編輯部 MEET2020智能未來
量子位 報導 | 公眾號 QbitAI
「太激烈了，真激辯啊！」
這是MEET2020智能未來大會上，自動駕駛論壇結束後的現場反饋。
嬴徹科技執行副總裁黃剛、文遠知行CEO韓旭，以及Momenta CEO曹旭東，圍繞一年自動駕駛進展和發展態勢，展開了分享。
他們不僅是2019年中國自動駕駛落地的代表企業，也分別對應了貨運落地、RoboTaxi落地、特斯拉+Waymo落地等3種模式。
於是所處位置不同、實踐判斷不同，最終對於自動駕駛真正如何落地，得出的結論也有所不同。
但相同的是，他們都反對「自動駕駛寒冬」的質疑，認為行業內有生老病死的現象很正常，而且是一個行業健康向前的標誌之一。
總之，激辯為標題的圓桌討論很多，但真激辯的沒有幾個。
在MEET 2020智能未來大會現場，上述幾位自動駕駛創業者不僅展現的是專業認知和判斷，也是率真耿直的科學家精神。
論壇由量子位聯合創始人、主編李根主持。
關於MEET2020智能未來大會：量子位主辦，現場20多位行業大咖分享，1000多名行業觀眾參與，線上有近百萬從業者通過直播參與觀看和互動，包括新華社在內的數十家主流媒體報導，活動整體線上總曝光量超過千萬。
話題要點
① 縱論2019關鍵詞：技術場景練內功
② 自動駕駛商用究竟怎麼樣？
③ 駕駛艙內無人化還有多遠？
④ 特斯拉路線和Waymo能否二合一？
⑤ 回應自動駕駛遭遇「寒冬」
⑥ 自動駕駛演進至哪一階段了？
論壇實錄
（話題要點為後添加）
① 縱論2019關鍵詞：技術場景練內功
量子位李根：如果要用一個詞概括「自動駕駛這一年」？
嬴徹黃剛：技術的落地場景。從乘用車的自動駕駛到商用車，這個現象和趨勢，越來越清晰可見。
文遠知行韓旭：技術。特別是針對「自動駕駛冬天」的說法，我認為核心不是資本冬天而是技術方面還有一點點差距。
當我們把技術問題解決，冬天就會過去。
Momenta曹旭東：練內功。從技術、產品到商業化，都處於這個過程。
我們的商業化是To B，需要搞定一個組織，讓對方從上到下認同你的產品。
產品的內功，則是如何面向用戶去定義產品，用技術創造價值。
技術的內功，是數據驅動，用一套自動化系統去解決99%的問題，而是人海戰術。
② 自動駕駛商用究竟怎麼樣？
量子位李根：但從大眾輿論角度來看，今年被關注最多的關鍵詞是「交貨」。
Momenta曹旭東：我們被評價率先交貨，不過形式上可能跟通常「交貨」有些不同。目前交出的是量產級原型 (prototype) ，拿到訂單。
在汽車行業交貨的周期其實還很長。一般來說需要2到4年，國內很快，國際OEM可能相對較長。
因為對安全、質量把關更嚴格，所以我的判斷是自動駕駛量產真正意義上的交貨——真正在路上跑起來、用戶覺得太棒了，這至少得兩年之後。
量子位李根：價格也很受關注，最好一套量產自動駕駛系統不超過一部手機的價錢。
Momenta曹旭東：站在我們的視角，希望給更多用戶創造價值。如果對標一下特斯拉自動駕駛方案的價格——5000美金，我們希望提供好服務、更安全，更智能的體驗，價格方面也親民。
但價格方面並非完全由我們來定，因為Momenta只是產業鏈一環，但整體來說，我們方案中的傳感器都不貴、都是量產傳感器，希望比特斯拉和奧迪的方案都更便宜。
量子位李根：文遠知行已經在廣州常態化試運營RoboTaxi（免費乘坐），啥時候能來北京？
文遠知行韓旭：能否來北京，重要的原因在於政策。
廣州是改革開放的排頭兵，如今也有粵港澳大灣區機遇，一直有創新思維，我們很幸運落地到廣州。
相對來說，我們交卷的結果比較滿意。因為我們跟廣州白雲出租汽車集團、科學城（廣州）投資集團，聯合成立了中國第一家，由一個計程車公司，一家政府基金再加上高科技公司成立的面向未來出行的自動駕駛出行公司——文遠粵行。
我們現在也在提供用戶打車服務，目前為止接待了1.7萬名乘客。現在新的用戶完全可以拿出手機App叫車，跟打滴滴一樣，但提供的是自動駕駛體驗。
目前普通市民都可以參與內測，還沒有收費。但自動駕駛出租收費上崗，這件事一定會發生。
所以如果有人覺得自動駕駛寒冬、自動駕駛落地遙遠，我建議可以來廣州看看，自動駕駛春天正在廣州發生。
量子位李根：相比乘用，自動駕駛貨運商用是不是會快一些？
嬴徹科技黃剛：我們的交付就是量產的部署。
嬴徹科技致力於成為一個自動駕駛卡車運力服務的平臺。
所以我們不僅開發卡車的自動駕駛技術-面向高速公路場景的自動駕駛，而且最終我們是要把自動駕駛卡車拿來作商業運營，也就是說我們會擁有車輛並提供給物流公司做運力服務。所以嬴徹的業務是從技術端到運營端的「端到端」的模式。
今年以來，除了自動駕駛技術本身的開發之外，我們的重點是要能夠真正做到量產。因為我們最終是要做運力服務，首先要做到量產。
因此我們跟汽車產業鏈建立起了合作關係，我們跟國內主流的幾家重卡主機廠建立了戰略合作夥伴關係，並跟Global Tier 1建立合作，我們聯合進行正向的開發。
我們目標是在2021年底能夠實現卡車在高速公路的L3級自動駕駛的量產。
③ 駕駛艙內無人化還有多遠？
量子位李根：這個量產交付直接的效果會是怎樣的？比如直接從司機成本上來說。
嬴徹科技黃剛：高速公路貨運的安全性是一個突出的問題，同時貨運成本超過20%是人工成本，另外還有路橋費和油耗。人工成本之所以高，是因為卡車上有兩個司機來輪流駕駛，而且對這些司機的技能要求高，因此成本高，司機也很難招募。車隊面臨著車隊管理和司機招募的痛點。
自動駕駛技術的導入，即使還不能完全實現無人駕駛，但首先可以提升安全性，其次還能降低駕駛員的工作強度，使駕駛員轉變為車輛駕駛行為的監管員。
並且我們提供的是運力服務的方式，可以通過有效的司機駕駛員管理，把原來長途出車的一臺車兩個司機，逐步降到一個車一個司機。
這樣不僅可以節約人工成本，而且通過機器計算也可以使得燃油經濟性達到最佳，從而降低油耗，這些好處能夠補償因為技術帶來的成本的增加，而且能降低物流公司的綜合運營成本TCO。
量子位李根：嬴徹的目標是逐步減少駕駛員，但文遠知行這樣的L4公司，追求的是沒有駕駛員，現在來看還有多遠？
文遠知行韓旭：自動駕駛的終極目標，對我來說不是簡單量產幾十輛、幾百輛和幾千輛。
最核心的是可以真正地把車上的安全員拿掉。
我們計劃2020年在某些區域，真正要做到把安全員拿掉，這個目標也沒有大家想像中的那麼遙遠。如果你看報導，谷歌的子公司Waymo，確實已經在鳳凰城把安全員完全拿掉了。
安全員從車裡面拿掉，並不代表這個車是全無人狀態，實際上文遠知行做了很多工作，我們做了國內第一個基於5G的遠程監控車，全無人，當時我坐在車裡面在廣州市副市長面前做演示。
我們做的核心，是如何把安全員從車裡面拿到車外面放在遠程去監控，這樣一個安全員可以管幾十輛車，實現最大的降本增效。
我們應該衝著這個目標去，這裡面媒體有很多誤區，好像真的是全無人，實際上不是這樣的。
我覺得智能達到一個小貓小狗可以在街上跑的水平，就已經可以把安全員拿下去。
相匹配的是，遠程一個安全員管幾十輛無人車。
在這一點上，我們一直是堅定不移，文遠知行從2017年成立到現在，一直衝著拿掉安全員這個目標努力，也達到了自己的裡程碑。
量子位李根：現在招募的安全員怎麼看這個事？
文遠知行韓旭：大家可能不知道計程車司機有多苦？
廣東的計程車司機很多人到了夏天都有腎病，原因他不敢多喝水，喝水以後要找廁所，在街頭找廁所是很難的事情。
所以很多安全員，雖然我們要求的高，但是工作不像計程車司機那麼辛苦，他們反而願意來做。
另外一點，我想跟大家說的是為什麼這個事情意義這麼重大？
因為計程車市場的價格是嚴格受到市場管制的，如果你看計程車的價格——10年沒有怎麼漲，10年以前是廣州本地人在開計程車，5年前是湖南民工在開，現在是河南的民工在開。
等到我們人工成本越來越高，再加上老齡化的問題，包括硬體成本越來越低的時候，自動駕駛計程車這個事情真的是於國於民、於社會都是一個非常有益的事情。
④ 特斯拉路線和Waymo能否二合一？
量子位李根：同樣是追求實現無人駕駛，但Momenta的路線跟其他玩家有所不同，這個怎麼理解？
Momenta曹旭東：其實我們公司剛開始的時候，就想清楚了數據和數據驅動是核心，並且依此倒推。
在那個時間點，唯一想清楚的事情就是數據和驅動數據，並且依此倒推。
實際上，我們公司很多東西都是這麼來的，地圖為啥要做視覺為主，不用雷射雷達？原因就是因為雷射雷達很難做到很大的量，就沒有非常海量的數據來源，這樣即使有數據驅動的算法也沒辦法高頻更新地圖。
於是自然而言我們要做視覺為主的高精地圖，並且用眾包的方式。
為什麼選擇量產的自動駕駛？一方面是商業化會更快，另一方面會幫助你建立非常大的數據流。這不是幾十輛幾百輛，是幾百萬輛車，這幾百萬輛車會幫助你發現非常少見的案例，比如說一個車上撞一個大象，數據集裡真的見過，這樣的案例才能夠真正幫助你把長尾L4的問題很好解決掉。
當然，我們day 1的時候不是做一個L2就夠了，肯定所有的自動駕駛員公司都是希望實現全無人。
最終，創立至2019年，我把他叫做戰略的雛形期，量產的自動駕駛和完全的無人駕駛雛形形成了。
真正的戰略成形可能要2019-2024年，那個時候量產的自動駕駛，3年真正上路了，數據流開始回來。
另外一方面就是數據驅動的算法，(除了一部分算法，比如planning)現在基本上實現數據驅動了，在這個過程中，算法基本上全部實現數據驅動，這樣完全的無人駕駛和量產的自動駕駛真正的匹配就形成。
我在公司內部講，2024年才是戰略真正的形成期，2024年是2028年是戰略爆發期，周期很長，大家不用擔心。
量子位李根：剛才Tony Han也提到技術是關鍵詞，怎麼看旭東他們用數據的方式來突破技術瓶頸？
文遠知行韓旭：首先，我跟旭東是很好的朋友，但我的觀點跟他略有不同。
旭東談到他的戰略是兩條腿走路，基本上他前期想做一些特斯拉的事情，後面想做Waymo的事情。
古話說搏二兔而不得一兔，有些東西需要聚焦，我們從一開始就是堅定的走Waymo路線，衝著L4去。
我們看著山頂的金子就衝上去，路邊的碎銀子就不撿了 ，於是披荊斬棘，逢山開路，遇水架橋，一路上把自動駕駛計程車隊建出來了。
市場有兩點，一是把自動駕駛技術賣給整車廠，它的周期會很長，因為車廠做一個車型需要很長時間，而且賣給消費者，消費者價格非常敏感。
我們做的事情是讓人去「飛行」，有兩種方式：一種是你是億萬土豪的話，造一架私人飛機，我們討論私人飛機是不是不要太貴？這個事是土豪考慮的事情，並不代表著我不是土豪我就不可以飛行，我不是土豪我天天飛，我買一張機票就行，那輛波音787並不是我的，但是只要有一個座位就可以讓我從A點送到B點。
雖然車是50萬一輛，隨著硬體價格的降低，人力成本的提升，我們會把利潤空間拿出來，我相信兩到三年會有利潤可以做，這一點上我希望就像開復老師曾經說過一句話，可能買車是你最差的一個投資。
將來的話，你看摩根斯坦利分析將來更多的出行是共享出行，私家車可能不需要有了，我們做的事情，是做自來水公司，把水提供給用戶，給你提供的出行是從A點到B點，同樣給你水，我們希望用自來水公司的方式把水給你。
文遠知行韓旭：不過我還是想聽聽你們的思路。
Momenta曹旭東：剛才提到了一個詞叫做聚焦，我覺得其實創業過程中的話，這個詞很重要。
而且不光要聚焦，而且聚焦要對。
Momenta聚焦的是什麼呢？就像Tony (韓旭) 開篇講的，如果行業有冬天的話，冬天最本質的點還不是商業化，本質還是技術還沒有到海量商業化的時候。
技術的根源要靠什麼解決呢？就是數據和數據驅動。
數據驅動是我們內部的研發在練的內功，數據是我們產品，也是我們商業對外去練的內功。只有這個內功練好了之後，才有可能獲得海量數據的渠道。
至於真正能夠實現中國一線城市、二線城市百萬輛車的Robotaxi運營，我覺得這件事情還挺挑戰。
所以Momenta聚焦的是核心，不是各種各樣花裡胡哨的邊界。
量子位李根：黃剛總是汽車出身，對於自動駕駛的實現路徑有沒有與Momenta和文遠知行不一樣的地方？
嬴徹科技黃剛：我很欣賞他們二位的觀點。嬴徹有點不一樣，我們最終是要做卡車運力服務，是要面向商業運營。
而且從幹線物流市場來說，對自動駕駛服務的需求已經是呼之欲出了。
今年6月CES亞洲展上我們舉行了一個自動駕駛卡車的客戶體驗日，那些車隊隊長和物流公司的老闆體驗完了之後非常激動，問這個車什麼時候能量產，是市場在呼喚。
我本人是學汽車的，有30年在汽車行業的從業經驗，我知道這樣一項技術還遠遠沒有達到車規級量產的條件。
不過市場又很期待，我們需要怎麼做？
所以說第一步，應該更快的讓這項技術，哪怕沒有實現完全無人駕駛的狀態下，我們也可以把它引入到市場。漸進的導入、務實的進行，讓它更快的、安全的實現商業化的運營為物流帶來的價值。
相對於Momenta兩條腿的策略，我們可以說是一個漸進的兩步走的策略。
第一步在有人駕駛的條件下實現量產。我們保持自動駕駛系統架構的一致性，包括硬體的架構到軟體的架構，我們的技術在L3就是有人駕駛狀態下投放運營之後，可以持續的迭代，直到實現無人駕駛。
實現量產真不太容易，能夠做好一個Demo，並不意味著量產也可以做好。
我們的自動駕駛要在高速路全場景能夠實現，也還要滿足車規級的要求。
比如說要滿足一臺卡車120萬公裡到150萬公裡的行駛壽命，而且在中國960萬平方公裡的高速公路上都要運營，要滿足各種複雜的環境條件，包括高溫、高寒、高原等「三高」試驗、以及抗電磁幹擾等等，所以我們需要做大量的車規級測試驗證。
於是第一步，我們先面向L3，做到技術成熟，真正能夠車規級可量產，滿足功能安全要求，這樣可以相對更快地進入市場。
第二步才是進一步更高級的自動駕駛實現，讓技術的迭代可以持續進行。
⑤ 回應自動駕駛遭遇「寒冬」
量子位李根：今年之所以外界對自動駕駛有「寒冬」的質疑，也是因為有公司開始被洗牌，你們怎麼看？
嬴徹科技黃剛：春夏秋冬、四季變換，這是很自然的事情。
但是一個公司如果致力於在自動駕駛領域去發展的話，戰略是否清晰、目標是否堅定，都很關鍵。
我們採取務實的策略，在寒冬當中我們也是市場驅動的，最後就是真正地把技術能夠實現商業運營。
文遠知行韓旭：先說寒冬，那兩個倒下的公司如果分析具體原因，是根本不一樣的。
寒冬不來，蟲子的壽命也只有一年。可能今天鳥在天上飛被氣槍打到，不能說看到鳥死了，蟲子死了就說寒冬真的來了，具體原因具體分析。
然後我還想就著嬴徹黃剛總的「車規級」分享一些思考。
我們現在做自動駕駛，有一個非常強的概念叫ODD——L4級汽車還需要在限定的區域內運行。
如果把車賣給消費者的話，這個車至少賣到中國要全國各地都去開，這裡面有一個巨大的差別。
我的車如果只是在廣州這個區域做自動駕駛，只要適合廣州的天氣條件就足夠了。
等到有一天來北京做運營，可能會把車稍微改一改適合北京運營。
這就像中國房子一樣，東北的房子是雙層玻璃，北京單層玻璃配暖氣，到了長江以後不配暖氣。我們沒有做一個房子從北到南都可以。
但是消費級車不一樣，車要到吐魯番去測高熱，去漠河測冷度，去海南測溼熱，用戶全國各地都有，這裡面就有這樣一個巨大的差別。
在技術方面，尤其當自動駕駛和共享經濟和運營區域結合在一起的時候，車規要進行改變。
我們常常用馬車的車規衡量汽車的車規，或者用馬車的運行思維衡量汽車的運行思維，這一點從思想本質上要改變。
我一直在說自動駕駛的來臨，不是說給汽車添加了一個自動駕駛的功能，他可能產生了比你想像中更大的革命性的作用，就像馬雲提電子商務不是給傳統公司做一個網頁就叫電子商務，而是真正有一套從網際網路支付到網際網路用戶發展。自動駕駛也是這樣。
很多行業發展百年，會給我們帶來積澱，但也可能同時有限制。
我從陸奇身上學到最大一點，就是他騎倒騎的自行車，說讓自己每天忘掉一些事情。
在汽車行業，大家也要忘掉一些事情，從全新的角度來看待。
自動駕駛作為出行行業，絕對不是簡單的把高級自動駕駛放在車上賣給消費者，我看到的未來絕對不是這樣的。
量子位李根：對於Tony Han提到的「車規級」思考，黃剛總有沒有要補充的？
嬴徹科技黃剛：我想補充一點，其實自動駕駛作為一個應用場景的話，而且分區域討論，像文遠知行在廣東地區或其他地區的區域性示範、運行，我認為是一個很好的策略。
技術本身在不斷的迭代。從要滿足量產的要求，從汽車行業本身產業鏈角度來講的話，無論從主機廠，還是供應商，目前來看能夠滿足量產有很大的挑戰性，還有一個法律法規的環境，真正要支持自動駕駛實現的話，其實有很多挑戰，所以我覺得走向成熟過程當中，也需要跨學科、跨行業，包括政府的持續的關注和支持才能夠實現的。
汽車行業本身，也是會擁抱變化。
我是汽車出身，加入科技公司也是表明行業發展需要跨行業合作，我個人認為自動駕駛在特定應用場景先行落地，是一個可行的務實的一個策略，但是並不意味著我們不需要車規。
真正的Robotaxi 商業運營要做到可以放心的、不需要安全員、大規模投放，必須按照車規要求做嚴格的開發和測試認證，包括自動駕駛系統和整車在內，無論是硬體還是軟體系統，包括我剛才提到的對車輛可靠性的要求。
如果放到卡車環境，雖然使用場景更簡單一點，但更要進行驗證，Robotaxi 可以在小範圍試運行，但是長途卡車一上高速公路，就會奔向全國各地，可能今天在上海、明天在廣州，接著可能還要去東北，所以必須要面對全區域運營場景的ODD、要進行大量的驗證。
所以我認為自動駕駛發展和車規級要求之間並不矛盾。
量子位李根：旭東怎麼看「寒冬」？
Momenta曹旭東：首先，我比較同意韓旭的觀點，之前個體公司成敗，其實跟自動駕駛行業關係不太大。
當行業發展跟不上人預期的時候，預期突然會降低，創業者應該有穿越起伏波動的能力，或者穿越行業周期的能力。
對於個體的成敗，我覺得跟主要是初心和團隊出了問題。
可能自動駕駛來的時候是一個風口，沒有說把這件事情要幹十年或者幾年，沒有這個充分的準備在。
遇到一些困難，團隊有一些風口和矛盾，又沒有辦法很好的發展。
挺遺憾的，但我覺得這種情況在行業泡沫期也會有，行業寒冬期的時候發生的概率會更大。不過需要說明清楚，這跟商業整體關係不大。
量子位李根：簡單總結一下三位嘉賓發言，也就是說：第一，每個行業都有生老病死的一個周期；第二，這兩家倒下的公司，更多還是一個創業本質的原因，是人性因素，他們對於創業的認知、堅持以及一些滿足方面的不同，有公司追求短、沒有度過冬天，有公司追求更長遠，我們需要關注長期主義的公司。
⑥ 自動駕駛演進至哪一階段了？
量子位李根：下一個話題，如果按照手機的演進路線類比，現在的自動駕駛處於怎樣的階段？
嬴徹科技黃剛：很難類比。從BB機到大哥大到功能機，本質上都還屬於是移動通訊，而從功能機到智慧型手機是從移動通訊跨越到移動網際網路，不是一個概念。
我更傾向於自動駕駛技術，是從傳統的汽車走向智能化這樣一個階段，是從功能機向智能機切換的過程。
但是我們看到自動駕駛的技術，還是處在一個量產前期，或者說逐步迭代的過程。
如果自動駕駛水平的分級L1到L5，L1和L2正在進入到量產階段，未來做到L4和L5的話，可能要技術的不斷迭代、不斷走向成熟。
文遠知行韓旭：我沒法回答這個問題，因為定義不嚴密。
這兩個發展類比的話，是用自動駕駛類比無線通信還是數字通信……
車的話，L3到L4之間差別就很大，L2、L3和L4可能都不能一一跟通信或手機路線類比，所以我不能回答。
Momenta曹旭東：我們判斷自動駕駛可能會比網際網路演進慢一點。
慢多久，我們可以做一個類比。
移動網際網路的滴滴、美團大概不到10年，汽車行業裡面比較成功的公司特斯拉和Mobileye大概20年。
如果汽車行業相比移動網際網路的話，我們的判斷至少比移動網際網路慢1倍。
也就意味著移動網際網路10年，自動駕駛至少20年。
分兩個階段：第一個階段需要10年才能真正實現L4，然後第二個階段是真正的產品的成熟。
商業模式的成熟需要20年，現在從2016年開始到2019年這3年時間，大家可以類比一下，差不多蘋果剛出來的階段。類比移動網際網路1.5年的時間。
最後我想說一下，這個行業發展速度，內部有一個總結：外界看起來好像在減速，但是內部看起來是在加速。
不管是硬體產品還是商業，在我看來大家逐漸的從泡沫期的瘋狂熱情，亂七八糟的方向，收斂到正確的產品路徑上、正確商業路徑上。
而隨著這樣發展，一旦縮減到已經比較明確的方向、資源能夠充分利用的時候，其實速度就飛快，從內部來看在加速。
量子位李根：「外部在減速，內部在加速」，挺好的總結。對於自動駕駛未來，其他兩位嘉賓還有分享嗎？
文遠知行韓旭：時間點上，我跟旭東有不同，旭東說要10年時間，我還是覺得2024-2025年，自動駕駛計程車應該就能滿大街跑了。
對未來做預言，把時間點和技術成熟度同時放在一起是很危險的，但我還是很樂觀地說，2024年你可能真的會看到RoboTaxi無人的在大街上跑。
實際上Waymo在鳳凰城已經在跑了，我們現在有安全員是因為受到政策法規的限制，所以我覺得會很快到來。
Momenta曹旭東：自動駕駛滿大街跑，這個話題因為寬泛，所以我更傾向於在幾個維度上做界定：
第一，什麼樣的場景；第二，多少數量。
一輛車發生事故的概率會少，100萬輛車發生事故的概率會大100萬倍，100萬輛車的速率比較難，數量上要加一個界定，我界定的是1000輛車，可以由遠程安全，也就是說不是完全相同，而是有人監管。
在這樣一個前提下的話，大概需要多久時間？我很喜歡思考這個問題。
也問了歐洲、日本、美國的專家，答案很不一樣：
歐洲專家說需要10年，日本專家說需要10年往上，美國專家分兩類，第一類答案是3到5年，第二類答案5到10年。
其實我是一個謹慎樂觀派，我更傾向於第一個答案就是3到5年，而這3到5年我又偏保守一點，可能真正要做到1000輛車，去掉車上的安全員，可以由遠程監管，一個人至少可以看兩輛車，做到這種程度可能需要5年時間。
量子位李根：中國的汽車專家怎麼看？
嬴徹科技黃剛：我更加關注商用車，我很期待3到5年之內自動駕駛能夠在特定場景、法規允許的情況下，能夠真正的、安全的投入商業運營。