而自動駕駛本身是需要大量資料進行訓練的，我們不可能讓消費者當小白鼠，陪我們一起完成這個升級的過程。
這本身對於消費者來說，就是體驗和品牌的損傷。
在網際網路產品設計中，有一個環節叫灰度測試。
所謂灰度測試，就是要先進行一個小範圍的嘗試工作，然後再慢慢放量，直到這個全新的功能覆蓋到所有的系統使用者，也就是說在新功能上線的黑白之間有一個灰。
這個方法放到汽車產品上，我們進行灰度測試的原則就是根據場景來進行。
首先，我們的帶有自動駕駛系統的電動車會用在港口、工業園區這樣的場景中，而且主要用於載貨。
這種場景下，路況相對來說比較簡單，對事故能夠承載的彈性也比較高。
路徑規劃也有一定的複雜的，因為涉及到往來運載以及多車互動。
這些資料對我們進一步提升自動駕駛系統的排程性、安全性和效率都有幫助，還能提升路徑規劃演算法水平。
這種型別的場景其實需求量已經不小，收入能夠基本保證公司的正常運轉。
之後，當在這種場景下，我們的系統安全性到達一定指標後。
我們會將場景拓展到景區、少量公交等固定路線場景中。
這種場景因為載人，所以對安全性要求更高，但線路相對固定，複雜度沒有那麼高。
再之後，我們會將場景拓展到複雜度更高一些的高速路行駛中，以貨運為主。
更成熟以後，拓展到高速客運。
之後，我們希望透過政府集採的方式，將帶有2+甚至3駕駛系統的車用在計程車上。
首先，計程車司機是高頻駕駛使用者，他們每天面對的是複雜的城市路況，這就天然能給我們回傳城市複雜的駕駛資料。
第二，他們駕駛經驗豐富，在自動駕駛遇到突發狀況不能處理的時候，他們能夠及時接管最大限度避免安全問題產生。
小主，這個章節後面還有哦，請點選下一頁繼續閱讀，後面更精彩！
第三，他們高強度駕駛工作者，自動駕駛能夠極大程度減輕他們的勞動強度，他們會對這個產品有正面的需求。
第四，他們使用新能源車對廣大乘客來說，是一個很好的示範，讓普通消費者能夠接觸和體驗這種新型汽車的優點。
以此，逐步完成消費者的市場教育工作。
另外，計程車使用新能源車，也有利於城市環保工作的示範。
當然，計程車集採這方面，也需要領導們的支援。
否則，最後這個環節我們走不完。
當所有環節走通以後，我們才會將新能源車推向消費者。
當然，消費者購買新能源車，即有利於國產汽車工業的發展也有利於環保工作和能源安全。
到今年為止，國內的汽車保有量已經有1.2億，預計到2020年這個數量將達到2.8億。
屆時，一年汽車消耗成品油就大約是4億噸。
按照1噸原油7.33桶，也就是大約29億桶。
這麼算下來，光是汽車一年就需要消耗29億桶石油，相當於一天消耗800萬桶，這是我們每天1300萬桶石油消耗量的60。
東國當前石油消費的三分之二需要依靠進口。
按照我們當前的石油消耗發展速度，預計到2017年進口石油的數量就會超過米國。
汽車作為用油大戶，會成為進口石油依賴的主力軍，導致東國石油進口量越來越多。
