时间：2018-1-9（Am.10:00—11：45）

地点：上海圣诺亚皇冠假日酒店

主持人：尊敬的各位现场的来宾，女士们、先生们：

大家上午好！

首先我们用掌声叫醒各位的耳朵，开启想象力，欢迎各位的如约而至，欢迎大家！这里是“数以智用·第四届AutoLab汽车行业年会”活动现场，我是上海电视台主持人思易儿（音）。

本次活动由Autolab主办，每日汽车观察、AutoSpace、ALT汽车硅谷联合主办。

回顾2017年，我相信汽车行业最火热的词一定离不开消费升级。随着智能、共享这样的词得到越来越多人的关注，我相信共享的交通方式正在颠覆我们的出行。当然还有大数据应用、AI等很多新物种的涌入，我们发现共享的出行方式正在得到越来越多企业的关注。

“数以智用”聚焦创新聚力突围变革就是本届“第四届AutoLab汽车行业年会”的主题，很荣幸今天邀请到了各位行业精英和媒体朋友们，跟大家共同谱写一首共享之歌。

下面请允许我向大家介绍本次活动的领导和来宾，他们是：

Autolab创始人 赵奕先生

中国汽车流通协会副秘书长罗磊

AutoSpace联合创始人兼CEO 曹芳宁

AutoSpace投资总监 Vincent

平安集团商务总监 王晓辉

微租车CMO 段毅

京鱼出行CMO 许国朋

众调科技创始人 谢鹏

飞驰镁物董事长兼CEO 王强

青飞智能CEO 孙一飞

友衷科技创始人 刘淼博士

蓦然认知联合创始人兼市场总监龚思颖

奇点汽车自动驾驶架构总监李建朋

安智汽车董事长 郭健

禾赛科技商务总监 周琳

再次感谢各位贵宾的到来，谢谢你们！下面有请Autolab创始人赵奕先生为我们带来开幕致辞，大家掌声欢迎！

赵奕：大家好！我是AutoLab的创始人赵奕。非常高兴今天能够举办“数以智用·第四届AutoLab汽车行业年会”，首先代表AutoLab感谢今天莅临现场的领导，感谢来自汽车流通协会的罗秘，感谢合作伙伴来自AutoSpace的曹芳宁女士，非常感谢。还有其他的嘉宾、媒体朋友和观众们。

今天是我们第四届行业年会，我们已经第四次在这里举办活动了。我昨天晚上在北京参加了人民大会堂举行的一汽红旗的战略发布会，在战略发布会上我们知道红旗是咱们国家时间比较长的品牌，有60年的历史。一汽集团董事长不断地在强调这台车的互联网功能、智能化的应用，在老的品牌上面有些新的功能使用出来。这给我的感触很深。我昨天晚上其实只睡了两三个小时赶回上海，要把这个非常有趣的信息带给大家。

就在现在，大洋彼岸美国的拉斯维加斯正在进行CS展，AutoLab也有5位小伙伴在现场。过去的一天里他们参加了拜腾汽车发布会、英特尔发布会、英美达的发布会等等等等。大家知道每年在CS电子消费展也代表着科技行业新一年的趋势，让大家能够特别感受到的趋势就是电子消费展已经成为车展了，各种各样的汽车厂商参与都非常高、零部件厂商参与度也非常高，AI、云计算、大数据这些概念包括产品都可以不断地被大家体验到。这当中我要提到的是很多中国汽车品牌也出现在其中，包括：拜腾、奇点、小鹏（音）汽车，这些都是首次亮相。所有信息大家通过AutoLab平台，我们这几天都会给大家采集回来，不管是在北京人民大会堂发生的事情还是在大洋彼岸的美国发生的事情，都让我们感受到这个130年的行业正在发生着革命性的变化。在座的所有朋友，包括我在内都非常幸运能够见证这个变化。

AutoLab行业年会一年一度，我们的主题也在发生变化：第一年2014年主题是“汽车电商”；第二年聚焦二手车行业；第三年聚焦新兴造车势力。大家可以看到，这三个关键词都成为来年的行业热点，今天在这里我们的关键词是“数以智用”，我们希望大家看一看2018年的大数据智能化应用会不会成为这个行业的热点。我有信心，它会再一次地成为热点。刚才主持人也提到，包括AI等等现在已经在汽车行业内被反复的提及了。

说到大数据，我可以跟大家分享一个小小的故事。大概在五年前，有一次我和上汽的领导交流，当时上汽的年销量差不多300多万辆近400万辆，占全国整体汽车销售20%左右，是中国最大的汽车销售集团。我说“这辆车卖出去之后，用户在使用的过程当中有多少数据能够被抓得回来呢？”其实当这台车驶出4S店的那一刻起，数据就回不来了。用户在他的体系里面可能就再也捕捉不到了，虽然我们有非常繁复的CRM系统抓来了用户，但这是几年前的情况。现在我们发现上汽和阿里合作有斑马系统、针对每一个汽车用户的账号系统，其实数据可以回来了。仅仅三五年，中国最大的汽车集团在发生这样的变化，我们今天各种各样的话题都是在围绕着以用户为中心的数据挖掘、清洗以及再利用而展开的。

最后，希望大家能够通过本次论坛获得满满的干货！再次代表AutoLab欢迎各位的光临，谢谢。

主持人：非常感谢赵总为我们带来的故事和精彩的发言。从一个非常专业的角度向我们解读了2017年汽车行业的发展，也让我们对这个行业有了更多的信心和展望。像我所看到的赵总一直对这个行业充满热情，让我们看到了一位创始人的奋斗和独立，谢谢您为我们带来的一切努力。

接下来有请AutoSpace联合创始人兼CEO曹芳宁上台致辞，大家掌声欢迎！

曹芳宁：各位嘉宾：

上午好！

AutoLab年会历时4年，每届AutoSpace都会给予支持。今天非常感谢各位嘉宾的到来，我也看到在嘉宾席中有非常多AutoSpace邀请的创始人朋友们。

汽车行业进入2018年，我们看到了真正的汽车智能化已经成为风向标，包括成为一个非常重要的关键词。很多项目，尤其是AutoSpace这几年合作过的项目都会以人工智能、大数据在汽车行业，无论是后市场还是在研发、零部件方面的利用作为未来发展的趋势。

我们认为汽车行业也从过去传统汽车真正进入了智能载体，所以AutoSpace作为产业创新平台，我们非常希望能够将我们在行业里面的积累以及我们对未来趋势的认知给平台上的公司进行赋能。赋能也成为目前来说比较时髦的词，我们认为我们的赋能会体现在：数据上的赋能、融资上的赋能、管理流程上的赋能。

同时，我们也认为，未来的汽车行业会形成一个非常多元化的格局。无论是在投资、流程管理还是在未来的产品形态方面，消费者已经用一种非常创新的姿态来看汽车，包括我们在行业当中也发现90后消费者把汽车使用以及汽车出行作为一种非常创新的应用场景。跟很多老一辈的消费者不太一样，不再把汽车作为自己的资产而成为智能化的工具。

我们也非常期待在2018年和产业的合作伙伴共同致力于汽车行业的创新发展，非常欢迎今天在座的嘉宾参加AutoLab年会，希望我们在一天的会议过程中有满满的干货分享，希望汽车行业的创始人在未来发展过程当中越战越勇、引领时代的新格局！谢谢。

主持人：谢谢曹总的精彩致辞，感谢您为我们送上的满满干货。我相信现在生活中随处可见共享模式的产物，随着共享经济的不断发展，我们生活中随处可见到共享模式的产物，如共享单车、共享雨伞、共享充电宝甚至共享生活等等。当然汽车行业作为共享经济的先驱者也总结了不少的经验和技术。下面有请微租车CMO段毅为我们带来演讲《分时租赁在中国——模式、趋势及解决方案》，让我们一起聊聊分时租赁在中国的那些事，掌声欢迎！

段毅：感谢赵总、曹总以及各位嘉宾，我们作为微租车非常有幸能够参加以大数据为主题的盛会。我们公司主要是做分时租赁的技术解决方案，但是技术解决方案本身也只是敲门砖和壁垒，未来的目标也是要建立成大数据公司，提供数据增值服务，这也是我们来到此地希望和大家有更多交流的目的。

其实分时租赁这几年来是一个很大的风口，从租赁市场大的数据来看其实可以有几个数据能够非常具有典型特色，比如驾照持有人数3.6亿但机动车保有量只有1.9亿，也就是说只有50%的人有驾照能开车，但是移动互联网的用户在熟练使用APP进行各种操作的其实已经有7.7亿。反观中国的租赁市场，这个数据可能稍微有点老但现在差不多在60万左右，而且60万的租赁市场里面有80%的车辆是被企业长租的，所以用来做个人出行短租只有20%左右。这几个数据一对比大家可以发现，其实有非常多的个体、碎片化的出行服务，在目前还是没有被完全满足的巨大市场。罗兰贝格我看到他之前的预估，对这个市场的预估也是在千亿级的市场规模。

在用户侧来讲，先说一下传统租赁公司。现在很多传统租赁公司受到传统门店重资产、重运营模式的束缚，他们现在也在向数字化的方向转型，但是现在的模式还是比较多的是用日租方式为主，暂时还是没有办法很好的覆盖一小时碎片化为单位的用户短租出行，会更多倾向于高附加值、高端客户的需求上。P2P业务现在也是在市场上方兴未艾，但还是受到安全、交易法规等等束缚，所以还是有自己的问题存在；近几年来网约车市场起到了非常好的共享经济教育的作用，现在滴滴、快的包括美团也杀进了战局，随着人力资源成本的提升他们的服务业会慢慢走向高端细分市场里面去。再回到上一页碎片化、个体化、及时性的出行服务，我们感觉还是轻资产平台、自助租车去门店化的服务，也就是分时租赁的模式能够更好的满足经济性出行需求。

从供给侧来讲，虽然最近燃油车在分时租赁市场里面的介入，我们判断它会有短暂的风口期。但整个中国无论是从政府的政策导向还是从产业趋势和市场技术发展上来讲，新能源市场的高歌猛进还是会对分时租赁市场带来一些变革，93%-94%在我们平台上运营的车辆也都是新能源车辆。分时租赁市场格局块，因为很多的主机厂商也是受到从销售商到智能出行、移动出行功能服务商转型，现在也有很多通过联合开发的方式向我们分时租赁的平台在提供车辆，在平台上包括许总和很多运营商的合作伙伴。第三层来讲像停车位、保险公司、充电桩公司等等在为整个市场提供基础的服务。市场上有4-5万分时租赁车辆的运营，大约有400家左右的运营商，其中有40多家是已经成规模企业，我看到罗兰贝格对市场的年增长率预计在45%以上。“巨头正在观战”我们要修正一下，巨头其实已经进入到了市场。2018-2020年，整个市场会进入到一个大的风口爆发期，大家看到大的巨头资本也都在纷纷布局市场。关于2020年到底市场有多大，我看到很多不同数据的解释，有比较接近的类似于一百万量但是我们从自己的发展预估来看可能会是超过35万辆的态势。

微租车成立三年时间以来，在自己的平台商和运营商一起帮助他们一步一步的从小微、中型的扩展然后扩展到不同城市，积累了三年多来的运营数据，在这里跟大家简单的做一下分享。我们发现“分时租赁行业三步曲”，其实整个互联网行业的发展都会遵循：区域试点、全市覆盖、周边拓展这样三步的发展过程。首先运营商都会在相对封闭的小区或者自己有更好的资源落地场景开始进行试点，能够获得用户的反馈进行商业模式验证、产品迭代环节可以进行多场景、多用户然后进行更大区域的覆盖，以至于在整个区域比如说北京市、上海或者其他区域覆盖的基础之上向周边的邻近城市有相对较低落地资源获取能力的城市覆盖。从我们的数据表上也可以看到一些典型的客户，在深圳、北京、兰州、广州，其实他们基本上都是从这个发展步骤起来的。这是我们的一位客户，从2016年开始成立到试运营和不断融资过程中，大家可以看到一个非常清晰的三步走发展过程。

另外还有一个比较有意思的观察就是运营商城市落地的选择方面，其实我们在观察的过程中也是有比较深刻的感觉，就是在城市定位上面当地区域GDP比较高，但是整体成本比较低的三四线城市更加接近于盈利，我觉得许总应该会有更深刻的见解。从我们获取的数据来做一个对比，2017年5-8月北京的客户和泉州的客户做了对比，其实可以看到客户在非常快的三个月时间里增长和发展的态势。泉州简单给大家介绍一下，泉州城市人口800万但是机动车保有量只有100万，城市GDP在全国排名第23位，其实是有一个非常好的用户基础。而且我们在走访的过程中发现，当地有很多用户如果说要买车的话，他可能更愿意超出自己的经济能力往上一点买三四十万的车放在家里做代步或者作为生意招待、亲朋招待的车辆，但是他们在日常的过程中或者出门接送孩子买菜的过程中有第二部车辆代步的需求，所以这也是为什么在这里分时租赁车辆有一个非常好的运营场景。另外就是运营成本也非常低，泉州的市政画线白线里面停车是没有费用的，同时我们也可以看到运营商用工成本2500元一个月，运营人员已经可以把车辆打理得非常好。同时泉州也有很多区位的经济优势，比如说周边的工厂从泉州到这些城市近距离往返，包括有大学城，周边的大学城是封闭的覆盖27万人口的场景，这对他来说落地资源相对获取容易整个城市人口的消费水准又不那么低的情况下，其实是非常好的运营案例。

这是我们平台上新兴的分时租赁互联网平台占32%、主机厂商做的未来分时租赁服务占到24%、政府企事业单位的公车改革占14%，另外还有一些做PPP的项目带动当地城市智慧交通出行占8%，传统租赁公司还在往这方面转型。说到这块有很多人都在问，未来是个什么样的趋势？因为基本上无数的巨头无论是说美团包括像新兴的互联网造车势力威马（音）等等，其实都有了非常多关于他们自己移动出行的布局，我们也在考虑整个行业的趋势谁会成为未来的独角兽，从我们的观察来看整个分时租赁行业最最重要的就是落地资源、停车位甚至充电桩的布局等等，这个落地资源是硬资源，这是分时租赁行业能够发展的基本关键所在。另外是资产运营和技术运营的能力，这个其实就是我们公司相当于为运营商、合作伙伴赋能的基础所在，通过这些数据化的分析帮助运营伙伴降低运营成本、提升运营效率。比如说在风控领域、涉及到车辆调度领域的话我们都可以有一些更多的算法和合作，现在看来有非常多的公司都在介入、争取头部资源切入到千亿级市场里面去，但是我们觉得很有可能在未来市场规模化扩张的时候，这些品牌更多需要依赖当地地方性的龙头企业里面去和他们形成合作和共识。龙头企业像地方性的企业输出品牌、输出标准、输出服务体系，能够在全国搭建起来一整套的满足用户移动出行服务的体系。

这是今年也比较火的一个报告，险峰长青做的分析。我们觉得比较有意思的是关于运营数据的分析，我们平台上的数据基本上类似，大家比较关心的是单车成本，目前对于所有运营企业来说货车成本是最贵的，差不多占到6成左右的比例。剩下比较多的大家可以看到的就是车位、充电、人员调度和其他的比例。提到单车运营数据的，从我们平台上看到的情况来讲是不一而足，现在根据每个城市提到一二线城市、三四线城市不同的交通需求接受度的话比较难用一个简单的数据，比如说一天做4单或者1单多少钱衡量这个企业是否盈利，这个可能更多的是需要每个企业不同的当地落地场景实现。

现在有很多运营商已经从区域试点模式进入到了“三步曲”的第二步甚至第三步的发展平台趋势上，所以我们在这个形式上建议大家更多地采用数据化灵活性的模式可配方式上，能够为用户提供更多的运营模式探索。包括可以多地、异地模式的尝试，比如说我们为其中一个客户开放的试验模式，他想知道我在北京用2种还车模式：一个是从A点取，全市任意还；第二种是A点取，还到另外一个地方。他其实想了解两种方式的运营成本和运营效率的分配情况，我们也可以帮助客户做到多场景和分区域的商业模式验证。在这个过程中风控其实是非常重要的一点，大家现在从第一步向第二步、第三步拓展的过程里体验还不是那么明显，但是因为我们整个分时租赁的车辆每单、每个客户都不一样，所以涉及到的风控不仅仅是对车、对用户、对运营公司包括对整个社会资产安全性的考虑，这块是我们希望帮助运营企业一起做好全流程360度无死角的风控，保证用户的体验。

易微行刚才其实已经简单介绍了一下，我们成立三年以来在平台上运营的车辆覆盖全国28个省、超过90个城市，基本上有超过350家企业在我们平台上运行，这是基于平台上的数据能够做更多的数据挖掘和分享，希望以后有更多的数据增值化服务提供给各位，也能和行业进行更多的探索。非常感谢大家，谢谢。

主持人：谢谢段总。这个行业下一支独角兽究竟会是谁呢？我也是充满了期待。因为大数据时代充满了机遇，同时也充满了挑战的，大数据的收集开发是长期的过程，有了明确的路径之后接下来就要看大家怎样一步步顺利进行下去。大数据时代机遇与挑战，在未来共享汽车大数据究竟会有哪些应用呢？在现场我也看到大家听得非常专注，谢谢段总为我们分享微租车的商业模式。接下来有请京鱼出行CEO 许国朋为我们讲讲《共享汽车大数据应用探讨》，掌声欢迎！

许国朋：非常荣幸来到上海，跟大家分享一下我们在共享汽车创业阶段的一些心得体会。特别感谢赵奕、感谢曹总盛情邀请我过来，我们的项目经验和大家分享。我看到这个题目是昨天晚上办理住宿的时候，看到这个题目吓了一大跳，“数以智用”难道是我太OUT了？难道这个行业里面也有大量的共享数据应用在汽车当中用得非常好的？原来这是一个有预见性的探讨，说的可能是2018年、2019年行业的发展未来，所以我才敢站在这跟大家一起分享，要不然感觉自己准备不足似的。

我的第一页PPT叫“电动汽车城乡共享”，刚才在段总的介绍里也提到了很多分时租赁和共享汽车的项目。她提到了一个数据，我觉得您的数据可以更新更新了，她提到一二线城市人口非常多，每单车的单量达到1单、2单就不错了，这是一个好的数据。然后说泉州的数据更好一些、运营效果更高一些、综合效益好一些，但是您可能没有听说过有的地方能够每天达到7单，未来分时租赁或者共享汽车每单的单量测算的时候，实际上能达到20单，实际上共享汽车就可以把它比喻成摩拜汽车/摩拜单车很短途的出行，也可以用骑车解决，在哪里解决？在帝都不行、泉州也不行，800万人口的城市不是一个小城市，是一个大城市。我们现在在哪里解决呢？就是县城+乡镇的模式做共享汽车。

简单介绍一下我的项目，介绍完我的项目才知道我们做数据提取的时候是按照什么逻辑来做的。我们现在做这个项目是在河北省的4个县，涞水县、涿州市、定兴、易县和沧州的一个黄骅市，这是人口20万以下的小县城，我们设了一个还车区在那里面车是自由停取、自由取还的，没有站点概念，这和共享单车的运营模式是一模一样的。为什么要这么做？待会儿谈到数据的时候，最重要的是用户数据、用户应用习惯和场景到底是什么样的，如果有站点这个概念的话基本上是不完整的，只有让他自由取、自由还，用户的出行习惯你拿到的才是真正的、完整的数据。

这个图真正接触过电动汽车共享的行内人士都知道，电动汽车分时租赁一共有五块数据来源：第一是汽车，车内的运营和操纵数据；第二块是充电桩，充电桩单独产生大量的数据；第三是用户，通过他的手机端向平台、整车后端传输各种需求以及记录行为和习惯；第四是车位，所有的汽车都有合法的停车位，停车位信息也是最重要的一块信息；第五是实物，装到汽车里面的车载盒子。大会的主题是“数以智用”，但是很抱歉的讲，经济出行积累的数据现在还不知道怎么用，因为我们真正的痛点在哪呢？叫数以智取。我今天其实讲的是数据的应用当你获取之后再去思考的问题，整个行业的痛点和行业的难点在哪里？其实是一个数据获取过程。五块数据的获取，每一块都存在着很多困难，我待会儿一点点跟大家分享。

这个图展示的是京鱼出行在设计产品的时候要考虑的几个核心要素：从客户的角度来讲，我们认为做共享汽车的项目用户的行为不仅仅是开车，其实共享汽车实际上加了太多要求用户自助完成的东西。大家耳熟能详的就是自助能够开门关门，但实际上用车的全过程包括车辆的清洁、维护、监控以及车辆的上报都需要客户大量的参与，所以在这块的数据提取其实非常关键，但是是不是能够真正提取用户的消费习惯呢？举个例子你就知道现在目前的条件其实是达不到的。大家能够监测车内的酒驾吗？目前我们尝试过很多行为，基本上是达不到的，都是不成熟的。第二点，车里坐了多少人能够监测到吗？这个消费习惯其实才是真正需要深层次挖掘的用户消费习惯，不仅仅是说我每单走了多少公里、一共消费多少钱、走了多长时间、从哪里到哪里，这都是比较肤浅的数据，真正深层次的数据是他们每次出行背后所隐含的生活习惯。在这方面提取其实是个很困难的过程，共享汽车整个行业来讲还有很长的路要走。谈到数据应用的问题这是第一个；

二、自由还取车。为什么要实现自由还取车？大家可以想一想，如果摩拜单车和OFO不走出校园的话不会有今天的场景、不会有今天的成绩也不会有今天这么大爆发的单量，所以只有让用户在取车的时候没有顾忌、还车的时候也没有顾忌，那你拿到的用户数据才是真实的每次出行，才能把他最大量的出行习惯全部满足。只有这样的共享汽车，才是真正的共享汽车。至于有些特殊垂直的场景，我想也是类似的，比如我要去高铁站今天去高铁站能够用到车，下次去机场就用不了你的车，这种设计方式是造成单量降低的最直接原因。经济出行在县城这一级做的时候，直接就是把整个县城的人口密集地区变成一个区就是自由取还了，你打开我们的APP可以看到车的密度是非常吓人的，大概就是每100米就有一辆人。我们有一个用户自己每天都用六七次，每单价格都不高，取了还、取了还、取了还，我们觉得还挺好的，这才是真正的共享，只要他不用就停下了；

三、单车盈利能力。如果你设计一个共享汽车产品，怎么算账都实现不了单车的盈利，我们认为这是没有办法去扩张的。很惭愧，微租车是这个行业里做了三年非常成熟的企业，平台上有海量的数据，我听说通用汽车也投资了微租车其实就是看重了数据的价值。京鱼做了一年，目前平台上的车辆也就四五百辆，之所以没有大胆扩张就是在找运营模式，怎么样能够提高运营效率。这个行业里面有一个数据很重要，就是人车比。一个服务人员到底能够覆盖多少辆车，行业通常来讲是10辆。神州租车人车比大概是1：15，我们做共享汽车那么便宜的车、那么方便的车，是完全用户自助的，按理论来说人车比绝对比神州要高得多的多应该是好几倍的增长，对不对？但是受困于行业的现状尤其是跟新能源车有关的问题，目前没有做到，但是京鱼能达到1：40，这跟我们的模式是有关的。单车能应该是这个行业非常重要的要点；

四、高密度覆盖。如果车辆密度没有达到的话，没有办法做到随取随还。比如说摩拜单车，现在上班能用了一会儿上班不能用了，这个商业模式就不存在了。

到底产生哪几类数据？我们谈到用户数据的时候现在要收集数据的方向实际上是挖掘他背后隐藏的各种习惯而不仅仅是出行的习惯，如果仅仅是和出行有关的习惯其实通过单车的模式、通过网约车的模式都已经实现了，对吧？我举个例子，滴滴的顺风车下沉到县级市场的时候其实是很差很差的，在大城市可以，为什么呢？因为人口密度达不到、匹配度不高，但如果用共享汽车最终衍生出顺风车的产品其实是易如反掌的，为什么呢？因为我完全通过车辆的行驶轨迹判断这个人上车之后他的去向，这个匹配度是极高的，不是通过他手机的位置去匹配而是通过车辆的运行信息，这些数据的产生就能够非常准确的判断一个用户的去向在某时某刻，这是用户数据最大的价值。订单数据就不讲了，通过以往的订单推演你的盈利模式、推演你以后如何更好地服务用户；最重要的是车辆数据，车辆数据我们能提取到很多，比如说电量、行驶里程、运营工况、车辆故障等等，但是有些数据目前还是没有办法提取。

举个例子来讲，可能并不是技术的原因而是真正的应用上，就是车窗的升降，目前还没有任何一家共享汽车公司说能够准确的提取车辆玻璃是否关闭的状态，假如在杭州有一万辆共享汽车，可能有1%的人当天没有关窗户，车辆操作的每一个数据其实都非常重要，但是你能不能提取？提取完之后再去讲应用的问题，这是整个行业的困局，我们也在解决，并不是说是技术的原因好多其实是商务的考虑；充电桩的数据我们提取来之后有很大的价值，最大的价值是反馈给国家电网，如果真正运营过充电桩的都知道电桩的不稳定性很大一部分来源于电压的不稳定，在一些大城市稍微差一些，当你下沉到几线城市的时候是非常差的。京鱼自己的运营模式是自建充电桩，所以我们在过去一年中自己建了一千多个充电桩，每个都是分布式的充电桩。

我们建的不是充电站，充电站是一个场地有一百根桩、200根桩，我们不是，我们都是分布式的。最终极的目标是每个停车位上都有一根充电桩，这是未来终极的目标。我们也探讨过充电桩未来的应用模式是什么样的呢？大家对充电站的概念和未来汽车换电的概念，我给好多人做了一个对比。如果分布式充电桩，每个停车位上有一个充电桩叫自来水，你随时打开都可以用。如果是充电站的模式呢？叫水井，你得去取水才能喝到水。换电的模式是什么呢？是桶装水，得有人来给你换。到底哪个方便不用说就明白，电已经延伸到我们生活的每个角落了，所以充电的模式每个停车位上都有一根充电桩是最重要的。

数据的价值其实厂家随时随地都在录取我们数据，只不过真正的用户根本不知道。每个电动汽车在出厂的时候都是受到厂家监控的，当然这也挺好的。举个小例子，有的时候我们的车系统出了故障，微租车应该有经验车出了故障的时候往往求助于厂家“你帮我找一下这个车在哪里”厂家找得特别准确，甚至比我们还准确，所以有些数据厂家是监控的，有些监控不到的是我们再反馈给他，这个厂家的价值是非常巨大的。未来对新车生产，到底生产成什么样都有很大的帮助。我们每辆车后面都有一个拖车勾里面有一个环可以拖后面的车，无论是软连接还是硬连接。拖车勾的价值不足50元，厂家说不带拖车勾也可以，其实也没多少钱，问题是如果加拖车勾它经常坏，外面的壳子总是被人给扣掉。其实在运营周期比如说5年的时间会给我产生1000元的维修成本，所以定制化的车是很重要的，但是定制化成什么样的车？有赖于共享汽车应用企业把数据和经验传输给厂家。这是数据应用过程：提取、提炼、分析、分发、反馈，这个大家都耳熟能详，我就不再说了。

AutoLab要求我做一个主题的预测，有一句话说出来不知道合适不合适。共享汽车最起码还有三年的探索期，为什么有三年的探索期？我有几个判断：

1、新能源汽车产业链的完善是个过程。新能源汽车实际上我们已经研发六七年了，我们有一款车iE韦森（音）第七代了都没有很完善，对我们做应用的来说，车不完善，在我们这还是一个很长的过程；

2、物联网技术的完善是个过程；物联网是极其复杂的，IoT的东西比互联网还要复杂好几万倍。

3、从拥有到使用的共享经济是个过程。不可能一下子出现100万辆车共享，大家把私家车都放弃了，这是一个很漫长的过程；

4、出行的公共利益和商业利益的博弈是个过程；

5、政府职能对交通行业的从管到放是个过程。现在政府都做得很聪明，新事物出现之后不干涉，等到了一定程度之后再管一管，但管其实是非常有意义的、对整个行业环境是非常有帮助的。共享汽车至少还有三年的行业探索期，这是我一个小小的结论。

京鱼在做什么？目前这个阶段我们要做的是到需要我们的地方去，开个玩笑就是说“城市套路深我要回农村”。到需要我们的地方去，哪里需要我们？资源比较宽松的地方需要我们，现在要做的就是深耕技术发掘数据价值而不是扩大规模，扩大规模在现阶段不是最合适的选择。第二点要磨合运营我们要探索，我们觉得和微租车合作挺好的；第三个是适度扩张，我们未来也是平台型公司，我们平台上的车不是全部都是购买的，这是一个天量级的数字是不可能的。再次感谢曹总、感谢赵总今天给我机会在这里跟大家分享，有不对的地方大家可以一起探讨，谢谢大家。

主持人：非常感谢许总为我们带来生动的演讲，谢谢您。确实可以感受到大数据对于我们生活用户交通也好应用非常的广泛了，我们也很高兴能够共同探讨一下未来汽车行业的发展，确实如您所说痛点、难点存在，但我想未来还有很长的路要走，这也是今天我们共同坐在这里探讨的意义，让我们对未来充满信心有更多的展望。对2018年也是有更多的期许。听了两场干货满满的演讲之后，我们也来调节一下现场的气氛，接下来将进入一个激动人心的环节我们将进行上午的第一轮颁奖。我们将颁发的是“年度最佳车后服务APP奖”，请看大屏幕！

（播放视频…）

有请平安集团商务总监王晓辉上台领奖。同时我们有请中国汽车流通协会副秘书长罗磊先生，为平安好车主颁奖，大家掌声有请！

（颁奖环节…）

请我们的摄影师为两位留下精彩瞬间。下面我们请罗秘书长为我们颁发第二个奖项，大家请看大屏幕。

（播放视频…）

“数据创新奖”让我们掌声有请获奖者：蓦然认知联合创始人兼市场总监龚思颖、微租车CMO段毅、京鱼出行CEO许国朋、奇点汽车自动驾驶架构总监李建朋，恭喜各位！有请罗秘书长为数据创新奖获奖者颁奖。

请我们的摄影师为各位留下精彩瞬间。请各位嘉宾落座。接下来我们将进入圆桌论坛环节，参与圆桌论坛的嘉宾他们是：

微租车CMO段毅

京鱼出行CEO许国朋

众调科技创始人 谢鹏

同时我要将话筒交给AutoSpace投资总监Vincent，由他来主持这一环节，大家掌声欢迎！

Vincent：非常感谢大家的参与，今天早上也跟大家分享了一下分时租赁通过大数据给大家增加价值。圆桌论坛主要是想跟大家讨论一下、分享一下现在未来分时租赁行业怎么样利用大数据，刚才许总也说了很多时候我们抓捕到这些数据，如何抓到数据、如何利用数据，最终如何将这些数据变现。第一个问题想跟大家讨论一下，我们在公司决策过程中如何应用大数据？

许国朋：数据特别重要，其实我借用纪元资本（音）李总接受采访的时候说了一句话，说“过去10年投资人投的公司基本上都是以市场盈利驱动的，但2017年之后我们要投资数据驱动的公司。”所有公司都会转型为数据驱动型，所以数据是极其重要的。所有公司在数据操作上以及未来的判断都要调整可实现性，数据很重要，但真正在决策过程中要注重的是数据的取舍，不是在任何一个阶段都能抓取数据、存储数据，这是我的感想。

段毅：因为我们更多是做技术后台的服务，从我们来看数据对于运营商伙伴的重要作用特别体现在数据对于他的科学化运营、数据运营和调度的能力，包括风控能力的提升。比如说举个简单的例子，类似于风控刚才许总提到目前只是一个比较简单的数据，未来我们拿到更多在行驶过程中比如说碰撞的数据，由此可以产生保险类、二手车估值和融资租赁等等方面的业务增值，我们不仅是运营企业而且还是给后面的市场带给有价值的影响。

基于位置的定位服务，比如说车推送到商场，商场商家推送服务能够使用户本单免单或者享受几折的服务，甚至在调度的过程中现在也有很多运营企业采用这样的服务，比如我有需求从A点到C点，有客户帮助我从A点先到B点的话给你A点到B点的服务已经可以实现折扣的推送，能够让他降低运营成本。

另外还可以通过数据对接到第三方服务公司，比如说汽车维修、洗车甚至代驾等等打通行业链的衍生服务，现在也都是可以在这个过程中实现。总而言之，数据的作用除了落地资源以外更多能提升的是运营效率。

Vincent：您作为数据供应商，怎样给分时租赁企业、分时租赁行业帮助他们更好的提升运行效率？

谢鹏：因为我们是一家汽车大数据的公司，目标是希望做一家最懂消费者、最懂汽车消费者的大数据公司，所以用的最基本数据是大数据和人工智能。大数据驱动是目前最核心的点，为什么要通过大数据人工智能寻找消费者、发现消费者特征？本身来讲的话其实以前我们都是在产品的时代，汽车造出来好卖的车型一定能卖出去，现在汽车不那么好卖了，我们就发现整个市场已经从产品驱动转向服务驱动最后转向了数据驱动，在这个时间我们发现最后是什么驱动？其实是用户驱动。

如果说我们只是把大数据只放在运营效率提升上面，实际上并没有抓住问题的本质，问题的本质是我们如何能找到消费者。你要知道用户是谁、用户会出现在什么地方、用户为什么用你的服务、为什么要用出行的方式，对吧？比如说出行的车应该放在什么位置？如果车在归还过程中怎么能够有效的保证车的还和送，我们可以考虑的是这样的消费者需要什么样的车，这时候会涉及到另外一个问题。反过来共享出行的车辆应该有什么样的人际交互？这时候他会让你的体验直接超过买乘用车的体验，所以我更愿意用共享出行的车。另外我要寻找供需的平衡点，在我最需要的时候你出现在我的面前，每个人打车的时间需要20分钟左右的等车时间，这是一个很崩溃的事情，我刚才过来等了半个小时，这实现了供需的平衡。大数据在峰值和需求平衡起到了非常重要的作用。

另外一点是延伸的服务，说到保险有出行保险，是不是有一些创新比如说我在用车的时候这张保险才有效？这是保险场景的创新。另外和物流之间的结合，是不是能把出行共享车后备箱作为移动的物流提货和送货点？这是一个附加值的延伸。在我的概念当中，大数据本身来讲核心是需要找到人，第二个是要找到怎样能够为用户提高更好体验的服务点，第三才是怎么能够跟衍生服务和出行生活结合在一起做发展，这是我们从大数据出发需要提供的服务。

作为一家供应商来讲我其实做的事情很简单，只有两件事情：第一是通过价值连接，通过用户价值和车辆价值的连接发现用户极致的需求，这是第一点，就是让我更了解消费者；第二点预测车辆的价值，这对企业来讲是一个很大的项目。我做车辆的估值解决两个问题：第一个让你选购车和用车的时候对车辆未来的价值有评估，这样对你总体的成本有测算；第二就是通过人工租赁的方式提供保值回购，以最小成本保证你的运营，而我这边可以提供残值托底。这是我目前在做的事情，当然还会有网络选址，就是你出现在什么地方、需要什么样的产品除了人以外还有产品的推荐等等。

Vincent：您刚才讲的两点很重要：第一点是人的信息，如何让企业更了解用户；第二点有关于车的信息，就是车在哪里、怎么用、现在的价值怎么样。我们回到行业，通过抓人的信息刚才许总也说了很多信息是抓不到的，下一个问题想跟大家讨论一下，未来的话我们需要怎样的客户信息、怎么样更高效的用到客户信息，将车队规模提升的情况下如何通过抓取这些信息提升市场的规模和运营效率。

许国朋：大数据应用未必本身就是你的用户数据，而是其他的渠道和其他的来源所产生数据的综合能够帮助你的企业找到更好的市场、找到更好的人群，这是一个综合的东西。我们现在做共享出行利用数据的时候，大部分是利用别的渠道来的数据为自己服务，真正自己数据产生的价值被别人拿走了，什么时候能够截住它？等我做大的时候再说，这是我的理解。

段毅：我也比较同意，目前有些公共数据价值量被低估，这是可以未来在数据挖掘和清洗的过程中好好再利用的过程。还有就是数据之间必须要量大到一定程度才有意义，其实我们觉得从数据的维度和数据建模情况的不同，交叉对比出来的数据还是具有很多有意思的点可以尝试。

Vincent：未来需要哪些数据支持未来业务的拓展和运营呢？

段毅：BAT现在做的类似于智能城市基础交通建设城市类的公共数据，包括车厂，因为车厂其实自己还是在比较封闭的状态但是车厂的很多数据对于上下游链条都是非常具有价值的，这些是能够被挖掘出来的。

Vincent：您是运营商，段总是给运营商提供工具的企业，从运营商落地的角度您对外部数据的需求到底是什么样的？

许国朋：其实公共数据来源是特别多样化的，很难一举话就把它说清楚，而且公共数据的获取和分析也是在发展过程中。目前为止，说实话我还没看到更好的能够拿来用的东西，大家用的最普遍的可能就是芝麻信用免押金这件事情，全社会都知道。至于说人员分布、更详细的消费习惯能不能通过其他渠道拿过来直接用上，说实话目前我都没找到过合适的，倒希望你们帮我出出主意。

谢鹏：其实本身来讲大数据应用是商业场景下变现的过程，共享出行领域从人的角度来讲是人的场景内的信息和场景外的数据。场景外有运营商的、刷卡数据、电商交易行为数据和互联网上每个浏览的轨迹，留下的评论和口碑的信息。还有出现在厂商内的4S店数据，每个数据里面都会发现在数据源头上都会找到用户相关的属性特征，而这些我们叫做标签矩阵。我们在做用户画像的时候，对于每一个所需要的业务目的，比如说需要做再构还是二手车每一块都需要不同的数据源做用户本身的组合性画像，当然可能家庭有几口人、喜欢什么车型、一个人出行还是全家出行，甚至航班旅程信息、开酒店喜欢住在什么样的房间，所有数据对你的行为都会产生一定的影响，互联网出行的时候位置信息。

联通大数据他们的空间位置跟城市规划一起，选择方圆多少平米之内的有一个空间点，空间点把电商数据和其他数据丢在空间里面去根据手机的信号和信息去判断人的交易行为等等，现在国家不允许做一个人单体用户的行为分析，但是可以做群体的分析，失去了空间对群体才有意义，对共享出行来讲一个空间下人的共性内容是我们可以去深度挖掘的。

现在我们也在跟EVcard（音）做一些合作，在我看来主要有几个方面可以做的：第一个是旅行层面，实际上是消费者对你提供的服务是不是满意；第二块是客户的抱怨点到底在什么地方，应该从运营的角度、产品的角度还是收费模式角度怎样做优化的改善；第三是选址，什么样的位置放车这对数据的空间选址来说是非常重要的。本身来讲这个市场上不缺数据，缺的是整理好的数据，数据零散的分布在不同角落，说句不好听的话就是又脏又乱、缺乏统一的标准。

在国内我觉得唯一能把这件事情引领清楚的话要么是协会、要么是政府，只有这两种可能性。在我做大数据这几年的发现来讲，数据最后集中只有在两个地方：第一个是政府，第二个是BAT。其他的基本上你要说去做整体数据的话其实有一定难度，所以对我们来讲我们目前的共享出行企业都不是特别大，这时候实际上更多的利用这样资源去整合数据资源做好合作和协同，然后促进商业发展让你的用户数更多。

Vincent：在之前的几次会议当中我们也聊到过，你们作为分时租赁的供应商企事业会得到很多数据，因为你们通过安装硬件会得到这样的数据。你觉得从分时租赁供应商的角度是不是可能获得这些数据，然后给分时租赁真正的运营商提供价值？

段毅：你说得非常对，这其实是我们现在正在做未来也持续在做的，从我们平台上可以拿到几个层面的数据：第一层面是运营商商业逻辑发展，包括刚才提到网点就是车布在哪、网点布在哪，用什么样的模式、什么样的订单的方式，运营逻辑的数据；一个是用户在使用过程里的信用数据和驾驶行为数据；还有一个层面是关于车辆本身的数据，除了车辆本身的油量电量以外更多可以看到使用过程中比如说电动车电池的情况、充电的数据，多维数据可以作为商业变现的实现。比如刚才提到的保险，现在其实已经有很多保险公司在尝试，单次用户单次下定单使用的车辆，把运营的保险费用从几十元下降到一单几块钱左右，这个无论给运营企业还是用户本身都是非常大的效率提升。包括刚才谈的基于位置的服务等等，不同方的互相合作在这里面能够激发更多的可能性。

Vincent：沿着您刚才说的保险角度，之前有好几次行业论坛大家都谈到了如何通过大数据做UVI、如何通过UVI变现，我觉得变现还是有一定距离。所以我也想请大家畅想一下，您刚才说未来差不多有三年的时间让整个市场增长，未来如何通过大数据有更好的产品进行变现？

段毅：我之前也是从车厂出来。我加入到车联网公司的过程里感受是说车厂应该用更开放的心态面对原来车辆产品制造商向出行服务商转型的过程，从我个人来讲我是觉得这些数据其实在很大程度上可以反哺给车厂用来开发和共享出行相关的专门车型。因为其实共享经济天然带来车厂销量的下降，可以考虑换油方式从原来卖固体车辆变成卖服务的次数，或者卖租赁权的次数。从这种角度来开发针对分时或者共享场景的车辆，那可能现在运营的所有数据对于车厂来说都是弥足珍贵的。另外包括未来的自动驾驶、AI等等加入到共享出行以后，基本上就完全颠覆了主机厂商现在的业务模式，所以我觉得这块是会在未来的3-5年有比较大价值的。

Vincent：针对于共享出行这方面您有什么看法？

段毅：我刚才简单的讲了一下包括保险和基于位置的服务，现在仅仅是在尝试的过程里落地还有很多困难，这也是我们未来不断的尝试和沟通的。因为这里面涉及到多方数据的共享打通等等功能，也是需要在过程里挖掘最后能够实现变现能产品。

谢鹏：大数据变现在整个行业当中都是摸索的过程。在我看来有几个途径是可以变现的：

第一是地图。我们有一个联盟然后共享汽车所有的数据能够全部在一起的时候是一个完美的生态地图，人类的智慧是无穷的，因为路都是短途的所以要把所有路都做出来，当车跑得越多、路跑得越多这个地图会非常细致的显现在大家面前；另外一个内容大家知道特斯拉30%的车辆残值，对于新能源汽车来讲，实际上我们也在做分析和研究，我们跟一些公益性机构合作获取了大量的数据，电池的衰减和车辆残值之间的关系，另外就是电池衰减的程度和燃油车之间的区别，这个实际上在未来是我们做新能源汽车的过程当中它会成为一个重要的参考依据，因为电池本身占新能源汽车的二分之一到三分之一的成本，所以蔚来汽车是通过换电和电池租赁的模式解决价格过高或者后期的服务；

第三个盈利点是什么呢？实际上我们所有的出行可以发现车停放的点一定是人流聚集的地方，人流聚集的地方又会产生广告效益，在这时候你做基于位置的广告是非常有效的，加上我们自己有用户长期行为特征的获取，所以说我可以在这个基础上做精准的广告投放也就是精准营销，这是相对来说变现路径比较大的；

第四个路径是通过金融和保险的方式。因为这些人在使用过程当中，大多数要么是车主、要么是小贷车主，本身来讲汽车金融方式贷款和融资租赁方式购车是一种可能，选一种合适的延保产品也是可能，因为在这个平台上是很好的用户教育平台。当然我们也可以把保险放在这里面去试点；

第五点是未来的无人驾驶汽车。我们知道无人驾驶汽车本身的基础应该是人与人之间交流交互、公共道路交通的判断、选择最合适的地方做试验，同时对于不同各种人群人际交互的特征进行收集、进行产品的提升和改造，出行的平台是一个非常好的试验点。每个人个性的释放不会放在自己车上，一脚油门踩下去急刹车觉得对自己的车损耗太大，但是共享车对于某些人来讲未必会那么小心去用可以更任性一些。

最后一个容易商业变现的方式就是微租车这样的方式，一个平台和主机厂合作。目前我发现中国反是不和主机厂和运营商合作的公司，盈利的概率都不是很大。

许国朋：我们经常考虑两个方面是什么呢？广告的模式比较简单、比较好理解，金融也好理解。有两个模式实际上是值得认真关注的。一个是高精地图的帮助，我不懂技术我只是看技术装置，车需要装Sincer（音）这个成本是非常高的，如果哪个高精地图公司愿意让我帮他获取这个数据我愿意帮他做，当然我不会装，没有这个东西了。但是我们又从另外一些渠道获取到了其他的信息，未来无人驾驶是不是有赖于高精地图的开发和发展呢？也有一种方式是深度学习，说深度学习的逐渐开发完全跨过了高精地图，我也不知道高精地图行业有没有发展，如果它不发展也不需要我了。我一直在想也想不通，产业链的进展最终能不能变现这是一个问题。

我们是一个很有特色的企业做的是城乡共享的电动汽车，全国也是独一份。我们在市场上做了很多的调研，我们的用户起了个外号叫“小镇青年”，回到县城就业，生活很闲散压力也不大的小镇青年，他们的生活方式需求是有提升的，最典型的就是快手吸引了大量的人口，其实他在衣食住行方面发展是很大的。目前有一个重点就是行，出行主要是靠私家车但共享汽车的出现其实却地能够颠覆以往在这个区域、这个市场上的出行习惯，如果我们再有另外一种方式能够把当地的非驾照人口也笼到出行上来，当然这个大家一想就明白我说的不是共享单车，实际上我们想做流量变现，因为行在这是没被满足的，也许我们流量的数据是真正能做到变现的。真正用就是2018年以后思考的，给大家一个启迪也是今天办会的目的，谢谢。

Vincent：谢谢，今天我们也说了很多共享出行行业数据怎么抓、抓什么数据、怎么用、需要什么样的外部数据支持。再放一个很大的问题让大家畅想一下，2018年大数据和分时租赁行业会碰撞出什么样的火花呢？

许国朋：我相信一定会有一些企业在这个过程中走得很快，无论是美团也好、滴滴也好、摩拜也好都已经宣布了共享汽车计划，巨头已经来了，可能在他们那会有更多的应用。但是我觉得也未必，真正这个行业走得最快的是先发的企业，这些企业可能资源或者各方面的优势会更明显一些，我们非常期待在这个行业里能够出现一个企业有五万辆以上的规模，如果达到五万辆车以上的规模实际上数据的价值是非常高的，当然对于京鱼来讲我们还处于深挖自己操作基础设施的阶段，但是这个行业里面一定会出现这个现象。

段毅：我个人感觉2018年对于分时租赁行业来说，确实因为巨头进来风口依然在，另外可能会竞争更加激烈和惨烈。在2018年更多是需要通过数据、技术这样的手段能够尽快的实现持平，持平以后在产业布局和资本运营扩张层面上发展得更加从容一些，这是我个人的感受。另外在这个过程里不仅仅是BAT互联网层面的布局对行业的影响，其实还有更多的是落地资源包括地产商，从停车位开始反向整合行业的可能性也都在存在，感觉时间紧迫。

谢鹏：其实我并不认为2018年大数据和汽车共享出行能碰撞出火花来，为什么这么讲呢？其实我认为大数据本身来讲是润物细无声的事情，不要指望大数据能够突然之间变了天，但是会发现我们默默的就习惯了支付宝、习惯了今日头条，而今日头条每天给你推送的信息一定是你最需要的、跟你相关的。大数据也是一样，大数据2018年一定是更加渗透到我们对于用户的发现、对于产品的运营、对于服务的提升、对于售后的管理等等这个方面对于质量、运营质量和营销效果的提升会更多一些。另外大数据可能通过数据的方式，我们找到更多的跨界变现通道，我认为迸出火花很难，只要做数据的人都知道做数据不是激情的活，要把激情掩盖在内心的闷骚当中是这样的一件事情。

对2018年来讲，共享出行的发展速度其实取决于政府对于共享出行的支持力度，因为本身共享出行的起源是来自于城市建设基础之上公共交通无法满足人们用车需求需要矛盾的基础之上产生的点，所以矛盾有多大这是政府要用什么方式去引导的决定，受其限制或者推行的先决条件。共享出行本身来讲渗透率和人们对共享出行方式的认可度和习惯性，我们的基础建设能不能保证覆盖率，比如说充电桩的提供会发现今年充电桩公司好像都没太多的声音了、钱也烧差不多了，这些基础建设什么时候能真正的做好，你说充电桩都没有，那车往哪放？另外车停在什么地方能不能解决？以后我们说通过人工智能无人驾驶的方式，车不用停了，沿着街走你需要的时候送到你身边直接上车就可以了，但是在国内现在做不到。第四个就是交通道路的改善，实际上我们发现如果要真正在上海城区跑那么远找一个充电的地方、能放车的地方还真的不容易。

Vincent：非常感谢诸位嘉宾的分享。我们也看到共享出行巨头已经进来，今年会有很大的变化同时未来大数据也会给整个行业增加更多的活力，非常感谢大家，谢谢。

主持人：再次感谢几位嘉宾为我们带来的精彩交流和探讨。几位虽然是作为汽车行业细分领域的不同专家，但是我想他们也帮我指出了汽车行业对于企业发展几个共同的点：我相信发展离不开大家要抢占风口抓住赛道；离不开抓住用户思维、抓住矛盾解决矛盾，高效地抓取信息提升运营效率；抓住渠道创新和供应链整合，用创新带动自身和企业的发展。

再次感谢所有的嘉宾不断的创新为我们传递出的商业价值，AutoLab也会在第一时间为大家带来持续的报道和关注，希望上午的论坛让大家有所收获。上午场稍微结束，下午一点半在这里不见不散，感谢各位！