雷軍說小米未來 2 年不談造車進展，但談了自動駕駛的進展。
文丨王海璐 竇亞娟
編輯丨宋瑋
8 月 11 日，小米開了一場 2 個半小時的秋季發布會，但雷軍只用 5 分鐘介紹了小米造車的進展：小米自動駕駛要 “全棧自研”，目前已組建 500 人規模的團隊，目標是 2024 年進入自動駕駛行業第一陣營。
500 人并不是一個小團隊。小鵬自動駕駛負責人吳新宙去年底接受媒體采訪時曾透露，小鵬當時的自動駕駛團隊規模為 600 人-800 人。理想官方表示，其自動駕駛相關研發人員目前超過 700 人，今年底計劃擴張到 900 人。
但小米自動駕駛團隊的 500 人是在 500 天內組建起來的，今年底計劃擴張到 600 人。這還不包括小米人工智能實驗室、小愛和手機相機團隊的外援，小米技術委員會主席、小米汽車自動駕駛負責人葉航軍對《晚點 Auto》表示。
自動駕駛行業人才緊俏，小米招人 “非常有挑戰”，葉航軍說。為了快速把團隊組建起來，小米三管齊下：從公司內部轉崗、招聘自動駕駛行業的專家、收購愿景匹配的創業團隊。
自動駕駛行業強技術導向，一些公司會招募有行業影響力的高級別人才擔任關鍵管理崗位，而小米并沒有這樣做。自動駕駛團隊下屬各部門負責人很多從小米轉崗，包括量產負責人劉方，曾在 MIUI 負責生活黃頁業務。產品負責人陳君宇曾為小米產品總監、小愛同學語音產品負責人。
葉航軍認為，這不代表小米自動駕駛團隊的綜合能力不強。自動駕駛是個嶄新的行業，從業人員之間的認知差距不大。他表示有人工智能背景的人才切換到自動駕駛，成長的時間只需要 1 年。
葉航軍自己就是從人工智能轉到自動駕駛行業的。他 2003 年獲得清華大學計算機系博士學位，研究領域為計算機視覺與圖像檢索，現在最對口的行業正是人工智能。但那個時候，人工智能還停留在學術研究階段，可落地的產品屈指可數。
他于是加入互聯網公司做搜索引擎，先在谷歌干了 4 年，又去了騰訊。2012 年，移動互聯網蓬勃而興，葉航軍加入了風口上的小米，負責云技術。
4 年后，小米組建專職的人工智能部門，葉航軍說自己 “毛遂自薦” 參與籌建。此后 5 年，他從人工智能部門總經理升任小米技術委員會主席，2021 年初被雷軍 “點將” 主持小米自動駕駛業務。
接到這個任務的葉航軍 “很興奮”，他說自動駕駛是智能汽車的 “技術制高點之一”，他現在投入全部的精力，為小米攻克這個制高點。
葉航軍將小米的自動駕駛團隊概括為 “老中青” 三代，他自己屬于人工智能行業的 “老” 人，自動駕駛行業的 “新” 人。而自動駕駛行業的 “老人”，是小米去年收購的 “深動科技” 團隊。
深動科技創立于 2017 年，四位聯合創始人CEO 蔡銳、CTO 李志偉、首席科學家楊奎元、研發總監張馳皆來自微軟亞洲研究院。去年 8 月，這家創業公司被小米 5 億人民幣收購，團隊整編進入小米，成為了小米自動駕駛算法團隊的一部分。
葉航軍說，小米收購深動，是因為認為這個團隊在核心算法上有積累、有量產項目的經驗�！锻睃c Auto》了解到，深動曾為上汽做過自動泊車的量產方案。
雙方從接觸到收購完成，由小米投資部門牽頭，大概只用了 1 個月。蔡銳是葉航軍在清華大學同實驗室的師弟，但兩人平時來往不多。直到小米投資部門去盡調后，告訴他這個消息。葉航軍說，這不是小米收購深動的原因，但因為這層關系，“溝通起來更坦誠一點，效率更高一些。”
按照小米 2024 年、2025 年的規劃，今年底自動駕駛團隊擴張到 600 人規模時，基本能滿足研發需求，葉航軍說。
雷軍對小米自動駕駛的要求是：2024 年進入行業第一梯隊。為此，小米制定了自動駕駛 “全棧自研” 的戰略。
葉航軍說，小米的自研范疇包括軟件、算法和系統架構。小米判斷是否自研某一技術的標準，是看在該領域是否 “有能力或有計劃為用戶創造價值”。如果有，供應商的產品往往是不夠的。因為供應商更愿意做標準品，而不是為某一個客戶深度定制。在這些領域，車企自研的效率更高。
如果供應商愿意調整思維模式，或是與車企重新劃定邊界，雙方的分歧或可調和。“他不能做的，能不能開放給你做？還是說完全是個黑盒，他不能做的你也不能動。這個模式是可以探討的。” 葉航軍說。
今年 6 月，零部件公司大陸集團表示，該集團從國內一家 “備受矚目的造車新勢力公司” 獲得了 “5R1V 多傳感器融合系統解決方案” 的量產訂單，同時還為該客戶提供 “L2 級自動駕駛及行車安全功能軟件服務”，內置在其智能駕駛域控制器產品中，2024 年量產�！锻睃c Auto》了解到，大陸的合作方正是小米。小米對此表示不予置評。
目前小米自己的試制車還沒出來，為了不耽誤自動駕駛方面的研發，只好改裝了一批其他品牌的測試車。在小米首次對外發布的一段自動駕駛測試視頻中：小米改裝的一輛 “比亞迪漢”，搭載著禾賽 Pandar128 線激光雷達，在高速及城市道路上根據導航行駛，最后駛入地下停車場無人自動泊車。
根據視頻中透露的信息，未來的小米汽車除了具備定速巡航、車道保持等 L2 級別的基礎輔助駕駛功能，還將具備 L4 級別的自動泊車功能，以及高速及城市道路場景的領航輔助駕駛功能類似特斯拉 NOA（Navigate on Autopilot），可以讓車輛根據導航輔助駕駛直至目的地。
這是目前可量產的智能電動車最高級別的輔助駕駛能力，小鵬、蔚來、理想都在研發，并先后開放了高速場景。進展最快的小鵬汽車，計劃今年將場景覆蓋擴展到城市，在搭載激光雷達的小鵬 P5 和 G9 上實現。
小米第一款量產車 2024 年才會上市，到那個時候，葉航軍認為，一線智能電動車都會具備領航輔助駕駛功能。這也會是小米汽車目標用戶比較看重的駕駛體驗。
“假如將來小米汽車的用戶畫像，跟現在小米手機、小米別的產品比較接近，這些用戶可能會更看重科技體驗。” 葉航軍說。
目前小米改裝的測試車總共有 40 臺，有不同車型，在武漢、北京的規定道路上做測試，葉航軍表示。今年底，測試車預計增加到 100 臺，整體目標為 140 臺。
小米目前的自動駕駛研發和測試，同時面向 2024 年量產的第一款小米汽車，以及未來的全無人駕駛場景。因此傳感器也同時搭載了兩套。比如激光雷達，既有清晰度更高、成本更高的機械旋轉式的激光雷達，同時也搭載了可量產的車規級激光雷達。
幾乎所有自動駕駛的量產件都搭載在測試車上面，葉航軍說，且考慮到算法移植的難度，測試車上傳感器的安裝位置、硬件平臺已經盡量做到與量產車接近。
但測試車與量產車不可能完全一致。從測試到量產，也還有很多與車相關的工程問題需要適配和驗證。小米自動駕駛研發整體上還處于比較早期的研發階段。
雷軍對小米自動駕駛給予厚望。“小米義無反顧地選了自動駕駛作為智能電動汽車第一個突破的方向。” 他在發布會上說。
自動駕駛僅僅是小米進軍智能電動車的一樣武器。產品的綜合競爭力，最終是產品設計、技術和商業之間的平衡。自動駕駛的傳感器、芯片等硬件會增加整車成本，因此小米還需要考慮目標市場的承受能力。葉航軍表示，小米目前同時在參考市場上的幾種自動駕駛收費及免費模式，權衡利弊。
“未來幾年行業會有很大的變化，我們的產品和技術做好準備，商業策略如何選相對就會從容一些。” 葉航軍說。
以下是《晚點 Auto》對葉航軍的采訪整理：
老中青搭配
晚點 Auto：自動駕駛行業的人才很緊俏，很貴，而且各個公司都在搶。你們目前的團隊組建的怎么樣了？
葉航軍：組隊和招聘很重要，而且非常有挑戰�？赡芤驗槔卓偤托∶自谛袠I內的號召力，目前招聘還比較順利。（我們）自動駕駛部門的正式員工 500 人左右，預計年底會到 600 人左右。碩博占比超過 70%，從傳感器到芯片到感知、預測、定位、規控等算法，一直到工具鏈、數據平臺、仿真平臺、訓練平臺，這些自動駕駛的全棧技術需要的人才，已經基本招聘到位。目前汽車部擁有 1600 名研發工程師，還不算集團內部相機部、供應鏈、手機部、人工智能等研發部門投入的人力和支持，已經具備了 2024 年把一款不錯的產品呈現給大家的基矗
晚點 Auto：自動駕駛的技術導向性很強，很多公司選擇招募有行業影響力的高級別人才總負責，而你們各部門負責人主要從小米內部轉崗，這是什么原因？
葉航軍：我們其實招募了不少高級別人才，專家級的人才有 50 多人，也確實有一部分專家是從小米內部轉崗過來的。一方面是小米在人工智能領域已經有多年積累，投入了上千名工程師，在機器學習、視覺、語音、自然語音處理等領域都有很好的產品落地。自動駕駛技術的內核是人工智能，所以組建團隊時候從小米內部轉崗了一些人過來。
另一方面，小米宣布造車后，內部有很多同事自告奮勇希望加入，對此集團還特別在內部大會上宣布了紀律，約法三章：不能影響正在進行的項目、相應的工作必須要有同事接手、現階段僅限研發崗。內部轉崗的同事擁有至少三方面優勢：第一，熟悉小米的企業文化。第二，熟悉集團的資源調度。第三，不用熟悉環境就可以投入到工作中去。
晚點 Auto：招聘過程中，有沒有你們特別想挖卻挖不到的人，是因為什么？
葉航軍：確實有這樣的情況，大部分是職業規劃的原因。小米現在這個狀態，和他期望的環境匹配程度不夠高。有人希望去一個事情分工更明確的團隊里邊，但小米現在還是創業階段，很多事情是動態變化的，也許將來某一天更成熟、穩定了，他可以考慮。另外有些人，喜歡更早期的、更小的團隊，我們現在團隊已經有一定規模了。
晚點 Auto：二級部門的負責人，能算是各個領域的專家嗎？很多人是小米多年的老員工，但沒怎么做過自動駕駛方面的事情。
葉航軍：首先專家和部門負責人之間不是必然關系，部門負責人必須懂技術懂管理，而專家僅僅需要懂技術，這就是為什么企業中的職級往往會分為專業序列和管理序列。專家可以獨自開展工作，也可以帶領小團隊開展針對性強的技術攻堅工作。部門負責人的要求更高，他們往往還需要同時帶領多個團隊同時開展工作，肩負組織和技術等多方面的職責。其次自動駕駛技術的內核是人工智能，這些人在人工智能領域工作很多年了。另外自動駕駛產業化的時間并不長，大概 2016 年、2017 年才真正開始。從 2017 年到去年，其實也就 4 年時間，行業的認知主要也是這個時間里建立起來的。我們雖然起步比大家晚一點，基本還在一個起跑線上。內部從人工智能轉過來的人，對自動駕駛的認知建起來也很快。
晚點 Auto：建立這個認知需要多長時間？
葉航軍：看個人的領悟速度吧。我覺得對大部分有人工智能背景的人來講，一年之內應該可以進入一個很好的狀態了。
晚點 Auto：有一個問題是，他的學習時間是一年，但這一年內你們要把最重要決策都做了？
葉航軍：所以我們要老中青搭配，而且決策從來不是一言堂。
晚點 Auto：您屬于？
葉航軍：我在人工智能領域里算是老的，但在自動駕駛行業算新的。
晚點 Auto：從 AI 轉到自動駕駛，要做重要的決策，定技術架構，做長期的規劃，這對你而言切換成本高嗎？
葉航軍：我覺得切換到新領域的成本不高，背后很多東西是相通的。最大的差別，自動駕駛在控制一個可以動的東西，它跟物理世界有直接的交互，這一點跟以前很不一樣。團隊現在已經是老中青搭配，重要的決策大家會群策群力，有技術專家前瞻角度的、也有我們眼下綜合能力的評估、更有產業專家的橫向評估、還有長期規劃目標對齊，任何一個個體在重要決策面前的話語權都是單一的。
對我來說最大的挑戰可能不是純技術上，而是技術、產品、成本整體策略的一個平衡。需要不同背景的人，去討論和共識。以前很多單一性的產品，你自己部門想清楚就 ok 了，基本就決策了。但是自動駕駛，是整車上面一個非常重要的功能，它是整體中的一部分。然后別的很多功能，也是整體的一部分。一定要站在整個車的角度去思考這個問題，不能只在自動駕駛的角度去思考。我覺得這就是這一年來最大的收獲。
晚點 Auto：你是小米技術委員會負責人，為什么會轉到小米汽車負責自動駕駛？
葉航軍：我求學階段就是專攻人工智能方向的，很希望看到人工智能真的能幫到人的生活，但那個時候人工智能還沒那么成熟。2003 年博士畢業，還是以學術和發論文為主，能落地的產品屈指可數，當時也挺遺憾的。所以 2016 年小米要組建專職的人工智能部門，我也是毛遂自薦報名轉過來的，是最早一批組建這個部門的人。
組建人工智能部的時候，我也考慮過自動駕駛方向。當時做了一些預研，更偏自主機器人，跟他（雷軍）去展示過。他是支持的，但是當時大家都沒想清楚這個產品該怎么做，因為畢竟預研投入的資源規模是有限的，真的跟產品結合起來，這個事情就完全不一樣。
所以去年公司決定造車的時候我就很興奮。自動駕駛是智能汽車的技術制高點之一，當時我就很期待能有機會幫助公司去攻克這個技術制高點。
晚點 Auto：你們要做的算法有成熟方案嗎？是照著別人做就可以了，還是需要去把關很多重要決策？
葉航軍：行業已經被驗證過的方法和認知我們都要學習和參考，但僅靠參考行業已有的方法是做不出好產品的。據我所知各家都有自己的算法和特性，也有不少的優秀的創業公司在獨立開拓，而我們選擇了完全自研，大家的特性可能有區別，但是現在整個自動駕駛系統和架構有一定的行業共識，都是希望從 L2 到 L4 兼容。但真的展開做，里面具體的技術決策非常多，而且對產品的影響很大。
比如傳感器的選型要慎重，因為硬件定完不好改。尤其車的周期比手機更長，手機現在的大廠可以同時做多款來增加機會覆蓋，車不可能這樣照搬。
成本的因素，算法的要求，造型的要求，各方面要求都要考慮到，這就很糾結了。
晚點 Auto：你將自己定位為自動駕駛行業的 “新” 人，團隊里誰算是 “老” 人？
葉航軍：去年收購了 “深動科技”，他們 2017 年創業，已經算是 “老” 人。另外團隊里有不少行業專家，也是 “老” 人了。
晚點 Auto：“深動科技” 被收購后，團隊整編進入小米汽車變成了自動駕駛部門的算法團隊了。為什么收購這家公司？
葉航軍：我們因為時間比較短，為了能加速組建一流的自動駕駛團隊，考慮了三個方向：一是從公司內部轉崗，有人工智能相關背景的工程師和產品專家轉過來，二是從行業里招聘頂級專家，第三就是收購愿景匹配的創業團隊。這三個方向我們都在同步進行。
我跟投資部一塊看了行業里面很多自動駕駛創業團隊，正好看到深動科技很匹配。他們 2017 年創業，那個時候是 4 年創業經驗，在核心算法上有比較好的積累，有量產的經驗，團隊的愿景跟小米這邊比較相符。小米現在還一直保持創業狀態，內部鼓勵創新，鼓勵鉆研，這比較符合他們的創業理想。他們不希望從一個創業公司進入那種 “大公司化” 的節奏狀態，希望在創業氛圍里面。
另外一方面，他們確實也認識到，自動駕駛是一個重投入的長賽道，想贏到最后，需要有比較強大的資源，小米具備這樣的能力，能夠把他們的愿景付諸實施，所以當時談的還比較快。從碰到他們到決定，應該就一個月之內。
晚點 Auto：收購的過程是怎樣的？
葉航軍：蔡銳博士是我同實驗室的師弟，我們認識超過 20 年了。我知道他畢業后在微軟研究院做 AI 方向的事情，也知道他出來創業了，但不知道他是做自動駕駛。我們理工男不是特別喜歡社交，大家都忙于把自己的工作做好。（我們）投資部先跟他們聊了一圈，說這個公司的蔡博士好像跟你是校友。我一看這名字，說這不是我師弟嗎。
當然我們認識不是決定是否收購的因素，但是因為有這種關系，確實溝通起來會更坦誠一點，效率更高一些。
實用主義
晚點 Auto: 你們怎么選的測試車型？
葉航軍：我們選了幾種測試車。小米因為研發節奏特別快，去年宣布造車，2024 年就要把連車帶智能駕駛都做出來，不太具備先把車做出來、再量產改裝的條件，時間來不及。所以只好壓縮并行，在我們的車可以做自動駕駛測試之前，先在市場選一些比較好的、也方便做測試和研發的車。選擇標準是適合中國的道路交通、擁有比較好的車況和穩定的品質。
量產件基本都搭載在上面了，除了量產件，也有一些實驗和路測需要額外的傳感器。不同的研發階段，需要各種傳感器和算法的比對。
晚點 Auto：拿別的車去測試，算法移植到量產車上，會有一些難度。因為傳感器的位置不一樣，控制算法也會有不同。你們怎么克服這個問題？
葉航軍：安裝器件的時候，已經考慮到盡量減少移植的難度。包括傳感器的安裝位置，整個硬件平臺的選擇，跟量產車會比較接近。我們的量產件和工程車具備之后，這個測試會同步遷移。
晚點 Auto：你們現在測試的城市領航輔助駕駛功能，場景十分復雜，技術難度比較大，這是 2024 年的一線產品都需要具備的能力嗎？
葉航軍：確實技術難度比較大，但它也是從輔助駕駛到自動駕駛的一個標志性的體驗，很多用戶會非�？粗�。而且它的體驗如果真的能夠做到我們計劃中的安全和體驗等級，對用戶來講幫助也很大。
假如將來小米汽車的用戶畫像和屬性，跟現在小米手機和小米別的產品比較接近，這些用戶可能會更看重科技體驗。所以我們現在挑戰技術難度比較大的，一方面考慮我們的用戶屬性需求，另一方面則是同期一線產品需要具備的能力。
晚點 Auto：是給所有人標配，還是給需要的人選配，給不需要的人一個低級別的？
葉航軍：這是成本和收益的問題。從自動駕駛部的角度，肯定希望越多人用越好。但從整車的角度，一定要考慮成本和用戶的購買能力。我們內部也會有一個探討過程，充分考慮用戶的需求。
晚點 Auto：自動駕駛的傳感器加上芯片的成本，是小米目標市場的車很難承受的嗎？
葉航軍：從商業的角度，還是希望給用戶更多的選擇，（同時也希望）給用戶一個引導。他可能需要一個適應和接受的過程，但你也不給選擇，永遠他不會有機會去使用。所以對我們來講，怎么給他引導，是在考慮的范圍內。好在這個引導工作不僅僅是我們考慮的，整個市場環境都在引導用戶給他們更多的選擇。
晚點 Auto：你怎么看特斯拉 FSD 那種模式，把自動駕駛軟硬件都預裝上去，但是你要用的話需要付錢？
葉航軍：現在主要三個模式，一是硬件預埋，購買軟件包。第二是硬件預埋，但是訂閱，按次或按月使用。第三就是軟硬件打包給你，買車之后不用再額外付錢。這三種模式，目前市場都有，而且都是頭部公司在做。我們內部也在討論，我們的策略是什么。
因為未來幾年行業還會有很大的變化，我們的產品和技術做好準備，商業策略如何選相對就會從容一些。
晚點 Auto：自動駕駛你們哪些領域是自研的？
葉航軍：軟件和算法。
晚點 Auto：為什么不做硬件？特斯拉、蔚小理都在研發芯片，蔚來還做域控制器。
葉航軍：目前系統架構是自研的，零部件還是要跟供應商來合作，至于我們是否做硬件、什么時候開始做硬件、以及做哪方面的硬件，還需要我們負責硬件的同學給大家回答。
晚點 Auto：和大陸的合作是在哪方面，為什么要合作？
葉航軍：我覺得本質上，不管是車還是手機，甚至 PC 服務器，都有產業鏈，沒有一家公司說我做這個東西，不依賴任何上游，還是要有分工。
分工的前提是，你要明白，你為用戶創造價值的點在什么地方。如果這個點不是你有能力或有計劃為用戶創造價值的，可能供應商就夠了。如果是自己的能力和計劃之內的情況，只靠供應商往往是不夠的。因為供應商是做標品的，他做的東西，如果只有你用，這個模式就不成立了。反倒可能你自己做效率成本更好。
所以像一些零部件，可能供應商已經很強了，標準化的趨勢很明顯了，不同用戶之間也沒有本質差別，它就做成標品了�；A的輔助駕駛系統，如果你沒有特別高的訴求，也容易標品化，但你要有更高的訴求，只靠供應商可能也不太行。
晚點 Auto：你們有更高的訴求嗎？
葉航軍：我們有更高的訴求。
晚點 Auto：可以理解為，讓供應商主要去做，但是它要根據你們的產品定義和要求，去做一些定制化的改造嗎？
葉航軍：可以這么理解。這是最容易出現矛盾的地方。它就想做標品，如果你的定制化深度太深的話，對他其實是有問題的。
最終本質上，我覺得有兩個可能性，一是供應商自己的思維方式會變，另外可能就是，重新調整跟供應商的邊界。它不能做，能不能開放給你做？還是說完全是個黑盒，它不能做的，你也不能動。這個模式可以探討的。
晚點 Auto：你們和供應商的邊界是怎么劃定的？
葉航軍：我們的邊界很簡單，從產品和用戶的需求去倒推，我們就希望有這樣的一個體驗。如果已經選擇了供應商，希望供應商能夠提供；如果提供不了，就要共同解決。
晚點 Auto：你們現在的研發和測試面向哪些產品功能？
葉航軍：主要是泊車和行車兩方面。另外，我們還有一個使命，面向更長期的自動駕駛，甚至說是無人駕駛技術。法規如果允許，我們可能會把一些功能提前釋放。如果不行，我們會內部做一些研發。
晚點 Auto：完全無人自動駕駛和現在車企做的輔助駕駛邏輯不太一樣，行業里有一些爭論，你們現在的技術架構可以漸進到 L4 嗎？
葉航軍：架構是可以的。L4 和 L2+ 的策略傾向有一些差別，但是技術和數據絕大部分是共享的，算法邏輯沒有本質差別。
晚點 Auto：所以自動駕駛的最終壁壘是數據嗎？這一點別人的雪球越滾越大，后入局越來越難追上。
葉航軍：數據、算法和成本這三方面都是有約束的。數據肯定量產車的公司占有絕對優勢，因為它量大。
越晚入局，你需要準備的資源會越多。首先別人走的路你也少不了，同時你還要加速，（因為）別人已經多走了一段時間。
晚點 Auto：但它的加速度更大？
葉航軍：你要盡快進入到正向循環狀態，把規模拉起來。后來者也不是沒有機會，甚至比小米更晚的也不是沒有機會，因為車也做了 100 多年了，可能幾十年前，大家都覺得車沒有機會了，突然有機會了。但是越后入局者，如果在技術和行業格局沒有發生突變的情況下，你要準備的資源會越多。
晚點 Auto：一些人認為，可以用激光雷達去超車。但目前新勢力加上激光雷達，可能都拼不過特斯拉純視覺路線在北美的表現。激光雷達會是長期的技術路線嗎？
葉航軍：更高級的傳感器肯定會降低難度，加速這個事情落地。（但）也會增加成本，所以就是一個平衡。
特斯拉和新勢力的車我都開過，加激光雷達的收益非常明顯。最近很多的量產車頂配用激光雷達是有道理的。但也不能說它帶了激光雷達之后，在各個方面都能全面超過特斯拉的純視覺方案，有些地方視覺起了更主導的作用。
但是反過來講，它利用激光雷達超越特斯拉的那些地方，特斯拉不用激光雷達，我覺得挺難達到同樣效果的。如果人工智能技術徹底被攻克了，跟人一樣，視覺肯定夠了，人開車靠眼睛就行。但達到這個狀態，還需要先解決一些根本性的技術挑戰。
本質上，我覺得做產品的公司，第一要考慮的是把好的產品體驗帶給用戶，而不是固守某一個技術路線，大家都是很實用主義的去判斷。
