做汽车+智能的学霸 汽车智能沙龙互动QA实录

5月28日，在由最靠谱的汽车牛人平台---牛车网和新势汽车自媒体车记思维、汽车智能联合举办的2016(第二届）汽车智能沙龙论坛中，牛车网创始人海兰女士、创新工场投资总监卫冰飞先生、乐驾车萝卜创始人马斌斌、镭神智能CEO胡小波在第二届汽车智能沙龙的尾声对现场在座的媒体的问题和疑惑进行了逐一解答。

现场提问：我有两个问题，第一个问题，问一下海兰总，我们智能汽车的这个论坛也是每个月都有，你希望通过这个论坛能多做到哪些事情？第二个问题问我们的卫总，刚才也谈到很多在智能汽车投资这个话题，在汽车金融这方面会有很大的发展，在技术方面可能是有很多的壁垒，然后投资回报率能不能大概给我们阐述一下，在金融和技术方面，对于投资人来说，投资回报率说一下。

牛车网创始人海兰：我刚才讲了，因为我们会持续关注，整个智能汽车的一个发展，我们能做的事情，就是尽我们所能，首先把我们的智能汽车沙龙继续办出去，如果我们做的越来越多的话，我们希望它逐渐能成为一个智能汽车展，这个是我们的预期，然后我们还希望的说，我们能在智能汽车上聚拢一大批专家，一大批创业者，在我们这个行业站在前沿的比如说像比亚迪，然后我们的这些朋友们，能够交流因为我们做的就是平台，和大家一起讨论我们未来能不能有更多的机会，把一件事情干的更好，然后我们有没有一点机会也可以改善，现在的这个骑车到了这个第五个水平，那么能不能让中国无人驾驶的骑车到这个环节，我特别认同卫总说的话，整个人类历史上，只要是跟出行改变的，也是促进人类大发展的事情，所以我也乐意提供我们可以做的事，也就是我们平台，继续在平台讨论下去，分享下去，谢谢。

创新工场投资总监卫冰飞：关于整个产业投资回报率的问题，这里面有两个因素，一个是企业发展能不能给投资人赚钱是两个因素，一个是本身这个市场是不是够发展的够快够大，第二个这个市场里边的每一家它的利润率有多少，所以我觉得中国现在目前的状况是市场巨大，发展非常的快，所以在投资人的这个投资当中，尤其是早期的VC投资人会牺牲很多的利润，然后博取更高的一个成长，所以像uber、滴滴这样子的公司，虽然现在都不赚钱，你说投资回报率，只是账面上的，但是因为这个市场非常的大，然后它的覆盖的人群比较多，受到资本的亲睐，即使烧了很多钱，然后现在不断烧钱提升它的估值，从这个逻辑来讲，从大方面来讲是这样的逻辑。汽车金融这方面，乘用车融资租赁，如何能够改变出行习惯，买车习惯这方面发生变化，有可能从一线城市下沉到四五线城市，可能那边买一辆面包车，生产经营型的，原来没有享受到金融的服务，现在给到他们这个融资租赁这样的一个方案，这个是在中国非常有机会的。

前两天我跟一个国内的大的保险公司聊，我说是不是他们也忧心忡忡，无人驾驶来了，整个保险模型，经算模型会翻天覆地的变化，车险这个行业以后还是否存在，这个也是一个非常值得探讨的话题，现在来看，本身现在汽车保险这个领域，其实还是在一个大变革的前叶，随着市场化的定价逐渐的放开，保险公司和保险公司的这个产品需要有差异化，然后在经算模型，如何降低赔付率等等这方面，需要做很多的工作。这类好的保险公司，或者说这类的大数据的服务公司，我觉得也会有很多的机会，我不知道这个是否回答你的问题，一个是金融，二是我们投资人如何看整个行业的回报率的问题。

现场提问：你说车的那个线，不可能出现到32线以上，除了成本的原因之外，还有什么原因让大家不会用32线以上的激光雷达？

镭神智能CEO胡小波：最核心的还是生产工艺的问题，生产成本已经超过16线以上，生产起来非常的麻烦，因为成本的这个上升。在美国招聘一个工人年薪也得几万美金。因为他整体的产能也就上不去，如果很麻烦的话，像64线，据我了解，整个生产一台激光雷达需要的这个时间2个星期以上，就是整个的这个组装到最后调试出厂，而且都需要技术工人和工程师来调整。

现场提问：这个短期内可能都解决不了？

镭神智能CEO胡小波：应该以我对这个激光行业和这个激光雷达，包括还有光无源器件这一块，我毕业到从业现在，估计也没有生产的这个可能性，那么成本就很难降下来。

牛车网创始人海兰：如果到128线成本是多少？

镭神智能CEO胡小波：那个是扫描的，出来是一帧一帧的图像，做到几百都是可以的，就是把其中的线的概念，变成一个行或者是列。

现场提问：问一下马先生，因为听到车萝卜也是非常的有趣，那么是不是还有手势的控制，会不会对我们驾驶安全有隐患呢？

乐驾车萝卜创始人马斌斌：刚发布的这个产品是有手势识别的，但是上线一个月就去掉了，因为我们感觉刚开始想加的时候，是很枯燥的这个操作方式，发现用户操作的时候，这个手拿起来，然后去唤醒操作，跟操作手机也是一样，分心很严重，判断是否准确识别我的动作，反而带来驾驶的这个不安全，就去掉，我们一个替代的方案就是蓝牙遥控器，把它卡在这个方向盘上，可以上下左右四个键，这个操作完全可以替代手势，这个也是上线以后通过用户反馈发现问题的。手势识别要想做好的话，得1秒64帧才可以实现，很好的笔记本CPU占到70%或者80%才可以准确的识别，但是在电脑的这个识别CPU占到很高，放到这个车载上，我们语音识别叫占到两核的这个CPU，如果说用手势的话，可能也会错误的识别，而且也要考虑到这个性价比的问题，后面就放弃了。由于对cpu占的非常高的，放到车载上8核的芯片要占到2到3核以上才可以做，但是现在的实验室的很多的做法，为了做好的这个AR的这个识别，做深度的学习，2到3个根本就不够，我们也是在做，我们有一个博士他的老师是美国西北大学的，是一个华人，号称识别之父，我们这边是有很多图像识别的这个基础的，我们做法就是用这个常规的模式匹配加上局部深度学习，做平衡做结合，这样的话我们可以用2核左右的CPU，做比较好的这个识别，但是要继续做很多的训练。你要看到的技术真正实用的时候，成本是否可以做到产业化的这个程度，就是刚才讲的64线的激光雷达可能是最好的，但是贵的连宝马他都用不起。