拉是什么？特斯拉是打造百万台数据，不断的上传数据。和大家汇报一下，现在越来越多的证据证明，我们上传数据以后，都不需要人工标注，就可以自适应的，越来越不需要标注，可以不断的训练循环，第二代AlphaGo，不需要任何人类对局的数据，完全通过虚拟的数据来不断的靠纯粹的计算提升他的棋艺，走向未来数据闭环驱动的自我学习，不断的进化到更高AI的自动驾驶的能力，这就个是2.0，特斯拉正在打造的模式，这样意味着我们主机厂，我们的研发模式，也必须从传统的软件开发模式，到面向智能时代的软件开发模式，要充分利用数据的上传，数据的闭环去不断的提升。这里边对于我们的组织对于我们流程对于我们的文化，其实都要重塑，根本上来讲，我们要知道，即使在这样未来得时代，谷歌都是传统型的组织，都不是面向未来真正智能化的组织，我们要真正智能化产品，组织本身要成为智能化的组织。

崔琰：今天的时间非常有限，我们一共讨论两个话题，第一个话题关于技术路线之争，大家基本上观点都非常类似，都还是非常看好单车智能加上车路协同，南北之争的路线。第二个话题关于智能产业链在智能网联过程中是车路协同呢？我们非常看好分工协作，我们请各位嘉宾有一句话的总结。

李丹：各自发挥自己的强项，协同一致，为智能驾驶打下好的基础，一个词合作共赢。

李谦：首先我们应该踏实的把基础的技术做出突破，没有技术的基础在好的梦想也难以实现，在这个基础上我们构建生态联盟，实现合作共赢。

苏坦：第一个点目前其实整体其实智能化包括车联网对于智能水平的应用还是远远不够的，希望大家一起群策群力把天花板做高。

第二点希望能够避免重复造轮子，大家在联盟内形成好的协同机制，真正意义上形成合作创新的点。

第三点希望能够至少在中国互联网和智能化发展比较快的国家内，首先抛出一个合作共赢共同创新的模式，让智能化未来到来的更快。

唐锐：我们希望因为纵目能够在L2+之上辅助驾驶自动驾驶过程中成为咱们主机厂最值得信赖也最有能力这样一个合作伙伴。能够赋能主机厂和主机厂一起探讨未来。

余凯：我结束的一个观点，我认为智能汽车是我们在未来的20年人类将会面临的两个最大的科技变革产业变革机会，一个是生物医药，一个就是智能汽车。智能汽车是汇聚人工智能软件半导体、汽车、新能源、通讯，我们在IT产业，过去半个多世纪做的所有准备，在一件事情爆发，汽车未来的销量一定会比今天多，因为它会成为你个人化计算设备里边，前所未有的算力规模最大的个人设备，你会有各种的体验，这些都会有沉浸式的完美的体验，超级大的计算机，你放不下这么大一台计算机，你放不下从头到尾都是武装的设备，远比你手机表现力最强，这是最大最大的机会，大家千万不要错过。从地平线的角度来讲，希望在这个时代为大家做顶层算力的赋能者，谢谢！

崔琰：今天短短一个小时感谢各位嘉宾，感谢大家！下面我们可以就这个问题在台下进行深一步的探讨，谢谢！