一個新品牌的電動車，顯然又比較難成為他們的目標。
除非去刷情懷使用者，但情懷並不能支撐真正的規模化。
所以，我們首先選擇的電動車使用場景，肯定不是個人消費者使用者。
一來是，產品可能還需要磨合，從第一款車上市到真正滿足消費級需求還是需要大量使用者體驗提升的。
二來，我們希望將來賣給消費者的電動車至少能達到2+甚至3的水平，而不是普通的電動車。
這就要求在自動駕駛上，我們至少針對2+和3有成熟的產品。
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。
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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。