WFH需求回不去!5G下一個風口在哪?高通劉思泰點5大趨勢、台灣優勢在這裡
在遠距浪潮下,大幅提升人們對網路的需求。高通副總裁劉思通日前談論5G的現況及未來趨勢,並且點出台灣的優勢在哪裡。
2021.07.19
天下雜誌
高通副總裁暨台灣與東南亞區總裁劉思泰,出席2021《天下》經濟論壇夏季場,強調疫情爆發,人們轉為遠距工作和遠距教學,永遠改變使用筆電的方式,也大幅改變人們對快速、可靠、無限寬頻連網的需求。即使疫情過後,這些需求會長期存在。他深入闡述5G的五大現況與新趨勢,解釋技術、創新與未來潛能,說明疫情下的現況與科技變革、以及疫後世界新機遇。以下是演講精華:
5G創新不斷向前推進,我們快速邁向更連結、更智慧的世界。這個世界正從傳統運算、邊緣運算裝置、雲端,轉成由行動裝置中連網能力與運算技術融合驅動前進,並改變工作、生活和娛樂方式。
5G是智慧連結未來的基礎,實現更具互動性、沉浸感和參與感的全新體驗,同時推動所有產業數位轉型。
第一個5G商用網路推出短短兩年,5G發展即超出預期。在全球逾65個國家中、有160多家電信營運商推出5G商用服務,遠遠超出4G商業化最初幾年的成績。
令人驚訝的是,這些成長大多出現在疫情間,5G生態系的韌性和潛力不言而喻,未來還有超過270家電信運營商正投資部署5G, 預期兩年後,全球5G連結數將超過10億台終端裝置,比4G快兩年 。
趨勢1:創造全球13兆美元產值,逾2,000萬工作機會
5G快速普及,正成為帶動各區域體成長的強大引擎。據IHS markit數據, 到2035年,5G將創造全球超過13兆美元產值,提供逾2,000萬個工作機會 。
隨著疫情爆發,我們轉為遠距工作和教學,花大量時間在視訊會議和線上協作,永遠改變使用筆電的方式,也大幅改變我們對快速、可靠、無限寬頻連網的需求,且疫情過後,這些需求會長期存在。
根據不同產業研究, 超過80%的雇主計劃未來讓員工部份時間遠距工作、超過七成員工希望保有彈性遠距工作的選項 。
對消費者而言,人們已習慣在智慧手機上流暢互動,這讓我們重新思考筆電的使用體驗,尤其近期遠距工作型態,人們把舊電腦都轉為高效行動連結裝置,此趨勢變得更為重要。
趨勢2:長時連網+多媒體+AI,手機優點在電腦實現
5G超低延遲和超大容量正提升連網力、行動力、生產力,滿足當今世界隨處可工作和學習的需要,但新時代生產力不只需要連網力,還需要高品質相機和音訊,實現清晰順暢的線上參與,透過AI協作並搭配增強的安全性工具。
因此,高通一直持續與宏碁、微軟、聯想、惠普、三星等,以及其他業界領導者合作、共同打造5G個人電腦(PC)。
5G個人電腦藉由長時連網、相機和多媒體功能搭配AI,可無需犧牲電池續航力即提供出色效能,輕薄安靜的設計讓手機優點也能在電腦實現。
回想不過4年前,我們分享第一個執行Windows系統的高通驍龍運算相關技術細節,當時就堅信智慧手機體驗是人們所期望的PC體驗,高通開發的運算解決方案,專注於讓更多手機及更多不同裝置,都能使用5G。
AI是另一重點,可將長時連網的電腦轉變為行動生產力和娛樂中心 。展望AI未來體驗,視訊會議時將提供即時翻譯功能,讓你與其他國家同事交談互動;AI會主動提出提升生產力的建議;電競體驗也會更能身歷其境;裝置將學習我們的喜好,找到符合我們能力、水準、屬性的內容,提供下載建議。AI帶來的體驗將超越想像。
趨勢3:毫米波幫助農村孩子,消除數位落差
另一方面, 毫米波是釋放5G潛力及實現未來運算體驗重要技術,毫米波支援數千兆位元傳輸速率和超大容量,並節省成本,更凸顯毫米波優勢 。
當電信運營商評估數據密集環境、擴展容量的成本時,可能質疑部署毫米波的成本效益,但GSI Intelligence調查顯示:容量需求高的地方,使用毫米波和中頻短頻譜所耗費的總成本,比只使用中頻段低。
義大利、日本、新加坡、美國都已有商用毫米波網路,目前全球170家電信營運商都在投資毫米波,毫米波也搭配固定無限存取使用,幫助農村等服務不完善地區消除數位落差,讓孩子可遠距上課。
趨勢4:5G下一步,XR虛擬實境考察或出國旅行
但要實現未來高沉浸式AI驅動體驗,光靠高速連網不夠,還需要提高運算能力。
有了5G協助,未來運算平台焦點將是延展實境(XR),如透過5G和VR頭戴裝置,讓孩子可進行虛擬實境考察、改變工作完成方式、或到異國旅行。
5G以AR為基礎的眼鏡,可即時翻譯招牌、菜單、名片,幫助遊客快速適應國外環境,這都需要高傳輸量和高速數據傳輸,同時需要超低延遲。
趨勢5:台灣具供應鏈優勢,可掌握5G轉型、價值商機
5G對PC產業的影響已發生,把智慧手機體驗帶入5G PC,已走入我們生活。
下一代運算平台可更大幅改變生活、城市、產業面貌,AR、VR及XR是即將到來的未來。
在改變過程中,台灣資通訊在創新研發扮演重要角色 ,高通持續擴展台灣業務、投資人才、並與台灣各大企業和新創合作,攜手台灣搶佔全球商機。
台灣具備完整資通訊產業供應鏈優勢,在發展5G、AI、IoT、XR等尖端科技垂直應用,及跨產業研發、創新都具備競爭力。
5G驅動的全球產業變革和商機,是台灣產業轉型升級、提升價值鏈最佳機會。高通會繼續與台灣企業伙伴、新創團隊合作建立生態系,共同邁向更緊密連結的疫後新世界。
資料來源:https://www.bnext.com.tw/article/63949/wfh-5g
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車用電子熱翻天,全自駕系統的基礎 ADAS 到底是什麼?
作者 黃 敬哲 | 發布日期 2021 年 01 月 25 日 14:43 |
先進駕駛輔助系統(ADAS)其實並不等同於自動駕駛,其所涉及的範圍及產品零組件,可能也與許多人想像中的不太一樣。
早在自駕系統火熱之前,ADAS 其實已發展許久,1995 年,日本三菱就推出了停車距離控制系統(PDC),到了 2000 年,豐田就實現了基於毫米波雷達的適應性巡航系統(ACC ),可以說是現今自駕系統的前身。毫米波雷達性能可能不如光達,但具有體積小、重量輕、且不易受天候因素影響和探測距離長等優點,且造價相對合理,如今都還是主流。
因此除了 ACC 外,其實如自動煞車系統、盲點偵測系統等都廣泛採用毫米波雷達,基本上是以不同的頻率來區分其應用,目前是往 79GHz 等較高頻率發展,尤其是為了因應自駕系統的發展。 ADAS 基本上指的是安裝在車上的各種感測器,來令駕駛人掌握整車及外部環境因素,如車道偏離警示、防撞警示、夜視及適路性車燈等都可稱為 ADAS。
ADAS 作為一種混合技術系統,基本上可分為三大部份:感測器、處理器與致動器。由感測器捕捉外界的訊號,除了毫米波雷達及光達此類外,也包括熱能、壓力等監測器。透過傳回這些資料給處理器,並形成足以讓駕駛人認知的資訊,以避免危險路況。甚至為因應人類反應之不及,也可以直接啟動致動器,達成減速、緊急煞車等保護駕駛人的功能。
差別在哪?
理論上,性能優秀的 ADAS 大概就能等同於 3 級自駕系統,亦即有人駕駛下的條件自動,例如自動停車等,就是結合了複數 ADAS,這也是目前的主流,基本上要實現等級 4 高度自動,及等級 5 全自動駕駛,還有一段技術距離。事實上,ADAS 與自駕系統還是有不少差異,就單純論技術來講,最大的不同在於處理器。
自駕系統需要的處理晶片更加先進,並應用到人工智慧及大數據分析等技術,對於資訊的處理量與較為單純的 ADAS 不是同一個等級,雖然從 ADAS 到自動駕駛的確是一個漸進式的過程,但最大的分隔點還在於是輔助駕駛人,還是由系統來主導駕駛行為,可以說在等級 3 自駕之前基本上都只是 ADAS 而已。
自駕系統的基礎
不過要實現自動駕駛,還是必須要先建立完善的 ADAS 技術,各種微機電系統的配合,才能成就自駕的功能。從胎壓偵測、行人辨識、電子煞車,甚至是動力分配如下坡控制等系統,都是能夠補足駕駛人車技不足的關鍵,最終向外延伸到車道保持、ACC 及車聯網等技術,最終建構出理想的智慧交通。
當然各國政府也對此有著相當繁複的規定,避免品質不佳的裝置被民眾使用,反而造成更多的交通危害,且相對 ADAS,自駕系統衍伸的法規問題更加複雜,就算發展到 Level 5,要爭取到政府法規的認同,也並不容易,牽扯到如車禍責任歸屬等根本問題。
此前就有法院判決特斯拉不能以自動駕駛來進行宣傳,避免車主對車輛性能有所誤解。實際上,現今商業化的所謂「自駕」系統多半也都還只是 Lv 2~3 等級而已,基本上都還只能算是 ADAS 的範疇。
資料來源:https://technews.tw/2021/01/25/automotive-electronics-are-turning-the-tide-what-is-the-basis-of-self-driving-system-adas/
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Momenta完全無人駕駛首次曝光!城區道路混行無接管,遭遇逆行也不怕,特斯拉Waymo路線二合一
本文來源:量子位微信公眾號 QbitAI 作者:李根
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Momenta(現在)是一家怎樣的公司?
宏觀印象:學霸創業、中國無人車獨角獸、賓士母公司戴姆勒加持、自動駕駛第一梯隊玩家……
產品業務:高速場景方案產品、L4級自主泊車產品交貨、最高等級高精度地圖資質……
一千個維度有一千種答案,但也頗顯盲人摸象。
只是從今往後,Momenta的技術路徑開始完整清晰。
在通往自動駕駛實現大道上,之前有漸進式的特斯拉,也有一步到位的Waymo,天下方案,莫過於此。
而現在,Momenta集二者之所長,避二者之所短:
Tesla+Waymo,就是Momenta。
▌完全無人駕駛發佈
12月26日,Momenta對外正式發佈L4級無人駕駛技術MSD (Momenta Self Driving),開始支持城市內完全無人駕駛場景。
如果說2019年來Momenta發佈的前裝量產產品Mpilot,更像是特斯拉方案。
那麼現在,MSD上馬,則顯出Waymo路線雄心。
萬萬沒想到,自動駕駛業內一度紛爭的兩種路線,如今讓Momenta實現二合一。
但MSD究竟是一套怎樣的方案?
區別於量產前裝方案,Momenta完全無人駕駛方案中最明顯不同在於多了雷射雷達。
在其測試車中,共搭載12個攝像頭,5個毫米波雷達和1個雷射雷達。整套系統感測器方案以攝像頭為主,雷射雷達為輔,多感測器冗餘。
而且Momenta強調,除去雷射雷達,方案中的硬體選型與前裝量產保持一致——這也是Momenta“兩條腿”向前的關鍵考量,後面還會詳細講到。
不過,說一千道一萬,無人駕駛——還得以身試乘看一看。
MSD方案的試乘,選在了Momenta(蘇州),地點毗鄰蘇州高鐵北站,屬城建頻繁區域,路線全程約12公里,沿途經過30餘個紅綠燈路口:
既包括無保護左轉等典型場景,也有非機動車混行、立交橋下長路口等複雜路段。
路線中還有多處工地,也有學校、居民區、寫字樓、商業中心等生活場景。
符合Momenta該方案目標所指:城市區間內,完全無人駕駛。
而且路段基礎設施也沒有過V2X改造,依然拼的是單車智慧實力。
車流交匯交互,也是最有意思的場景。MSD方案雖初發佈,但智慧程度已有老司機風範,在試乘的幾次交互場景中,有讓行、也有選擇先過,並不基於單一規則。
同車試乘的Momenta研發總監夏炎解釋,這能體現MSD在預測規劃方面的實力和學習能力。
不過整體試乘而言,因為城市區間不同高速場景(無人車混行)和停車場(低速),Momenta的AI司機給人的印象是:安全第一,寧慫不偏激。
比如在蘇州相城道路,會出現不規則的異型車——挑戰自動駕駛系統的感知識別。
其實從當天道路實際情況來看,系統完全可以“偏激”一些,讓路不減速通過。
但安全第一思考下,Momenta工程師打造的該系統,在交通中不確定性較大的情況下,先減速,甚至刹車,確保交互雙方的安全。
而且相比人類老司機,MSD雖初生牛犢,但也展現出不凡實力。
遭遇人類司機深為苦惱的大貨車時,既要對大貨車的載貨品類多樣、形態各異準確感知,還要對大貨車行為上的激進行為有應對:
MSD跟隨慢速行駛的大貨車一段時間後,“決定”變道超車,但在超車過程中仍保持對貨車一定的安全距離,通過接近路口的實白線後才拉大橫向距離超車,保證了超車過程中的安全性。
▌完全無人駕駛新速度
12公里左右里程,按道路交規限速行駛(40公里每小時為主),近40分鐘,歷經城區內各種場景——有臨時施工、有不規則車輛,還有逆行,但全程無接管。
這樣的完全自動駕駛能力,起步最早的穀歌用了近十年,百度從開始研發到落地也超過5年,一眾自動駕駛新勢力從無到有也走過了快3年……
雖然深度學習、大數據和大計算帶來的指數加速,已再明顯不過。
但得知Momenta的速度,依然讓人不可思議:
50人左右的團隊,5個月左右的時間。
沒錯,從今年下半年交貨量產自動駕駛產品後,Momenta才開始囤積重兵,依靠公司長期的技術和數據積累,以及量產自動駕駛和完全無人駕駛通用的平臺支持,開始攻堅完全無人駕駛。
至於能夠達到城區開放道路全程無接管,之前行業內最快的友商也差不多用時1年,且積累了至少十萬公里以上實際路測里程。
所以Momenta之速,背後究竟有“引擎”?
Momenta CEO曹旭東認為,與他們內部看問題的角度、方法和戰略選擇有關。
Momenta創辦,從一開始就明確目標,要打造自動駕駛大腦。
這並非傳統汽車產業內“換輪子”,而是行業開始AI化變革後,供應鏈環節中的新機會。
汽車產業鏈中:
有最基礎的Tier1一級供應商,如博世、大陸,在系統層面、硬體層面提供產業支援。
再往上則是OEM廠商,賓士、寶馬、豐田……即車廠。
還有智慧化的基礎——計算晶片,如TI、NXP、瑞薩和英偉達。
最後,核心新增的玩家,一方面是提供出行網路的滴滴Uber等,另一方面則是提供自動駕駛所需核心演算法和軟體的技術公司。
比如定位“自動駕駛大腦”的Momenta,就處於這一層。
但即便如此,如何實現完全自動駕駛,如何最高效擁抱未來,也沒有清晰明確的答案。
至少在打造自動駕駛大腦這件事上,特斯拉方案和Waymo路線一度不可調和。
▌兩個路線的爭論
所謂特斯拉路線,是按照自動駕駛等級的劃分,從低級往高級不斷升維,通過量產汽車對場景、數據和演算法的反覆運算,最終實現完全無人駕駛。
而且正是因為堅定量產路線,也為了最低門檻獲取數據、場景和功能回饋,偏執狂馬斯克完全依靠攝像頭方案、不使用價格昂貴的雷射雷達。
所以即便2019年發佈為完全自動駕駛而生的FSD硬體,外界也不相信馬斯克2020百萬RoboTaxi的豪言。
而Waymo路線,則認為只有從一開始L4才能實現RoboTaxi。該路線中,人機共駕的高級輔助駕駛被認為有天然Bug——既要機器輔助駕駛,又要人類在緊急時刻接管,顯然不靠譜。
於是Waymo從2009年正式推動後,逐漸明確了實現方式:
原型車、規模化路測、在豐富場景中不斷反覆運算,區域內落地,終極場景是讓無人車行駛運營在任何時間、任何地點和任何場景。
但Waymo路線中,最難的是無窮無盡的“長尾”問題,現實中總會有出乎預料的新場景、特殊挑戰,這就要求自動駕駛系統足夠聰明、且學習反覆運算得足夠快。
所以概括而言,二者優缺點都很明顯。
特斯拉方案:想依靠低成本感測器方案不斷升維,難且有道德挑戰;但好處是數據“眾包”,能在量產中獲得現金流和數據流程。
Waymo路線:希望一己之力不斷擴大無人車隊規模,最終真正實現完全落地,險且依賴融資燒錢;而好處是安全性相較而言更可控,不用把車主當小白鼠。
但如今Momenta之行動,所謂“兩條腿”戰略,卻實現了特斯拉和Waymo路線的二合一。
即,通過量產自動駕駛產品獲得海量數據,持續研發數據驅動的核心演算法,打造閉環自動化工程體系,發揮數據價值,高效反覆運算數據技術,最終實現完全無人駕駛。
同時,MSD的技術框架中不同感測器的感知演算法相互獨立冗余,並非完全依賴某一種感測器,因此目前量產感測器收集的數據,如視覺、地圖、軌跡數據等可以無縫應用並有效助力MSD演算法提升。
最終,一個數據流程和技術流的閉環搭建完成,量產自動駕駛和完全無人駕駛,真正互相補益。
但為何能打通?又為什麼是Momenta?
一切要從Momenta創立之初對自動駕駛的認知說起。
▌終局視角思考無人車
Momenta 2016年創辦,當時就分析過特斯拉模式和Waymo路線。
但並非為結合二者而生。
曹旭東回憶,從一開始就希望從本質出發、從終局角度思考問題。
Momenta的思考中,自動駕駛的終局,一定是L4級以上,不需要方向盤、不需要人類司機。
但要實現這個終局,結合深度學習為核心的AI新浪潮,兩大要素就格外關鍵:
一是數據驅動。
二為海量數據。
之所以要數據驅動,是因為完全無人駕駛中的長尾問題——幾乎是難以窮盡的。
唯一的可能性只有數據驅動,自動化解決大部分的問題,例如99%問題。
所以Momenta內部,“架構師”文化興盛,他們目標是架構能夠自動化解決問題的系統。
在當前系統中,Momenta的 “閉環自動化”方法論就已發揮作用,通過建立對問題自動化發現、記錄、標注、訓練、驗證的閉環過程,為技術和數據提供自動化的反覆運算能力。
而關於海量數據,這是數據驅動的原料和前提。
之前有粗略估計,實現完全無人駕駛,需要100萬輛車跑一年,每輛每天跑10小時以上。
如此海量數據,完全依靠自建車隊採集,幾乎不現實。
量產自動駕駛數據流程能夠助力完全無人駕駛,源自統一量產感測器方案。
MSD感測器方案包括視覺感測器、雷射雷達與毫米波雷達,均覆蓋360°範圍,該感測器方案子集與量產感測器方案保持一致。
所以理解了無人駕駛終局的兩大要素,或許也就不難明白Momenta此次談及的兩條腿戰略:
一條腿是量產自動駕駛;
另外一條是完全無人駕駛。
量產自動駕駛,人車共駕,以人為主,但解放人類在高速環路、停車場等場景下的駕駛時間,提升駕駛安全性及駕駛體驗。
而且通過量產自動駕駛,實現海量數據獲取——學特斯拉又超乎其外。
進一步,量產自動駕駛可以給完全無人駕駛帶來數據,通過數據驅動的方式,去自動化地解決99%的問題。
未來隨著量產產品上市,像 “活水”一般源源不斷注入MSD,推動MSD演算法不斷升級,使得完全無人駕駛系統不斷進化。
這是數據流程上的打通。
而通過完全無人駕駛,還能給量產自動駕駛回饋技術流,不斷提升體驗和能力,讓量產自動駕駛持續進步,提升行業份額。
當然,數據流程和技術流形成閉環,聽起來不算稀奇。
但真正實現這樣的戰略並不容易,關鍵是量產感測器方案的一致性、互補性,並在量產自動駕駛戰略中真正快速低成本交貨、落地。
這也是特斯拉和Waymo難以跨公司二合一的原因。
另外,作為創業公司,在數據流程和技術流閉環之外,靠融資燒錢顯然不可持續,必然還需要現金流。
所以Momenta創辦3年來,先在量產自動駕駛發力,實現數據流程和現金流方面的驗證,然後發力完全無人駕駛,同時著力於打通兩者之間的數據流程和技術流。
現在,完全無人駕駛方案發佈,數據流程和技術流的戰略雛形形成,現金流也能讓公司不受輿論和資本市場變化而左右。
曹旭東說, 目前Mpilot 和MSD的原型發佈,標誌著兩條腿的雛形期形成。預計到2019年-2024年,量產自動駕駛大規模上市,以及MSD真正的完全數據驅動,完全自動化,則是“兩條腿”戰略得到驗證的時刻,也是戰略的成型期。
▌道阻且長,行則將至
不過,也還沒到一腳定江山的時刻。
雛形初現,一切還只不過是開始。
更何況這樣的戰略完整披露,一方面會面臨質疑,另一方面也有被複製的風險。
但曹旭東並不擔心。他說:“戰略沒有優劣,戰略是選擇。這個戰略有其優點,也有難點和挑戰。我們在選擇戰略同時,也必須克服和解決其背後難點。我相信,戰略發佈後,看到的不是抄襲,更多的是爭議。在戰略執行時,遇到困難,可以選擇繼續走下去,也可以去選擇其他戰略,但我們選擇迎難而上。道阻且長,行則將至。”
按照Momenta的說法,執行層面主要面臨兩個維度的挑戰:包括技術難度和商業難度。
技術層面的難,例如數據流程的打通。曹旭東認為,行業主流都是以雷射雷達為主的技術解決方案,但Momenta是以統一量產感測器為主,需要打通量產自動駕駛到完全無人駕駛的數據流程,而他們在其中做了大量的技術創新。
在矽谷拜訪時,曹旭東也講到Momenta的戰略和已解決的技術難題,得到很多行業專家的認可和欣賞,因為Momenta在做原始的技術創新,而不是簡單的複製跟隨。
商業層面的難,包括如何深入行業、理解客戶,如何拓展能力邊界及更好的服務市場。
曹旭東進一步解釋:“To B是系統性的業務,面對的是一個組織,需要得到方方面面的認可。一線客戶都有很強的技術能力和很高的技術標準,需要經過非常嚴格的技術評測。而我們經過層層驗證,最後獲得了客戶的認可,進入了量產體系。”
Momenta也有相對長遠的完整時間表。
他們內部,認定2016年-2019年是戰略雛形期,2019年-2024年是戰略成型期。
然後2024年-2028年才是真正的戰略爆發期,那時候在完全自動駕駛“這條腿”上將加速趕上Waymo。
只是現在開始,自動駕駛“面壁者”Momenta,戰略意圖一覽無餘。
▌告別盲人摸象
作用力也才剛剛開始。
從Momenta自身來說,徹底告別被“盲人摸象”狀態。
高精度地圖供應商?高級輔助駕駛玩家?量產自動駕駛交貨……
都不準確。
大道至簡,Momenta(現在)是一家怎樣的公司?
Momenta = Tesla + Waymo。
而且這種結合帶來的新場景新技能,還可能不是線性相加。
或許也是聚變反應。
比如特斯拉一直是從車角度提供方案,Waymo則是運力技術維度……
但二者結合,就是完整軟硬體集合體,載人載貨,私家車共用車,都有了可能。
簡而言之,能做的更多,可以做的更多,新價值已經展現,新邊界也就要重勘。
自然還會進一步帶動行業新格局重塑。
自動駕駛發展中,特斯拉方案和Waymo路線,一次次被提起,一次次被模仿,一次次被對標。
這樣的新玩家新勢力,無論中美,都可以舉出很多。
但今日之Momenta,在理論上真正達到二合一,並且驗證了可行性。
於是,之前衡量自動駕駛的時間表,曾經理解Momenta的框架,可能是時候刷新了。
▌One more thing
雖然Momenta是中國自動駕駛的獨角獸,但作為Momenta的船長,曹旭東最關心的並不是公司的估值。
他認為商業世界一切有為法,一定離不開價值規律本身,估值並不需要過分關心。
他關心什麼?
作為CEO,他說核心還是人,組織的學習、進步和提升。
這位Momenta創始人,今年來自上而下改變了一件小事:不再把“創始人”放在對內對外的任何地方,僅以職務——CEO示人。
他解釋說,Momenta正在最大限度通過組織變革、文化塑造,形成合夥人文化。
合夥人不分加入先後,不論年齡資歷,核心關注的是技術、貢獻和志同道合。
他希望以此吸引最頂級的牛人,讓更多有識之士加速自動駕駛終局到來。
《道德經》裡說,夫唯不爭,故天下莫能與之爭。
但真正能邁步實踐者,少之又少。
如今,無人車獨角獸Momenta,宣示兩條腿,放下“自我”,立志要做推動終局實現的那個玩家。
這就是Momenta。
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