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關於未來汽車與移動出行，我們看到了一次最深入解讀
雷鋒網(公眾號：雷鋒網)·新智駕按：在汽車行業的各個大會上，關於智能網聯、移動出行的討論熱度一直居高不下，就在上周，我們看到了一個更全麵和深入的行業解讀。中國汽車工程學會年會開幕儀式上，清華大學汽車戰略研究院院長趙福全，中國工程院院士李駿，2014、2016 FISITA 主席 Paul Mascarena，東風汽車技術中心主任談民強，廣汽集團研究院院長王秋景，日本汽車研究所主席永井正夫在圓桌論壇環節，就以上兩話題的多個延伸觸角進行了解析。
一個多小時的議程中，六位嘉賓的討論涵蓋了未來汽車與出行形態，智能網聯發展難點，智能汽車平台建設，國家、社會、企業的各方麵協同，L3 與 L4的路線鴻溝，L5 的必要性，傳統 OEM 在出行變革前麵臨的選擇，未來汽車產業的國際合作等多個熱門議題，而因為有歐美和日本行業大咖的加入，此次論壇也向我們展現了更多國際視野與觀點。雷鋒網·新智駕特將其內容進行了整理，並做了不改變原意的調整，以下為論壇全文：
趙福全：首先想聽幾位嘉賓暢想一下，到 2030 年，汽車和移動出行方式會是什麼樣的？
李駿：首先是關於中國汽車到 2030 年的發展問題。現在國內千人車保有量是 140 左右，還不如泰國。我們的願景是更多人有車，怎麼能翻一番，到 2030 年千人有車量達到 300。
2030 年要達到 300，最大製約因素是什麼？從目前情況看，是二氧化碳。因為我們國家已經簽了巴黎協議，做出承諾，到 2030 年，碳排放要達到峰值，單位 GDP 二氧化碳排放要比 2005 年降低 60%—65%。
如果車的總量提高，二氧化碳還要封頂，尤其是我們國家汽車的二氧化碳排放在使用環節最多，占了 70%。使用環節占了 70%，隻給 GDP 30%，那就不可能生產那麼多汽車。所以汽車低碳化是最大的核心問題。
汽車低碳化就是要找到解決二氧化碳的這把鑰匙。這把鑰匙是什麼？這是我們到 2030 年必須解決的，而且是中國 ICE 需要回答的很大問題。 發動機是不是要停了，是不是要純電動了，是不是有各種電動耦合，是不是要用到氫能源等等，我們有一係列問題要解決。
第二，這個社會必須是一個全部互聯的社會。因為互聯網、大數據、人工智能非常強大，這也落到了 2030 年中國汽車的身上。還有智能汽車，這些都是我們看到的 2030 年汽車產業會有的顛覆性變化。
王秋景：肯定是高效、安全、綠色。現在最要解決的是交通的高效。無人駕駛汽車，有人認為安全是第一位的，我想可能高效是第一位的。安全是百分之一、千分之一、萬分之一的問題，而高效是我們每天會遇到的問題。為什麼高效擺在第一位？它與我們每個人的利益直接相關。綠色擺在第三位，它還離我們稍微遠一點，這是政府要管的事。
2030 年的出行是什麼狀況，我臨時想了一個，以後每個大城市都是三層樓結構，交通大概是兩部電梯加一個快遞分揀係統。前一段時間網上出了一個快遞分揀係統，引起很多遐想。人住在一樓，乘電梯到二樓，二樓用分揀係統把你送到三樓。
Paul Mascarena：移動出行將成為一種服務，個人可能不會再去買車，車更多作為服務來提供，這是我們未來的期待。甚至可以直接用手機實現自動化叫車等服務。
我們會有兩種汽車存在，一種從設計初始就作為移動服務平台，對於這種汽車，我們希望關注用戶體驗，用最靈活的解決方案量身打造，很多概念現在已經設計出來了，大家可以在車上看電視、工作；第二種則是更加個性化的汽車，個人買車行為會持續存在，因為很多人還是享受駕駛過程的。隨著電動汽車的出現，對於能效的關注也會更高。
談民強：我也在問我們的團隊，未來汽車是什麼樣，我可能比他們想得更遠一點。未來的汽車，是一個交通出行工具，我想是不是能夠造出變形金剛式的，需要飛起來的時候就能夠變形，生出雙翼來；然後分層飛行，需要入地的時候入地，還可以入水，這可能 2030 年沒戲，想得太遠了。2030 年之前還要現實一點，能夠把現在汽車業和各行各業一起做的智能網聯汽車、共享汽車部分實現，那就已經是我們汽車業非常大的貢獻了。
前段時間看到李書福董事長在美國買了一個飛行器公司，我在想他在琢磨什麼事，是不是準備把汽車和飛行器結合起來？於是就開始思考上麵這個問題。
永井正夫：大家知道，日本已經進入了老齡化社會，我們麵臨著很多社會問題，如何支持老齡駕駛員，是我們的一個挑戰。
我們很多項目都是獲得日本政府支持和資助的，其中一個就是 SIP 戰略投資推動項目。今年 10 月份，我們做了一個運行測試，包括豐田等日本車廠都參與其中。這次研究，我們希望評估多安全才是真正的安全，或者這些數字地圖對於車輛來講，究竟是否有用，還有人機交互和人機界麵的做法和用途。
有些日本駕駛員很老，有些是年輕一代。為了保證安全，我們要評估不同駕駛群體的需求。未來的移動出行將會比我們預計的到得更快。
趙福全：很多人認為智能網聯可能是未來汽車產業轉型以及移動出行的最重要支撐。各位對這點怎麼看？它的難點在哪？
王秋景：到 2030 年以後，我的想法就是人、車、路都在一個網上。安全也好、高效也好、低碳也好，有了互聯網，有了無人駕駛汽車，網和汽車聯係在一起，實際上這三個問題可以同步解決。
互聯難在哪？我想可能沒有難度，因為我們沒有想清楚。世界上本無路，有人走了就有路。首先無人駕駛汽車、智能駕駛汽車應該走在前麵，無人駕駛汽車、智能汽車多了以後，就有人來幫我們建張網，這張網會越織越密，越織越完善，所有車都會放到這個網上去。車不過是一個終端而已。
如果非要說一個技術的話，我覺得是存儲和計算速度。存儲和計算速度再引申就是人工智能和深度學習。沒有人工智能，沒有深度學習，就沒有真正的無人駕駛汽車。我們現在所做的這些都是基於規則的算法，隻能做到場地或者高速公路的無人駕駛。如果讓無人駕駛汽車穿越一個菜場，擠在路上和人走，沒有人工智能是做不到的。非要讓我說一個技術的話，人工智能可能是最關鍵的技術。
談民強：我的觀點正好跟王教授一樣，就是因為沒認識清楚，反而是難點。
一個是來自汽車行業自身，在汽車技術上，我們還在一步一步往前走，還沒有達到讓客戶放心、讓在座的說“車造出來就敢坐”的程度。
第二，智能網聯汽車不能獨立存在，必須跟周圍的環境關聯。智能交通沒有協同發展，汽車業自身是玩不轉的。
我們國家發展智能網聯汽車有非常好的條件，有很好的機製，辦大事就要我們這樣的國有機製才能做成，從政府、行業、企業層麵，都有不同的分工來做這個事。但是現在汽車行業跟相關產業的協同性，應該還沒有達成共識，比方說交通行業。
今天會前我問過趙教授，咱們一訪談怎麼全都是汽車業的，沒有一個交通行業的，咱還說別人的事？這說起來就有點問題。
客觀上講，發展智能網聯汽車，或者電動車，都有一個車和基礎設施以及其它行業的關係，這個關係處理不好，發展是非常困難的。
電動車也有百年曆史，也是一步一步發展過來的。這中間，一個是自身技術發展，一個是環境，包括用戶認識，和相關行業的協同，有了這些才能做好。我覺得這方麵還需要花一點工夫，更需要行業協會、行業學會來推動跨行業融合。
Paul Mascarena：中國現在有 2 億台車在路上行駛，這是一個 3000 萬的市場，很快就會變成 4000 萬的市場。大家預測到 2030 年會有 5 億台車在中國市場中服務。
我們思考一下這些車未來長什麼樣。大概有超過 50%，80%、90%的車很有可能就用到了我們現在所知道的這些技術。同時我們也知道，這些車都是工程係統性極強的車，它的服務年限至少是 10 年以上，有時候是 12 年或者 15 年，或者比 15 年更長的時間。再去想一下這個保有量。
昨天我們還提到自動化 1.0 和 2.0。自動化 1.0 是我們現在能夠理解的商業模型，包括設計、生產和銷售，以及私人車主，大部分都是內燃機技術支持的，也有混合動力的。自動化 2.0 是共享經濟，還有一部分電氣化和自動駕駛的可能性，或者出行成為一種服務。
從 1.0 上升到 2.0，這種變革會花大量時間，中間會有各種各樣的混合車型，不同使用方式、不同商業模式、混合所有製、混合使用模型，以及共享經濟等。
還有就是城市的作用，政府的作用，監管方的作用，能夠幫助我們更好地轉變。我們的技術路線圖非常類似，工程的總成是其中一部分，我們要解決的是一個社會問題，它應該是一個共同努力的結果。
汽車包括交通的道路運輸、水運或者航空運輸，其實都不是獨立的。我們所講到的是正確方向，但是我們希望有能源、社會和全世界的合作。
我是一個英國人，我的家鄉在倫敦，上一位發言嘉賓提到了倫敦的交通設計，它發展非常快速，包括盡可能限製城市內的私家車使用，通過使用成本增加或者是罰金的方法，強迫人們不得不使用公共交通，與此同時，也讓他們覺得公共交通的出行和使用非常便捷。 比如說英國的交通卡，還有配套的交通政策，是非常合適的。這樣的案例在世界其它國家數不勝數。
趙福全：談主任也談到，不是我們幹不出來，而是沒想明白。實際上我認為某些東西想明白了，但是因為幹不出來就認為沒想明白。永井先生，日本在這方麵做了哪些思考和嚐試呢？
永井正夫：我在日本的汽車研究院做汽車測試和汽車指標的實驗工作，現在我們研究院的客戶不隻是整車廠，還包括很多汽車部件商，也包括一些 ICT 或者是 IT 公司，以及不同的工程部門。
我們談的話題是如何才能確保車輛的網絡安全。一個網聯車，你可以確保它的物理安全，但是它的數據安全呢？如何進行安全性測量，包括它的數據延遲性，都是我們的研究領域。
我們要確保的這個安全性，是全方位的安全。日本非常關注這方麵的數據安全。安全性其實並沒有那麼複雜。最近很多車的係統和功能都是超智能化的，有數字地圖，有交通燈，還有智能平台，都可以在車載中使用。所以技術本身的連接性並不是非常複雜，針對未來的設計，最為重要的一件事情是高精度地圖，高精度的街景地圖，這一點至關重要。我們把它叫做數字基礎設施、數字設備。
未來，軟件基礎設施的價格會越來越低，因為它利用了人工智能和深度學習。連接性還是要基於高精地圖，如果有 10 倍於現在的高精地圖，連接性和自動駕駛是非常容易實現的。
趙福全：剛才提到我們對未來沒想明白，所以也做不明白，大家的共識是，智能網聯已經不是僅靠汽車產業能夠做得了的，所以不是想不明白，是做不了。那麼，李院士，我們有中國智能網聯汽車聯盟，您又是學術委員會主任，您認為到底是我們沒想明白，還是想明白了不知道怎麼做，還是可能推動起來參與的主體不受控呢？
李駿：現在是中國智能網聯汽車的起步階段，大家都在思考，想盡量想清楚一些。也不是說所有的東西都能想清楚，但是怎麼起步這個事情是應該能想清楚的。
首先回顧一下我們國家的汽車是怎麼發展起來的。從 90 年代後期，我們國家大力建設高速公路，大力建設城市，汽車逐漸發展、普及。
現在的智能汽車，需要數據性的信息公路、信息平台，它不像傳統企業，隻要修路就能實現智能駕駛、無人駕駛。所以首先要解決一個能夠使智能汽車運行的“高速公路”，這個“高速公路”包括地圖、數據處理、信息安全等等。
但是所有這些應該是什麼行為？誰來構建這樣一個國家架構？
我們的高速公路、鐵路都是國家修的，據我所知，最近習近平總書記簽批推進國家智能網聯汽車之後，發改委正在大力推動頂層設計解決這個問題。這種頂層設計是發展智能汽車必不可少的。
互聯應該是解決智能的最關鍵條件。沒有互聯，沒有互聯網，沒有大數據，沒有人工智能，就談不上汽車智能化。1983 年就已經有了第一台自動駕駛汽車，但是就是因為當時沒有互聯網和大數據，人工智能沒有那麼發達，沒有人想象它能夠代替人來開車。
所以第一個問題是要解決國家的頂層設計、設施，和一些標準、規則的問題。我們非常可喜地看到，無論是發改委還是工信部，都在推進這個事情。比如無線電頻道問題，我也在工信部參與了相關的技術委員會，也給出了包括 4G 和未來 5G 的發展意見。有這種領先領域的啟動，就為智能網聯汽車發展奠定了非常好的基礎。
第二個非常重要的就是 OEM，看看 OEM，汽車是怎麼發展來的，看排放，國I排放、國II排放、國III排放......始終處於沒有、探索、解決、突破核心技術的過程。
智能網聯汽車對於 OEM 來說可能不單單是技術的問題，還是知識的問題。汽車最底下是機械，從機械到機電一體化，到信息物理融合，到電動化，到人工智能，甚至未來要到氫時代，所有這些從知識方麵都是對於 OEM 的挑戰。如果 OEM 找不到知識，那就談不上找到技術，沒有技術就開發不出來產品。從這一點來說，怎麼盡快識別自己知識的缺乏、技術的來源和新技術的組織架構推進，建立新的研發體係、研發能力，這是當前作為 OEM 必須要解決的問題。
最後一個，我們這麼多年來，特別對於中國自主汽車企業來說，始終要解決的就是兩個問題，一個是質量，一個是成本。質量、成本造就我們的品牌。品牌不行，無論什麼樣的車也賣不出去。那麼，智能汽車對質量和成本的要求會更高，我們怎麼去解決？
Paul Mascarena：除了技術標準的開發製定，還有一點是中國要思考的非常重要的領域，就是售後解決方案。我們關注的並不僅僅是生產製造過程，其實現在市場上已經有很多正在服役的汽車了，絕大多數並沒有實現互聯。因為技術還沒有達到那個水平。
我們在全球都在做一些試點項目，來衡量互聯汽車帶來的高效。互聯汽車能夠幫助我們解決交通擁堵問題，我們可以讓至少 40% 的在用汽車實現互聯。有關安全，超過 90% 的事故是駕駛員造成的，通過互聯汽車可以避免這些事故的發生。80% 的汽車將在未來實現互聯。
想想這些數字，如果我們不去做點事情，不會解決售後問題，市場將會變得更加混亂，它可能要花二三十年甚至更長時間，才能對這些車輛進行處理。在中國更是如此，因為在中國，標準其實並不完善，我們要建立起一些不同的指標。
趙福全：我想問一下秋景院長，從開發產品的角度，你怎樣看國家責任和企業責任，以及消費者責任，幾方麵怎樣做才能讓智能網聯汽車這個春天快點到來？
王秋景：這應該是國家、客戶、各個主體和智能網聯汽車，包括出行相關企業，共同協同要達到的狀態。剛才說看到沒看到、能做不能做，關係很複雜。對於整車廠來說，首先要解決智能駕駛和無人駕駛能否實現的問題。社會上無人駕駛汽車，或者是半自動駕駛汽車多了以後，我相信會有人來幫助解決這些問題。如果政府能想在更前麵，規劃得更好，可能未來的理想狀態會更近一點。
最近聽說雄安新區要搞一個未來智慧交通示範區，我很期待。如果那個示範區建成，可能會給很多地區作參考。至於其它老的地區，可能要先有人去走，慢慢把路踏出來，把這個路踏成一個網。
趙福全： 下麵一個問題問談主任，L3 和 L4 到底是同一個技術路線還是不同的技術路線？這中間的溝有多寬、多深？
談民強：在 6 月份我們的智能網聯大會上，沃爾沃就已經宣布，他們把 L3 幹掉，直接從 L2 到 L4。不管是企業界、學術界，一直都在爭論，L3 到底怎麼定位。包括前段時間在聯合創新中心我們也在研討，到底從 L3 還是 L4 起步。後來我們發現，這不是關於 L3、L4 的爭議，而是對 L3、L4 的認知。
剛才我看到介紹，L1、L2 就交給人控製。在我們的觀點來看，L3 就是交給車輛控製，所以我們認為，L3 跟 L4，從路線方向上是一致的，沒有什麼大區別，為什麼還有 L3、L4？因為這幾年技術發展速度非常快，包括剛才秋景院長講到人工智能也好，未來大數據的數據量更豐富也好，隻會在這方麵有一些細微的差別，它是漸進式的，不是一步就從 L2 跨到 L4。
趙福全：對談主任這個觀點，秋景認同還是反對？
王秋景：完全認同。分 L3 和 L4，關鍵是在法律上的問題，界定客戶和主機廠的責任問題，這個意義比 L3 和 L4 技術路線之爭的意義要大。
趙福全：我想問一下李院士，像前兩位說的，L5 有需要嗎？真有需要嗎？
李駿：剛才說到 L3、L4，說到技術路線的問題，事實上真正的技術路線並不在於 L3、L4 的定義，因為這隻是從無人駕駛的功能、整個過程的轉換上來進行定義的。真正的技術路線在於，我們是用輕地圖做無人駕駛，還是用重地圖做無人駕駛，或者是基於攝像頭和激光雷達緊密融合的第三個技術路線。從目前情況來看，這幾點可能還是截然不同的。
比如特斯拉是輕地圖，基於大量攝像頭，可以用 8 個攝像頭，做基於攝像的環境感知。當然也有爭議，剛才博世的論證是說，攝像頭還是有局限的，特別是在不同的 ODD（雷鋒網·新智駕注：Operational Design Domain）。ODD，就是基於什麼樣的場景可以進入無人駕駛，特別要研究進入 ODD 的車的技術水平。如果這個車的技術水平很低，不能進入 ODD，那怎麼能夠無人駕駛？
比如某個車，它說自己能在 60 公裏的車速下 ODD，能進入無人駕駛，那你怎麼上高速公路？至少要大於 60 公裏的時速才能上高速公路。
像穀歌是重地圖，通過精準的 3D 掃描，然後把 3D 掃描的地圖進行處理，放在車載設備上，再通過多線掃描確定自己的位置，識別環境。
其實這裏麵有非常大的技術路線差異，而且這種大的技術路線差異，就決定了一個企業去建立什麼樣的技術標準、技術組織，最終這個技術在做車的時候是什麼成本。所以，對於技術路線的研究，應該是我們中國汽車界，特別是中國 OED 非常關注、極其關注的，特別是怎麼從汽車設計的角度研究智能汽車。
智能汽車的設計，事實上跟傳統汽車的設計在很多領域不一樣，所以我想說的是，除了看到眼花繚亂的智能汽車旗號，我們作為搞汽車的，特別是搞汽車研發的，應該更深刻地認識到，這裏麵確實有技術路線和核心技術的不同，包括用多少傳感器，在傳感器上怎麼用物理傳感器，怎麼進行信息物理融合，都是重要的、不同的技術方案或技術路線。這裏麵的研究是很深刻的。
從這一點來想，我始終在推進成立國家的智能網聯創新中心，來解決這些重大的基礎問題、共性問題，也始終在推動大的 OEM 聯手。昨天在 APAC 上，我也倡議了能不能像美國 CMP 那樣，大的 OEM 聯手。中國智能網聯汽車處於起步階段，我們究竟要如何攻堅克難，如何最大減少成本。那麼大的投入，動輒幾十億、幾百億，遠遠比過去搞排放、搞油耗、搞輕量化的投入大得多得多，這是單打獨鬥不能應對的。
而且我們看到，無論美國還是日本，都在聯手。日本的 SIP，就是六個大的 OEM 在聯手。這種技術的艱難性非常清晰，獲得這種技術的代價也非常清晰，選擇技術突破和創新突破的同時，我們應該選擇模式創新。
趙福全：還有一個問題沒有回答我，L5 到底需要不需要？Yes 還是 No？
李駿：在個別環境下，特別是中國進入老齡社會之後，L5 的車也是有需求的。現在老年人對於車的需求、出行需求都有困難。作為汽車製造者，就是要造客戶喜愛的車，是不是有哪種技術，取決於是不是有市場需求。我們是 B2C，有市場需求就會有這種車。
趙福全：李院士第一個提到了重技術輕技術，主要的核心觀點就是技術路線本身沒有先進落後，背後很重要的一部分是成本。沒有成本支撐的技術是沒有辦法導入市場的。注重量產的話，自然要考慮到消費者在成本上的接受程度。所以自動駕駛，像特斯拉，就是低成本的切入方式。穀歌可以做一個雷達，跟軍事上的戰車一樣，也是一種方式。從開發技術本身、了解市場、建立數據庫的角度，穀歌是正確的，但是真正走向千家萬戶，可能就要完全改變。所以最終還是說，企業是誰，開發目標不同，最後技術路線的選擇也是不同的。中國可能要走一條有技術成本支撐的、能夠走進千家萬戶的、循序漸進的技術路線。
第二點，關於 L5 的話題爭議蠻大的，全天候的自動駕駛，有必要花那麼多錢嗎？我相信消費者有需求的時候就應該開發。日本進入了老齡化社會，中國也開始邁進老齡化社會，這個群體需要移動更需要出行。在中國任何一個小市場，都是幾十萬輛甚至上百萬輛，都不能忽視。把一個一百萬輛的市場拿下，那就是澳大利亞一半的市場。從這個角度來講，L5 有需求，還得是買得起的市場。
我想再問一個問題，Paul，現在包括你的老東家福特都在講出行服務，傳統 OEM 做服務的時候，是為了服務而服務，還是為了賣車而服務？當你服務競爭對手的車的時候，就是為了服務而服務，那你是不是違背了企業經營的初衷？
Paul Mascarena：對於 OEM 來講這是一個很大的挑戰，因為這跟我們傳統的商業模型有悖，但是也是一個很大的機會。
為什麼把它看作很大的機會？傳統的商業模型是過渡的，你設計一個車，然後賣車，這是一次性的營業收入，但是出行服務是一個重複的營業收入模型。這些公司如果能夠成功地將出行變成服務，是一個巨大的機會，不僅可以賣車，這也是一個生態係統，投資者，包括股東和公司的重要利益相關者，會受這個想法吸引，因為這是一個可重複的營業收入。這也是為什麼大部分 OEM 是兩條腿走路，一方麵是技術，另外一個是改變自己的商業模式。
因此我覺得，如果你無所作為的話，這就是一個威脅，但如果你把它當做機會的話，將會是成功的翅膀，也就是說可持續的營業流。
趙福全：所以挑戰就在於，隻服務福特的客戶，轉型就比較慢。如果服務了豐田、通用，又給自己的製造帶來了巨大的競爭對手。這個問題在過渡階段最難。
Paul Mascarena：對，這也是我所麵臨的挑戰，特別是在這個過渡階段。
趙福全：你覺得這之間的差別是什麼？
Paul Mascarena：沒有簡單的答案，因為我們行業發展的曆史，也就是公司進行業務轉變，在市場中存活下來。有些公司無法適應，相關性比較差，就會失敗。比如諾基亞，它以前占據手機市場的半壁江山，後來沒有真正轉向智能手機，完全損失了這麼大一塊市場。手機現在不僅僅是手機，還是照相機，是其它很多功能的載體。
我也希望我能夠知道這個答案，其實在座的整車廠都希望尋求到這個答案。這個答案就是，要擁抱技術，要接納技術，而且也要考慮到環境保護、出行安全和出行舒適性，朝這個方向去改進商業模式。出行服務如果是客戶想要的，而你又無所作為的話，像滴滴、Uber，或者其它一些公司，會形成自己的業務模式，他們不生產車，但是會把你這部分的營業收入給搶走。它並不是黑或白，而是中間的一個灰色地帶。我覺得這是一個智慧的挑戰，是現有的 OEM 領導者都在麵臨的挑戰。
趙福全：最後問永井先生一個問題，在未來移動出行帶來這麼大變革的時候，企業做不了的，產業做不了的，要國家做的時候，這個時候國際合作要怎麼做？日本企業怎麼在中國征戰智能網聯市場？
永井正夫：其實在日本有這樣的情況，在東京和上海，你要找到一個停車位很難，所以我在買第二台車的時候要考慮一下，因為沒有停車位，車買了也沒有任何意義。
上海和東京這樣的大城市，都會麵臨這樣的問題。當然，其它地方會有不一樣，每個國家的差別也很大。不管怎麼說，我們的條件有所不同，麵臨的挑戰又是類似的。每個國家之間，特別是在標準化，還有規範指導方麵，像傳感器、雷達、攝像頭的性能界定，我們一定要非常仔細地檢查它們不同性能的極限。這肯定也是全球的問題，需要國際合作來解決。
本文作者：張夢華
本文轉自雷鋒網禁止二次轉載，原文鏈接
最後更新：2017-11-06 15:34:14