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    而自动驾驶本身是需要大量数据进行训练的，我们不可能让消费者当小白鼠，陪我们一起完成这个升级的过程。

    这本身对于消费者来说，就是体验和品牌的损伤。

    在互联网产品设计中，有一个环节叫灰度测试。

    所谓灰度测试，就是要先进行一个小范围的尝试工作，然后再慢慢放量，直到这个全新的功能覆盖到所有的系统用户，也就是说在新功能上线的黑白之间有一个灰。

    这个方法放到汽车产品上，我们进行灰度测试的原则就是根据场景来进行。

    首先，我们的带有自动驾驶系统的电动车会用在港口、工业园区这样的场景中，而且主要用于载货。

    这种场景下，路况相对来说比较简单，对事故能够承载的弹性也比较高。

    路径规划也有一定的复杂的，因为涉及到往来运载以及多车交互。

    这些数据对我们进一步提升自动驾驶系统的调度性、安全性和效率都有帮助，还能提升路径规划算法水平。

    这种类型的场景其实需求量已经不小，收入能够基本保证公司的正常运转。

    之后，当在这种场景下，我们的系统安全性到达一定指标后。

    我们会将场景拓展到景区、少量公交等固定路线场景中。

    这种场景因为载人，所以对安全性要求更高，但线路相对固定，复杂度没有那么高。

    再之后，我们会将场景拓展到复杂度更高一些的高速路行驶中，以货运为主。

    更成熟以后，拓展到高速客运。

    之后，我们希望通过政府集采的方式，将带有l2+甚至l3驾驶系统的车用在出租车上。

    首先，出租车司机是高频驾驶用户，他们每天面对的是复杂的城市路况，这就天然能给我们回传城市复杂的驾驶数据。

    第二，他们驾驶经验丰富，在自动驾驶遇到突发状况不能处理的时候，他们能够及时接管最大限度避免安全问题产生。

    第三，他们高强度驾驶工作者，自动驾驶能够极大程度减轻他们的劳动强度，他们会对这个产品有正面的需求。

    第四，他们使用新能源车对广大乘客来说，是一个很好的示范，让普通消费者能够接触和体验这种新型汽车的优点。

    以此，逐步完成消费者的市场教育工作。

    另外，出租车使用新能源车，也有利于城市环保工作的示范。

    当然，出租车集采这方面，也需要领导们的支持。

    否则，最后这个环节我们走不完。

    当所有环节走通以后，我们才会将新能源车推向消费者。

    当然，消费者购买新能源车，即有利于国产汽车工业的发展也有利于环保工作和能源安全。

    到今年为止，国内的汽车保有量已经有1.2亿，预计到2020年这个数量将达到2.8亿。

    届时，一年汽车消耗成品油就大约是4亿吨。

    按照1吨原油7.33桶，也就是大约29亿桶。

    这么算下来，光是汽车一年就需要消耗29亿桶石油，相当于一天消耗800万桶，这是我们每天1300万桶石油消耗量的60%。

    东国当前石油消费的三分之二需要依靠进口。

    按照我们当前的石油消耗发展速度，预计到2017年进口石油的数量就会超过米国。

    汽车作为用油大户，会成为进口石油依赖的主力军，导致东国石油进口量越来越多。

    这会影响到东国的能源问题，有关战略安全。

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