【華府智庫資深總監易思安:中國擬用民間大型船艦運輸軍隊,最可能登陸台中港】
3Q辦公室編譯,同步刊載於 沃草 Watchout
《中共攻台大解密》作者、美國華府智庫「2049 計畫研究所」(Project 2049 Institute)資深總監易思安( Ian Easton )近期發表 “Hostile Harbors: Taiwan’s Ports and PLA Invasion Plans” 一文,表示若解放軍要在侵臺戰爭中取得優勢,至少要讓 225 萬的軍隊登陸臺灣。為了實現這個戰史上從無前例的「超大型」登陸作戰,解放軍正積極研擬動用民用大型船艦運輸軍隊,以及奪取、佔領臺灣港口讓攻臺需要的超大規模登陸可能實現。高雄港、台北港等大型港口都可能是解放軍亟欲拿下的目標,但如果以港口設施及周邊地形地貌能為登陸帶來最大效益為考量,台中港最有可能是解放軍奪取與嘗試登陸的地點。
#超大型規模的侵略行動
易思安認為,中國對臺可能的侵略行動將是「超大型」規模,即便是人類歷史上最宏大的兩棲作戰如諾曼第登陸、沖繩島戰役,都無法和中國侵臺相比,因為前兩者的地形環境條件都相較臺灣容易登陸。臺灣的沿海地形除了易於防守外,全島僅有14個小型的海灘適合登陸,且都與懸崖或人口密集的城市接壤,況且由於長年受颱風、地震襲擊,臺灣的建物和橋樑都設計得足夠承受劇烈震動。
而這個擁有極端地理環境的島國,也充滿著武裝防禦的力量。文中指出,臺灣於戰時可以動員至少45萬反入侵部隊,雖然只有19萬的常備軍力,但擁有龐大後備軍力,並且在國家後備系統中有著大量民間機構和公司的人員,包括航空公司人員、推土機操作員、司機、船員等。同時,臺灣和中國分別擁有的籌碼,例如遠程導彈、網路及電子戰武器、無人機群、大規模殺傷性武器(生物、化學、放射物質)以及削弱對方經濟的能力,都讓臺海可能發生的衝突充滿難以量化的複雜因素,遑論雙方都有大量的公民居住在對方的領土上。
可以預期的是,在侵略臺灣的戰役中,中國將動員數以百萬計的武裝力量。為維持進攻的優勢(攻方比守方多3到5倍的人數)並考量臺灣的地形因素,假設臺灣有45萬守軍,中國可能要出動接近 225 萬人的軍隊,這便需要規模龐大的船艦數量來運輸作戰部隊穿越臺灣海峽,而這也是中國近年透過制定法律、催生國有企業主導的全球海運集團,以推進軍民融合戰略(military-civil fusion)的關鍵所在——掌握大量民用艦船,為支持對臺動武做準備。
#侵臺關鍵和解放軍戰略
根據解放軍內部研究分析,港口將是侵略臺灣的核心支點,因此中國投入大量資源研究並計畫如何佔領臺灣的港口,並評估臺灣防禦港口的計畫及能力。而解放軍研究人員判斷,臺灣軍方將把保衛本島的港口視為重中之重,除了在戰時將港口設為防禦據點、以射擊陣地網絡包圍港口外,若解放軍突破臺灣軍方設下的屏障,臺灣會採取非常措施確保港口的安全,包括以封鎖港口、摧毀碼頭等手段阻絕入侵者。
而中國也計畫了6種奪取臺灣港口的戰術,並評估其優缺點,包括:直接兩棲攻擊(Direct Amphibious Attacks)、間接兩棲攻擊(Indirect Amphibious Attacks)、掠海突襲(Sea-Skimming Raids)、空襲(Air Assaults)、橫向攻擊(Horizon Attacks)以及特種部隊滲透(Special Forces Infiltration)。根據各項戰術的優劣,中國軍事研究將其組合成一個綜合作戰方針,而其目標不僅在於奪取和佔領臺灣大型港口,更要盡快開放和使用港口以支持全面的侵略行動。
#解放軍在臺灣的準備和佔領目標
易思安指出,過去20年來中共在臺灣的主要港口設立代表辦公室、投資臺灣的港口建設項目、並獲得部分臺灣港口基礎建設的直接使用權,例如:在 2018 年中國中遠海運(COSCO Shipping)收購東方海外(Orient Overseas)後,取得了高雄「高明貨櫃碼頭」的控制權,高明貨櫃碼頭更使用與中國軍方關係密切的上海振華重工(ZPMC)製造的自動化智慧型起重機。除此之外,其他臺灣的港口,也大量使用來自中國中央直屬企業——中國交通建設集團(CCCC)子公司振華重工的起重機,去年夏天,CCCC 因其和解放軍的關係而被美國國防部列入黑名單。
易思安也示警,振華重工採用的自動化指揮和控制系統、卡車和貨櫃位置追蹤系統等自動監視數據,可能會被傳回中國,使中國軍方能持續收集臺灣港口的即時情報,中國官員和代理人在臺灣主要港口和當地商界建立關係,更可用於情報搜集和心理戰行動。
而臺灣有哪些港口可能成為解放軍的主要佔領目標呢?易思安評估,由於中國軍方會將目標擺在可以快速卸載主戰坦克和其他重型裝備的港口,並考量周遭相對平坦、輕度城市化的海灘及三角洲地形,「台中港」似乎會成為解放軍主要嘗試登陸的地點,而高雄港、麥寮港、台北港和安平港也在潛在目標之列。另外,由於臺灣的軍港基礎設施非常適合佔領後的推進行動,因此即便防禦嚴密,包含左營港在內的軍港也會成為解放軍全面攻擊、佔領的目標。
#臺灣的因應之道
從這份報告檢閱的研究和文件素材中,可以發現中國對侵略臺灣行動持有高度的重視和準備;對臺灣而言,則凸顯了保護自身免於中國脅迫的各項挑戰。易思安在文末提到,臺灣政府可以關閉中國控制的代表辦公室、檢視關鍵港口基礎設施、並為可能的解放軍港口入侵計畫做好準備,這包括部隊的訓練、後備戰力的改革、對公眾的教育等等,讓公民能識別、抵制解放軍的政治作戰,並在戰時做出貢獻。
易思安認為,美臺安全關係是兩岸領導人決策中最重要的戰略考量,美國和臺灣應該朝著正常、穩定和建設性的關係努力,美方可以派遣海軍陸戰隊和特種作戰部隊到臺灣執行長期訓練、聯絡任務,派遣高級將領參與和規劃港口的防禦演習。他也呼籲,美國應該持續擺脫過去在外交上孤立臺灣的政策——就像臺灣實際上是一個具有國際重要性的獨立國家一樣。
圖片為漢光36號演習臺中港防反特攻操演,軍聞社拍攝。
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過110的網紅施志昌,也在其Youtube影片中提到,台中推動智慧城市多年,但在今年「智慧城市創新應用獎」卻是六都唯一槓龜,這顯示我們整個市府政策不夠有效率、不夠smart。 交通局於全臺中五千格停車格埋設地磁偵測系統,志昌建議不論地磁偵測或是未來智慧停車收費系統等各家優缺點不同,應參考有在試辦的縣市做法。選擇最好的技術來配合,進而在台中擴大智慧停車...
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☕️『#妍選Monday』 每週一早上咖啡時間配上專論小文章。五分鐘一個觀點,深入思考新竹生活。
【0906主題】#大新竹合併:#你贊成還是反對?
今天早報頭條,林智堅市長接受自由時報專訪,宣布未來推動「大新竹合併」。對新竹的未來發展來說,這是一個很重要的議題。我佩服智堅市長的勇氣及政治智慧,以他的高度及影響力做此承諾,這個困難的政治改造工程,未來曙光已現。👍
大新竹合併的議題這幾年地方上一直有人討論,以我身邊來說,贊成的比反對的多。贊成的人,大多看到了這幾年縣市分治下治理的困難,例如:「#我們要喝乾淨水」議題、「#焚化爐興建垃圾處理」議題、「#大輕軌建設」交通議題、「#跨縣市就讀」教育資源議題、「#育兒托育」公共環境議題、「#土地及都計規劃」大區位架構議題...等等。每一個都無比重要,也每一個都因為分屬不同縣市政府的關係,造成溝通、做法上的不同調,讓每天在縣、市間往返、生活的新竹人,苦不堪言。
反對的意見,也有人說。擔心合併後資源過度集中,無法照顧偏鄉;擔心背負更多政府債務,擔心族群問題,擔心行政區域重劃造成不公平....等等。這些考量並非沒有道理,我認為,更多公開辯論跟資訊呈現,有助於新竹人了解關心我們的未來,進一步彙整出更多的共識。
我認同林智堅市長倡議的方向,#新竹早已經是個共同生活圈,要 #延續新竹的競爭力,#進一步提高全球戰略地位,前瞻性的行政區劃的「大新竹合併」是一條早晚要走的路。
一、我支持大新竹合併。#一個生活圈只需要一個管理系統。這絕對可以提高效率解決重要地方議題(交通,環境,土地,教育資源等等),#提高新竹區域發展的能量。
二、要合併 #也要升格。「經濟巨人」新竹作為重要經濟跟戰略城市,未來往 #國際化、#高科技人才 發展,合併時應爭取以特案方式(台南經驗)(註一)升格,才有更多預算資源分配權及全國能見度(例如:參加行政院會)。
三、一個地方生活圈所屬政府的型態跟範圍,是為了 #符合這個生活圈內大多數人的共同利益而存在。在大新竹合併的議題上,我建議辦理「#公民投票」來傾聽民意。過程中,可以透過正反辯論,公開公平的列舉所有縣市合併的優缺點,讓所有新竹住民有思考、判斷、發聲、決定的機會,這樣更符合 #公民參與 的民主精神。過去台灣六都的升格多是由上位者主導,缺乏地方意見表述的機會。這一點,國際上有很多前例可以參考。(註二)
各位怎麼看待新竹縣市的未來呢🤔?兩地發展上又有什麼重點需要顧及呢🤔?歡迎留言,分享您對於大新竹未來的看法!
👉(註一)過去台南縣市合併時未滿200萬,僅略大於彰化、舊台中縣人口規模,被質疑升格實益不高。但由於台南具備古都文化發展的指標意義,以及 #預期南科即將帶來的經濟成長,仍 #特准升格。新竹縣市合併起來人口超過百萬,更有科學園區生活圈、台元與生醫園區、新竹工業區等經濟發展火車頭的帶動,目前人口仍在高度成長,大量青少年人口與高素質民眾將帶來未來幾十年的 #人口紅利,從前瞻性與重要性來看「升格直轄市一定夠格」。
(註二)以有 #豐富市町合併經驗的日本 為例,不僅有密集的公聽會程序,公投上也不乏市民否決先例,反映市民在意的治理品質與在地歸屬感。而近年來,後工業化導致歐洲內部諸多城鎮吹起解編合併浪潮,#歐盟地方自治憲章更規定行政區合併須以公投決定,不能輕易由上領導,扼殺在地傳統。
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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
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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。
智慧城市優缺點 在 施志昌 Youtube 的評價
台中推動智慧城市多年,但在今年「智慧城市創新應用獎」卻是六都唯一槓龜,這顯示我們整個市府政策不夠有效率、不夠smart。
交通局於全臺中五千格停車格埋設地磁偵測系統,志昌建議不論地磁偵測或是未來智慧停車收費系統等各家優缺點不同,應參考有在試辦的縣市做法。選擇最好的技術來配合,進而在台中擴大智慧停車應用版圖,讓臺中納稅人的錢花得值得。
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