但同样是停车场景、同样是“自主泊车”功能，对于分时租赁公司这些B端客户来说，他们的需求就更为强烈。以往租赁客户归还车辆后，需要运维人员把车开回场站，这个环节需要聘用大量的运维人员，才能防止出现运维不及时、网点爆仓的情况发生。试想，如果客户归还车辆后，车能自己开回去，这就能帮助租赁公司大大节省人力成本和时间成本，只要这套自主泊车系统的价格能够和聘用这些运维人员的人力成本相抵消，那么，他们一定愿意承担无人驾驶这一新生事物所可能带来的风险。
也就是我一直说的，现阶段选择场景的出发点应该是给客户降低成本，而非给客户提升体验。我们也在想，哪些场景亟需降低成本，并且市场空间足够大。最终我们把目光聚焦在三个方向：物流、环卫和出行领域调度系统，物流领域取代快递工人，环卫领域取代环卫工人，出行领域取代调度的运维人员。
品途创投：这三个场景的数据和方案有相通之处吗？
张德兆：底层算法是一样的。我们开发了一套智能驾驶的操作系统——“AVOS”，几乎公司一半以上的人都在做这套系统的各个模块，核心意思就是说，要做到算法层和业务层的相分离。简单来说，就是我们的每个环卫车、物流车都是带有相同自动驾驶套件底盘的，只不过壳体不同。
品途创投：为什么花这么大的力气来研发AVOS系统？
张德兆：也是基于整个研发团队过去几年的切身体会，其实在自动驾驶领域，做一些小型演示的demo很简单，但如果没有一个良好的底层..或者底层架构，一旦上升到做大型项目或者很多并行产品时，就会出现技术上的瓶颈，这也是我们在众多产品项目重压下坚持开发这套系统的原因，就是为了解决..化、模块化的问题。
品途创投：就目前来说，这套系统的运行情况达到您心中百分之多少的水平？
