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Questa meravigliosa intervista con Karl Iagnemma è tutta sui veicoli autonomi. Karl è il CEO e co-fondatore di nuTonomy, che è una società di auto a guida autonoma con sede a Boston. Molti di voi probabilmente non hanno sentito parlare di Karl, ma nuTonomy sta spingendo i confini di ciò che le auto a guida autonoma possono fare. E abbiamo la fortuna di sentirne parlare da Karl.
Karl ha una profonda esperienza nella mobilità robotica, probabilmente uno dei background più profondi al mondo. E ‘ anche il direttore del Robotic Mobility Group del MIT. Ha conseguito il dottorato di ricerca presso il MIT nel 2001.
nuTonomy ha testato le proprie auto autonome a Singapore e Boston.
– A che tipo di progetti di mobilità ha lavorato all’inizio della sua carriera?
– In che modo la tua formazione e la tua filosofia sono un po ‘ diverse rispetto ad altre compagnie automobilistiche a guida autonoma?
– Quando avremo auto di livello 5, circa?
– È difficile addestrare le auto quando nevica?
Trascrizione
Dave Kruse: Ciao a tutti. Benvenuti in un altro episodio di Flyover Labs e oggi parliamo con Karl Iagnemma. Mi dispiace, Karl. Molti di voi probabilmente non hanno sentito parlare di Karl, ma la sua azienda sta facendo modi per aggirare le auto a guida autonoma.
Karl è il CEO e co-fondatore di nuTonomy, che è una società di auto a guida autonoma e Karl ha una profonda esperienza nella mobilità robotica e probabilmente ha uno dei background più profondi al mondo in quell’area. Egli è anche il direttore del Robotic Mobility Group al MIT. Così Karl rimane piuttosto occupato e ha ricevuto il suo dottorato di ricerca presso il MIT nel 2001. Quindi nuTonomy è stato tutto sui media sulle loro auto a guida autonoma a Singapore e ora a Boston. Potrebbero non ottenere la stessa attenzione di Google o Tesla, ma stanno sicuramente spingendo i loro confini di guida autonoma proprio come loro. Quindi sono abbastanza eccitato per avere Karl nello show.
Quindi Karl, grazie per essere venuto oggi.
Karl Iagnemma: Sì, è un piacere.
Dave Kruse: Quindi facciamo-sì prima di parlare di quello che stai facendo ora, puoi darci una breve panoramica sul tuo background e su come sei arrivato dove sei ora?
Karl Iagnemma: Beh, il mio background accademico, sai che sono venuto al MIT nel 1995. Ero uno studente laureato. Ho fatto un dottorato in robotica. La mia tesi di Dottorato di ricerca di lavoro è nella zona di robotica mobile e in particolare l’esplorazione planetaria robot e quando ho finito il mio Dottorato di ricerca, poi ho iniziato a dirigere un laboratorio di ricerca presso il MIT e abbiamo fatto una serie di progetti che, negli anni, per le aziende del settore automobilistico nelle aree di ciò che è stato poi chiamato la sicurezza attiva diver o assistenza tecnologia e abbiamo anche fatto un certo numero di programmi di ricerca per il Dipartimento della Difesa, la National Science Foundation, di altri organismi di governo della zona in robotica. E come si è visto, tutta la tecnologia che stavamo studiando in quel periodo, cose come la pianificazione del movimento robotico, la localizzazione, la mappatura, la percezione, sapete, sono diventati gli elementi costitutivi delle auto a guida autonoma.
Quindi circa tre o quattro anni fa io e il mio co-fondatore che era uno dei miei colleghi del MIT, qualcuno di nome Emilio Frazzoli, abbiamo lavorato un giorno e ci siamo resi conto che il lavoro che abbiamo fatto al MIT era davvero al centro morto di questa industria emergente intorno alle auto a guida autonoma e questo è ciò che
Dave Kruse: Ti ho preso. E quindi qual è stato uno dei primi progetti a cui hai lavorato con un’azienda automobilistica?
Karl Iagnemma: Beh, abbiamo fatto un bel po ‘ di lavoro con Ford diciamo relativamente all’inizio della mia carriera quando stavamo guardando questa colonna di assistenza alla guida e come si potrebbe sviluppare quello che si può chiamare un sistema semi autonomo, vale a dire uno che avrebbe lasciato il conducente guidare a volte e altre volte il sistema informatico avrebbe guidare la macchina. E la questione di quando il sistema avrebbe preso il controllo dal conducente e quando avrebbe consegnato di nuovo al conducente che era uno dei problemi fondamentali che stavamo cercando di capire.
È una specie di aneddoto laterale interessante qui. Il mio studente che ha lavorato a quel progetto per il suo dottorato era un collega di nome Sterling Anderson. Sterling in seguito è andato a fare il consulente su McKenzie, ma dopo McKenzie è andato a Tesla e a Tesla una delle cose che ha finito per fare è stato guidare il loro programma di auto a guida autonoma, che sapete la mia descrizione del nostro lavoro sembrava familiare, perché il lavoro di Tesla era un approccio di controllo semi autonomo e quindi immagino che faccia parte del mio albero genealogico accademico che ha fatto il giro del West Cost.
Dave Kruse: Sono sicuro che è un piccolo mondo lassù in cima. E così quando si lavora su questi progetti si fa ogni tipo di immaginare dove le cose sono in questo momento a auto guida. Voglio dire sembra che ti abbia colpito in testa quasi a una certa ora come Wow! Quello che stiamo facendo qui ha un sacco di sovrapposizione con quello che Google sta facendo o altre aziende esotiche stanno facendo?
Karl Iagnemma: Sì, ho accettato di farlo. Voglio dire, quando ci si trova fin dall’inizio, a volte ci vuole davvero un momento in cui si è in grado di fare un passo indietro e mettere le cose in prospettiva. Sai che sapevamo da molto tempo che la tecnologia aveva una promessa enorme di rivoluzionare il modo in cui le persone si muovevano, principalmente perché avrebbe portato a un trasporto più efficiente, più sicuro e più economico in tutto il mondo.
Ma per un bel po ‘ la maturità della tecnologia non era ancora arrivata. Voglio dire, avremmo lottato per giorni, settimane e mesi, solo per essere in grado di dimostrare di conoscere alcuni compiti relativamente semplici in un ambiente di laboratorio e la tecnologia nel tempo è migliorata un po’, un po ‘ meglio, ma ancora una volta è stato davvero uno di quei giorni in cui hai capito, hey, questa roba in realtà sta quasi funzionando. E poi e questo è il momento in cui inizi a pensare oltre il laboratorio accademico, conosci le quattro mura del tuo laboratorio e pensa a come potresti iniziare a distribuire quella tecnologia nel resto del mondo.
Dave Kruse: Ti ho preso, ok. Quindi parliamo un po ‘ di nuTonomy. Puoi dirci, puoi darci una piccola panoramica su-beh, sappiamo cosa state facendo, ma un po ‘ di dove siete con Singapore e Boston e quanti dipendenti hai e tipo di linee temporali per se si tratta di un livello cinque di guida o qualsiasi altra ora o altre linee temporali che si desidera condividere?
Karl Iagnemma: Certo. Quindi siamo basati a Boston e Singapore. Siamo circa un terzo della società oggi a Boston e circa due terzi a Singapore. Siamo molto concentrati sullo sviluppo tecnico. Il nostro team aziendale è piuttosto magro. È solo circa quattro su cinque in azienda che in realtà non sono focalizzati sugli sviluppi tecnici di base.
Ciò che è un po ‘ unico in quello che stiamo facendo rispetto a così tante delle startup in questo ritmo è che stiamo sviluppando una soluzione completa a cavallo guida autonoma. Ciò include tutto il software che andrebbe sul veicolo, per consentire a un veicolo di navigare in sicurezza lungo una rete stradale, autonomamente. Include un software che va su un auricolare per consentire all’utente finale di monitorare i progressi di un’auto che sta venendo a prenderli per un viaggio autonomo e include un software che si siederebbe nel cloud, che coordinerebbe in modo ottimale, le attività di una grande flotta di veicoli autonomi.
Quindi tendiamo a, sai quando pensiamo ai veicoli autonomi, pensa solo al software che si trova su un’auto, ma ci sono altre dimensioni a quel problema in cui puoi aggiungere molto valore. Quello che abbiamo trovato, almeno oggi, nella comunità, è che mentre c’è un sacco di attenzione su di sé i problemi, si sa percezione, di mapping, noi crediamo che ci sia un grande vantaggio, in grado di affrontare tutto il problema, perché quello che permette di fare è ottimizzare le prestazioni del sistema, avendo una profonda integrazione tra i diversi sub sistemi e la conoscenza di come stanno lavorando internamente.
Dave Kruse: Interessante. Posso vedere dove questo è un grande vantaggio. E che tipo di sensori e telecamere hai sulla tua auto? È che-Voglio dire fare un sacco le aziende hanno tipo di sensori e telecamere simili o ognuno ha un piccolo pacchetto diverso che si sa di almeno?
Karl Iagnemma: Sì, direi che come comunità sai che abbiamo generalmente converguto in un luogo in cui stiamo usando gli stessi tipi di censori, vale a dire telecamere, radar e LIDAR in qualche combinazione e il motivo per cui lo stiamo facendo è a causa della ridondanza che si ottiene da quelle modalità senor complementari. Penso che tutti avessero una configurazione leggermente diversa di quei sensori e comprensibilmente così, stanno tutti arrivando probabilmente sai indipendentemente cercando di ottimizzare al meglio possibile.
Ci sono alcune eccezioni a questo. Sai che ci sono alcuni gruppi che stanno aiutando a risolvere il problema basandosi diciamo non su LIDAR, interamente su visione e radar. Rende il problema più difficile, ma il potenziale pay off se si può vincere in questo modo è che sai di evitare di utilizzare un sensore piuttosto costoso. Quindi nella nostra flotta di veicoli R&D anche se posso dirti che sai che sperimentiamo, esploriamo una serie di diverse configurazioni di senor oggi. Di tanto in tanto modifichiamo le cose, ma tutte le nostre auto hanno una combinazione di radar e alcuni sensori LIDAR.
Dave Kruse: Ok, e sai che hai detto che uno dei tuoi principali vantaggi è un approccio più sistemico e sai che ero curioso, mentre sei a Boston, quindi non ottieni neve. Siamo a Madison, Wisconsin, quindi abbiamo la neve. Ora ero curioso delle difficoltà tra e che tipo di allenamento hai fatto in neve contro sole. Probabilmente non c’è molta neve a Singapore, quindi quanto è più difficile addestrare un’auto nella neve e in che modo i tuoi sistemi pensano al tipo di analisi rispetto a non avere quell’approccio generale.
Karl Iagnemma: Sì, questa è una buona domanda. Sai che questo è un problema tecnico davvero difficile ed è abbastanza difficile farlo funzionare in buone condizioni ed è per questo che io davvero – facciamo la maggior parte dei nostri test in buone condizioni meteorologiche e la maggior parte dei nostri concorrenti fanno i loro test in buone condizioni meteorologiche, ma stiamo ancora cercando di risolvere questo, il ‘caso facile’ prima.
Ma detto questo, pensiamo al futuro in cui vogliamo distribuire queste auto nelle città di tutto il mondo, in tutti i tipi di condizioni. Facciamo un sacco di guida sotto la pioggia a Singapore. Piove spesso a Singapore, ovunque da una pioggerellina a un monsone davvero sollevato come acquazzone e siamo stati in grado di guidare in una gamma piuttosto mondiale di condizioni di pioggia. Abbiamo guidato nella neve, neve abbastanza pesante, ma non neve profonda. Quindi tipo di folate dense e abbiamo fatto questo eccezionalmente. Non direi che l’abbiamo fatto ampiamente. Non abbiamo realmente convalidato il nostro software in una serie di condizioni.
Stiamo cercando di sapere davvero costruire una grande competenza nelle buone condizioni e poi spingerla ai confini delle condizioni meteorologiche nominali. Quindi siamo molto contenti di vedere che quando abbiamo fatto i nostri test sulla neve, abbiamo visto una buona prestazione per gli algoritmi e allo stesso modo nella pioggia, ma sai che c’è del lavoro da fare per capire davvero i limiti del tuo sistema, sai quanta neve è troppa, quanti millimetri di pioggia all’ora sono troppi.
Quando hai finito con il dettaglio, sai che non è proprio la neve, la neve che cade che ha infastidito il sistema. È il fatto che quando accumuli molta neve, il mondo intorno a te sembrava diverso da quello che sapevi quando non c’era neve a terra. Quindi questo può causare alcune complicazioni per alcuni sottosistemi, ma finora il nostro test iniziale è stato molto promettente.
Dave Kruse: Interessante. E immagino che il sistema di visione probabilmente funzionerà bene come LIDAR, ma è che il caso pensi che nella neve o è che i sistemi di visione hanno funzionato bene?
Karl Iagnemma: Beh, questo è lo sai-questo arriva davvero a quel punto complementare. Voglio dire, questo è il motivo per cui usiamo più modalità di sensore, è perché esattamente per scenari come questo in cui hai una visibilità ridotta in condizioni nevose. Sensori integrati, non c’è una pallottola magica lì. Sai se si sta guardando fuori il parabrezza e non si può vedere un bel po’, la fotocamera non sta andando a vedere un bel po ‘ sia.
Ma la buona notizia è che i tuoi sensori radar, il tuo sensori di telerilevamento LIDAR forse relativamente inalterata e quindi, di nuovo, che è esattamente il motivo si sa perché abbiamo questo tipo di cintura e bretelle approccio più complementari modalità del sensore che spesso si sovrappongono, vengono fornendo informazioni molto simili, ma in alcune condizioni come la neve giorni, uno di loro non può funzionare bene a tutti e non si hanno a contare molto di più sugli altri.
Dave Kruse: Ha senso, ok. Quindi probabilmente questa domanda viene posta molto, ma ero curioso, quando nella tua mente sarò in grado di acquistare un’auto completamente autonoma? Un po ‘ come quello che chiamano il livello cinque dove posso solo essere preso e portato al negozio di alimentari e riportato a casa. Hai qualche ipotesi, qualche senso e qualche intervallo di anni?
Karl Iagnemma: Beh, sai che si acquista un auto qualsiasi auto, che è probabile che sia un po ‘ più tardi rispetto a quando si sarebbe in grado di sperimentare un giro in auto a guida autonoma. E quello che intendo con questo è, ci sono davvero due modelli diversi che giocano lì vendendo una funzione a un cliente quando acquistano la loro prossima auto. Quindi, quando vai alla concessionaria e compri la tua prossima auto Ford o GM o Volvo in ogni caso, sai che la domanda è quando quel venditore dirà, ti piacerebbe il pacchetto di opzioni autonomy per $62,000? Che sta per essere diversi anni nel futuro. Sarei sorpreso se fosse prima di 2025. La ragione di ciò è che implica che non si utilizzano sensori estremamente sensibili per consentire a tale funzione di funzionare. Stai facendo affidamento solo su telecamere e radar.
Ora, detto questo, il grande avvertimento qui è che sai spesso che stiamo assumendo quando pensiamo di acquistare un’auto con funzionamento autonomo. Assumiamo che questa sarà una funzione che possiamo attivare e disattivare in qualsiasi parte del mondo, in qualsiasi momento del giorno o della notte in qualsiasi condizione atmosferica. Il mio forte senso quello che stiamo per evolvere e il campo è l’universo in cui, anche quando stiamo offrendo quella funzione di auto a guida autonoma a un cliente finale, sarà disponibile solo una parte del tempo in determinate condizioni, va bene. Idealmente nella maggior parte delle condizioni non penso che lo venderai se fosse solo in alcune condizioni, ma non in tutte le condizioni.
E quindi penso che tu sappia che la wild card qui è una società come Tesla che promette di vendere effettivamente queste funzionalità di cui stiamo parlando in un lasso di tempo molto più vicino, in 2025, probabilmente nei prossimi anni. Penso che il probabile avvertimento qui sia che quella funzione non sarebbe disponibile per te come cliente tutto il tempo. Ci vorranno alcuni anni lungo la strada prima di avere quella funzione autonoma 24/7.
Ora, essendo in grado di sperimentare un giro in un’auto senza conducente, la ragione per cui sarà disponibile per voi come cliente prima è perché l’economia di ciò che chiamiamo mobilità del servizio è fondamentalmente diversa dall’economia della proprietà del veicolo privato, diciamo. Ed è davvero-la differenza è che da un lato quando si acquista una macchina e si sta per scegliere di acquistare tale caratteristica, si è molto sensibile al prezzo, molto prezzo vincolare di voi di essere l’acquirente medio si può pagare tre, quattro, cinque, sei, settemila dollari. Non hai intenzione di pagare 2 20.000 per una funzione e aggiungere a una macchina.
D’altra parte, se volessi prenderti nel mio robo taxi e volevo fare un business con questo, beh se pensi all’economia di un servizio taxi, una percentuale significativa del costo della tua corsa in taxi è bene, il costo di quell’autista, lo stipendio di quell’autista che sta effettivamente guidando quell’auto. Quando dico significativo, intendo ovunque da 30, da circa un terzo a due terzi il costo di quel viaggio è il costo del conducente. Quindi, se potete portare l’autista fuori dall’auto, sapete che l’economia di quel viaggio in taxi è radicalmente rovesciata e diciamo che conoscete il primo negozio di quel tassista, due consigli per il tassista all’anno, diciamo per il momento che sono 1 100.000. Ciò significa che si potrebbe compensare che salary 100.000 stipendio con attrezzature che si mette sulla macchina.
Così si potrebbe mettere decine di migliaia di dollari. Sai che è il primo ordine, ancora una volta di attrezzature sulla macchina come un ritorno favorevole sul vostro investimento ed essere in grado di operare si conosce un business di spostare le persone in giro con veicoli autonomi e l’economia avrebbe senso. Quindi questo è davvero il motivo per cui probabilmente andrai in un taxi a rulli e pagherai per il chilometro che conosci diversi anni prima di possedere quell’auto completamente autonoma.
Dave Kruse: Ti ho preso. Quindi anche a Madison potremmo vedere taxi completamente autonomi in tre, quattro anni potenzialmente?
Karl Iagnemma: Penso che l’altro. L’altro punto da fare è che sai che un modello mentale in cui a volte cadiamo è presumere che quando queste auto arriveranno saranno disponibili su larga scala. Essi saranno in tutto il luogo annuncio disponibile per tutto il tempo. Penso che la realtà probabile è che la prima esperienza in una navetta di guida scaffale o un taxi robo sarà in un ambiente abbastanza diciamo strutturato. Sarà al centro commerciale, sarà in un parco di divertimenti, sarà in un campus chiuso da qualche parte, forse sulla sai University of Wisconsin di qualche parte come quella in cui hai un percorso prevedibile che queste auto stanno seguendo o reti prevedibili di percorsi. Non è necessariamente l’ambiente stradale aperto non vincolato.
Sai che questi sono casi d’uso tecnicamente più semplici. Sono casi di economia semplificata. Sono modi per gli sviluppatori di questa tecnologia e le aziende interessate allo spazio dei servizi di mobilità per testare davvero le acque e sai per queste ragioni, tutte queste ragioni insieme penso che tenderemo a vedere questa tecnologia essere implementata in questi ambienti vincolati prima.
Dave Kruse: Ha senso. Sì, e sembra che alcune aziende siano, vedi come se stessero facendo un servizio navetta autonomo, che sarebbe un po ‘ come un aeroporto di qualcosa, la gente sta iniziando a farlo almeno o a Las Vegas penso di aver letto che qualcuno lo sta facendo. Ha senso.
Karl Iagnemma: Esattamente. Voglio dire, questo è un buon esempio di un ambiente che potremmo chiamare semi struttura. Naturalmente tutto può succedere quando si è fuori nel mondo naturale, ma che delimitano l’ambiente operativo di quella macchina, dicendo avete intenzione di rimanere in questo ciò che noi chiamiamo un geo area recintata e dal modo in cui, se si tratta di un suolo privato, si potrebbe anche essere in grado di imporre alcune restrizioni come dedicando un viaggio corsia per questi tipi di auto, mentre mettendo le luci lampeggianti su di loro o sai cose simili che. Si può rendere (a) il problema tecnico più facile e (b) si conosce il rischio di responsabilità inferiore. È possibile essenzialmente operatore a basse velocità. C’è una serie di cose che potresti fare per rendere il problema più retrattile e rendere il business case più attraente.
Dave Kruse: Ti ho preso, ok. E so che non abbiamo piu ‘ tempo. Hai tempo per un altro paio di domande?
Karl Iagnemma: Sì, certo.
Dave Kruse: Sì, ok, perché ero curioso di sapere della partnership, con quali case automobilistiche hai collaborato se ce ne sono?
Karl Iagnemma: Beh, lo facciamo. Abbiamo un paio di partnership con aziende automobilistiche. È un po ‘ difficile parlare delle loro specificità, perché hanno tutti una natura distinta. Sai che posso dire in generale che conosci le aziende automobilistiche, alcune erano andate e sto parlando tre o quattro anni fa di collaborare con una start-up. Sarebbe stata una conversazione probabilmente difficile perché c’è un grande, ho intenzione di dire big key miss match tra sai solo la scala di un tipico OEM e la scala di una start-up. È davvero difficile trovare modi per lavorare insieme in modo significativo nella mia esperienza.
Sai che in questi giorni il paesaggio è cambiato un po’. C’è un vero e proprio forte interesse per la tecnologia dei veicoli autonomi. C’è un forte interesse per la mobilità come servizio in quasi tutti gli OEM in tutto il mondo in questi giorni e c’è un riconoscimento che conosci alcune delle buone idee e alcune delle buone tecnologie sono in fase di sviluppo al di fuori delle loro quattro mura presso le aziende.
Questo naturalmente non si può generalizzare completamente, ma si sa nella nostra esperienza parlando con i più grandi attori del settore auto, c’è un forte interesse per quello che stiamo facendo in autonomia. C ” è spesso la volontà di trovare un modo per collaborare e in realtà solo si tratta di sapere identificare una struttura che le due parti sono felici con e può ottenere un lavoro significativo fatto. Ma in realtà abbiamo avuto rapporti molto produttivi con alcuni dei principali attori del settore automobilistico e mi aspetto che tu sappia che continueremo a farlo nei prossimi anni.
Dave Kruse: Interessante. Sì, voglio dire, anche su questo podcast ho intervistato un sacco di Chief Innovation Officer e penso che a volte i team di innovazione hanno davvero aperto alcune di queste grandi società opache a entità più piccole e lasciarli filtrare attraverso alcune di queste grandi aziende.
Karl Iagnemma: Sì, e penso che ciò che le grandi organizzazioni hanno capito è che questo è uno spazio molto veloce e a volte è il caso che tu possa sviluppare la tecnologia internamente ad un ritmo molto veloce e puoi tirarla fuori dalla porta e in questo modo stare al passo con i tuoi concorrenti. In altri scenari non è così facile da fare e quindi, come un modo per accelerare i tuoi progressi, guardi fuori dalle quattro mura della tua azienda.
Vedi se c’è la possibilità di collaborare con il software concesso in licenza, in alcuni casi per conoscere attraverso M &Un’attività per filtrare il tuo sviluppo interno. E sai che penso all’industria automobilistica vero credito. Questo è un settore che non ha storicamente, almeno di nuovo molto generalmente è stato molto grande in partnership esterne, specialmente con piccole aziende. Ma penso che sia cambiato abbastanza rapidamente negli ultimi due anni.
Dave Kruse: Ti ho preso, va bene, quindi ultima domanda. Sai dopo aver raggiunto un livello cinque autonomia e si sono abbastanza confortevole. Immagino che probabilmente ci siano sempre più ambienti in cui puoi migliorare mentre stavo per chiedere cos’altro c’è da lavorare. Forse c’è solo casi sempre più usati o tweaking per migliorare la sicurezza o – Voglio dire che probabilmente non hai pensato molto a cosa farai dopo averlo raggiunto perché non ci sei, ma ero solo curioso di sapere cos’altro c’è da lavorare una volta raggiunto.
Karl Iagnemma: Sai che ci sono modi per andare sul fronte dello sviluppo tecnologico. La tecnologia che stiamo costruendo e posso dire in generale in tutto lo spazio, nessuno ha ancora un prodotto finito. Nessuno ha una soluzione che si sentirebbe a proprio agio oggi portando il conducente fuori dalla macchina e lasciando che il sistema funzioni in modo completamente senza conducente, in una strada urbana davvero densa e difficile. Stiamo facendo rapidi progressi per raggiungere questo obiettivo. Alcuni dei nostri concorrenti sono pure. Ma c’è molto lavoro da fare solo sullo sviluppo tecnico di base e quindi siamo davvero concentrati su questo.
Ovviamente, mentre lo facciamo, stiamo valutando continuamente il business case, la nostra strategia di go-to-market, assicurando che quando abbiamo un prodotto abbastanza maturo da essere messo in commercio, siamo in grado di andare sul mercato e iniziare a generare entrate significative nei mercati importanti e precoci di tutto il mondo.
Dave Kruse: Ha senso. Va bene, Karl, sicuramente apprezzo molto il tuo tempo e i tuoi pensieri qui e quello che stai facendo è molto stimolante. Quindi grazie per aver condiviso con noi e passare un po ‘ di tempo con noi oggi.
Karl Iagnemma: Beh, e ‘ un piacere. E ‘ stato bello parlare con te.
Dave Kruse: Sicuramente, e grazie a tutti per aver ascoltato un altro episodio di Flyover Labs. Come sempre, lo apprezzo molto e ci vediamo la prossima volta. Grazie a tutti. Grazie Karl. Arrivederci.
Karl Iagnemma: Va bene, ciao ciao.
