1. 怎麼看待已經蔓延到智駕硬件上的價格戰？
——智駕硬件發展至今，一直處於降本的狀態，所以降價其實是大勢所趨；
——目前激光雷達降本主要有兩種路徑，一是通過垂直整合技術的方式來結構性降本，第二是通過擴大出貨規模來產生規模效應。

2. 目前激光雷達的成本降到什麼水平了？
——一顆激光雷達在 2016 年前後大概是 7-8 萬美金左右，目前已經降到了 1 千美金以下；
——以禾賽為例，禾賽通過對激光雷達收發模塊等核心技術進行自研、自建工廠推動規模化生產等方式不斷推動降本。

3. 要實現城市 NOA 需要多少算力？
——在擁有高精地圖的基礎上，需要 80-100 TOPS 的算力。

4. 把激光雷達融於 AEB 的難點在哪裏？
——其實本身難點並不大，主要的限制因素就是算力和廠家的工程能力；
——激光雷達對於 AEB 來説是一個很好的工具，從算法公司的角度出發，如果車輛有激光雷達，那麼我們一定希望在 AEB 中使用的。

5. 對於目前行業內去激光雷達的説法是怎麼看的？
——第一，純視覺和激光雷達方案並不是取代關係；
——第二，回到客户對於成本的需求，激光雷達其實可以幫助客户節省大量的隱性成本，如算法、路測、數據標註等；
——第三，不同的場景可能對兩種技術方案有不同的需求，比如在城市場景中面臨的路況更復雜，激光雷達方案能更好的處理，提升智駕安全性。

6. 對於目前主機廠全域自研的趨勢是怎麼看的？
——目前雖然的確有很多主機廠在搞全域自研，但實際上各家主機廠做的方向並不同，各有側重，作為供應商來説，可以幫助主機廠在產品的同質化中做出差異化；
——也正是因為主機廠各有側重，供應商恰恰可以通過與主機廠的合作來豐富自身在做產品上的經驗。

綜合施葉舟和許諾的回答來看，智駕其實正在迎來它的「iPhone」時刻，而激光雷達的技術能力在不斷提高、成本在不斷下降，同時沒有像純視覺方案那樣的數據以及算法壁壘。

在智駕的落地上，激光雷達正在釋放着很大的能量。

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