我在何老師后面講有很多的想法，我們也是針對汽車產業和量產的思考，我們覺得和何老師有很多地方非常像，大家會覺得有一些似曾相識的部分。
我們要反思的是，為什么從2015年開始，市面上出現了很多自動駕駛解決方案公司，而且車廠把更高級別的方案納入里面，由于第三次學習浪潮、大數據、結構化信息變得更加透明，由于自動駕駛各個產業鏈出現了比較大的升級，帶來了2015-2025自動駕駛黃金十年，為什么到2025年，我們判斷2020年是L3能夠初步落地的元年，我們到了2021年才能實現ACUD級別的自動駕駛。
到2023-2025年會出現前裝量產級別的機器測試，我們2020之前是試水的階段，2020年之后是商業化的階段。
每一個新的技術在發展時候都會有過一個增長期，逐漸出現了泡沫期，泡沫會有幻滅期，冷靜期，還有長效的發展期，終究在業界，在一級市場、二級市場都會出現類似的情況。我們在2015年到2016年期間，很多企業有了非常多的融資，有了非常多企業規劃，到了2017-2018年開始變得非常冷靜，我們發現高級別的自動駕駛，無論是車廠推舉的漸變L3，還有躍變的L4都有這樣那樣的問題，我們思考什么情況下可以推向可用的量產環節。
前不久我在德國全世界最好的OEM做了試乘和交流，自動駕駛節奏，它的產品方式是不是有一些轉變，所以我們覺得現在確實是到了，剛才吳老師說到了L3和L4即將面向量產的階段，確實是一個關鍵的時期，已經到了我們要去驗證技術能夠改變老百姓(75.470, -1.55, -2.01%)生活的階段，我們對于自動駕駛即使現在遇到一些困難，我們仍然充滿希望。
關鍵時期我們在研發過程里面充分認識軟硬件的局限性，我們需要更強的算力，我們意識到如果達到L2以上，我們需要非常好的時效概率，現在的算法還需要盡可能多的打磨，才能在商業里面更可用。
我們之前參加一些比賽，我們有一些測試車，我們從實驗室到工廠發現有很多問題要解決，是工程化的問題，大家很早看到L3和L4的狀態，你們看到了測試車，但是到量產車還有非常長的路要走。
我最近一年以來，看了很多車廠參加各種各樣的論壇，大家每次談到自動駕駛技術都是談的功能安全，我們有自己的功能安全團隊，我們在量產面前，真正在成本、功能、應用場景下妥協制約我們是不能夠在場景下達到足夠好的功能安全性。
談一下廣汽對行業的想法。第一個是全局的漸進、局部的革新。我們之前一直討論的問題，到底自動駕駛應該按照車廠漸進路走，還是L4一步到位的模式走，我們越來越多的思考里面其實由于自動駕駛有非常多的技術，它的技術鏈很長，并不是每一個技術控制都能夠實現躍變，在面向十萬、百萬、千萬的用戶的時候，我們只能選擇漸變發展路徑，我們才能使得L4成立的時候，商用的時候能夠有足夠好的功能安全性。
2019年上半年廣汽量產的三款L3和L2的自動駕駛，我們沒有出現EPS，但是在芯片和傳感器都實現了，我們真正在漸進路上逐漸積累相關的底氣，以及對系統的理解，除了這個之外還發布自己的平臺車，我們覺得全局漸進是有的，但是不妨礙科技公司，比如合作伙伴小范圍嘗試的應用以及商用化的動作，在廣汽來說，一方面我們要大規模進行L3和L4的量產開發，同時我們也支持更多科技公司，用我們方式給他們更多支持，讓技術能夠更好的落地。
困擾我們高線速的激光雷達，在量產層面、系統設計的時候，我們不考慮高線速的汽車雷達，奧迪A8用的是低線速的，是可以過車規的，但是過不了成像。 控制器也必須達到足夠好的安全性，也是必須要過車規的。
我們選擇能夠過車規的和足夠穩定的，我們必須選用更好更高性能的設備，這就導致算力有限。
芯片是我們漸進路上非常重要的問題，我們在L3級別自動駕駛，我們大概需要30TOPS算力，到L4我們至少需要100TOPS算力。
為了達到足夠好的功能安全性，從L2.5到L3我們思考如何把車做的更安全，除了傳感器等等，不是什么關鍵算法問題，不是因為測試問題，大家看到上面那一排，但是我們還沒有雙轉向的EPS，在這個情況下我們沒有辦法談躍變，我們現在連L3的器件都在等待。
我們不接受三個9，我們只接受8個9，第二現在的測試還我們還沒有覆蓋所有場景，我們需要足夠穩定的線控，并且我們需要控制器，我們需要在L3層面大于30個TOPS的算力，我們還在努力。
共生共贏的上下游關系，我們從博世和其他零部件完成，OEM和Tier1是競爭的關系，但是由于自動駕駛變得越來越復雜，我們在產業鏈上出現了共生共贏的關系。產品的供貨的合作，我們需要購買期貨，現在做好了不是供給你，半年之后你上車。Tier1告訴你，我們也在研發過程，我們要一起做出來才能上車，在整個研發過程里面，我們和一級供應商二級供應商越來越近，而且是協同開發。在數據方面，無論是高精地圖還是迭代地圖，我們都和地圖商合作，原因在于這個技術落地的時候需要足夠多的決策才能使它穩定和安全。
我們又意識到一個問題，我們必須充分整合上下游，才能使自動駕駛變得越來越好。
我們發現一個現象，這個現象就是核心傳感器找到核心技術，會直接到OEM，在自動駕駛里面真正主導自動駕駛是OEM和Tier 2。反倒是沒有辦法被取代的業務重新獲得市場的潛力。
軟件定義汽車，一方面軟件平臺化從用戶的需求著手，也就是分析用戶的需求，同時定義功能，同時定義軟件和硬件，這個和過去硬件想如何做功能和需求和市場需求是倒過來的，我們提另外一個理解，由于硬件的成本真的很難被無限攤薄，但是軟件的成本是能夠被攤薄的，但是我們通過算法和軟件的充分挖掘，去挖掘硬件的實力，使得每一款車與眾不同，我們通過硬件系統，我們作出與眾不同的服務。
OEM成為高級別自動駕駛的主導者，我們從分布式到功能域，最后到中央控制，我們有了自動駕駛大腦的概念，在這個層面不可能任何一個Tier1輔助，這個時候前所未有的OEM有了機會去定義汽車，我們的壓力是要有足夠好的功能安全理解和系統設計理解，這對于車廠是前所未有的壓力。
僅僅是一個核心的大腦，但是我們在這個中間充分考慮到各種各樣的零部件，我們定義3900多個場景，還有兩萬多個測試用例，所以車廠當有了大腦設計能力，產業鏈已經變得無比重要。從V字型結構，我們逐漸從傳統V字型結構到設計需求車廠完成，只有局部功能交給Tier 1和Tier 2完成，車廠真正第一次變成自動駕駛高級別的主導者。
量產車型逐漸突破自動駕駛的分級，從L1到L5的分級，看完了不知道有怎樣的產品形態，廣汽做了這樣的形態，我們把L1到L5的系統分別和相關的功能做了對應，這大概是兩年前的工作，但是做的過程里面不行，這依然是太籠統了，我們無限細化功能，但是即使是這樣，我們和公司講，我們依然有更加的階段性功能出現，由于L2主體是司機，L3主體就是車輛和車輛設計者，這就要求我們有ACUD級別的安全性，我們有了各種各樣的、有了更多的功能，我們內部提L3的時候，因為只是缺少一個EPS，但即使這樣我們必須說，我們在無限小步快跑，未來會細化L3到L4的產品形態，也就是很難籠統定義說這是L幾的汽車了，因為被無限細化了。
我們現在做一些相關的功能，我們必須考慮到失效性，就是高速公路全速行駛，但是雙手可以離開方向盤，但是眼睛不行。這個就是L2和L3都沒有定義，L3是手可以離開，眼可以離開，但是不可以失去注意力，包括遙控泊車和有限距離的代客泊車，功能是在思考里面發現，但是沒有辦法跳變的，我們必須以新的產品形態滿足市場需求。
這個跟何老師講的非常像，我們在內部開始由于自動駕駛全新的體系，我們在內部和各種各樣的部門溝通，我們開始出現了梳理上下游，有公司之間的協作，我們開始上下游上如此復雜的車廠和圖譜的梳理，我們發現不光是有一些公司購買了上下游的公司之外，還出現了另外一個局面，各個車廠之間開始形成聯盟和抱團，寶馬和戴姆勒形成一個龐大的研發群體，開發一款合格的能夠量產的L3級別的駕駛需要兩百億人民幣，這個不是相對薄一點的OEM可以負擔的，大家通過齊心合力的方式解決難題，才解決利益分成的問題，市場上OEM之間，T Tier1之間是空前的團結，最終實現人類出行的零傷亡。
豐田上面有一大堆的日系公司，他們走的慢一點的路徑，但是想的非常清楚。OEM之間也是開始合作，本田和GM合作就是非常好的例子。大眾充分整合產業鏈的資源。
道阻且長、行則將至。我們必須看到，在現階段雖然有配套，我們希望依賴車路協同，但是怎么樣真正的上車去量產，怎么才能在周圍更多的發現V2X設備，我們怎么重新定義關系，以及做更好的功能安全性，法律法規方面，現階段的中國法律，明確規定不允許高速公路上進行車輛的測試，L3級別就是高速公路的功能，我們不能在車輛進行測試，用戶是在高速公路上進行車輛的使用，這原本就是非常矛盾的事情，只有這樣才能真正實現L4原本預期的商業問題。我們怎么保證車內人的安全還是保證車外人的安全問題，還有幾方利益的集成都是我們面臨非常重要的問題，但是雖然我們有寒冬，我們有各種各樣研發的困難，我們開始思考是不是把高級別自動駕駛落地節奏放慢，我們依然看到中國有75%的消費者接受自動駕駛，遠遠超過了歐美日本接受程度，中國老百姓是喜歡嘗試新的技術，并且和新的技術一起成長的。
我們調研發現說2025年的時候，12%的車具備L3以上的功能，100%的車具備L3的功能，到2015-2025年的末期，會有更高級別自動駕駛汽車帶到老百姓的生活。
未來會出現四類車企，第一類就是領先OEM，比如戴姆勒和寶馬不斷尋找新的產品形態和用戶需求。第二類是OEM挑戰者，像特斯拉和蔚來。還有一些解決方案公司初創企業，會形成非常大的核心技術為中堅力量，他們會極大的影響產業布局和車廠的形態，最后一類就是OEM的代工廠，現有的OEM會成為兩類，一類是頭部的，再一個就是兩極分化代工廠，我們之所以不斷進行技術探索，我們不斷希望能夠把更好的產品帶向用戶，同時我們希望不斷梳理功能安全性，我們希望最終能夠成為頭部的OEM帶領大家把自動駕駛推向更新的里程，謝謝各位!
