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

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/

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
…………………………………………………………
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。