https://www.linkedin.com/in/karl-iagnemma-b52186102
acest interviu minunat cu Karl Iagnemma se referă la vehiculele autonome. Karl este CEO și co-fondator al nuTonomy, care este o companie auto de conducere auto cu sediul în Boston. Mulți dintre voi probabil nu ați auzit de Karl, dar nutonomia împinge limitele a ceea ce pot face mașinile cu conducere automată. Și suntem destul de norocoși să auzim despre asta de la Karl.
Karl are o experiență profundă în ceea ce privește mobilitatea robotică, probabil unul dintre cele mai profunde medii din lume. El este, de asemenea, directorul Grupului de mobilitate robotică de la MIT. Și-a luat doctoratul de la MIT în 2001.
nuTonomy și-a testat mașinile autonome în Singapore și Boston.
-la ce tip de proiecte de mobilitate ați lucrat mai devreme în carieră?
– cum este formarea și filozofia dvs. puțin diferite de alte companii auto?
– când vom avea mașini de nivel 5, aproximativ?
– este dificil să antrenezi mașini când ninge?
transcriere
Dave Kruse: Hei toată lumea. Bine ați venit la un alt episod din Flyover Labs și astăzi vom ajunge să vorbim cu Karl Iagnemma. Îmi pare rău pentru Karl. Mulți dintre voi, probabil, nu au auzit de Karl, dar compania lui este de a face moduri în jurul valorii de autoturisme de conducere.
Karl este CEO și Co-fondator al nuTonomy, care este o companie auto de conducere auto și Karl are o experiență profundă în ceea ce privește mobilitatea robotică și probabil are unul dintre cele mai profunde medii din lume în acea zonă. El este, de asemenea, directorul Grupului de mobilitate robotică de la MIT. Așa că Karl rămâne destul de ocupat și și-a luat doctoratul de la MIT în 2001. Deci, nuTonomy a fost peste tot mass-media despre mașinile lor de conducere auto în Singapore și acum la Boston. S-ar putea să nu primească la fel de multă atenție ca Google sau Tesla, dar cu siguranță își împing limitele de conducere automată la fel ca ei. Așa că sunt destul de pompat să-l am pe Karl în emisiune.
deci Karl, mulțumesc că ai venit azi.
Karl Iagnemma: da, plăcerea mea.
Dave Kruse: deci, hai-da, înainte de a vorbi despre ceea ce faci acum, poți să ne dai o scurtă trecere în revistă a trecutului tău și a modului în care ai ajuns acolo unde ești acum?
Karl Iagnemma: Ei bine, trecutul meu academic, știi că am venit la MIT în 1995. Am fost un student absolvent. Am făcut un doctorat în robotică. Lucrarea Mea de doctorat a fost în domeniul roboticii mobile și în special al robotului de explorare planetară și când mi-am terminat doctoratul, am început să conduc un laborator de cercetare la MIT și am făcut o serie de proiecte de-a lungul anilor pentru companii auto în domeniile a ceea ce se numea atunci siguranță activă sau tehnologie de asistență pentru scafandri și am făcut, de asemenea, o serie de programe de cercetare pentru Departamentul Apărării, Fundația Națională pentru științe, altă agenție guvernamentală din zonă în robotică. Și după cum se dovedește, toată tehnologia pe care am investigat-o în acea perioadă, lucruri precum planificarea mișcării robotice, localizarea, cartografierea, percepția, știți, acestea au devenit elementele de bază ale mașinilor autonome.
acum trei sau patru ani, eu și cofondatorul meu care era unul dintre colegii mei de la MIT, cineva pe nume Emilio Frazzoli, am lucrat într-o zi și am realizat că munca pe care am făcut-o la MIT a fost într-adevăr în centrul acestei industrii emergente în jurul mașinilor autonome și asta ne-a motivat cu adevărat să lansăm compania.
Dave Kruse: te-am prins. Și care a fost unul dintre primele proiecte la care ai lucrat cu o companie auto?
Karl Iagnemma: Ei bine, am lucrat destul de mult cu Ford să spunem relativ devreme în cariera mea când ne uitam la această coloană de asistență a șoferului și cum ați putea dezvolta ceea ce puteți numi un sistem semi-autonom, adică unul care ar permite șoferului să conducă uneori și alteori sistemul informatic ar conduce mașina. Și întrebarea când sistemul va prelua controlul de la șofer și când îl va preda înapoi șoferului a fost una dintre problemele fundamentale pe care am încercat să le rezolvăm.
este un fel de anecdotă laterală interesantă aici. Studentul meu care a lucrat la acel proiect pentru doctoratul său a fost un tip pe nume Sterling Anderson. Sterling a plecat mai târziu să fie consultant la McKenzie, dar după McKenzie s-a dus la Tesla și la Tesla, unul dintre lucrurile pe care a ajuns să le facă a fost să conducă programul lor de auto-conducere, ceea ce știți că descrierea muncii noastre mi s-a părut familiară, deoarece munca lui Tesla a fost o abordare semi-autonomă de control și deci cred că asta face parte din arborele meu genealogic academic care a mers în jurul valorii de Vest.
Dave Kruse: sunt sigur că este o lume mică acolo sus. Și astfel, atunci când lucrați la aceste proiecte, vă imaginați fiecare fel de situație în care lucrurile sunt acum la mașinile cu conducere automată. Vreau să spun că sună ca un fel de doar te-a lovit pe cap aproape la un moment dat ca Wow! Ceea ce facem aici se suprapune mult cu ceea ce face Google sau cu alte companii exotice?
Karl Iagnemma: Da, am fost de acord. Vreau să spun că atunci când ești în ea de la început, uneori chiar durează un moment în care ești capabil să faci un pas înapoi și să pui lucrurile în perspectivă. Știți că știam de mult timp că tehnologia avea o promisiune masivă de a revoluționa modul în care oamenii se deplasau, în principal pentru că ar duce la un transport mai eficient, mai sigur și mai ieftin la nivel mondial.
dar pentru o vreme maturitatea tehnologiei nu era încă acolo. Adică ne-am lupta zile, săptămâni și luni, doar pentru a putea demonstra că știți câteva sarcini relativ simple într-un mediu de laborator și tehnologia de-a lungul timpului a devenit puțin mai bună, puțin mai bună, dar din nou a fost într-adevăr una din acele zile când ați realizat, Hei, chestia asta aproape că funcționează. Și atunci și acesta este momentul în care începi să gândești dincolo de laboratorul academic, cunoști cei patru pereți ai laboratorului tău și te gândești cum ai putea începe să implementezi acea tehnologie în lumea largă.
Dave Kruse: te-am prins, bine. Să vorbim puțin despre nutonomie. Ne puteți spune, ne puteți da o mică imagine de ansamblu asupra-ei bine, știm ce faceți, dar un pic de unde vă aflați cu Singapore și Boston și câți angajați aveți și un fel de termene pentru a fi un nivel cinci de conducere sau orice timp sau alte linii de timp pe care doriți să le împărtășiți?
Karl Iagnemma: Sigur. Deci, ne bazăm în Boston și Singapore. Suntem aproximativ o treime din companie astăzi în Boston și aproximativ două treimi în Singapore. Ne concentrăm foarte mult pe dezvoltarea tehnică. Echipa noastră de afaceri este destul de slabă. Este doar aproximativ patru din cinci la companie, care într-adevăr nu sunt axate pe evoluțiile tehnice de bază.
ceea ce este oarecum unic în ceea ce facem în comparație cu atât de multe dintre startup-urile din acest ritm este că dezvoltăm o soluție completă de călărie conducere autonomă. Aceasta include toate software-ul care ar merge pe vehicul, pentru a permite unui vehicul să știi naviga în condiții de siguranță pe o rețea de drumuri, în mod autonom. Include software care merge pe căști pentru a permite unui utilizator final să monitorizeze progresul unei mașini care vine să le ridice pentru o călătorie autonomă și include software care ar sta în cloud, care ar coordona într-un mod optim, activitățile unei flote foarte mari de vehicule autonome.
deci avem tendința, știți când ne gândim la vehicule autonome, gândiți-vă doar la software-ul care stă pe o mașină, dar există și alte dimensiuni la această problemă în care puteți adăuga multă valoare. Ceea ce găsim cel puțin astăzi în comunitate este că, deși există o mulțime de oameni concentrați pe problemele de sine, știți percepția, cartografierea, credem că există un mare avantaj pentru a putea aborda întreaga problemă, deoarece ceea ce vă permite să faceți este să optimizați performanța sistemului printr-o integrare foarte profundă a diferitelor subsisteme și cunoașterea modului în care funcționează intern.
Dave Kruse: Interesant. Pot vedea în cazul în care este un mare avantaj. Și ce tip de senzori și camere aveți pe mașină? Este asta-vreau să spun că multe companii au un fel de senzori și camere similare sau toată lumea are un pachet puțin diferit pe care îl cunoașteți cel puțin?
Karl Iagnemma: Da, aș spune că, ca comunitate, știți, am converg în general către un loc în care folosim aceleași tipuri de Cenzori, și anume camere, radare și lidare într-o combinație și motivul pentru care facem asta este din cauza redundanței pe care o obțineți de la acele moduri senor complementare. Cred că toată lumea a avut o configurație ușor diferită a acestor senzori și, în mod evident, toți vin la probabil știți în mod independent încercând să optimizeze cât mai bine.
există câteva excepții. Știi că există câteva grupuri care ajută la rezolvarea problemei bazându-se să spunem nu pe LIDAR, în întregime pe viziune și radar. Aceasta face problema mai dificilă, dar potențialul de a plăti dacă puteți câștiga în acest fel este că știți că evitați să utilizați un senzor destul de scump. Deci, în flota noastră de vehicule R&D, deși vă pot spune că știți că experimentăm, explorăm o serie de configurații diferite de senor de-a lungul zilei de azi. Modificăm lucrurile din când în când, dar toate mașinile noastre au o combinație de radare și niște senzori LIDAR.
Dave Kruse: bine, și știi că ai spus că unul dintre principalele tale avantaje este mai mult o abordare sistemică și știi că am fost curios, în timp ce ești în Boston, așa că nu primești zăpadă. Suntem în Madison, Wisconsin, așa că avem zăpadă. Acum am fost curios despre dificultățile dintre și ce tip de formare ați făcut în zăpadă față de soare. Probabil că nu este multă zăpadă în Singapore, deci cât de greu este să antrenezi o mașină în zăpadă și cum gândesc sistemele tale de analiză în comparație cu faptul că nu ai acea abordare generală.
Karl Iagnemma: da, asta e o întrebare bună. Știți că aceasta este o problemă tehnică foarte grea și este destul de greu să o facem să funcționeze într – o stare bună și de aceea chiar-facem majoritatea testelor noastre în condiții meteorologice bune și majoritatea concurenților noștri fac testele lor în condiții meteorologice bune, dar încă încercăm să rezolvăm asta, mai întâi cazul ușor.
dar acestea fiind spuse, ne gândim la viitorul în care vrem să desfășurăm aceste mașini în orașe din întreaga lume, în tot felul de condiții. Conducem mult pe ploaie în Singapore. Plouă frecvent în Singapore, oriunde de la o ploaie la un muson cu adevărat ridicat, cum ar fi ploaia torențială și am reușit să conducem într-o gamă largă de condiții ploioase la nivel mondial. Am condus în zăpadă, zăpadă destul de grea, dar nu zăpadă adâncă. Deci, un fel de rafale dense și am făcut acest lucru în mod excepțional. Nu aș spune că am făcut-o pe larg. Nu am validat cu adevărat software-ul nostru într-o serie de condiții.
noi încercăm să știi construi într-adevăr o mare competență în condiții bune și apoi împingeți-l la limitele condițiilor meteorologice nominale off. Așa că suntem foarte încântați să vedem că atunci când am făcut testele pe zăpadă, am văzut o performanță bună a algoritmilor și în mod similar în ploaie, dar știți că este de lucru pentru a înțelege cu adevărat limitele sistemului dvs., știți cât de mult zăpadă este prea mult, cât de mult ploaie milimetri pe oră este prea mult.
când ați terminat cu detaliile, știți că nu este cu adevărat zăpada, zăpada care se încadrează care a deranjat sistemul. Este faptul că atunci când acumulezi multă zăpadă, lumea din jurul tău arăta diferit decât știai când nu era zăpadă pe pământ. Deci asta poate provoca unele complicații pentru unele subsisteme, dar până acum testarea noastră inițială a fost foarte promițătoare.
Dave Kruse: Interesant. Și îmi imaginez că sistemul de viziune va funcționa probabil la fel de bine ca LIDAR, dar este cazul în care credeți că în zăpadă sau sistemele de viziune au funcționat bine?
Karl Iagnemma: Ei bine, asta este știți – acest lucru ajunge într-adevăr la acel punct complementar. Vreau să spun că acesta este motivul pentru care folosim mai multe moduri de senzori, este pentru că exact pentru scenarii de genul acesta în care aveți vizibilitate scăzută în condiții de zăpadă. Senzori încorporați, nu există glonț magic acolo. Știți că dacă vă uitați la parbriz și nu puteți vedea o mulțime, camera dvs. nu va vedea nici o mulțime.
dar vestea bună este senzorii radar, senzorii LIDAR poate relativ neafectați și din nou, acesta este exact motivul pentru care știți de ce avem acest tip de centură și bretele abordare de a avea mai multe moduri de senzori complementare care, adesea, se suprapun, vă oferă informații foarte similare, dar în unele condiții, cum ar fi zilele cu zăpadă, unul dintre ei poate să nu funcționeze deloc bine și trebuie să vă bazați mai mult pe ceilalți.
Dave Kruse: are sens, bine. Deci, probabil, veți obține această întrebare a cerut o mulțime, dar am fost curios, atunci când în mintea ta voi fi capabil să cumpere o masina complet de conducere auto? Un fel de ceea ce ei numesc nivelul cinci unde pot obține doar luat și dus la magazin alimentar și a adus înapoi acasă. Ai vreo presupunere, orice sens și orice interval de ani?
Karl Iagnemma: Ei bine, știi că cumperi o mașină de sine orice, care este probabil să fie destul de un pic mai târziu decât atunci când ar fi capabil de a experimenta o plimbare în mașină de conducere auto. Și ceea ce vreau să spun prin asta este, există într-adevăr două modele diferite care joacă acolo vânzând o caracteristică unui client atunci când își cumpără următoarea mașină. Deci, atunci când te duci la dealer și cumperi următoarea mașină Ford sau GM sau Volvo, oricare ar fi cazul, știi că întrebarea este când va spune acel vânzător, ți-ar plăcea pachetul de opțiuni de autonomie pentru 62.000 de dolari? Asta va fi câțiva ani în viitor. Aș fi surprins dacă ar fi fost mai devreme de 2025. Motivul pentru care este că implică faptul că nu utilizați senzori extrem de sensibile pentru a permite această caracteristică să funcționeze. Vă bazați doar pe camere și radare.
acum, cu care a spus, avertisment mare aici este că știți de multe ori ne asumăm atunci când ne gândim la cumpararea unei masini cu funcționare autonomă. Presupunem că aceasta va fi o caracteristică pe care o putem activa și dezactiva oriunde în lume, în orice moment al zilei sau al nopții, în orice condiții meteorologice. Sentimentul meu puternic la ce vom evolua și câmpul este universul în care, chiar și atunci când oferim acea caracteristică auto-conducere unui client utilizator final, va fi disponibilă doar o parte din timp în anumite condiții, bine. În mod ideal, în majoritatea condițiilor, nu cred că o veți vinde dacă a fost doar în anumite condiții, dar nu în toate condițiile.
și cred că știți că wild card-ul de aici este o companie ca Tesla care promite să vândă aceste caracteristici despre care vorbim într-un interval de timp mult mai apropiat, în 2025, probabil în următorii câțiva ani. Cred că avertismentul probabil aici este că această caracteristică nu ar fi disponibilă pentru dvs. ca client tot timpul. Vor trece câțiva ani pe drum înainte de a avea acea caracteristică autonomă 24/7.
acum fiind capabil de a experimenta o plimbare într-o mașină fără șofer, motivul pentru care va fi disponibil pentru tine ca un client mai devreme este pentru că economia a ceea ce noi numim mobilitatea serviciului sunt fundamental diferite de economia de a spune proprietate vehicul privat. Și într – adevăr-diferența este că, pe de o parte, atunci când cumpărați o mașină și veți alege să cumpărați acea caracteristică, sunteți foarte sensibil la preț, foarte constrâns de preț pentru a fi cumpărătorul mediu pe care îl puteți plăti trei, patru, cinci, șase, șapte mii de dolari. Nu veți plăti 20.000 USD pentru o caracteristică și nu veți adăuga la o mașină.
pe de altă parte, dacă aș vrea să te aleg în Robo taxi-ul meu și aș vrea să fac o afacere din asta, dacă te gândești la economia unui serviciu de taxi, un procent semnificativ din costul călătoriei tale cu taxiul este bine, costul acelui șofer, salariul acelui șofer care conduce de fapt acea mașină. Când spun semnificativ, vreau să spun oriunde de la 30, de la aproximativ o treime la două treimi costul acelei călătorii este costul șoferului. Deci, dacă îl poți scoate pe șofer din mașină, știi că economia acelei călătorii cu taxiul este radical răsturnată și să spunem că știi primul magazin al acelui șofer de taxi, două sfaturi pentru șoferul de taxi pe an, să spunem pentru moment că este 100.000 de dolari. Asta înseamnă că ai putea compensa acel salariu de 100.000 de dolari cu echipamentul pe care l-ai pus pe mașină.
deci ai putea pune zeci de mii de dolari. Știi că e prima comanda, din nou de echipamente pe masina ca o rentabilitate favorabilă a investiției și să fie capabil să opereze știi o afacere de oameni în mișcare în jurul folosind vehicule autonome și economia ar avea sens. Deci, care este într-adevăr motivul pentru care sunt, probabil, de gând să plimbare într-un taxi cu role și să plătească de kilometru știi câțiva ani înainte de a vă va deține de fapt că masina complet autonom.
Dave Kruse: te-am prins. Deci, chiar și în Madison am putea vedea taxiuri complet autonome în trei, patru ani potențial?
Karl Iagnemma: cred că celălalt. Celălalt punct de făcut este că știți că un model mental în care cădem uneori presupune că atunci când ajung aceste mașini vor fi disponibile la scară. Acestea vor fi peste tot anunțul loc disponibil tot timpul. Cred că realitatea probabilă este că prima experiență într-o navetă de conducere raft sau un taxi robo va fi într-un mediu destul de să spunem structurat. Va fi la mall, va fi la un parc de distracții, va fi într-un campus închis undeva, poate pe știi Universitatea din Wisconsin de undeva așa unde ai un traseu previzibil pe care îl urmează aceste mașini sau rețele previzibile de rute. Nu este neapărat mediul rutier deschis fără restricții.
știți că acestea sunt cazuri de utilizare mai ușoare din punct de vedere tehnic. Sunt cazuri economice simplificate. Sunt modalități prin care dezvoltatorii acestei tehnologii și companiile interesate de spațiul serviciilor de mobilitate să testeze cu adevărat apele și știți din aceste motive, toate aceste motive împreună cred că vom tinde să vedem această tehnologie implementată în aceste medii constrânse mai întâi.
Dave Kruse: asta are sens. Da, și se pare ca unele companii sunt, vedeți ca ei fac autonom ca serviciu de transfer, care ar fi un fel de un aeroport de ceva, oamenii încep să facă asta cel puțin sau în Vegas cred că am citit cineva face asta. Asta are sens.
Karl Iagnemma: Exact. Vreau să spun că este un bun exemplu de mediu pe care l-am putea numi semi-structură. Desigur, orice se poate întâmpla atunci când sunteți în lumea naturală, dar prin delimitarea mediului operațional al acelei mașini, spunând că veți rămâne în ceea ce numim o zonă GEO împrejmuită și apropo, dacă este un teren privat, s-ar putea chiar să puteți impune anumite restricții, cum ar fi dedicarea unei benzi de călătorie pentru aceste tipuri de mașini în timp ce puneți lumini intermitente pe ele sau știți lucruri similare de genul acesta. Puteți face (A) Problema tehnică mai ușoară și (b) cunoașteți riscul de răspundere mai mic. Puteți, în esență, operatorul la viteze mici. Există o serie de lucruri pe care le-ați putea face pentru a face problema mai retractabilă și pentru a face cazul de afaceri mai atractiv.
Dave Kruse: te-am prins, bine. Și știu că nu mai avem timp. Mai ai timp pentru câteva întrebări?
Karl Iagnemma: Da, sigur.
Dave Kruse: da, bine, pentru că eram curios că știi despre parteneriat, cu ce companii auto ai colaborat dacă există?
Karl Iagnemma: Ei bine, avem. Avem câteva parteneriate cu companii auto. Este puțin dificil să vorbim despre specificul lor, deoarece toate au o natură distinctă. Știi că pot spune, în general, că știi companiile de automobile, câteva au plecat și vorbesc acum trei sau patru ani despre parteneriatul cu un start-up. Ar fi fost o conversație, probabil, dificil, deoarece există o mare, am de gând să spun mare meci cheie dor între știi doar scara unui OEM tipic și scara unui start-up. Este foarte greu să găsesc modalități de a lucra împreună în mod semnificativ în experiența mea.
știți că în zilele noastre peisajul s-a schimbat puțin. Există un interes real puternic pentru tehnologia vehiculelor autonome. Există un interes puternic pentru mobilitate ca serviciu în aproape fiecare OEM din întreaga lume în aceste zile și există o recunoaștere a faptului că cunoașteți unele dintre ideile bune și o parte din tehnologia bună este dezvoltată în afara celor patru pereți ai companiilor.
acesta, desigur, nu se poate generaliza complet, dar știi în experiența noastră vorbind cu cei mai mari jucători din industria auto, există un interes puternic în ceea ce facem în autonomie. Există adesea dorința de a găsi o modalitate de a deveni partener și într-adevăr se reduce la identificarea unei structuri cu care cele două părți sunt mulțumite și pot face o muncă semnificativă. Dar am avut de fapt relații foarte productive cu unii dintre cei mai importanți jucători din industria auto și mă aștept să știți că vom continua să facem asta în următorii ani.
Dave Kruse: Interesant. Da, vreau să spun chiar și pe acest podcast am interviu o mulțime de Chief Innovation Officers și cred că, uneori, echipele de inovare au deschis într-adevăr unele dintre aceste mari corporații opace la entități mai mici și să le filtreze prin unele dintre aceste companii mari.
Karl Iagnemma: da, și cred că organizațiile mari și-au dat seama că acesta este un spațiu în mișcare foarte rapidă și uneori este cazul să poți dezvolta tehnologia intern într-un ritm foarte rapid și să o poți scoate pe ușă și în acest mod să ții pasul cu concurenții tăi. În alte scenarii, nu este atât de ușor de făcut și, ca o modalitate de a vă accelera progresul, priviți în afara celor patru pereți ai propriei companii.
veți vedea dacă există posibilități de partener licențiat, software-ul, în unele cazuri, să știi prin M& o activitate pentru a infiltra propria dezvoltare internă. Și știi că mă gândesc la industria auto credit real. Aceasta este o industrie care nu a fost istoric, cel puțin din nou, în general, foarte mare pe parteneriatul exterior, în special cu companiile mici. Dar cred că asta s-a schimbat destul de repede în ultimii ani.
Dave Kruse: te-am prins, bine, deci ultima întrebare. Știți după ce ați atins o autonomie de nivel cinci și sunteți destul de confortabil. Cred că există, probabil, întotdeauna mai multe medii puteți obține mai bine la ca am fost de gând să întreb ce altceva este acolo pentru a lucra la. Poate că există doar cazuri din ce în ce mai folosite sau modificări pentru a îmbunătăți siguranța sau – vreau să spun că probabil nu v-ați gândit prea mult la ceea ce veți face după ce veți ajunge la el pentru că nu sunteți acolo, dar am fost doar curios la ce altceva trebuie să lucrați odată ce ați ajuns la el.
Karl Iagnemma: Știi că există modalități de a merge în frontul de dezvoltare a tehnologiei. Tehnologia pe care o construim și pot spune, în general, în spațiu, nimeni nu are încă un produs finit. Nimeni nu are o soluție că s-ar simți confortabil astăzi să scoată șoferul din mașină și să lase acel sistem să funcționeze într-o manieră complet fără șofer, pe o stradă urbană foarte densă și dificilă. Facem progrese rapide pentru acest obiectiv. Unii dintre concurenții noștri sunt, de asemenea. Dar este mult de lucru doar pentru dezvoltarea tehnică de bază și așa că ne concentrăm cu adevărat pe asta.
evident, în timp ce facem acest lucru, evaluăm continuu cazul de afaceri, strategia noastră de lansare pe piață, asigurându-ne că atunci când avem un produs suficient de matur pentru a fi lansat pe drum, suntem capabili să mergem pe piață și să începem să generăm venituri semnificative pe piețele importante, timpurii din întreaga lume.
Dave Kruse: asta are sens. Bine, Bine Karl, cu siguranta apreciez timpul si gandurile tale aici si ceea ce faci este foarte inspirat. Deci, Vă mulțumim pentru partajarea cu noi și petrece ceva timp cu noi astăzi.
Karl Iagnemma: Ei bine, plăcerea mea. Mi-a făcut plăcere să vorbesc cu tine.
Dave Kruse: cu siguranță, și mulțumesc tuturor pentru că ați ascultat un alt episod din Flyover Labs. Ca întotdeauna, apreciez foarte mult și ne vedem data viitoare. Mulțumesc tuturor. Mulțumesc, Karl. Pa.
Karl Iagnemma: bine, pa-pa.
