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串台「硅谷101」：辅助驾驶没有想象中安全，蔚来车祸谁该负责 ｜厂长来了
牛/白/丁
欢迎来到「牛白丁·厂长来了 」Vol.4，在这里，你将听到来自华创资本和我们的朋友们，一起聊那些跟创业、投资、科技、消费、互联网......相关与不相关的人和事，回忆片段与瞬间，剖析认知和思考。
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这是一期与【硅谷101】的串台节目。
当蔚来辅助驾驶发生车祸时，引发了行业对自动驾驶安全性的追问。对普通消费者而言，大家并不是很能分得清辅助驾驶与自动驾驶。
行业里频发安全事故，我们关于致命的技术短板、监管与法律空白地带的思考。我们也将讨论，不同级别的自动驾驶技术，安全性如何？以及当意外发生时，谁该为事故负责？
【主播】
泓君，《硅谷101》主持人
【嘉宾】
熊伟铭 Wayne，华创资本合伙人
朱峰，《厂长来了》主播
【本期摘要】
【03:36】明明是辅助驾驶，为什么被宣传成自动驾驶
【11:56】白色路障，没有被突破的技术难题
【18:33】安全与算法激进性
【20:25】辅助驾驶正在被写入驾照考试中
【22:40】辅助驾驶与自动驾驶，出了事故，谁负责？
【26:38】自动驾驶新问题：数据归谁？
【33:05】责任切割点正在改变自动驾驶的运营模式
【37:22】两年调查之后，争议Uber第一起致死事故的责任界定
【47:43】赴美上市横生变数，自动驾驶融资何去何从？
【53:32】大国竞争刺激科技盛世，技术的黄金时代
以下为节目内容，经过CGCVC编辑——
泓君：欢迎收听「硅谷101」，我是泓君，这里是我们的自动驾驶特辑系列。自动驾驶特辑由「硅谷101」 与钛媒体联合发布。这期我们讨论的话题是自动驾驶/辅助驾驶的安全性。最近有两起与自动驾驶相关的事故比较受关注，蔚来ES8车主逝世和丰田无人小巴撞到残奥会运动员。我们今天想讨论的是：L2和L4级别的自动驾驶车，如果出了事故，责任在谁？法律的边界在哪里？欢迎我们的嘉宾，华创资本合伙人熊伟铭 Wayne。
Wayne：大家好，我是华创资本的熊伟铭。
泓君：Wayne在自动驾驶上有蛮多很成功的投资，文远知行还有智加科技，你们进去的时间点都很早。
Wayne：对，这两个项目都是2017年投资的。
泓君：这期我们有一个串台，欢迎播客界的前辈，「厂长来了」的主播朱峰老师。
朱峰：大家好，我是厂长来了的主播朱峰，最近「厂长来了」也在跟华创资本一起来做关于投资者的访谈，今天特别高兴能够加入泓君的节目，跟大家聊聊天。
泓君：在我们录这期播客前没多久，丰田在日本的残疾人奥运会上出了一个自动驾驶的安全事故，他们的一辆无人巴士撞到了一位残奥会运动员。现在他们在奥运会期间的所有的无人巴士都停运了。还有一起事故是半个月前，蔚来汽车的一起车祸事故，美一好公司的创始人林文钦，他在驾驶蔚来的ES8的时候不幸发生车祸逝世了。他们公司写了一个公告，说他在逝世的时候开着蔚来的辅助驾驶系统。这两起事故看起来有一些相似之处，但还是很不一样，因为一个是辅助驾驶，一个是自动驾驶。
因此，我们开始聊安全性之前，需要给听众一个定义，我们到底谈的是L2的安全性，还是L4的安全性？
我的第一个问题是，蔚来汽车这次事故明明是辅助驾驶，但为什么很多消费者都会以为他们是自动驾驶？
Wayne：我觉得和日常大家的宣传有很大的关系。一方面宣传可能影响了大家对于这个产品的理解。但如果你看法律责任的话，这个产品的出厂说明书，无论是特斯拉的FSD还是蔚来的 NOP，定义都是L2。类似于洗衣机只能洗衣服，但是宣传的时候大家觉得这是个洗衣机器人。
宣传让大家形成的这种潜意识的认知，和实际上产品在法律层面上定义的功能，其实是两个非常不同的事情。
我觉得消费者作为实际用户，还是要看这个产品的法律底线卡在哪里，要从这一点来考虑自己怎么使用这个产品。
传统的汽车行业比较成熟，但是这个功能可能比较新颖，所以大家很多时候会自动脑补，混淆宣传的能力和实操。我觉得这一点，是用户在使用自动驾驶功能的时候，需要注意到的很重要的前提。
朱峰：咱们可以从公司的这些企业的宣传和我们的用户体验两个角度来看。从企业宣传来看，我觉得特斯拉开的头特别不好，它把辅助驾驶的能力命名为Autopilot，这个名字其实极具误导性。我们发现早期特斯拉其实在美国出过无数种事故，我们在 YouTube 上看到很多人把辅助驾驶当成自动驾驶在用，比如他破解了方向盘的一些检测的功能，让车自己在马路上开。
这些用户起到了一个特别不好的引导作用，同时Autopilot的宣传其实也给了用户很多误导，这是从企业宣传的角度上来看。
从用户体验的角度上来看，我不知道Wayne或者泓君你们有没有试驾过带有辅助驾驶功能的车。我试驾的感觉是，如果是带有自动驾驶或者叫辅助驾驶的功能之后，其实你的注意力会被自然地分散，因为它帮你掌握了太多的事情。这个时候你没有特别大的可能像开传统车一样，时时刻刻把住方向盘去看前方，你一定会出现精神涣散的时候。
Wayne：这还挺危险的。
朱峰：我们看 Uber 上次在美国出的事故，当时有车内的录像，我发现驾驶员在撞击之前低头看了一下手机。如果你开的是一个没有任何辅助驾驶功能的车，在这种情况下，你是不可能做出这种行为的。
Wayne：所以最好的情况，是不是不告诉你这个车有辅助驾驶能力？出现了Corner case，这个车居然帮你解决这个问题。
朱峰：这其实就是沃尔沃现在很多的车型在做的，相对保守的能力，叫主动安全，而不是辅助驾驶。
Wayne：沃尔沃是你的广告主吗？
朱峰：不是，我们可以把它哔掉。现在的车其实分为两个路径，一个路径就是辅助驾驶帮你来开；再有一个路径，就是发现危险的时候帮你躲避。将来这两条路会融合，但是现在看起来，大家可能是在不同的路径上去尝试不同的能力。
Wayne：蔚来的这起交通事故，实际上也体现了以计算视觉为主导的自动驾驶技术目前的欠缺。尤其是遇到我们经常说的白天的白牛，白牛这是一个Corner Case（极端情况）。在光线很强的白天，路面上有一个白色的物体，比如过马路的一头白色的牛，计算视觉很难判断，这到底是路的一部分还是交通线的一部分。浅色的物体，会给计算视觉感知器件造成困扰。所以，这也是我们一直坚持自动驾驶有条件的话，最好还是要加上激光雷达等其他方式来感知路面路况的技术。不能只靠计算视觉。这也是过去几起交通事故，特斯拉那起也是计算视觉出现了问题。
当然，蔚来这起事故不仅是拖车的问题，还有锥桶的识别等更为复杂的情况，但因为我们不在现场，并不知道真实的情况，比如光照条件、锥桶的位置。在机器的眼里，锥桶看上去到底是锥桶还是路面的一个部分，这是今天纯计算视觉为主导的自动驾驶技术还不成熟的方面。这也是给所有自动驾驶公司的一个提醒。因为自动驾驶现在在法律上如何定义，仍然还是安全第一。计算视觉到今天为止，已经发展了很多很多年，这几年的发展尤为突飞猛进，但仍然没有尽善尽美。所以，蔚来的事故也是给大家提了一个醒吧。
泓君：朱峰刚刚讲的这个点特别好，如果一个人正常在开一个车，我们注意力是会集中的。但是如果车自己在开车，我们还要盯着方向盘，然后时不时的去准备接管一下。这是一个挺违背人性的事。
记得最早采访Waymo的时候，我问他们为什么一开始就要打算直接从 L4入手，直接做自动驾驶的车，而不是做一个渐进式过渡的车？他们说之前想过用渐进式过渡的方案，但是发现驾驶员做不到：你让他不开车，还要注意力集中，准备随时接管。这样其实比自己开车还要难很多。
Wayne：咱们有没有统计过？我觉得这和乘客或者驾驶员对设备是否放心，这个心理安全边际也有些关系。我不知道现在有多少人会放心完全 Hands Free。我看去年河北的特斯拉的事故，好像驾驶员当时躺在后面睡觉，车自己在跑。
朱峰：对，美国也出过这类事故。
Wayne：可能是很年轻的驾驶员？作为 70 后的谨慎派的中老年代表，我是不敢这样干。现在的车，不管它说自己有什么功能，能变形能飞，我都不太敢完全相信它。
用户对于设备的安全性的信心，他们过于信赖于技术本身的实操能力，可能会对安全有很大的影响。年纪大一点、经验多一点的司机会知道，其实路上碰到的不是开车难，关键是路况很难，说不准会出现点什么事情。交规和路况这两个事情，应该是老司机最关心的事情，老司机反而不太关心车速和其他驾驶方面的技术。
朱峰：刚才Wayne讲的是驾驶员对车的信任。其实还有行人对于这辆车行驶的预期，信任的问题。因为现在马路上绝大多数的车还是由人来驾驶的，在这种情况下，很多人就会在心底里自然而然的去认为这辆车会躲我。他会有这样的逻辑。
Wayne：也有可能他没有开过车。很多没有开过车的人，过马路时是最勇猛的。
朱峰：这其实是同一个道理。行人对车能力上限的一个预期，其实也是非常非常重要的。
朱峰：这里我可以讲一个故事，我在2018 年去 Google 开会的时候，在园区里被Waymo的车剐蹭过。因为我当时穿着一个白T恤。
Wayne：看，以后自动驾驶会影响时尚的颜色。
朱峰：以后大家就不要穿白色的衣服了，最好衣服做成黑黄条的，这样车比较容易认。后来我发现大家在那个园区里，看见Waymo 的车都会有一个下意识的躲避动作，离它远一点。
Wayne：或者以后是不是还会有新的东西？比如我们可以穿着一件衣服，计算视觉一看到，识别出这是一个停车的Sign。
朱峰：我们走到那，车就停下来了。
Wayne：这至少是一个这个被动的保护，它不会认为我是路上的一条线之类的。
朱峰：咱俩做一个时尚品牌好不好？
Wayne：叫AutoSafe怎么样？苹果有 MagSafe，我们是AutoSafe。
泓君：你们刚提到了非常有趣的一个盲点，在白天、马路上遇到一个路障，路障还是一个静止物。特斯拉在美国出的几起事故，在硅谷101高速公路上出的事故，很多都是直接撞到了高速中间的护栏。为什么会出这些事故呢？因为这是L2的汽车没有办法解决的一个避障问题吗？这个问题在 L 4 级的自动驾驶中是不是能够被解决？
Wayne：其实现在的 L4 跟 L2，我的感觉底子都差不多。比较保守的公司会说我是L2，但实际上按照很多同行的说法，已经是L4的技术能力了。但是白色的信号处理在计算视觉里面，是个难题。因为，我们的行车线是白色的，我们过马路的斑马线是白色的，很多重要的标志都是白色的。很多白色汇聚在一起，会被作为信号处理。汽车会认为你是个信号，而不是个实体。现在路面上的所有的标志都是为了人类驾驶员准备的。
这一点就涉及到车路协同的问题。这方面，中国已经在做一些有趣的事情。你需要让机器看明白，机器看明白到底是通过颜色来识别还是通过其他的方式来识别，还是以后我们有交规，比如白色的车辆，如果你处在停止的状态，你需要开一个特别的灯。我觉得可以通过立法来实现，来帮助机器识别。
我们所有的道路都是为了人类驾驶员设置的，没有为机器考虑。未来，可能就需要为机器考虑。机器到了这个路口，它会怎么判断？这个路口是否是一个对自动驾驶友好的路口。这些方面可能都要融入道路的微环境设计里。
朱峰：Wayne的这个观点特别有意思。我想起来一个事情，可能跟自动驾驶没有关系，但是能够说明一些问题。最近你们有没有买过家具？现在很多家具，都宣称自己是对扫地机器人友好的，把腿都架起来了。
Wayne：扫地机器人，就是一个电动二哈，经常骑在各种的架子上，你又需要把搬下来，不要上去。
朱峰：现在很多的家具就特意把腿做成比扫地机器人更高一些，这样就可以更好地利用扫地机器人。因为扫地机器人的普及率提高了，需要让环境去适应它。
而刚才Wayne说的车路协同，我相信也是同样的。当具备辅助驾驶能力的车越来越多的时候，我们必然要考虑提供这样一个能力来提高它的使用效率。
举个例子，现在在我家（天津）附近的路，路都下面都已经埋入了人机协同的线圈。自动驾驶的车如果符合标准的自动驾驶，到那个路口，是能够通过无线电信号识别出红绿灯。
泓君：我不知道你们两位有没有开过有辅助驾驶系统的车？像刚刚Wayane提到，到了马路上，没有办法解决白色路障的问题。那你们去开这样一个辅助驾驶的车的时候，你会特别注意哪些点？会不会当你开到一个高速上，一看中间的隔板都是白色的，那这一段我就不要让车自己开了，或者就不要走在最左侧车道，往中间走一格，这样会更安全一点。
Wayne：作为70后的中老年代表，我主要用辅助驾驶功能来跟车。跟车这件事，人类不太擅长，但机器其实挺擅长的。高速的惯性驾驶，我还是觉得自己来更放心些。因为跑到 100 公里的时候，很多Corner Case是非常非常危险的。因为路上忽然可能一条线转成两条线，或者旁边停着一辆车却没有打闪光灯。即使我这样开了20年车的老司机，都会觉得是很可怕的路况。所以，中国的高速路上，我觉得还是我自己开，会更放心一些。
朱峰：我跟Wayne不太一样，我是比较激进的那种人。最近我也在选车，准备买一个电动车。所以试驾了很多国内能够找到的，所谓带自动驾驶或者叫辅助驾驶能力的车。
我试驾主要集中在小鹏和特斯拉，这两个品牌其实蛮有代表性。特斯拉代表了国外的逻辑和体验，小鹏就宣称自己更加符合中国的国情。
试用起来，我发现确实特斯拉比较激进。这次从特斯拉的 AI day ，我们发现它在视觉识别上是有一定的执念的——坚持不用激光雷达，坚持用摄像头解决问题。但是，在这样的用例下，往往会发生一些问题。这些问题不一定是在高速的场景下，因为高速是一个相对特定固定的路况。
但是往往在市区，反而会出问题。举一个例子，在市区我让自动领航驾驶时，发现我旁边停了一个出租车，突然出租车的门打开了。我当时试驾的时候，发现这种情况下，特斯拉自己刹不住的，我必须人工干预把它掰出来。但是如果司机正好低头在看手机，这个事故就是不可避免的。
而小鹏在这一点上，感觉做的会更加适合中国的路况的体验。相对来讲，它更加保守。如果它发现有一点不对劲，就会退出来。比如发现大段的无分割线的路段，它可能就会选择先退出来，让你人工接管。
所以，大家可能在调教、算法的激进性上，不同车厂还是有不同的观点。
Wayne：调教，我觉得这个词挺对的。
泓君：我之前有坐过朋友的车，他一直在用特斯拉的自动驾驶功能来开高速。当时我们走到一段重新划线的高速路段，他是对技术非常了解的人，所以他马上就反应过来了，说我应该去接管车。因为他说特斯拉对划线很混乱的地方，是没有办法去识别车道的。我觉得在那种情况下，如果是一个没有太多经验的车主，那可能就会出问题了。
Wayne：对的，而且中美其实高速路况差别挺大的。每次去硅谷，我要是自己开车，我都心惊胆战的。因为一上来，就需要把油门踩到底，脚都踩到油箱里头了，要不然你就开得太慢。你必须开到时速120公里以上，但同时大家也很守规矩。
而在国内，到红绿灯时，明明是绿灯，我还会踩刹车。因为，我不知道是否会突然窜出一个物体。所以每到红绿灯，每到各种各样的路口，我都是要降速。
这些驾驶习惯，我觉得也与中国整个驾驶行业的历史有限有关。咱们大概从1980 年代开始普及车，历史还太短了，美国可能要从1904 年就已经是普及了 T 型车，已经有100 多年历史了。所以我觉得咱们还需要点时间，但是中国的好处是车多，现在可能得有几千万辆车在路上跑。
朱峰：话说回来，你不能让每一个用户都变成计算视觉工程师。通常可能只有计算视觉工程师才能知道，这条路在什么样一个场景和用例下，它不会很好地工作，这是没有必要的。
所以，现在车企尤其像特斯拉在命名规则上，对用户的宣传误导，我觉得还是一个亟待改善的问题。不然这些普通用户真的会以为，它是完全自动驾驶。
泓君：是的。我在想一个方法，不知道是不是靠谱。我们去操作一辆车之前，不是都要去考驾照吗？那么，比如说我们要买一个有辅助驾驶功能的车，要安装辅助驾驶，是不是也需要考一个什么证？哪些情况是安全的，哪些是不安全的？因为其实是有产品说明书的，那司机是不是实际上会用？是不是需要有一个场景的考试，让大家知道这些条例。
比如，我刚刚提到的高速上，如果线是混乱的，这种情况是需要人来接管的。我看了蔚来的手册，他们也有提到这一点。如果用户都认真仔细看了，我想可能很大程度上是不是也能挽救一些生命，降低一些事故发生的概率。
朱峰：小鹏的辅助驾驶功能，如果启用，你必须要做一系列的题，把这些题都做完，分数够，这个功能才能启用。
Wayne：就像B站大会员。
朱峰：据我知道，有些地方已经尝试在科目一的考试里面加入这一类的题，但是这可能还需要有有一个立法过程。这个进程怎么样，我不知道，但是确实已经在考虑，在驾照考试的时候加入一定的题，来适应现在技术的进步。
Wayne：这是个好想法。最早我们骑自行车，也需要本。而且自行车还得有牌照。需要先登记一下，你有个自行车，你上路需要注意安全，你得自己承担责任。
自行车普及之后，可能没有这些要求了。所以等L4普及之后，几十亿辆车都是L4，那可能无所谓了。但是现在，还处在早期导入阶段的时候，可能在法律规定方面，需要多一些考虑。
泓君：我们再说回这两起事故。大家觉得不同级别的自动驾驶如果发生了车祸，比如说像蔚来这起或者像丰田这起，车祸的责任应该在谁？这个事故责任要怎么界定呢？我觉得这两者应该还是很不一样的。
朱峰：作为程序员，坚决反对让程序员背锅这件事。
Wayne：我觉得蔚来那个事故，驾驶员应该要负有最主要责任。因为首先这个车本身是 L2 的车，他买的时候应该知道，L2的车，驾驶员是要处在主控状态下的，因为玩手机什么的，这甚至是违反中国的交规的行为。
丰田这个事故，我倾向于认为是丰田一侧有责任或者运营方有责任。因为它有两个操作员，而当时只有五个乘客。然后，园区是不是也有责任？它是一个特殊的园区，那信号灯是不是足够？各种各样的路口设计是否完备？搁在国内，这些细节肯定会想的很仔细。在园区内，哪个区域是有人驾驶的，哪个区域是无人驾驶的，界定应该是很清晰的。
当然前提是假设盲人是按照斑马线过马路，理论上应该有盲人道。理论上假设他完全遵守了交通规则。那车辆负的责任是不是会更高一些？因为没有看到照片，也没有更多的数据，不知道具体的环境是什么。我的直接感受，是觉得驾驶一方需要承担更多的责任。
朱峰：如果我们把蔚来和丰田的事故一起来看的话，可能不太现实。因为蔚来本身是一个商用车，它是一个 L2 级别的辅助驾驶，我们依然要遵循中国的交通法的要求里看待这件事。所以，这件事情的全责一定是驾驶员，因为他还是在现行的交通法规下，来驾驶的。
Wayne：而且蔚来也说了自己是L2，没有在广告上说是L4 。
朱峰：丰田这件事情其实是在一个封闭园区内发生的。如果按中国的交规规定，这叫场内车辆，场内车辆它有不同的管理的规则和限制。在这种情况下，我们可能更倾向于看作是一个自动驾驶的实验事故，而不是一个交通事故。虽然也撞到人了，但是更多的，可能是一个技术事故。
泓君：你们觉得如果蔚来事故，主要负责任人是驾驶员，但毕竟蔚来推出了自动驾驶功能，会不会也负有一定的责任？
Wayne：朱老师再去试驾一下蔚来的车，看看有没有做题的过程？
朱峰：别管做不做题，所有的车的说明书里面，应该都明示了限定条件，是有前提条件让你使用它的，而且是一个辅助功能，不能完全代替你自己的操作，所有车里的说明书都会有这样一个提示。这种情况下，我认为车企是做到免责的，不然，谁还敢做这样的功能。
Wayne：有点像手机的飞行模式？打开之后，手机就能飞么？用户在很多功能上可能存在一些理解上的偏差，或者根本没关注到这些细节，但实际上这个事还挺重要的。
泓君：我注意到现在媒体对蔚来事故的报道，其实有一个争议点，在判定责任以前，大家都会去抢数据。当时蔚来这个事出来以后，在交警和家属到达事故现场之前，蔚来的两个工作人员，他们先到达了，对车辆有一通操作。这个操作之后，家属就认为蔚来是不是会有删改数据的嫌疑。这里其实有一个争议点，蔚来是不是应该把数据同时也给到家属？蔚来确实给了一份，但是数据可能给的非常不详细，是一个很普遍的数据。真正事故发生前几秒，是不是有预警体系？具体做得怎么样？这个数据是没有给到的。
大家怎么看？自动驾驶包括辅助驾驶。数据归谁？我们就说蔚来这事。
Wayne：出了这样严重的交通事故，我觉得按照交通法的执法程序来进行就好了。现场是应该需要进行保护的，我的理解是，任何人如果篡改了数据，除非你是为了救人，进行了一些操作，可能是可以理解和免责的，但是其他方面肯定都是要溯源跟追责的，这是肯定要做的。
传统车企，在上百年的历史里，遇到过各种各样的事故。为什么有召回？传统油车已经有非常多的经验。在交通事故上，不管是车，飞机也是一样，数据还原非常非常的重要。到底这个问题出在了哪，数据还原后，可以有新的法规或者新的方式来避免更多的事故发生，这点上我觉得是挺重要的。
数据归谁？我觉得这是个新话题。因为原来没有这些东西。从执法部门的角度考虑，无论这个数据归谁，他们都有这个信息获取权。我觉得这个数据在法规范围内的公开性和透明性一定要得到保障。不管这个数据归谁，这个事还是要处理好。这个数据归谁，我觉得倒无所谓。更关键的是，数据是否能够得到公正的法律处理。我觉得这是更重要的事情。
朱峰：而且这件事情不仅仅是一个数据的问题，而且现在蔚来的员工只是涉嫌对车辆数据进行操作。现在已经立案了，但是还没有看到真正的调查结果。而蔚来的这个数据的记录方式是不是那种不能删改待校验的，像特斯拉一样，是不能删改的，我们现在无从知道，因为蔚来没有公开这个技术细节，我也没有查国家是不是有强制规定，我们抛开不提，这是一起交通事故，应该在交通管理法规的框架之下进行处理。
而车的辅助驾驶能力是不是导致车辆产生事故的直接原因？这还是应该由执法部门和有关的鉴定部门来考虑。即便这辆车所有的辅助驾驶的能力失效了，这辆车它只要刹车、动力、基本的几大系统是没有问题的，它就是一辆正常的车。因为法律并没有规定辅助驾驶功能是强制配置的。这个法律的要点，我觉得一定要明确。
Wayne：像车里的空调，如果因为短路了，影响了驾驶。
朱峰：它跟驾驶安全是没有关系的。
Wayne：从法律上来讲，L2和L4中间是一个大台阶。从L2上到L4 ，责任就从驾驶员过渡到车厂了。中间当然存在很多的冲突，比如一辆宣传是L2级别的车，消费者会觉得没有吸引力。对于车厂来讲，从销售的角度，觉得得宣传成自动驾驶才可以。所以现在“自动驾驶”变成了一个大框，L2和L5都算是。车厂为了卖车，宣传会突出自动驾驶，但是对于个人来讲，就像不管换什么型号的手机，它都是设备。关键是你得保证自己的安全，对自己负责任。
Segway（电动滑板车）的创始人因为使用自己的设备出意外去世了。创始人死在自己的产品下，这个事情很多。所以我们要珍惜自己的生命，就算是声称L4级别，首先我得看它跑几年。如果坐自动驾驶的车，车上有安全员，我觉得可以稍微Relax一点。如果没有安全员，只有我是第一非机械的乘客，我可能首先考虑到自己的安全，而不是车上功能怎么样。
泓君：Wayne，你应该试驾过很多L4，你会紧张吗？
Wayne：我坐的时候，车上都坐满了人。国内L4的车，开得都比较慢。就算出事，顶多是剐蹭。我没有在高速上用L4。剐蹭还不会有生命危险，所以我还是比较Relax。而像城中村等本来就是测试Corner Case的集中地，所以我不会紧张。我还真不敢在硅谷坐L4的车。因为硅谷那边，人开车都开得特别快。更别所坐机器开的车。
泓君：Wayne，你投资了很多 L4级的自动驾驶公司。不知道你是否和这些公司聊过，现在L4级别的车有没有买商业保险？因为你刚也提到，L4的车出事故，更多会倾向被定义为车的责任。有些事故是比较严重的，同时小剐小蹭其实也免不了。
Wayne：现在暂时还没有涉及到。一方面，例如华创的被投企业文远知行的 Minibus 目前还是园区用车，它还没有做大规模的公路测试。在中国，园区用车和普通消费用车的监管是有很大不同的。产品责任险应该是有的，但是交强险是否需要上，我不太清楚。如果园区用车按国家规定需要有保险，因为文远的合作方是宇通，那肯定是要有的。我们另一家被投企业智加科技是自动驾驶的卡车，他们跟一汽合作，它们明确表示是L2级别的。
其实在保险公司眼里，因为现在没有申请作为L4上路的车辆，保险公司的处理上还都是正常的交通工具，并没有因为有自动驾驶功能就加保费。
泓君：我想问问作为消费者或者投资者，L2的车，有没有被要求缴纳专项或者更多的保险费。
Wayne：我觉得再过些年，不管是哪一级的自动驾驶，出险多，那保费就会涨。某个车型车险多，那对应的保费会调节，用户自己也会知道。这是个相互教育的过程。如果说声称L2自动驾驶的车型事故率比其它普通车都高，那这一类的车保险费肯定会涨。
朱峰：我们了解到，今年一些保险公司在考虑这个问题，但他们考虑的可能更多不是针对辅助驾驶功能的保费调节，而是在电池性能上的保费调节。因为现在屡发的有自燃等问题，万一你的车在车库自燃把其它车烧了，这些事情怎么赔？这个概率会不会比油车概率更高？保险公司可能更多是考虑这样的问题。
Wayne：今年极端天气也是极多。
泓君：所以感觉整个辅助驾驶、自动驾驶还在相当早期阶段，法规包括的事故责任还有很多不明晰的地方。
Wayne：很多时候都是我们科技人在讨论很多未来的事情，但在法律认定上就按法律规定的来。例如L2的车，既然驾驶员负主要的责任，不管汽车销售跟你说了什么，安全责任你需要来负。
其它的相关单位，不管是保险公司、车管所、交管部门，都是要看法律的认定。如果有一天L4上路了，因为车厂负主要的责任，可能每辆车出厂之前都有一份针对L4的保险。因为L4可能不仅涉及到产品问题，还有运营问题。也许某天光线不好或者忽然有行人出现，造成了事故，也是车厂的责任，要承担运营的风险。这个以后也会变。既然已经承担运营风险了，那可能就真做运营了，订阅式的用车。
朱峰：我用手机叫车到家把我接走就好了，到地方它再去接别人就好了。
Wayne：责任切割点，会影响大家的商业模式。
泓君：对，跟随责任承担的变化，可能也会影响大家的商业模式。如果我承担了责任，那干脆就变运营商了。
还想讨论一个L4事故的处理。2018年Uber事故的处理，经历两年多的法律过程，最后判决是驾驶员的责任，他现在还在上诉。这个事故当时就是在黑夜里突然出现了一个骑自行车的穿黑色衣服的人，安全员当时是在看手机。Uber这个事故，有3层责任都冲破了。当车辆识别到这个人时，它其实跳了好几层。第一层，车上的识别系统在事发前5秒，先是判断是汽车、其它、静止物体。最后0.2秒的时候，车才识别出前面是需要刹车的对象，启动刹车程序。当时车速比较快，0.2秒根本不够制动。第二层，Uber准备制动时，发现紧急刹车系统被关掉了。最后一层，指望人类安全员接管，但人类安全员当时在看手机。
最后的判决是Uber没有大的过错，主要是驾驶员负责。黑夜里穿黑色衣服骑自行车，事故发生时的那种驾驶环境，即使是其他普通的驾驶员也不一定能反应过来。Uber的安全员被判2.5年有期徒刑，过失杀人罪。你们怎么看美国法院对Uber这起事故的判决呢？
Wayne：我感觉驾驶员的责任更大一些。夜间行车本身就有难度，对于大部分驾驶员都是有挑战的。如果按照中国的交规，不管有没有出事故，这位驾驶员行车的时候看手机，双手不扶方向盘，也是违反交规的。这是起交通事故，具体的起诉罪名是过失杀人，这个是否完全合适我不知道，但是从责任认定上来看，我认为是合理的。
泓君：Uber一直说它是L4级的，但是带人类安全员。美国的法律把L4级别分成两类，区别是有无人类安全员。有安全员则说明车是在测试的状态，有任何不安全的情况，安全员要随时接管。另外如果是全无人驾驶，车里面可以没有人在路上开的，但需要单独申请牌照。
Wayne：如果是Legally claim L4，那车辆和安全员是共同分享责任的，车辆运营方至少要负一半的责任。我不知道美国是否对L4级别测试车辆的安全员有要求，如何衡量注意力级别，遇到什么情况需要有多久的合理反应时间，如果定义不清晰的话，那宽泛来讲，应该由双方来承担这个责任。
泓君：你说到Legally claim L4的这一点，我想到现有的关于L2和L4都是根据SAE（国际自动机工程师学会）的标准，它是一个制定标准的行业组织，不是政府机构。虽然这套标准很快地被接受，但分级本身不具备任何的法律效力。虽然美国或者加拿大交管部门会参考，但其实在法律定义上还是相对真空的。很多车为了销售会模糊概念，甚至有“自动辅助驾驶”这样的概念。Uber测试是在亚利桑那州，其实也是州政府为了引进这些高科技企业而支持的。这也提醒我们作为个人消费者，对于自动驾驶概念还是需要有所注意的。
朱峰：这里还有一个细节，Uber自动驾驶系统是在第几秒提醒的安全员？如果只提前了0.2秒才提醒驾驶员去接管系统，其实人也是没有办法反应的。刚刚泓君说的，系统纠结了5秒，耽误了黄金反应时间，这是存在一定问题的。
Wayne：对，所以就是责任认定。人的反应时间大概是0.2秒，等收到提醒的时候已经来不及了。整体来讲，驾驶员是驾驶一个钢铁的设备在公共道路上行驶，还是要非常负责任的来对待安全问题。驾驶员的年龄多大？我猜驾驶员如果 70 后，他不会犯这种问题。
泓君：Uber当时在亚利桑那州测试时候的安全员，好像是找了一批刚结束服刑的人。
Wayne：可能他们对他人的安全不太在意，做了驾驶员可能对自己的命也不太在意，这个不太能被称为安全员吧。
泓君：这个安全员其实也很倒霉。之前从监狱刚出，然后又遇到这事。
Wayne：所以这也是体现了车辆运营商对于安全投入多不情愿，找最便宜的劳动力。
朱峰：这就像特斯拉把辅助驾驶命名Autopilot是一样的，比较激进。
泓君：我注意到今年自动融资非常多，很多公司也都在冲上市。今年为什么会有自动驾驶投资热潮？
Wayne：我觉得还是去年整个 EV 市场热的延续。特斯拉股票翻了无数倍，它在过去三年的股票的表现，教育了整个投资界和工业界，大家不再觉得EV是个笑话了。当时特斯拉在中国建厂，也有很多人在看笑话，但是现在情况完全不一样了。国内前三名也跑出来了。我看到理想ONE上个月（7月份）是中国中大型SUV出货量最大的。从设备来讲，大家自然会看到衍生的下一波的技术投资就是在自动驾驶上。整车、底盘、电池，都有企业IPO了。那么接下来自动驾驶，大家觉得很有可能形成订阅式服务或者新的商业增长点，所以成了最重要的技术投资方向。
不仅是国内，其实是全球汽车工业界对于这个技术展望的一个时间表。之前大家说2024年Robotaxi开始进入运营状态，从现在算还有3年，有点像3年前的特斯拉。有的人将信将疑，有的人觉得不可能。车厂习惯了提前3年做规划，那今年看下一个3年就是自动驾驶。所以今年主机厂、资本方等都在布局自动驾驶。
泓君：滴滴今年的上市遇到了一些事情，这对今年准备上市的公司会有什么影响呢？
Wayne：不止是滴滴，K12双减和游戏也是，可能还有更多。资本市场基本处在余震、还在小震中，还在反应到底今年是什么状态。
我觉得对于自动驾驶来讲，如果是硬件公司，可能风险不是很大。硬件卖给主机厂，并没有运营数据。所以硬件公司上市，去哪个资本市场，主要看谁给的价格高。但如果是运营型的公司，拥有大量道路数据，就非常敏感了。数据重要性和敏感性也有层次，道路数据涉及到国家安全，这也是为什么测绘的牌照很有限。所以这类企业上市，肯定需要前置审批。
但是做硬件的主机厂，是没有限制的。但可能这类企业对美国的资本市场吸引力不大，这类企业在美国很多。之前我还和美国人开玩笑说他们的主机厂都是国营企业，破产之后政府不断地救，最后都快成公共设施了。原来车厂的 CEO 赚得最多，现在华尔街老板们赚得最多，行业也转移了。这个很像美国半导体企业，半导体在美国上市也不值钱，车厂不值钱。
但是，如果是EV、 自动驾驶，全球都需要。这些行业，中国做得挺好的，美国好像也没有先进太多，于是这些公司在中美上市都挺值钱的。所以我觉得中国自动驾驶公司也是期待能在美国上市，因为科创板的前四条标准更多是为传统科技公司打造的，例如半导体和硬件公司。对于自动驾驶来说，可能相当一段时间内没有确定的运营收入，或者不知道收入会从哪边来。收入规模比较小，但技术高度确实很高，那怎么给它估值？自动驾驶行业和新一代的底层技术设施有关，是否能在科创板上，其实对中国抓住下一波生产力代表的挺重要的方面。
所以，滴滴的事件、最近 VIE架构美股公司的事件，都会严重影响国内自动驾驶公司在美国上市的时间表，反过来又会影响各自公司的融资难度。华创的被投企业文远知行和智加科技所受影响小一点，他们有好多年运营的经验，也开始有收入了，但是整个行业还是需要资金的。人民币还是美元都欢迎，关键还是能够有一个制度，明确鼓励资金投到非常前沿的、暂时不能产生收入和净利润，但是非常有资产价值的行业里面去。
泓君：你刚提到的科创板前四条不适合自动驾驶公司，分别指的是什么？
Wayne：比如营收的收入增长或者利润的增长，主营收入和技术是不是完全匹配，我觉得这些都不完全适用于自动驾驶行业，比较适合传统的硬科技公司。传统的硬科技公司还要突破科学的挑战，但是自动驾驶已经过了科研的阶段，现在进入运营阶段，这时候工程是关键。
我们为什么觉得中美自动驾驶是不同的市场？因为，会涉及到安全问题。第一波，能不能利用外资来做科研，同时最后为我们所用，为国家安全保驾护航，是需要一起努力来解决的问题。
泓君：是的，包括很多前沿的技术很多从军用技术逐步扩展到民间。
Wayne：从 1957 年 10 月，前苏联发射斯普尼克卫星刺激了美国的创新精神。1958年，NASA成立了，还有仙童半导体、肖克利实验室、硅谷，甚至生命科学。到了1991年苏联解体，DARPA开始民用化，很多技术都开始军转民。美苏对峙三十年，科技争霸，科技创新极为丰富。那现在，中国和美国之间的科技竞争，会不会时间更长？中间出来的科技大跳跃会不会更多？我觉得很值得期待。中美的科技行业，还有有些鲶鱼效应的，有竞争的对手。
泓君：对，我在硅谷感受非常明显，这几年出了好多激动人心的创新。不光是自动驾驶，还有生物医药领域，基因编辑等等。
Wayne：对，现在还有蛋白质结构、Space X ，都是很厉害的。
泓君：这都是我播客的选题。
Wayne：继续串台。
朱峰：特别感谢泓君老师和硅谷 101 频道跟我们一起串台，希望这样的机会以后会更多。
泓君：非常期待继续串台。今天的节目就到这里，欢迎大家收听。
文章来源： 发布日期：2021-09-06
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牛/白/丁
欢迎来到「牛白丁·厂长来了 」Vol.4，在这里，你将听到来自华创资本和我们的朋友们，一起聊那些跟创业、投资、科技、消费、互联网......相关与不相关的人和事，回忆片段与瞬间，剖析认知和思考。
欢迎听友们关注「牛白丁」喜马拉雅官方账号，与我们一起用耳朵感受「时常有趣、偶尔深刻」。
这是一期与【硅谷101】的串台节目。
当蔚来辅助驾驶发生车祸时，引发了行业对自动驾驶安全性的追问。对普通消费者而言，大家并不是很能分得清辅助驾驶与自动驾驶。
行业里频发安全事故，我们关于致命的技术短板、监管与法律空白地带的思考。我们也将讨论，不同级别的自动驾驶技术，安全性如何？以及当意外发生时，谁该为事故负责？
【主播】
泓君，《硅谷101》主持人
【嘉宾】
熊伟铭 Wayne，华创资本合伙人
朱峰，《厂长来了》主播
【本期摘要】
【03:36】明明是辅助驾驶，为什么被宣传成自动驾驶
【11:56】白色路障，没有被突破的技术难题
【18:33】安全与算法激进性
【20:25】辅助驾驶正在被写入驾照考试中
【22:40】辅助驾驶与自动驾驶，出了事故，谁负责？
【26:38】自动驾驶新问题：数据归谁？
【33:05】责任切割点正在改变自动驾驶的运营模式
【37:22】两年调查之后，争议Uber第一起致死事故的责任界定
【47:43】赴美上市横生变数，自动驾驶融资何去何从？
【53:32】大国竞争刺激科技盛世，技术的黄金时代
以下为节目内容，经过CGCVC编辑——
泓君：欢迎收听「硅谷101」，我是泓君，这里是我们的自动驾驶特辑系列。自动驾驶特辑由「硅谷101」 与钛媒体联合发布。这期我们讨论的话题是自动驾驶/辅助驾驶的安全性。最近有两起与自动驾驶相关的事故比较受关注，蔚来ES8车主逝世和丰田无人小巴撞到残奥会运动员。我们今天想讨论的是：L2和L4级别的自动驾驶车，如果出了事故，责任在谁？法律的边界在哪里？欢迎我们的嘉宾，华创资本合伙人熊伟铭 Wayne。
Wayne：大家好，我是华创资本的熊伟铭。
泓君：Wayne在自动驾驶上有蛮多很成功的投资，文远知行还有智加科技，你们进去的时间点都很早。
Wayne：对，这两个项目都是2017年投资的。
泓君：这期我们有一个串台，欢迎播客界的前辈，「厂长来了」的主播朱峰老师。
朱峰：大家好，我是厂长来了的主播朱峰，最近「厂长来了」也在跟华创资本一起来做关于投资者的访谈，今天特别高兴能够加入泓君的节目，跟大家聊聊天。
泓君：在我们录这期播客前没多久，丰田在日本的残疾人奥运会上出了一个自动驾驶的安全事故，他们的一辆无人巴士撞到了一位残奥会运动员。现在他们在奥运会期间的所有的无人巴士都停运了。还有一起事故是半个月前，蔚来汽车的一起车祸事故，美一好公司的创始人林文钦，他在驾驶蔚来的ES8的时候不幸发生车祸逝世了。他们公司写了一个公告，说他在逝世的时候开着蔚来的辅助驾驶系统。这两起事故看起来有一些相似之处，但还是很不一样，因为一个是辅助驾驶，一个是自动驾驶。
因此，我们开始聊安全性之前，需要给听众一个定义，我们到底谈的是L2的安全性，还是L4的安全性？
我的第一个问题是，蔚来汽车这次事故明明是辅助驾驶，但为什么很多消费者都会以为他们是自动驾驶？
Wayne：我觉得和日常大家的宣传有很大的关系。一方面宣传可能影响了大家对于这个产品的理解。但如果你看法律责任的话，这个产品的出厂说明书，无论是特斯拉的FSD还是蔚来的 NOP，定义都是L2。类似于洗衣机只能洗衣服，但是宣传的时候大家觉得这是个洗衣机器人。
宣传让大家形成的这种潜意识的认知，和实际上产品在法律层面上定义的功能，其实是两个非常不同的事情。
我觉得消费者作为实际用户，还是要看这个产品的法律底线卡在哪里，要从这一点来考虑自己怎么使用这个产品。
传统的汽车行业比较成熟，但是这个功能可能比较新颖，所以大家很多时候会自动脑补，混淆宣传的能力和实操。我觉得这一点，是用户在使用自动驾驶功能的时候，需要注意到的很重要的前提。
朱峰：咱们可以从公司的这些企业的宣传和我们的用户体验两个角度来看。从企业宣传来看，我觉得特斯拉开的头特别不好，它把辅助驾驶的能力命名为Autopilot，这个名字其实极具误导性。我们发现早期特斯拉其实在美国出过无数种事故，我们在 YouTube 上看到很多人把辅助驾驶当成自动驾驶在用，比如他破解了方向盘的一些检测的功能，让车自己在马路上开。
这些用户起到了一个特别不好的引导作用，同时Autopilot的宣传其实也给了用户很多误导，这是从企业宣传的角度上来看。
从用户体验的角度上来看，我不知道Wayne或者泓君你们有没有试驾过带有辅助驾驶功能的车。我试驾的感觉是，如果是带有自动驾驶或者叫辅助驾驶的功能之后，其实你的注意力会被自然地分散，因为它帮你掌握了太多的事情。这个时候你没有特别大的可能像开传统车一样，时时刻刻把住方向盘去看前方，你一定会出现精神涣散的时候。
Wayne：这还挺危险的。
朱峰：我们看 Uber 上次在美国出的事故，当时有车内的录像，我发现驾驶员在撞击之前低头看了一下手机。如果你开的是一个没有任何辅助驾驶功能的车，在这种情况下，你是不可能做出这种行为的。
Wayne：所以最好的情况，是不是不告诉你这个车有辅助驾驶能力？出现了Corner case，这个车居然帮你解决这个问题。
朱峰：这其实就是沃尔沃现在很多的车型在做的，相对保守的能力，叫主动安全，而不是辅助驾驶。
Wayne：沃尔沃是你的广告主吗？
朱峰：不是，我们可以把它哔掉。现在的车其实分为两个路径，一个路径就是辅助驾驶帮你来开；再有一个路径，就是发现危险的时候帮你躲避。将来这两条路会融合，但是现在看起来，大家可能是在不同的路径上去尝试不同的能力。
Wayne：蔚来的这起交通事故，实际上也体现了以计算视觉为主导的自动驾驶技术目前的欠缺。尤其是遇到我们经常说的白天的白牛，白牛这是一个Corner Case（极端情况）。在光线很强的白天，路面上有一个白色的物体，比如过马路的一头白色的牛，计算视觉很难判断，这到底是路的一部分还是交通线的一部分。浅色的物体，会给计算视觉感知器件造成困扰。所以，这也是我们一直坚持自动驾驶有条件的话，最好还是要加上激光雷达等其他方式来感知路面路况的技术。不能只靠计算视觉。这也是过去几起交通事故，特斯拉那起也是计算视觉出现了问题。
当然，蔚来这起事故不仅是拖车的问题，还有锥桶的识别等更为复杂的情况，但因为我们不在现场，并不知道真实的情况，比如光照条件、锥桶的位置。在机器的眼里，锥桶看上去到底是锥桶还是路面的一个部分，这是今天纯计算视觉为主导的自动驾驶技术还不成熟的方面。这也是给所有自动驾驶公司的一个提醒。因为自动驾驶现在在法律上如何定义，仍然还是安全第一。计算视觉到今天为止，已经发展了很多很多年，这几年的发展尤为突飞猛进，但仍然没有尽善尽美。所以，蔚来的事故也是给大家提了一个醒吧。
泓君：朱峰刚刚讲的这个点特别好，如果一个人正常在开一个车，我们注意力是会集中的。但是如果车自己在开车，我们还要盯着方向盘，然后时不时的去准备接管一下。这是一个挺违背人性的事。
记得最早采访Waymo的时候，我问他们为什么一开始就要打算直接从 L4入手，直接做自动驾驶的车，而不是做一个渐进式过渡的车？他们说之前想过用渐进式过渡的方案，但是发现驾驶员做不到：你让他不开车，还要注意力集中，准备随时接管。这样其实比自己开车还要难很多。
Wayne：咱们有没有统计过？我觉得这和乘客或者驾驶员对设备是否放心，这个心理安全边际也有些关系。我不知道现在有多少人会放心完全 Hands Free。我看去年河北的特斯拉的事故，好像驾驶员当时躺在后面睡觉，车自己在跑。
朱峰：对，美国也出过这类事故。
Wayne：可能是很年轻的驾驶员？作为 70 后的谨慎派的中老年代表，我是不敢这样干。现在的车，不管它说自己有什么功能，能变形能飞，我都不太敢完全相信它。
用户对于设备的安全性的信心，他们过于信赖于技术本身的实操能力，可能会对安全有很大的影响。年纪大一点、经验多一点的司机会知道，其实路上碰到的不是开车难，关键是路况很难，说不准会出现点什么事情。交规和路况这两个事情，应该是老司机最关心的事情，老司机反而不太关心车速和其他驾驶方面的技术。
朱峰：刚才Wayne讲的是驾驶员对车的信任。其实还有行人对于这辆车行驶的预期，信任的问题。因为现在马路上绝大多数的车还是由人来驾驶的，在这种情况下，很多人就会在心底里自然而然的去认为这辆车会躲我。他会有这样的逻辑。
Wayne：也有可能他没有开过车。很多没有开过车的人，过马路时是最勇猛的。
朱峰：这其实是同一个道理。行人对车能力上限的一个预期，其实也是非常非常重要的。
朱峰：这里我可以讲一个故事，我在2018 年去 Google 开会的时候，在园区里被Waymo的车剐蹭过。因为我当时穿着一个白T恤。
Wayne：看，以后自动驾驶会影响时尚的颜色。
朱峰：以后大家就不要穿白色的衣服了，最好衣服做成黑黄条的，这样车比较容易认。后来我发现大家在那个园区里，看见Waymo 的车都会有一个下意识的躲避动作，离它远一点。
Wayne：或者以后是不是还会有新的东西？比如我们可以穿着一件衣服，计算视觉一看到，识别出这是一个停车的Sign。
朱峰：我们走到那，车就停下来了。
Wayne：这至少是一个这个被动的保护，它不会认为我是路上的一条线之类的。
朱峰：咱俩做一个时尚品牌好不好？
Wayne：叫AutoSafe怎么样？苹果有 MagSafe，我们是AutoSafe。
泓君：你们刚提到了非常有趣的一个盲点，在白天、马路上遇到一个路障，路障还是一个静止物。特斯拉在美国出的几起事故，在硅谷101高速公路上出的事故，很多都是直接撞到了高速中间的护栏。为什么会出这些事故呢？因为这是L2的汽车没有办法解决的一个避障问题吗？这个问题在 L 4 级的自动驾驶中是不是能够被解决？
Wayne：其实现在的 L4 跟 L2，我的感觉底子都差不多。比较保守的公司会说我是L2，但实际上按照很多同行的说法，已经是L4的技术能力了。但是白色的信号处理在计算视觉里面，是个难题。因为，我们的行车线是白色的，我们过马路的斑马线是白色的，很多重要的标志都是白色的。很多白色汇聚在一起，会被作为信号处理。汽车会认为你是个信号，而不是个实体。现在路面上的所有的标志都是为了人类驾驶员准备的。
这一点就涉及到车路协同的问题。这方面，中国已经在做一些有趣的事情。你需要让机器看明白，机器看明白到底是通过颜色来识别还是通过其他的方式来识别，还是以后我们有交规，比如白色的车辆，如果你处在停止的状态，你需要开一个特别的灯。我觉得可以通过立法来实现，来帮助机器识别。
我们所有的道路都是为了人类驾驶员设置的，没有为机器考虑。未来，可能就需要为机器考虑。机器到了这个路口，它会怎么判断？这个路口是否是一个对自动驾驶友好的路口。这些方面可能都要融入道路的微环境设计里。
朱峰：Wayne的这个观点特别有意思。我想起来一个事情，可能跟自动驾驶没有关系，但是能够说明一些问题。最近你们有没有买过家具？现在很多家具，都宣称自己是对扫地机器人友好的，把腿都架起来了。
Wayne：扫地机器人，就是一个电动二哈，经常骑在各种的架子上，你又需要把搬下来，不要上去。
朱峰：现在很多的家具就特意把腿做成比扫地机器人更高一些，这样就可以更好地利用扫地机器人。因为扫地机器人的普及率提高了，需要让环境去适应它。
而刚才Wayne说的车路协同，我相信也是同样的。当具备辅助驾驶能力的车越来越多的时候，我们必然要考虑提供这样一个能力来提高它的使用效率。
举个例子，现在在我家（天津）附近的路，路都下面都已经埋入了人机协同的线圈。自动驾驶的车如果符合标准的自动驾驶，到那个路口，是能够通过无线电信号识别出红绿灯。
泓君：我不知道你们两位有没有开过有辅助驾驶系统的车？像刚刚Wayane提到，到了马路上，没有办法解决白色路障的问题。那你们去开这样一个辅助驾驶的车的时候，你会特别注意哪些点？会不会当你开到一个高速上，一看中间的隔板都是白色的，那这一段我就不要让车自己开了，或者就不要走在最左侧车道，往中间走一格，这样会更安全一点。
Wayne：作为70后的中老年代表，我主要用辅助驾驶功能来跟车。跟车这件事，人类不太擅长，但机器其实挺擅长的。高速的惯性驾驶，我还是觉得自己来更放心些。因为跑到 100 公里的时候，很多Corner Case是非常非常危险的。因为路上忽然可能一条线转成两条线，或者旁边停着一辆车却没有打闪光灯。即使我这样开了20年车的老司机，都会觉得是很可怕的路况。所以，中国的高速路上，我觉得还是我自己开，会更放心一些。
朱峰：我跟Wayne不太一样，我是比较激进的那种人。最近我也在选车，准备买一个电动车。所以试驾了很多国内能够找到的，所谓带自动驾驶或者叫辅助驾驶能力的车。
我试驾主要集中在小鹏和特斯拉，这两个品牌其实蛮有代表性。特斯拉代表了国外的逻辑和体验，小鹏就宣称自己更加符合中国的国情。
试用起来，我发现确实特斯拉比较激进。这次从特斯拉的 AI day ，我们发现它在视觉识别上是有一定的执念的——坚持不用激光雷达，坚持用摄像头解决问题。但是，在这样的用例下，往往会发生一些问题。这些问题不一定是在高速的场景下，因为高速是一个相对特定固定的路况。
但是往往在市区，反而会出问题。举一个例子，在市区我让自动领航驾驶时，发现我旁边停了一个出租车，突然出租车的门打开了。我当时试驾的时候，发现这种情况下，特斯拉自己刹不住的，我必须人工干预把它掰出来。但是如果司机正好低头在看手机，这个事故就是不可避免的。
而小鹏在这一点上，感觉做的会更加适合中国的路况的体验。相对来讲，它更加保守。如果它发现有一点不对劲，就会退出来。比如发现大段的无分割线的路段，它可能就会选择先退出来，让你人工接管。
所以，大家可能在调教、算法的激进性上，不同车厂还是有不同的观点。
Wayne：调教，我觉得这个词挺对的。
泓君：我之前有坐过朋友的车，他一直在用特斯拉的自动驾驶功能来开高速。当时我们走到一段重新划线的高速路段，他是对技术非常了解的人，所以他马上就反应过来了，说我应该去接管车。因为他说特斯拉对划线很混乱的地方，是没有办法去识别车道的。我觉得在那种情况下，如果是一个没有太多经验的车主，那可能就会出问题了。
Wayne：对的，而且中美其实高速路况差别挺大的。每次去硅谷，我要是自己开车，我都心惊胆战的。因为一上来，就需要把油门踩到底，脚都踩到油箱里头了，要不然你就开得太慢。你必须开到时速120公里以上，但同时大家也很守规矩。
而在国内，到红绿灯时，明明是绿灯，我还会踩刹车。因为，我不知道是否会突然窜出一个物体。所以每到红绿灯，每到各种各样的路口，我都是要降速。
这些驾驶习惯，我觉得也与中国整个驾驶行业的历史有限有关。咱们大概从1980 年代开始普及车，历史还太短了，美国可能要从1904 年就已经是普及了 T 型车，已经有100 多年历史了。所以我觉得咱们还需要点时间，但是中国的好处是车多，现在可能得有几千万辆车在路上跑。
朱峰：话说回来，你不能让每一个用户都变成计算视觉工程师。通常可能只有计算视觉工程师才能知道，这条路在什么样一个场景和用例下，它不会很好地工作，这是没有必要的。
所以，现在车企尤其像特斯拉在命名规则上，对用户的宣传误导，我觉得还是一个亟待改善的问题。不然这些普通用户真的会以为，它是完全自动驾驶。
泓君：是的。我在想一个方法，不知道是不是靠谱。我们去操作一辆车之前，不是都要去考驾照吗？那么，比如说我们要买一个有辅助驾驶功能的车，要安装辅助驾驶，是不是也需要考一个什么证？哪些情况是安全的，哪些是不安全的？因为其实是有产品说明书的，那司机是不是实际上会用？是不是需要有一个场景的考试，让大家知道这些条例。
比如，我刚刚提到的高速上，如果线是混乱的，这种情况是需要人来接管的。我看了蔚来的手册，他们也有提到这一点。如果用户都认真仔细看了，我想可能很大程度上是不是也能挽救一些生命，降低一些事故发生的概率。
朱峰：小鹏的辅助驾驶功能，如果启用，你必须要做一系列的题，把这些题都做完，分数够，这个功能才能启用。
Wayne：就像B站大会员。
朱峰：据我知道，有些地方已经尝试在科目一的考试里面加入这一类的题，但是这可能还需要有有一个立法过程。这个进程怎么样，我不知道，但是确实已经在考虑，在驾照考试的时候加入一定的题，来适应现在技术的进步。
Wayne：这是个好想法。最早我们骑自行车，也需要本。而且自行车还得有牌照。需要先登记一下，你有个自行车，你上路需要注意安全，你得自己承担责任。
自行车普及之后，可能没有这些要求了。所以等L4普及之后，几十亿辆车都是L4，那可能无所谓了。但是现在，还处在早期导入阶段的时候，可能在法律规定方面，需要多一些考虑。
泓君：我们再说回这两起事故。大家觉得不同级别的自动驾驶如果发生了车祸，比如说像蔚来这起或者像丰田这起，车祸的责任应该在谁？这个事故责任要怎么界定呢？我觉得这两者应该还是很不一样的。
朱峰：作为程序员，坚决反对让程序员背锅这件事。
Wayne：我觉得蔚来那个事故，驾驶员应该要负有最主要责任。因为首先这个车本身是 L2 的车，他买的时候应该知道，L2的车，驾驶员是要处在主控状态下的，因为玩手机什么的，这甚至是违反中国的交规的行为。
丰田这个事故，我倾向于认为是丰田一侧有责任或者运营方有责任。因为它有两个操作员，而当时只有五个乘客。然后，园区是不是也有责任？它是一个特殊的园区，那信号灯是不是足够？各种各样的路口设计是否完备？搁在国内，这些细节肯定会想的很仔细。在园区内，哪个区域是有人驾驶的，哪个区域是无人驾驶的，界定应该是很清晰的。
当然前提是假设盲人是按照斑马线过马路，理论上应该有盲人道。理论上假设他完全遵守了交通规则。那车辆负的责任是不是会更高一些？因为没有看到照片，也没有更多的数据，不知道具体的环境是什么。我的直接感受，是觉得驾驶一方需要承担更多的责任。
朱峰：如果我们把蔚来和丰田的事故一起来看的话，可能不太现实。因为蔚来本身是一个商用车，它是一个 L2 级别的辅助驾驶，我们依然要遵循中国的交通法的要求里看待这件事。所以，这件事情的全责一定是驾驶员，因为他还是在现行的交通法规下，来驾驶的。
Wayne：而且蔚来也说了自己是L2，没有在广告上说是L4 。
朱峰：丰田这件事情其实是在一个封闭园区内发生的。如果按中国的交规规定，这叫场内车辆，场内车辆它有不同的管理的规则和限制。在这种情况下，我们可能更倾向于看作是一个自动驾驶的实验事故，而不是一个交通事故。虽然也撞到人了，但是更多的，可能是一个技术事故。
泓君：你们觉得如果蔚来事故，主要负责任人是驾驶员，但毕竟蔚来推出了自动驾驶功能，会不会也负有一定的责任？
Wayne：朱老师再去试驾一下蔚来的车，看看有没有做题的过程？
朱峰：别管做不做题，所有的车的说明书里面，应该都明示了限定条件，是有前提条件让你使用它的，而且是一个辅助功能，不能完全代替你自己的操作，所有车里的说明书都会有这样一个提示。这种情况下，我认为车企是做到免责的，不然，谁还敢做这样的功能。
Wayne：有点像手机的飞行模式？打开之后，手机就能飞么？用户在很多功能上可能存在一些理解上的偏差，或者根本没关注到这些细节，但实际上这个事还挺重要的。
泓君：我注意到现在媒体对蔚来事故的报道，其实有一个争议点，在判定责任以前，大家都会去抢数据。当时蔚来这个事出来以后，在交警和家属到达事故现场之前，蔚来的两个工作人员，他们先到达了，对车辆有一通操作。这个操作之后，家属就认为蔚来是不是会有删改数据的嫌疑。这里其实有一个争议点，蔚来是不是应该把数据同时也给到家属？蔚来确实给了一份，但是数据可能给的非常不详细，是一个很普遍的数据。真正事故发生前几秒，是不是有预警体系？具体做得怎么样？这个数据是没有给到的。
大家怎么看？自动驾驶包括辅助驾驶。数据归谁？我们就说蔚来这事。
Wayne：出了这样严重的交通事故，我觉得按照交通法的执法程序来进行就好了。现场是应该需要进行保护的，我的理解是，任何人如果篡改了数据，除非你是为了救人，进行了一些操作，可能是可以理解和免责的，但是其他方面肯定都是要溯源跟追责的，这是肯定要做的。
传统车企，在上百年的历史里，遇到过各种各样的事故。为什么有召回？传统油车已经有非常多的经验。在交通事故上，不管是车，飞机也是一样，数据还原非常非常的重要。到底这个问题出在了哪，数据还原后，可以有新的法规或者新的方式来避免更多的事故发生，这点上我觉得是挺重要的。
数据归谁？我觉得这是个新话题。因为原来没有这些东西。从执法部门的角度考虑，无论这个数据归谁，他们都有这个信息获取权。我觉得这个数据在法规范围内的公开性和透明性一定要得到保障。不管这个数据归谁，这个事还是要处理好。这个数据归谁，我觉得倒无所谓。更关键的是，数据是否能够得到公正的法律处理。我觉得这是更重要的事情。
朱峰：而且这件事情不仅仅是一个数据的问题，而且现在蔚来的员工只是涉嫌对车辆数据进行操作。现在已经立案了，但是还没有看到真正的调查结果。而蔚来的这个数据的记录方式是不是那种不能删改待校验的，像特斯拉一样，是不能删改的，我们现在无从知道，因为蔚来没有公开这个技术细节，我也没有查国家是不是有强制规定，我们抛开不提，这是一起交通事故，应该在交通管理法规的框架之下进行处理。
而车的辅助驾驶能力是不是导致车辆产生事故的直接原因？这还是应该由执法部门和有关的鉴定部门来考虑。即便这辆车所有的辅助驾驶的能力失效了，这辆车它只要刹车、动力、基本的几大系统是没有问题的，它就是一辆正常的车。因为法律并没有规定辅助驾驶功能是强制配置的。这个法律的要点，我觉得一定要明确。
Wayne：像车里的空调，如果因为短路了，影响了驾驶。
朱峰：它跟驾驶安全是没有关系的。
Wayne：从法律上来讲，L2和L4中间是一个大台阶。从L2上到L4 ，责任就从驾驶员过渡到车厂了。中间当然存在很多的冲突，比如一辆宣传是L2级别的车，消费者会觉得没有吸引力。对于车厂来讲，从销售的角度，觉得得宣传成自动驾驶才可以。所以现在“自动驾驶”变成了一个大框，L2和L5都算是。车厂为了卖车，宣传会突出自动驾驶，但是对于个人来讲，就像不管换什么型号的手机，它都是设备。关键是你得保证自己的安全，对自己负责任。
Segway（电动滑板车）的创始人因为使用自己的设备出意外去世了。创始人死在自己的产品下，这个事情很多。所以我们要珍惜自己的生命，就算是声称L4级别，首先我得看它跑几年。如果坐自动驾驶的车，车上有安全员，我觉得可以稍微Relax一点。如果没有安全员，只有我是第一非机械的乘客，我可能首先考虑到自己的安全，而不是车上功能怎么样。
泓君：Wayne，你应该试驾过很多L4，你会紧张吗？
Wayne：我坐的时候，车上都坐满了人。国内L4的车，开得都比较慢。就算出事，顶多是剐蹭。我没有在高速上用L4。剐蹭还不会有生命危险，所以我还是比较Relax。而像城中村等本来就是测试Corner Case的集中地，所以我不会紧张。我还真不敢在硅谷坐L4的车。因为硅谷那边，人开车都开得特别快。更别所坐机器开的车。
泓君：Wayne，你投资了很多 L4级的自动驾驶公司。不知道你是否和这些公司聊过，现在L4级别的车有没有买商业保险？因为你刚也提到，L4的车出事故，更多会倾向被定义为车的责任。有些事故是比较严重的，同时小剐小蹭其实也免不了。
Wayne：现在暂时还没有涉及到。一方面，例如华创的被投企业文远知行的 Minibus 目前还是园区用车，它还没有做大规模的公路测试。在中国，园区用车和普通消费用车的监管是有很大不同的。产品责任险应该是有的，但是交强险是否需要上，我不太清楚。如果园区用车按国家规定需要有保险，因为文远的合作方是宇通，那肯定是要有的。我们另一家被投企业智加科技是自动驾驶的卡车，他们跟一汽合作，它们明确表示是L2级别的。
其实在保险公司眼里，因为现在没有申请作为L4上路的车辆，保险公司的处理上还都是正常的交通工具，并没有因为有自动驾驶功能就加保费。
泓君：我想问问作为消费者或者投资者，L2的车，有没有被要求缴纳专项或者更多的保险费。
Wayne：我觉得再过些年，不管是哪一级的自动驾驶，出险多，那保费就会涨。某个车型车险多，那对应的保费会调节，用户自己也会知道。这是个相互教育的过程。如果说声称L2自动驾驶的车型事故率比其它普通车都高，那这一类的车保险费肯定会涨。
朱峰：我们了解到，今年一些保险公司在考虑这个问题，但他们考虑的可能更多不是针对辅助驾驶功能的保费调节，而是在电池性能上的保费调节。因为现在屡发的有自燃等问题，万一你的车在车库自燃把其它车烧了，这些事情怎么赔？这个概率会不会比油车概率更高？保险公司可能更多是考虑这样的问题。
Wayne：今年极端天气也是极多。
泓君：所以感觉整个辅助驾驶、自动驾驶还在相当早期阶段，法规包括的事故责任还有很多不明晰的地方。
Wayne：很多时候都是我们科技人在讨论很多未来的事情，但在法律认定上就按法律规定的来。例如L2的车，既然驾驶员负主要的责任，不管汽车销售跟你说了什么，安全责任你需要来负。
其它的相关单位，不管是保险公司、车管所、交管部门，都是要看法律的认定。如果有一天L4上路了，因为车厂负主要的责任，可能每辆车出厂之前都有一份针对L4的保险。因为L4可能不仅涉及到产品问题，还有运营问题。也许某天光线不好或者忽然有行人出现，造成了事故，也是车厂的责任，要承担运营的风险。这个以后也会变。既然已经承担运营风险了，那可能就真做运营了，订阅式的用车。
朱峰：我用手机叫车到家把我接走就好了，到地方它再去接别人就好了。
Wayne：责任切割点，会影响大家的商业模式。
泓君：对，跟随责任承担的变化，可能也会影响大家的商业模式。如果我承担了责任，那干脆就变运营商了。
还想讨论一个L4事故的处理。2018年Uber事故的处理，经历两年多的法律过程，最后判决是驾驶员的责任，他现在还在上诉。这个事故当时就是在黑夜里突然出现了一个骑自行车的穿黑色衣服的人，安全员当时是在看手机。Uber这个事故，有3层责任都冲破了。当车辆识别到这个人时，它其实跳了好几层。第一层，车上的识别系统在事发前5秒，先是判断是汽车、其它、静止物体。最后0.2秒的时候，车才识别出前面是需要刹车的对象，启动刹车程序。当时车速比较快，0.2秒根本不够制动。第二层，Uber准备制动时，发现紧急刹车系统被关掉了。最后一层，指望人类安全员接管，但人类安全员当时在看手机。
最后的判决是Uber没有大的过错，主要是驾驶员负责。黑夜里穿黑色衣服骑自行车，事故发生时的那种驾驶环境，即使是其他普通的驾驶员也不一定能反应过来。Uber的安全员被判2.5年有期徒刑，过失杀人罪。你们怎么看美国法院对Uber这起事故的判决呢？
Wayne：我感觉驾驶员的责任更大一些。夜间行车本身就有难度，对于大部分驾驶员都是有挑战的。如果按照中国的交规，不管有没有出事故，这位驾驶员行车的时候看手机，双手不扶方向盘，也是违反交规的。这是起交通事故，具体的起诉罪名是过失杀人，这个是否完全合适我不知道，但是从责任认定上来看，我认为是合理的。
泓君：Uber一直说它是L4级的，但是带人类安全员。美国的法律把L4级别分成两类，区别是有无人类安全员。有安全员则说明车是在测试的状态，有任何不安全的情况，安全员要随时接管。另外如果是全无人驾驶，车里面可以没有人在路上开的，但需要单独申请牌照。
Wayne：如果是Legally claim L4，那车辆和安全员是共同分享责任的，车辆运营方至少要负一半的责任。我不知道美国是否对L4级别测试车辆的安全员有要求，如何衡量注意力级别，遇到什么情况需要有多久的合理反应时间，如果定义不清晰的话，那宽泛来讲，应该由双方来承担这个责任。
泓君：你说到Legally claim L4的这一点，我想到现有的关于L2和L4都是根据SAE（国际自动机工程师学会）的标准，它是一个制定标准的行业组织，不是政府机构。虽然这套标准很快地被接受，但分级本身不具备任何的法律效力。虽然美国或者加拿大交管部门会参考，但其实在法律定义上还是相对真空的。很多车为了销售会模糊概念，甚至有“自动辅助驾驶”这样的概念。Uber测试是在亚利桑那州，其实也是州政府为了引进这些高科技企业而支持的。这也提醒我们作为个人消费者，对于自动驾驶概念还是需要有所注意的。
朱峰：这里还有一个细节，Uber自动驾驶系统是在第几秒提醒的安全员？如果只提前了0.2秒才提醒驾驶员去接管系统，其实人也是没有办法反应的。刚刚泓君说的，系统纠结了5秒，耽误了黄金反应时间，这是存在一定问题的。
Wayne：对，所以就是责任认定。人的反应时间大概是0.2秒，等收到提醒的时候已经来不及了。整体来讲，驾驶员是驾驶一个钢铁的设备在公共道路上行驶，还是要非常负责任的来对待安全问题。驾驶员的年龄多大？我猜驾驶员如果 70 后，他不会犯这种问题。
泓君：Uber当时在亚利桑那州测试时候的安全员，好像是找了一批刚结束服刑的人。
Wayne：可能他们对他人的安全不太在意，做了驾驶员可能对自己的命也不太在意，这个不太能被称为安全员吧。
泓君：这个安全员其实也很倒霉。之前从监狱刚出，然后又遇到这事。
Wayne：所以这也是体现了车辆运营商对于安全投入多不情愿，找最便宜的劳动力。
朱峰：这就像特斯拉把辅助驾驶命名Autopilot是一样的，比较激进。
泓君：我注意到今年自动融资非常多，很多公司也都在冲上市。今年为什么会有自动驾驶投资热潮？
Wayne：我觉得还是去年整个 EV 市场热的延续。特斯拉股票翻了无数倍，它在过去三年的股票的表现，教育了整个投资界和工业界，大家不再觉得EV是个笑话了。当时特斯拉在中国建厂，也有很多人在看笑话，但是现在情况完全不一样了。国内前三名也跑出来了。我看到理想ONE上个月（7月份）是中国中大型SUV出货量最大的。从设备来讲，大家自然会看到衍生的下一波的技术投资就是在自动驾驶上。整车、底盘、电池，都有企业IPO了。那么接下来自动驾驶，大家觉得很有可能形成订阅式服务或者新的商业增长点，所以成了最重要的技术投资方向。
不仅是国内，其实是全球汽车工业界对于这个技术展望的一个时间表。之前大家说2024年Robotaxi开始进入运营状态，从现在算还有3年，有点像3年前的特斯拉。有的人将信将疑，有的人觉得不可能。车厂习惯了提前3年做规划，那今年看下一个3年就是自动驾驶。所以今年主机厂、资本方等都在布局自动驾驶。
泓君：滴滴今年的上市遇到了一些事情，这对今年准备上市的公司会有什么影响呢？
Wayne：不止是滴滴，K12双减和游戏也是，可能还有更多。资本市场基本处在余震、还在小震中，还在反应到底今年是什么状态。
我觉得对于自动驾驶来讲，如果是硬件公司，可能风险不是很大。硬件卖给主机厂，并没有运营数据。所以硬件公司上市，去哪个资本市场，主要看谁给的价格高。但如果是运营型的公司，拥有大量道路数据，就非常敏感了。数据重要性和敏感性也有层次，道路数据涉及到国家安全，这也是为什么测绘的牌照很有限。所以这类企业上市，肯定需要前置审批。
但是做硬件的主机厂，是没有限制的。但可能这类企业对美国的资本市场吸引力不大，这类企业在美国很多。之前我还和美国人开玩笑说他们的主机厂都是国营企业，破产之后政府不断地救，最后都快成公共设施了。原来车厂的 CEO 赚得最多，现在华尔街老板们赚得最多，行业也转移了。这个很像美国半导体企业，半导体在美国上市也不值钱，车厂不值钱。
但是，如果是EV、 自动驾驶，全球都需要。这些行业，中国做得挺好的，美国好像也没有先进太多，于是这些公司在中美上市都挺值钱的。所以我觉得中国自动驾驶公司也是期待能在美国上市，因为科创板的前四条标准更多是为传统科技公司打造的，例如半导体和硬件公司。对于自动驾驶来说，可能相当一段时间内没有确定的运营收入，或者不知道收入会从哪边来。收入规模比较小，但技术高度确实很高，那怎么给它估值？自动驾驶行业和新一代的底层技术设施有关，是否能在科创板上，其实对中国抓住下一波生产力代表的挺重要的方面。
所以，滴滴的事件、最近 VIE架构美股公司的事件，都会严重影响国内自动驾驶公司在美国上市的时间表，反过来又会影响各自公司的融资难度。华创的被投企业文远知行和智加科技所受影响小一点，他们有好多年运营的经验，也开始有收入了，但是整个行业还是需要资金的。人民币还是美元都欢迎，关键还是能够有一个制度，明确鼓励资金投到非常前沿的、暂时不能产生收入和净利润，但是非常有资产价值的行业里面去。
泓君：你刚提到的科创板前四条不适合自动驾驶公司，分别指的是什么？
Wayne：比如营收的收入增长或者利润的增长，主营收入和技术是不是完全匹配，我觉得这些都不完全适用于自动驾驶行业，比较适合传统的硬科技公司。传统的硬科技公司还要突破科学的挑战，但是自动驾驶已经过了科研的阶段，现在进入运营阶段，这时候工程是关键。
我们为什么觉得中美自动驾驶是不同的市场？因为，会涉及到安全问题。第一波，能不能利用外资来做科研，同时最后为我们所用，为国家安全保驾护航，是需要一起努力来解决的问题。
泓君：是的，包括很多前沿的技术很多从军用技术逐步扩展到民间。
Wayne：从 1957 年 10 月，前苏联发射斯普尼克卫星刺激了美国的创新精神。1958年，NASA成立了，还有仙童半导体、肖克利实验室、硅谷，甚至生命科学。到了1991年苏联解体，DARPA开始民用化，很多技术都开始军转民。美苏对峙三十年，科技争霸，科技创新极为丰富。那现在，中国和美国之间的科技竞争，会不会时间更长？中间出来的科技大跳跃会不会更多？我觉得很值得期待。中美的科技行业，还有有些鲶鱼效应的，有竞争的对手。
泓君：对，我在硅谷感受非常明显，这几年出了好多激动人心的创新。不光是自动驾驶，还有生物医药领域，基因编辑等等。
Wayne：对，现在还有蛋白质结构、Space X ，都是很厉害的。
泓君：这都是我播客的选题。
Wayne：继续串台。
朱峰：特别感谢泓君老师和硅谷 101 频道跟我们一起串台，希望这样的机会以后会更多。
泓君：非常期待继续串台。今天的节目就到这里，欢迎大家收听。
