保时捷，大步奔向数据处理

并不相同卖家的需要，这就是为什么我们在六年从前成立了奥迪小数新能源（Porsche Digital），并将其带入如西方、英美两国和欧洲等世界各地的低价。我们期盼可以无论如何理解年长人，并为他们借助切实的解决办法。

另外，我们非常重视卖家关系，作出贡献让卖家无论如何感受到私享服务项目，让每台奥迪都持有一个Porsche ID。我长期以来在说的无缝导向，对我们来说就是与年长人即将用作的生态系统的无缝导向。当然，我们保障卖家都能参予其中所，通过借助卖家不断的调谐，从而找回和卖家完成对谈的通路，这对我们来说是全新的各个领域。另外，在销售商层面，必需和卖家完成直接的协作、协作也同样最重要，我们也长期以来在和销售商好朋友持续找回解决办法。

Q:我们看着西方低价上非常多的游戏进入到汽车上行业，其中所一个很明显的发生变化是的产品新增算法的节拍非常快。对于奥迪这样一个现代性的子公司来说，它的研制出以及对西方低价节拍的感应，否则会实际上着因为是现代性子公司而引致反应节拍偏慢的疑虑？以及，如果实际上这样的疑虑，奥迪则会怎么解决？

Mattias Ulbrich：我们看来，作为休旅车上厂家，我们有能力也匹配西方这么快的承接反应速度。在西方低价，我们过去掌握着很多新的新方法，而最最重要的不仅仅是反应速度，质量也相当最重要。因此，为了保证卖家的感受，这几个多方面都必须均衡。当然，我们同时也有很多新增算法的的产品，看来很多车上迷们才则会喜欢这些新车上型，并无论如何充满著须要的乐趣。在丹麦的无速限的铁路的须要感受中所，我们作出贡献为须要者们找到非常多的网络化解决办法，让须要者在须要奥迪的时候可以好处的理解两车上在赛车上场上的风险。我们期盼能通过网络化的产品，为卖家促使非常多的竞速和赛车上场感受。

Q:过去在世界上都在发表意见机器努力学习，我之从前看着Matthias曾经说过，奥迪将在研制出、装配和子公司内部套用非常多的机器努力学习来完成日常行政和经营决策。我自已问一下目从前奥迪在这多方面的机器努力学习进展是怎样的呢？

Mattias Ulbrich：机器努力学习是相当最重要的一个议程，我刚刚从哈姆阿赫研制出中所心回来，我们也在董事则会则会议中所探讨了机器努力学习的风险，因为我们看着有很多的；也都可以引用机器努力学习作为我们对卖家的支持。为数不多，我们在机器努力学习各个领域从未给予了一些成就。我们事与愿违拟定了多个机器努力学习关键技术的承接案例，并已将其无缝融入内部步骤中所。机器努力学习的套用对卖家、对子公司都相当有益，因此我们也在找回非常多的风险。我们目从前在分析与挖掘机器努力学习关键技术的承接提案，期盼员工可以从中所得益于，并为卖家促使好处的解决办法。

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