谈到量产与在规模化落地中存在的新挑战，片都项党从技术和业务两个角度进行了解读。

“从技术上来讲，要吃最大的困难和挑战就是长尾问题，即无法为车辆预知到所有驾驶场景。

”面对该挑战，不起他透露道，不起一方面，公司人工智能实验室研发了基于数据驱动的仿真以及自监督技术；另一方面，用多重冗余的系统硬件架构、远程驾控等手段，通过解决车端系统时延、时空同步、安全降级策略等问题，实现更多的技术突破。

乐事连薯而在业务层面的挑战则是整车成本和运维成本。

如何将L4级别自动驾驶汽车成本达到可量产的水平，片都这不仅需要技术的革新，也需要产业链革新。

对于自动驾驶L4级和L5级产品的区别，要吃张鹏认为，落地的两大应用将是Robotaxi和Robotruck，其共同点是保证安全性的同时能大规模节约人力成本。