因为我们有丰富的采集车数据和丰富的量产车，因此在我们完整数据形态的基础上面向自动驾驶提供了完备场景数据的能力，将我们的自动驾驶在线模拟仿真，通过云服务的方式提供出来，大家可以通过我们的云服务和我们的模拟仿真服务，这个里面有采集车采集回来的非常丰富的，远超现在标准模拟仿真的产品场景的产品数据库以及标注类型都是基于我们30万公里每年采集数据的仿真场景，因此在这个上面，我们能够提供的仿真场景的数据能力也是远远高于同级的。

另外我也给六分科技打一个广告，除了我们的地图产品以外，现在基于差分的高精度地图产品也已经正式发布了，是今年的年中刚刚发布，我们拥有毫米级和厘米级的两个后处理服务，实时处理的服务有亚米级和厘米级两个服务。我们在6月底已经完成了中部和东部全部高速公路的覆盖，今年12月底的覆盖程度可以达到全国高速公路的范围，预计到时候CORS站的数量是2200多个，并且我们是跟电信一起联合运营的，因此在运营效率和产品成本上面我们也会有一些优势，欢迎各位多多跟我们六分的同事进行咨询。

刚才讲到我们做了一个基于V2X车端可视化的引擎，为什么做这个事情呢？因为我们也认识到，基于现在的单车智能，实际上在高速公路上面来行驶是没有什么太大的阻碍，从我们面向L3的高精度地图来说里面有1百多个要素，这些要素不仅仅是包括在高速公路范围内，甚至在高速公路的外界和外围里面有丰富的要素来保证自动驾驶的安全性和地图的冗余。从封闭道路迈向城市道路，尤其是城市道路复杂的路况，对于自动驾驶来说，我们也认为协同智能是未来自动驾驶在城市道路L4真正落地的关键场景，协同智能也是自动驾驶未来进化的一个必由之路。

在这个过程当中，我们认为从今年开始，因为单车智能就逐渐开始在向高精度地图、城市普通路进行逐渐的落地，但是从城市的协同智能角度，我们也从今年开始严格意义上是说从2019年，我们也从许多的城市试点，包括现在大家所在的上海汽车城的区域进行很多的协同智能试点，我们认为需要5到10年的时间才能真正达到跟单车智能相提并论的成熟度。

对于高精度地图来说一个很关键的点就是车辆包括整个V2X系统需要一个统一的参考坐标系，传统的参考坐标系应该是GPS，就是我们说的84坐标，但是这个坐标系有具体信息却缺少语义信息，也就是说两个车虽然离得特别近，但是并不一定会撞上，对于V2X来说一个很关键的点就是怎么来保证车辆相互之间有一定的逻辑关系，比如说它们应该是前后行驶，或者说它们之间在可能会在转弯处碰到等等的，因此对于未来来说高精度地图对于车路协同，对于未来的自动驾驶来说，它会成为一个基础的设施。在开始可能是由车上装载高精度地图来实现这些基础的车路协同功能，在未来的3到5年之后，车路协同的路测足够发达，那个时候可能是由路测来实现实时更新地图，来更多地感知路测周围的环境，更多收集有效性的信息来保证车辆驾驶的安全。

现在我们在上海嘉定安亭的这个自动驾驶综合示范试验区正在开展一个2020年V2X新四化的活动，这个活动也是智能网联创新联盟一起来发起和主导的，去年的这个活动主要是跨芯片模组、跨终端、跨整车和跨安全平台，来保证各个车辆和各个自动驾驶V2X系统的操作性，从今年开始在原有的四化系统上增加了高精度地图和定位功能，其实大家也意识到如果没有高精度地图和定位的话，V2X很多应用存在一些先天的问题，也就是说它没有办法达到真正的精细化和真正的车辆与车辆、车辆与路测的管理功能。

最后我说一点我们的展望，从四维的角度来说，我们是一个测绘公司，地图是我们的一个产品之一，对于未来来说，实时的平台会变成一个必需的产品，会应用在行业的方方面面。