衡陽(yáng)之后,重估自動(dòng)駕駛落地
【太平洋汽車網(wǎng) 行情頻道】這是自動(dòng)駕駛發(fā)展史上的魔幻現(xiàn)實(shí)一幕。
公交自動(dòng)駕駛、出租自動(dòng)駕駛、觀光巴士自動(dòng)駕駛……
清掃車、巡邏車、微循環(huán)社區(qū)公交、擺渡車,都由自動(dòng)駕駛系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)。
這甚至還不是某個(gè)特殊節(jié)日的演示。
在暴雨天、夜晚、早晚高峰的市區(qū)和主干道,它們都能照常運(yùn)營(yíng)無(wú)誤。
之所以魔幻現(xiàn)實(shí),是因?yàn)檫@樣的場(chǎng)景來(lái)自現(xiàn)實(shí),更因?yàn)樗⒎浅霈F(xiàn)在硅谷或中國(guó)某一個(gè)以科技先進(jìn)而知名的城市。
衡陽(yáng),位于中國(guó)湖南省中南偏南的一個(gè)三線城市,一個(gè)大多數(shù)中國(guó)人也只是通過(guò)“衡陽(yáng)雁去無(wú)留意”而存有印象的地方……
率先把想象中的自動(dòng)駕駛落地終局,變成了日常。
「衡陽(yáng)模式」
一個(gè)三線城市,究竟有啥魔力?
原因與之前鮮少提及的自動(dòng)駕駛落地模式有關(guān),是一種來(lái)自“城市級(jí)”維度的高維商業(yè)化檢驗(yàn)。
這個(gè)模式的構(gòu)成,比之前自動(dòng)駕駛商用落地中被討論的任意一種,都更宏觀。
它包含了三大方面:
車
路
云
車,單車智能。
直觀的傳感器,如激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá),都在車端部署。
而且從傳感器到計(jì)算力,都按L4級(jí)自動(dòng)駕駛標(biāo)準(zhǔn)來(lái)準(zhǔn)備。
路,智慧道路。
車端類似的傳感器之外,新增通信設(shè)備,包括通信單元RSU、5G 民用網(wǎng)絡(luò),以及計(jì)算設(shè)備,像邊緣計(jì)算服務(wù)器。
如此改造之后,路端就變成了一個(gè)完整的交通感知系統(tǒng)——可以在路側(cè)就感知數(shù)據(jù),然后實(shí)時(shí)計(jì)算,最后第一時(shí)間將結(jié)果反饋給路上的自動(dòng)駕駛車輛,協(xié)助其全知全能,實(shí)現(xiàn)車路協(xié)同。
云,AI云平臺(tái)。
集合車端、路側(cè)的全維度數(shù)據(jù)之后,建立數(shù)據(jù)模型,驅(qū)動(dòng)實(shí)時(shí)計(jì)算、監(jiān)測(cè)交通事件、分析交通態(tài)勢(shì),以及自動(dòng)駕駛車輛調(diào)度,可以統(tǒng)一在云端還原智能決策。
這已不是之前常見(jiàn)的用于訓(xùn)練的那種自動(dòng)駕駛云平臺(tái),而是具備了交通AI底層系統(tǒng)和應(yīng)用運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的AI交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)。
如果要類比,你可以想象為一個(gè)機(jī)場(chǎng)的塔臺(tái)、一個(gè)地區(qū)的通信總基站,也可以理解為一臺(tái)電腦的操作系統(tǒng)。
因?yàn)檫@個(gè)AI云平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了一座城市交通元素的全覆蓋、分析、預(yù)測(cè)和調(diào)度。
而衡陽(yáng)模式,就是這種車路云一體化落地的模式。
帶來(lái)的效果也非常顯性。
一方面,自動(dòng)駕駛的城市落地展現(xiàn)出全面性,不僅有RoboTaxi、RoboBus,還有清掃車、巡邏車等。
載人也載貨,乘用也商用。
另一方面,為自動(dòng)駕駛落地中的長(zhǎng)尾問(wèn)題提供了更好的解法。
長(zhǎng)尾問(wèn)題,corner case,自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)領(lǐng)域最提心吊膽的存在。
只要解決得不夠到位,自動(dòng)駕駛落地中的安全性,就難打包票。
但現(xiàn)實(shí)骨感之處,恰恰在于長(zhǎng)尾問(wèn)題的無(wú)窮無(wú)盡。
再智能的單車自動(dòng)駕駛系統(tǒng),即便完成了99.9%問(wèn)題的準(zhǔn)備,但如果在0.1%問(wèn)題出現(xiàn)時(shí)應(yīng)對(duì)不力,就會(huì)造成事故。
這也是自動(dòng)駕駛落地開(kāi)創(chuàng)者Waymo,推進(jìn)10年,燒了上百億美元,仍然難以在路況復(fù)雜城市落地RoboTaxi的關(guān)鍵原因。
夜晚、刮風(fēng)下雨下雪、早晚高峰路況,以及各種各樣異型交通主體,都可能造成自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的誤判。
但如果在車端之外,擁有來(lái)自路端的傳感數(shù)據(jù)冗余,再配備云端全局維度的計(jì)算和決策,應(yīng)對(duì)長(zhǎng)尾問(wèn)題的能力,就能得到質(zhì)變式提升,落地運(yùn)營(yíng)中的安全性和可靠性,也會(huì)有更高維度的保障。
在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,這不算是新認(rèn)知,但在衡陽(yáng)之前,還沒(méi)有哪一座城市、哪一個(gè)地方,真正實(shí)現(xiàn)車路云一體化的城市級(jí)商用落地。
而衡陽(yáng),項(xiàng)目總金額5億元,用時(shí)大半年時(shí)間,驗(yàn)證了自動(dòng)駕駛商業(yè)化落地的全新模式。
甚至被稱為:終局模式。
三大自動(dòng)駕駛商用模式
自AI變革開(kāi)啟,自動(dòng)駕駛規(guī)模化落地有望成真以來(lái),領(lǐng)域內(nèi)出現(xiàn)了兩大路線。
一種被叫做Waymo路線。
一種則被稱為特斯拉路線。
雖然有技術(shù)選擇和演進(jìn)方式的原因,但更主要的還是兩種不同的路線,代表著不同的商業(yè)化模式。
Waymo路線,有時(shí)也被叫做RoboTaxi路線,顧名思義,就是以RoboTaxi作為商業(yè)模式,以推出RoboTaxi產(chǎn)品、提供RoboTaxi服務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)營(yíng)收和盈利。
特斯拉路線,也叫量產(chǎn)自動(dòng)駕駛路線,在量產(chǎn)車上率先應(yīng)用自動(dòng)駕駛,面向車主收取費(fèi)用,最后在技術(shù)達(dá)到L4之后,漸進(jìn)到RoboTaxi模式上。
這兩大模式,各有優(yōu)缺點(diǎn)。
Waymo路線面向的受眾廣闊,提供的服務(wù)也更本質(zhì),變革涉及面也更為廣泛,從出現(xiàn)的第一天開(kāi)始,就被認(rèn)為是交通出行的顛覆性變革。
甚至一度有樂(lè)觀者暢想,人類很快既不需要考駕照,也不需要買車,RoboTaxi會(huì)實(shí)現(xiàn)汽車所有權(quán)到使用權(quán)的徹底性改變。
但Waymo路線的缺點(diǎn),也在落地中暴露。
因?yàn)閃aymo不僅以RoboTaxi為目標(biāo),而且還是單車智能基礎(chǔ)上的RoboTaxi為目標(biāo)。
這就意味著Waymo需要提供一位接近無(wú)限全能的AI虛擬司機(jī),才能放心提供安全可靠的RoboTaxi服務(wù)。
為了達(dá)到這種標(biāo)準(zhǔn),Waymo一方面在車端配備昂貴冗余的傳感器,確保車端傳感系統(tǒng)的準(zhǔn)確率;另一方面還要在落地一座城市前,用規(guī)模龐大的車隊(duì)實(shí)路路測(cè),確保盡可能多的長(zhǎng)尾場(chǎng)景,能在運(yùn)營(yíng)前被解決。
但過(guò)程中不僅費(fèi)時(shí)耗力,所有的成本還都?jí)涸赪aymo一家公司身上,并且隨著落地緊迫性提升,壓力還會(huì)更大,耐心也被一點(diǎn)點(diǎn)消耗。
所以作為自動(dòng)駕駛商業(yè)的開(kāi)山鼻祖,Waymo最先培養(yǎng)了人才、指出了商業(yè)模式,贏得了所有人的尊敬……但在落地實(shí)踐中,卻一而再被唱衰。
Waymo從最初分拆時(shí)被評(píng)估的千億美元,不斷縮水,在兩輪外部機(jī)構(gòu)參與的募資后,估值300億美元左右。
然而現(xiàn)實(shí)更凜冽的是,即便如此,Waymo也很難給出規(guī)模化商用的時(shí)間表。
與Waymo遭遇的冷遇相比,走出產(chǎn)能陰影的特斯拉火爆異常。
因?yàn)樘厮估宫F(xiàn)的自動(dòng)駕駛可能性,市值隨其交付量水漲船高,最新已經(jīng)突破了萬(wàn)億美元。
特斯拉路線在自動(dòng)駕駛的商用上,優(yōu)勢(shì)顯而易見(jiàn),它的成本主要集中在系統(tǒng)研發(fā)階段,一旦推向車端應(yīng)用后,每一輛特斯拉智能車上路的地方,就是其開(kāi)啟路測(cè)的地方。
每一位特斯拉車主,不僅付費(fèi)使用自動(dòng)駕駛能力,而且在影子模式下,實(shí)際也是馬斯克的義務(wù)安全員,他們需要時(shí)刻監(jiān)控車輛在自動(dòng)駕駛模式下的狀態(tài),并能在長(zhǎng)尾場(chǎng)景、極端場(chǎng)景時(shí)緊急接管——其后系統(tǒng)就會(huì)針對(duì)性學(xué)習(xí),不斷迭代進(jìn)化。
相比Waymo的自建車隊(duì)、自養(yǎng)安全員,特斯拉推進(jìn)自動(dòng)駕駛落地過(guò)程中,也將成本壓縮到了極致。
最大的問(wèn)題,在于安全性和可靠性。
首先,特斯拉提供的是一套進(jìn)化中的自動(dòng)駕駛系統(tǒng),或者只能稱其為輔助駕駛系統(tǒng),AI司機(jī)無(wú)法做到100%決策。
其次,人機(jī)共駕中的悖論沒(méi)有消除——一個(gè)被AI部分解放的人類司機(jī),要如何才能在緊急時(shí)刻迅速完成有效接管?
事實(shí)證明,放松狀態(tài)的人類司機(jī),幾乎很難緊急接管,事故也就在所難免。
那么問(wèn)題來(lái)了。
既然Waymo和特斯拉兩種落地模式,優(yōu)缺點(diǎn)都已經(jīng)在實(shí)踐中暴露,那自動(dòng)駕駛商用,就有沒(méi)有兼收并蓄的模式?
取Waymo和特斯拉之精華,避其短板。
有,依然以另一家國(guó)外公司來(lái)命名,這就是Cruise模式。
Cruise最早是獨(dú)立的硅谷創(chuàng)業(yè)公司,后來(lái)被汽車巨頭通用收歸旗下,然后又在孫正義的主導(dǎo)下,并而復(fù)拆,吸引更多外部資本加速發(fā)展。
但因?yàn)镃ruise這種獨(dú)特的背景,也就讓其采用“Waymo+特斯拉”模式成為可能。
一方面,Cruise直接面向Robotaxi,研發(fā)L4級(jí)自動(dòng)駕駛技術(shù)。
另一方面,它又把L4級(jí)自動(dòng)駕駛技術(shù),降維釋放給量產(chǎn)車使用,并且隨著量產(chǎn)車上路,用實(shí)路數(shù)據(jù)迭代L4自動(dòng)駕駛模型。
在這種技術(shù)流和數(shù)據(jù)流的循環(huán)中,實(shí)現(xiàn)成本和安全、技術(shù)和商業(yè)的平衡。
這也是Waymo和特斯拉不斷被熱議中,Cruise模式越來(lái)越被看好的原因。
但Cruise具備的優(yōu)勢(shì),主要還是站在單車智能的維度,而這個(gè)維度的推進(jìn),越往后越極致,基本屬于科學(xué)問(wèn)題。
為什么不能站上更高維度,用更全局的安全冗余審視?
比如車路協(xié)同。
實(shí)際上,Waymo、特斯拉還是Cruise,紛紛以單車智能維度落地,并不完全是認(rèn)知不到位或“時(shí)代局限”,背后也有所處國(guó)家和地區(qū)的制度制約。
美國(guó),并不是一個(gè)以基建狂魔著稱的國(guó)家,也不在集中人力物力辦大事的領(lǐng)域具備優(yōu)勢(shì)。
Waymo、特斯拉和Cruise,商用落地不得不偏向單車智能。
完成MVP驗(yàn)證的第四種模式
所以在自動(dòng)駕駛的車路協(xié)同模式上,西邊不亮東邊亮,也就順理成章。
車路協(xié)同模式下,聰明的車和智能的路相配合,不僅是技術(shù)能力上的提升,也能實(shí)現(xiàn)安全性上的冗余保障。
在推動(dòng)自動(dòng)駕駛規(guī)?;逃梅矫?,優(yōu)越性也不言自明。
首先,整體成本在降低。
車路協(xié)同可以讓單車改造的成本降低,自動(dòng)駕駛車輛普及和被接受都會(huì)提速,而路端的成本有公共服務(wù)分擔(dān),自動(dòng)駕駛的成本不會(huì)壓在一家企業(yè)身上。
其次,需求明確,營(yíng)收前置。
Robotaxi和量產(chǎn)自動(dòng)駕駛,都有市場(chǎng)教育過(guò)程,需要讓用戶認(rèn)可、買單。
但車路協(xié)同,第一階段的營(yíng)收來(lái)自公共服務(wù)提供者,即To G。
從實(shí)踐證明來(lái)看,中國(guó)城市公共服務(wù)對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)的剛需明確,除了公共出行等方面的民生改善,還有清潔、巡邏等方面的人力短缺難題。
如果應(yīng)用自動(dòng)駕駛,可以顯著提升城市效率和幸福感。
所以結(jié)果上看,不少城市都已經(jīng)為自動(dòng)駕駛方案前置買單,金額動(dòng)輒數(shù)億元。
衡陽(yáng)案例中披露的是5億元,而百度也通過(guò)財(cái)報(bào)披露過(guò),2021年前三個(gè)季度,千萬(wàn)元級(jí)訂單就已經(jīng)超過(guò)20多個(gè),并且如廣州黃埔這樣的地區(qū),一個(gè)訂單就達(dá)到4.6億元。
商業(yè)模式和收入變現(xiàn)上,已經(jīng)得到了證明。
最后,模式上還可持續(xù)。
車路協(xié)同的建設(shè)到提供服務(wù),非常類似于云服務(wù)。
又因?yàn)槠錉可娴馁Y源和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),客戶更換的門檻不低,模式上的穩(wěn)定性和可持續(xù)性也就更高。
但車路協(xié)同也不是完全沒(méi)有挑戰(zhàn)。
最核心的問(wèn)題是:規(guī)模大、要素多,復(fù)雜性高。
車路協(xié)同模式里,車端系統(tǒng)、路端建設(shè),以及云端協(xié)同,每一項(xiàng)都是大工程,而且最后還要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)層面的協(xié)同打通,做到一套實(shí)時(shí)系統(tǒng)的構(gòu)建。
在之前中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展歷程中,曾有兩家公司率先開(kāi)啟過(guò)類似系統(tǒng)架構(gòu)的打造。
一家是百度,打造的是一整套信息檢索系統(tǒng)架構(gòu)。
另一家是滴滴,打造的一整套車輛實(shí)時(shí)調(diào)度系統(tǒng)架構(gòu)。
但這兩套系統(tǒng),在車路云一體化系統(tǒng)面前,也是小巫見(jiàn)大巫,車路云一體化系統(tǒng),涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模,對(duì)時(shí)延的要求,前所未有。
于是這樣的車路云系統(tǒng),一度也有極其強(qiáng)烈的出身論——
認(rèn)為只有巨頭玩家才能搞,在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,綜合技術(shù)實(shí)力、公司體量和資源整合能力,排資論輩之后,甚至名單上只剩百度和華為。
于是衡陽(yáng)成果浮出水面,城市級(jí)自動(dòng)駕駛落地成真,車路協(xié)同路線上第一個(gè)真正意義的城市級(jí)自動(dòng)駕駛MVP——最小可行產(chǎn)品出現(xiàn),外界反應(yīng)也是理所當(dāng)然的二選一:
百度?華為?
但答案出乎意料:都不是。
自動(dòng)駕駛落地的終局
衡陽(yáng)模式的打造者,來(lái)自一家此前并不被外界所知的公司:
蘑菇車聯(lián)。
創(chuàng)辦于2017年,從一開(kāi)始就瞄準(zhǔn)車路協(xié)同展開(kāi)自動(dòng)駕駛商用落地,并且獲得了騰訊、京東、順豐等在內(nèi)巨頭公司的看好和投資。
不過(guò)因?yàn)檐嚶穮f(xié)同涉及面廣、落地相比單車智能見(jiàn)效更慢,于是也很難站在聚光燈下。
直到此次,在衡陽(yáng)一鳴驚人,一炮而紅。事實(shí)上,該公司叢2019年在北京建成全國(guó)首個(gè)商用5G車路協(xié)同示范路段后,相繼在蘇州、上海等地展開(kāi)嘗試,衡陽(yáng)項(xiàng)目簽訂后不久,其與河南鶴壁也簽訂了類似的城市級(jí)自動(dòng)駕駛落地項(xiàng)目,公布金額為3億元。
不僅是對(duì)自身技術(shù)等綜合實(shí)力的證明,更驗(yàn)證了車路協(xié)同模式的商業(yè)化落地優(yōu)越性。
蘑菇車聯(lián)創(chuàng)始人及CEO朱磊,甚至認(rèn)為“單車智能+車路協(xié)同”模式,就是自動(dòng)駕駛落地的終局模式。
與自動(dòng)駕駛產(chǎn)品是RoboTaxi、智能量產(chǎn)車等認(rèn)知不同,朱磊從一開(kāi)始思考自動(dòng)駕駛變革,就是一種城市級(jí)思維和視角。
在朱磊來(lái)看,自動(dòng)駕駛變革,就是給整座城市接通了“電力系統(tǒng)”,RoboTaxi、RoboBus和清潔車等等,都只是通“電”后的新應(yīng)用而已。同時(shí)把車路協(xié)同引入這個(gè)系統(tǒng),如同“電網(wǎng)”上增加的多重安全冗余。
只是區(qū)別于成熟的電力系統(tǒng),自動(dòng)駕駛現(xiàn)在還處于相對(duì)早期階段。
既需要技術(shù)驅(qū)動(dòng),也需要實(shí)現(xiàn)商業(yè)驅(qū)動(dòng)循環(huán)。
于是車路協(xié)同、把“城市”作為落地對(duì)象,也是這種行業(yè)特殊性的內(nèi)在要求。
蘑菇車聯(lián)的核心能力,沿著兩大要素展開(kāi)。
一是自動(dòng)駕駛?cè)珬<夹g(shù)提供商,包括車路云一體化整套解決方案,自動(dòng)駕駛核心算法、硬件、操作系統(tǒng)和云控平臺(tái)。
另一個(gè)就是自動(dòng)駕駛的運(yùn)營(yíng)服務(wù)商,運(yùn)營(yíng)包括自動(dòng)駕駛出租車、自動(dòng)駕駛巴士、清掃車、巡邏車等全系列城市公共交通和服務(wù)車隊(duì)。把自動(dòng)駕駛技術(shù)嵌入實(shí)際運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景中,比如自動(dòng)駕駛公交服務(wù),可能需要與公交集團(tuán)合作,由公交集團(tuán)采購(gòu)或租賃自動(dòng)駕駛車輛,蘑菇車聯(lián)來(lái)提供運(yùn)維的方案。
當(dāng)然,在這種推進(jìn)之下,最直接的優(yōu)勢(shì)是——兩大自動(dòng)駕駛落地的挑戰(zhàn)和顧慮,有最優(yōu)解了。
從技術(shù)落地層面而言,車路協(xié)同是安全性上最有保障的方式,理論上可以無(wú)限趨近100%。
在數(shù)據(jù)和信息全局性、及時(shí)性的基礎(chǔ)上,可以實(shí)現(xiàn)決策層面更長(zhǎng)時(shí)間的預(yù)判。處在這個(gè)系統(tǒng)中的車輛,如果可以提前預(yù)知1公里、甚至10公里外的所有交通信息,安全性將大大提升。
而從商業(yè)層面來(lái)看,自動(dòng)駕駛落地的統(tǒng)一運(yùn)營(yíng),更利于城市有序高效的管理。
并且只有所有的自動(dòng)駕駛車輛都接入城市的統(tǒng)一管理服務(wù),來(lái)做統(tǒng)一的調(diào)度和信息分享,才能真正解決城市的效率問(wèn)題。
所以歸根結(jié)底,衡陽(yáng)模式之所以一鳴驚人,有技術(shù)能力的原因,但更本質(zhì)的是戰(zhàn)略構(gòu)想的勝利——
此前自動(dòng)駕駛的商業(yè)化落地,從未站到如此全局的維度來(lái)審視。
并且一旦城市級(jí)落地真正展開(kāi),厚積薄發(fā)的效應(yīng)也會(huì)立竿見(jiàn)影。
朱磊透露,衡陽(yáng)主干道和城區(qū)的基建改造花費(fèi)了半年時(shí)間,但接下來(lái),完成改裝后進(jìn)入落地的自動(dòng)駕駛車輛,會(huì)在一定周期內(nèi)達(dá)到幾千輛,這將是自動(dòng)駕駛落地前所未有的規(guī)模。
不過(guò),朱磊反對(duì)把車路協(xié)同稱為“第四種路線”的劃分方法。
他說(shuō)更傾向于1.0和2.0的劃分。
1.0是以單車智能化為核心的自動(dòng)駕駛技術(shù);2.0時(shí)代則是以“單車智能+車路協(xié)同”的整套自動(dòng)駕駛方案。
并且單車智能在任何情況下,都應(yīng)該做到極致,這是技術(shù)發(fā)展的必然要求。
根據(jù)朱磊的介紹,蘑菇車聯(lián)整套商業(yè)化路徑會(huì)分三步走:
第一階段是以技術(shù)服務(wù)商角色出現(xiàn),提供軟硬件的整套體系,有一定的商業(yè)和合作模式。
第二階段也就是現(xiàn)階段,是自動(dòng)駕駛公共服務(wù)車輛的商業(yè)運(yùn)營(yíng)模式,典型特點(diǎn)是商業(yè)場(chǎng)景扎實(shí),運(yùn)營(yíng)模型健康,但這個(gè)階段不會(huì)追求高的毛利率,這是由場(chǎng)景的商業(yè)特征決定的。
第三階段則是通過(guò)智慧交通的AI云服務(wù),為自動(dòng)駕駛車輛和普通車輛實(shí)時(shí)提供各種交通信息、導(dǎo)航、預(yù)警等服務(wù)。這個(gè)階段會(huì)有較大規(guī)模的營(yíng)收和利潤(rùn),真正實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛技術(shù)和商業(yè)價(jià)值的最大化。
至于該如何檢驗(yàn)?
蘑菇車聯(lián)CEO的回答,指向?qū)嵺`,唯有接二連三的成果才能證明。
目前,衡陽(yáng)模式接近完成城市級(jí)落地驗(yàn)證,蘑菇車聯(lián)又新增河南、湖北、浙江、四川等多個(gè)省市的自動(dòng)駕駛商業(yè)落地項(xiàng)目,覆蓋城市開(kāi)放道路、園區(qū)、港口、機(jī)場(chǎng)、高速公路等場(chǎng)景。
此外,一個(gè)貫穿上下游的自動(dòng)駕駛落地朋友圈,也逐漸成型。
其中囊括了多個(gè)通信運(yùn)營(yíng)商、網(wǎng)絡(luò)安全供應(yīng)商、汽車制造商、公共服務(wù)提供商、地方產(chǎn)業(yè)基金和大型投資機(jī)構(gòu)等。
所以衡陽(yáng)模式究竟能否快速?gòu)?fù)制?
很快就會(huì)有答案。
與此同時(shí),自動(dòng)駕駛的落地模式和江湖格局是否會(huì)得到改寫(xiě)?
也很快就會(huì)有答案。
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