亲爱的观众朋友们，大家好！今天非常荣幸能够来到《大数据名人讲堂》，跟大家分享一下智能驾驶对于我们未来的城市，我们的生活带来的一系列的变化。今天可能并不是一个典型的大数据的讲座。但是我们可以看到在大数据的土壤之上，可以长出来人工智能这样一种新型的应用，那我这题目呢叫做“智能驾驶重构未来城市，那智能驾驶我们认为是一种非常重要的人工智能的应用。那么人工智能究竟是什么呢？我们说能够让机器像人一样去行为，去思考，就是人工智能。而人工智能恰恰就是在大数据的基础设施之上形成的一种应用。

　　而且对于人工智能我们有一个大的判断，我们说2016年开始的人工智能革命，他在市场规模、在辐射面、在持续的时间的尺度上，是跟1976年的PC，以及1996年的互联网相提并论的。大家应该还记得在1976年PC开始了20年的数字化的繁荣。而1996年呢，我们又用互联网展开了网络化的20年的精彩。那么在未来的20年，人工智能即将打开的是智能化的波澜壮阔的20年，这是我们一个大的判断。但说到人工智能啊，我们不能离开它所在的行业，在早先几年，我们看到了很多人工智能的公司，他们非常擅长于某些算法，他们能够在某一些特定的应用上，在计算机视觉，在语音识别，在自然语言处理上做到非常好的效果。

　　但是大家发现这样一些算法，这样一些技术，并没有办法创造对于我们消费者的直接的价值。并不能把这些技术变现，那么最近大家就认识到，我们原来应该把人工智能应用在具体的行业里面，才能够产生最大的价值。我们有个比喻，人工智能就像非常好吃的葡萄干，而我们的行业呢是白面包，那么我把葡萄干跟白面包结合在一起，就变成了葡萄干面包，它整个的价值得到了提升。但如果说只是闭门造车，在炫技的话，我们人工智能只能够停留在葡萄干这么一个小小的价值之上，这是我们一个非常非常重要的观点。人工智能一定要跟行业结合起来。

　　那么这就涉及到我们选择什么样的行业，我们每个个人，我们每个公司，在相当长的一段时间之内，应该不会去换行业，这意味着我们必须得非常慎重的去选择行业，我们希望能够选择一个所谓的鲸波万仞的行业，因为在这个海面上去冲浪，即使是从冲浪板上摔了下来，我还能够重新起来，你有很多很多的机会。那么我们选择的这个行业，就是智能驾驶，我们认为智能驾驶是在未来10年这么一个时间尺度上，市场最大。同时呢社会效益又最为卓著的一个行业。

　　那我们判断这个行业值不值得做啊有这四个标准。第一这个市场是不是足够大？大到可以容纳这个世界上最领先的五到十家公司。第二呢它是不是真正能够解决用户的痛点，它并不是通过技术做出来一个伪刚需，它真正的解决了客户现在的痛点。第三这么一个技术是不是创造了一个新的空间，在这个空间里面能够看到效率的极大的提升。同时呢，也能够看到商业模式的创新。第四呢我们的护城河是不是足够的宽，足够的深，我们能够创造一个很好的一个竞争的壁垒，使得技术最好的公司，它能够享受足够的红利，这个是我们判断的标准。

　　那下面呢，我想就这四个方面一一去阐述智能驾驶为什么符合这些条件。首先我们认为它的市场是足够大的，它涉及到三个万亿美金的市场。首先全球汽车的市场是万亿美金，每年万亿美金。而我们的出行市场呢又是万亿美金，大家知道今天优步啊、滴滴啊，他们用出行的多样化，用汽车共享，改变了人们对于汽车的消费方式，改变了我们按需出行的这样一种商业模式，它又是万亿美金。第三呢智能驾驶它能够带来的社会效益又是万亿美金。它能够为我们社会解决很多很多的痛点，很多很多的问题。

　　根据摩根斯坦利这一份报告，智能驾驶一年能够给美国带来1.3万亿美金的社会效益，1.3万亿美金，相当于美国GDP的8%。在我目前看来，没有第二种单个的人工智能技术，能够带来如此之大的社会效益。那么根据这份报告，它的社会效益可能来自于燃油的节省，来自于交通拥堵减缓带来的好处，来自于交通事故减少带来好处，以及我们生产力的提升。这些听起来是比较枯燥，不那么形象，那么我想用一个实际的案例跟大家分析一下，它为什么真正的解决了我们的痛点，带来了效率空间，以及商业模式的创新的机会？

　　好，我们看这么一个案例，我们想象有一个城市，跟北京差不多大，它有600万辆私家车，其实我们北京差不多就是这么一个规模，那么这么多车它会带来一些什么样的问题呢？下面我给大家推演一个模型，这个模型呢是由两个逐级恶化的逻辑链组成的。好，大家看，我们车多就会导致堵车、堵车呢又导致了路怒啊，导致了违规驾驶，这样呢，又使得交通事故成为常态、交通事故又会使得我们的路变得更堵；路堵了呢，我们的能源的效率就下降，我们百公里的油耗上升了。这样又会导致废气的排放、导致雾霾，这是一条逻辑链条。

　　再看另外一条，车多不仅仅使得我们开车很难，停车也很困难，为什么呢？因为我们今天一辆车90%以上的时间是停着的，而且需要两个停车位，在家里一个，办公室也一个。现在像很多很多的大城市啊，15%以上的土地是用来停车的，大家知道房价为什么贵？它的贵当中，它这些军功章里面也有车的一半，那么房价贵呢？又导致我们很多年轻人只能够住在远离城市的政治商业中心的郊区。现在很多大城市周围都有所谓的睡城，年轻人一早就离开了，晚上很晚回来就睡一下。那么这样呢又会导致大量的时间浪费在了路上。大家想象一下我们中国一天几十亿个小时浪费在了路上，时间是最最刚性稀缺的一个资源，因为你没办法创造出来。

　　那么这意味着我们城市的生产力是受到了极大的影响，如果把这些时间用来做有意义的事情，那多好呢？这是我们看到的巨大的社会问题，它是痛点。那么这个痛点怎么来解决？你要去解决它就必须得了解为什么大家都要自己去买车？那么我们做了一些调研，发现它是有它的原因的，打车难、打车贵是两个最主要的问题，比如说像我们北京只有7万辆出租车，但是呢可能有数百万人有按需出行的需求。所以呢，我们还是希望说自己去买车，那么另外一个呢，就是打车贵，我们的工薪阶层整天去打车，打不起，我们做过一个测算啊，如果说你打车要花30多块钱，你自己去买一辆车，它的总体拥有成本，包括这个运营啊，他的成本是20块钱，所以还是便宜很多的。

　　那么这样一个问题怎么去解决，有人说，我们今天有网约车，对吧。网约车是不是能够真正的去解决这个问题呢？也未必。因为大家想象一下啊，网约车确实使得我们打车变得容易了，因为互联网嘛，互联网它的一个很大的价值就是解决连接的问题，解决信息不对称的问题。是吧？我们以前的搜索引擎就是解决了人与信息的连接，我们的电商解决了人与商品的连接，我们的社交网络解决了人与人的连接，我们的O2O解决了人与服务的连接，共享经济解决了人与闲置资源的连接，这个是非常好的。所以我们想要用车的时候，可以打到车。

　　但是从另外一方面，开网约车的司机他原来其实并不从事这个行业，而现在呢变成了近乎职业的出租车司机，那么这时候呢，大家发现人力成本还是一个很大的因素，也就是说我们互联网，我们网约车并没有解决成本结构的问题，那当你补贴消失的时候，我们网约车的价格跟出租车差别没那么大，这是第一。第二呢它没有带来效率空间的提升，因为这些车原来是不上路的，而现在他们都开上了路，几十万辆这样的规模呢，使得我们城市变得更堵了，所以这并没有根本上解决这个问题。那我们希望怎么解决？我们有一个愿景，这么一个城市有没有可能通过10年的时间，使得它的机动车的保有量从600万辆减半减到300万辆，但是其中有200万辆是无人驾驶的出租车，这是一个非常非常大胆的猜想。

　　我们认为从技术上是可以实现的。而且呢它能够解决我们刚才的两个问题，第一打车难，想象一下我们通过大数据的调度算法，把这两百万辆出租车分布在城市的不同角落，我们有全城的人群的分布以及出行的规律嘛，所以我们可以做这样的调度，使得每一个人一叫车两分钟之内，三分钟之内就来车了。第二我们的出租车费可以降到今天的出租车费的三分之一以下，因为第一我们人力的成本抛去了，不需要付司机工资了；第二呢我们的油钱，油钱也是今天的出租车费的一大块儿，油钱极大的节省。我们今天油费贵是因为很多的时间在空驶，出租车在找乘客。而我们大数据的调度算法，使得我们乘客和无人驾驶出租车就近能够产生连接，大量的这样的空驶节省下来。

　　而且呢新能源的车，它每公里的能源成本又会比汽油节省很多，所以呢打车的费用下降，打车难、打车贵的问题都解决了。只要这两个问题解决，大家就不会再去排号啊、拍牌啊去买车，那么这时候呢，我们城市的机动车的总体的保有量下降，这是一个解决逻辑链条第一环的一个根本性上的解决方案。那么这个第一环解决了，那下面的一系列的问题都可以去解决了。首先比如说堵车的问题，那么未来呢，我们想象在城市的道路上车是这么开的：很多很多无人驾驶的出租车，它们连成一串，非常有秩序的在道路上行驶。

　　这样呢，它们对于道路的利用效率能够极大提升，也没有违规驾驶、没有堵车，交通事故减少90%以上。而且呢，像这样一种行驶啊，大家看第一辆车把几乎所有的风阻都挡掉了，其他车的能源的效率也能够提升，它解决了我们堵车的问题，解决了能源效率的问题，解决了交通事故的问题。我们再看停车的问题啊，今天因为大量的停车空间，是因为我们很多车，很多时间都是停着的。但是我们未来这一两百万辆无人驾驶的出租车，它其实整天都在路上跑，它对于停车空间的需求，也极大的下降。那么即使是它需要停下来，根据我们的设计，那么它可以这么折叠一下，轮子90度转一下，它就进去了。

　　那这时候，我们大量的停车的空间可以释放出来，变成我们的公共空间，变成我们的居住之所，我们房价也能够下降，这是在德国的一个大学他们做的一个想象的一种新型的车。那即使是不是这样的车，大家也可以想象出来，它需要的停车空间也可以减少很多，因为今天我们停车空间足够的大，是因为要考虑那些手潮的新手吧，是吧？不然他们停不进去，而且呢我们停进去了要留有足够的开门的空间，而未来都不需要。因为你提前都已经下车了，车自己停进去。好，这时候我们发现解决了客户痛点以后，它带来了额外的好处，这个好处就是效率提升，以及商业模式创新的空间。那未来的车可能有很多很多的新的形态，可能它就长成这个样子，这个样子其实并不像一个传统的汽车。

　　它更像一种空间，而我们把它叫做第三空间，除了家和办公室之外的第三空间，一个移动的空间，但在这个空间里面，你可能有很多很多商业模式的创新。大家想象一下在这么一个空间里面放一套咖啡机，它其实变成了一个移动的星巴克，在里面放一块儿大屏幕，它就变成了移动的电影院，在里面放一套办公设备，它就变成了移动的写字楼。也就是说它的交通工具的属性已经慢慢的减弱，你在不经意当中从A点到了B点，但同时呢，它的商业空间的属性得到了提升，它变成了一种移动的商业地产。它会产生很多新的商业的创新的机会，最基本的我打一个车10块钱，喝一杯咖啡30块钱。

　　那这时候整个的这个空间就打开了，所以我们认为未来10年到15年，所有跟人或者物的交通相关的产业都会被重新定义。无论你是出租车、停车业、写字楼、服务业、还有物流。有人问我，你这一两百万辆出租车早上晚上都是很忙的，中午干嘛呢？我说那你有没有用像饿了吗、像百度外卖这些工具去订餐，它可以中午送餐啊，你也可以替淘宝啊，京东啊送末端的物流，挨家挨户去送货，这时候物流也会改变。而未来的金融业尤其是保险，跟车险相关的很多方面都会被改变。而且呢我们认为，这个不再是想象了，它不再是一个科幻，大家看这是达沃斯论坛以及波斯顿咨询集团，它对全世界很多城市的政策的决策者做了调研。

　　48%的政策制定者他认为2016到2020年，能够去实现智能驾驶的商业化，而40%的人呢是认为2021年到2025年能够实现商业化，也就是说未来的10年，你一定能够看到这样的车大量的出现在路上。而且呢，它的护城河是足够的宽和深，它涉及到很多的技术，我们现在把智能驾驶分成几类，第一类呢叫做驾驶辅助系统，就是还是人开，但是呢这个技术呢在边上做一个辅助，比如说它离前车太近了，它可以嘀嘀嘀的警告一下，甚至是它可以主动的给你踩一下刹车。而你开车开车不经意间偏离了车道，它也会给你警告。那这样的一种驾驶辅助系统呢，对于我们的商业运营车辆是非常有用的。

　　请大家看一下这是国外的一个做驾驶辅助系统的厂商，他做的系统。大家看这个大巴啊，这个红色区域是盲点，驾驶员是看不见的，那他在拐弯的时候，他看不见这么一个骑车的人，这时候呢悲剧就发生了。当你有这套驾驶辅助系统，大家可以看到这个车周围的这些扇形，这事实上是它的摄像头能够感知到的区域。而这些感知到的区域呢能够帮助驾驶员对于盲点有很好的判断，在这些盲区是不是出现了行人，自行车或者是其他的车辆，这是非常有用的。大家看，当他需要拐弯的时候，这时候一个提示装置，报警装置它会提示这边有行人或者自行车，那么它就自动的，他就踩了刹车。

　　然后呢有这么一个行人开过去，这是第一种智能驾驶的技术。而第二种呢叫做辅助驾驶，而辅助驾驶就是2015年像特斯拉的Autopilot为代表的一种技术，这种技术呢，事实上是有一定的约束的。第一它只能够在封闭的结构化的高速去开。第二呢因为它技术还存在一些不成熟，所以呢它要求驾驶员还需要把注意力放在路上，需要驾驶员时不时的把手放在方向盘上，它并没有完全的去释放我们驾驶员的身心。那么请大家看一下，特斯拉作为一个案例吧，那么这里面大家看，在它的前脸下部呢装了一个毫米波雷达，那么大家在看，在开的时候，这么一个扇形就能够照出来它前方的障碍物。同时呢，这个小圆孔呢是超声波。

　　在它的车身周围有12个超声波，这样呢，它能够在车身周围能够形成一个感知，那么同时呢它又有摄像头，摄像头能够对前方的障碍物，能够做另外一种形式的感知。摄像头加上毫米波雷达，再加上超声波的传感器呢形成了它对道路状况态势感知的一种手段。那么它在封闭的结构化高速上面，进入到自动驾驶。大家可以看，进入到自动驾驶，它就能够去非常自如的在这个道路上驾驶，包括换道。大家刚才看，驾驶员他掰了一下转向灯，它就自己换道，换到另外一个道上。那么这种形态呢是目前来说可以商业化的主要的智能驾驶的形态。当然它还存在很多的不成熟的地方。

　　我们往往并不能简单的把它叫做自动驾驶，我们把它叫做自动的辅助驾驶，它需要驾驶员还是把注意力能够放在路上。但是呢同时呢，它在停车场又有很好的应用场景，大家看这辆车开到这个地方，驾驶员下车了，然后呢这辆车可以自己去在停车场去寻找它的停车位，大家看这时候在车里面就没有人了。因为它并不是在一个公共的道路上，它在一个私有的停车场，它会去按照一定的路线去寻找停车位。那么大家可以看到，到后面的时候它发现了一个停车位，这样呢它自己侧方位停车，停了进去。把车身的姿态调整好，就可以停下来了。

　　所以这个呢是辅助驾驶的另外一种形态，自动停车，我们希望在2020年的时候看到更高级的一种形态，叫做高度的自动驾驶，相比起辅助驾驶，高度的自动驾驶它更大的释放了我们驾驶员的身心。第一它允许驾驶员做其他的事情了，你可以看书、看电影、甚至是睡觉，只要你能够在五到八秒钟时间之内回到决策环，它有各种各样的手段，声啊、光啊、电啊、振动啊、方向盘的振动、座椅的振动，把你拉回到决策环，这是第一。第二，它不仅仅是能够在封闭的结构化的高速上跑，它也能够在大街小巷去跑。

　　大家看，这是特斯拉的另外一个demo，那么这个代表了我们未来五年能够看到的高度自动驾驶的形态，比如说这边它是车自己从车库里面开出来了，然后呢人上车开始开了。那这时候大家可以看到，它并不是在一个封闭的结构化高速上，它是在普通的一个小路上。那么而且呢，在这些场景里面呢，有很多其他的车，它有很多十字路口，交通灯的这种情况，它要去处理环岛啊等等等等更加复杂的情况。大家可以看，这个呢，灰度，刚才这个灰度的这个影像呢，是车的摄像头拍出来的场景，大家注意啊，在自动驾驶的车上面有很多摄像头。

　　大家看，这时候是停在红绿灯的时候，它在等绿灯了。那这里面大家可以看到，它时不时的会展现一些像这样的一个灰度的摄像头的场景。它这个摄像头跟我们人手机上面用的摄像头并不一样，因为它并不是给人看，它是给算法看。所以呢它并不一定需要色彩，那么在未来的很多这样的高度自动驾驶的车上会出现一种新的设备，叫做激光雷达，大家可以看到，这是谷歌的第二代，第二代的自动驾驶，那在它顶上呢，是有一个新的设备叫做激光雷达。这个激光雷达啊它可以通过激光对三维的环境呢进行扫描。这时候它能够对三维环境进行非常准确的建模。

　　大家可以看到，这些点云啊把这些树啊、把车啊、草地、建筑物都非常准确的还原了出来。而且呢这种激光雷达并不惧怕黑暗，它在晚上也能够工作的非常好，它从某种意义上弥补了摄像头的它的一个缺憾。但是呢，今天这个激光雷达非常昂贵，刚才大家看到的顶上这个激光雷达有多贵呢？在美国是75000美金一个，在中国是70万人民币一个。从2007年开始使用到现在价格基本上没有太大变化。但是我们刚才说，智能驾驶的市场马上就要起来了，大家看这个大标题，说这次是底特律来去拯救硅谷了，因为光靠硅谷的谷歌，优步去推动智能驾驶是不够的。那我们底特律的车场起来了，他们大量的订单来了。

　　于是呢，75000美金这么一个问题就不再存在，未来三五年可以降到三百五百美金以下，这时候呢是能够极大的推动智能驾驶的这个普及。而且呢未来车的形态会跟今天很不一样，大家可以看到右下角这个方向盘移到了中间，那么人就可以像右上角那样躺下来，就像飞机的商务舱一样，你甚至是可以转过来，整个座椅转过来，跟你的乘客能够非常舒服的去聊天。你也可以，大家可以看到两个人都转过来，而在后座呢有一个汽车影院，那么你可以一路去享受这个影院给你带来的这样一些体验。

　　所以这些都会变化，怎么把这个方向盘移动呢？大家可以看啊，你看这边坐了一个机械手，机械手。最早呢是左面的这位驾驶员开的，但是呢通过这个机械手呢把方向盘移到了右边，现在呢可以由右边的这个驾驶员去开。而且在2020年的时候，随着5G通讯的出现，我们会看到这样的一种叫做V2X的通讯技术，所谓V2X就是车跟车，车跟路的通讯。这种通讯技术，事实上是可以弥补我们前面说的摄像头、激光雷达和雷达它的缺憾。因为这几种传感器，它是有一定的距离的限制的，它可能只能够看一两百米。但是在视距以外，它是看不见的。

　　我给大家举个例子啊，在今年年初的时候，在沪宁高速上，出现了一起几十辆车连环相撞的事故。因为当时嘛清明时节雨纷纷，可显性非常差，这时候你即使有激光雷达，有雷达，可能也没有大用。如果有这种V2X的通讯，第一辆车一踩刹车，后面的车次第自动的去踩刹车，这样一场大祸就可以消灭于无形。它还有很多其他的应用场景，比如说像这样的编队出行，在高速上，现在大货车是一个很大的痛点，而第一呢，其实它就是很容易出现车祸，很容易出现车祸，那么很多其他的车呢都要离得它远远的。这样使得高速的这个道路的利用效率也下降。

　　而且呢大货车的油耗又非常大，它的成本当中很大的一块儿都是油耗，那有了V2X它就可以通过这样的编队出行来解决这些问题。那么第一辆车是人和车共驾的一辆车，而后面的几辆车呢都完全实现了自动驾驶，他们跟着第一辆车就行了。而且他们的距离可以挨得紧紧的，因为V2X的这样一种技术，能够保证他们能够高度的协调一致的在运行。这样使得道路的利用效率提升了，而且第一辆车把风阻挡掉，其他的车的油耗也下降，这又是一种应用。还有一种应用呢，就是像这样的一种场景，红色的这个点，代表的是其中在高速上运行的一辆车，它突然的制动，导致了这样一种车速的变化向后传播了几公里，这就是现实生活当中的一种蝴蝶效应。

　　就是你在高速上开车突然变慢了，原因是几公里之前的一辆车突然做了制动，那么有了V2X也可以改变这样一种状况。大家再看这种情况，红色的车突然的制动，这样一种车速的影响会向两个方向去传播，迅速的消失。那么这种情况呢是怎么实现的呢？很简单，我通过V2X把每一辆车的车速，调成前后车的平均就可以了。这样通过反复的平均，这样一种变化迅速的会收敛。这样呢又能够解决我们高速上车速太慢的问题，在2020年的时候，同时还会出现一种新的形态，叫做限定场景的无人驾驶。它跟高度自动驾驶的区别在哪里呢？高度自动驾驶还是有驾驶员，虽然驾驶员可以做其他的事情。

　　而限定场景的无人驾驶呢它是不需要有驾驶员了。比如说像谷歌的这种第三代的小车，大家看单排两座，但是没有驾驶员的座位，没有方向盘、油门和刹车了。那么这个对于我们的很多其他的出行的人群来说，是一个福音。比如说在这个视频里面大家可以看到，有的是老人、有的是小孩、有的是宠物、有的是盲人。原来他们是没办法很好的去出行，而现在呢能够解决了。那么这样一种无人驾驶的小车呢，也能够在城市的区域里面实现自如的无人驾驶，所谓的城市区域，大家可以看到并不是封闭的结构化的高速，它是有各种各样的车，有行人、有自行车、有十字路口、有交通灯、有环岛，有非结构化道路等等等等这些比较复杂的工况的，实现了无人驾驶。

　　但是呢，我们说限定场景它的还有一个限定约束就是速度，它现在的速度呢只能够调到40公里你想。那事实上我们在中关村的新兴产业前沿技术研究院，也实现了这样一种类型的无人驾驶。大家可以看到这样一种车两排座椅对着坐，没有方向盘、油门和刹车，没有驾驶员。那么大家想象一下我一上车，我告诉它我要去哪里？比如说去13号楼，它自动就可以把你带过去了。而且像这种单排两座的小车也可以去实现无人驾驶，这种小车呢非常适合于最后两公里的通勤的需求。而且呢我们可以实现自我的管理，比如说它自己可以停车，进入停车位，而且这个停车位下面呢有自动的无线的充电装置。

　　它自己发现电没了，它就停到这个停车位里，它就可以实现充电了。而且这时候啊变成无人驾驶了以后，汽车的形态也会出现很多的变化。你比如说这款谷歌设计的无人驾驶车，大家有没有注意到它没有了雨刷，因为没有驾驶员就不需要在前挡风玻璃放一个雨刷了，这就是一个小小的设计思维上面的变化。这又是一个比较有意思的设计，来自于奔驰，它能够跟行人产生很有趣的互动。比如说它开着开着发现前方有个行人，它自己停下来，但是它不仅仅停下来，它还在前方的路上呢投射出来一个斑马线，这是一种非常友好的交互，让行人呢可以踩着斑马线通过。

　　当然了，我们最终希望的一种形态是全天候、全区域、全速度的无人驾驶，我们希望到时候每一辆车都变成无人驾驶的。这个呢需要更长的时间，但是我们值得等待。因为在这个时候，我们的道路的通行的状况就完全完全不一样了。请大家想象一下，那我们今天城市里的通行效率是非常低的，在北京的平均时速可能只有20几公里啊对吧，为什么呢？就是因为这个红绿灯，大家看这个红绿灯啊，那大家等待在红绿灯的地方。但是未来，如果说全部实现了无人驾驶的话，车跟车、车跟路有很好的通讯，那么我们每一辆车按照特定的次序、特定的速度去通行。我在十字路口不用等待，我也不会撞上其他的车，这是一个很大的一个变革，这使得我们城市的通行效率呢能够提升好几倍。

　　那我们希望在2025到2030年能够实现像这样的一种形态，那么这时候呢，我们像很大的城市，任何两个地方点对点，我只需要半个小时就能够达到，这是一个我们期望看到的一个形态。好，最后作为一个总结啊，我们认为智能驾驶在未来的10年到15年，将完全的重构未来的城市，它会解决我们很多的痛点和社会的问题，它会成长为未来10年最大，市场规模最大，同时呢社会效益最为卓著的一个人工智能产业。当然它融合了大数据、融合了人工智能，下一代的无线通讯，人际交互等等等等很多的新兴的技术，它需要大量的人才和创新。所以我们也呼唤更多的人才能够参与到这个事业当中来。我们希望未来的城市是非常美好的。好，谢谢大家！