在智能电动车时代，高等级自动驾驶无疑是汽车在新四化时代前瞻技术王冠中那颗最耀眼的明珠。谁掌握了自动驾驶技术，谁就掌握了智能电动车时代的命脉。和传统汽车时代，整车企业更多承担一个整车集成的工作。

而在智能电动车时代，尤其是在自动驾驶领域，整车企业很难再袖手旁观。由于高等级自动驾驶技术太过诱人，在硬件之外，更多是对相关企业在诸如人工智能、机器学习这些软件工程方面的考虑，因此越来越多的汽车行业之外的企业加速进入自动驾驶领域。过往几年，大量热钱的持续投入，让自动驾驶一度成为全球资本关注的焦点。

传统车企亟待补齐短板

目前，传统车企在研发高等级自动驾驶技术方面遭遇比较大的挑战。放眼全球，整车企业自己能够在高等级自动驾驶技术方面较为领先的企业，当然首推特斯拉。至于通用和福特，其实也是靠收购了Cruise和Argo AI这样的初创技术公司获得了相关的研发能力。

现在自动驾驶软件代码数以亿计，没有一支相当规模的软件工程团队难以实现。而传统车企，更多的工程师都还集中在机械领域。即便是拥有电子电气部门，其也很少涉及到软件代码的编写过程中。

所以，在特斯拉推出AutoPilot订阅服务已经好几年了，通用和福特哪怕是在Cruise和Argo AI的支持下，依然没有推出和特斯拉一样的自动驾驶订阅服务。

在国内汽车市场，其实情况和美国比较类似。当前在国内自动驾驶领域最为激进的是蔚小理这样的新势力造车企业，其已经实现了领航功能的普及。

而传统车企中，无论是长城、吉利、长安这些自主品牌新贵，还是上汽、一汽、东风这些传统车企巨头，亦或是大众、丰田、通用这些跨国巨头，在自动驾驶领域相比于新势力都是存在肉眼可见的差距，且并没有任何迹象表明这个差距什么时候可以被补上。

互联网巨头成为自动驾驶领军企业

无论是美国还是中国，互联网巨头谷歌、百度都是自动驾驶方面的领跑者。谷歌的Waymo以及百度的Apollo，都已经是全球自动驾驶领域知名的公司。谷歌Waymo在经历了一场人事地震之后，目前已经将重心放在了Robotaxi上，同时触角也伸向了更容易落地的商用车高等级自动驾驶上。

至于百度，也在不断推动Apollo系统在国内整车企业上的落地。甚至亲自下场，联合吉利成立了集度品牌。借用吉利的SEA浩瀚架构来推动Apollo技术的加速落地。对于这些互联网巨头来说，其最大的长处在于其拥有比较丰富的软件工程项目经验，并有一支比较有能力的码农团队。还有一点不得不提的就是，无论是谷歌还是百度，都是我们印象中不差钱的公司。

相比于传统整车企业来说，互联网企业无论是股价/市值，还是盈利能力，都强了不少。因此在传统车企中，除了市值破万亿美元的特斯拉之外，其他传统车企鲜有在高等级自动驾驶领域有所突破的原因就在于，自动驾驶烧钱太厉害。

谷歌Waymo和百度Apollo之外，还有一类ICT企业不得不提，那就是华为、苹果以及小米。这些在ICT领域同样有所建树的企业，更加擅长对于软硬件领域的融合，因此也是自动驾驶领域不容忽视的一股力量。

尤其是华为的HI系统，目前已经在北汽极狐、长安阿维塔等产品上落地。2021年上海车展之前那段华为自动驾驶的视频，更是让无数国人为之一振。对于这类企业在自动驾驶领域的前景，同样也被各方看好。

自动驾驶技术初创公司的尴尬境地

初创技术公司，是目前推动自动驾驶技术发展的一股重要力量。被通用和福特收入麾下的Cruise和Argo AI就是其中的佼佼者。此外，还有诸如Zoox、Aurora、Nuro等在美国加州一众初创公司。

至于在国内，诸如小马智行、Momenta、驭势科技、图森、文远知行以及嬴彻科技等，都是比较知名的技术企业。虽然这几年这些公司持续有新的融资信息，但不得不说，随着市场竞争越来越激烈，自动驾驶技术投入的门槛越来越高，这些初创企业更多需要和整车企业，或者其他资本雄厚的公司结盟甚至是被收编。

单靠自动驾驶技术初创公司，要想实现自身产品相比竞争对手存在代际上的领先优势，目前看来已经不太可能。当然在被整车企业收编之前，这些企业也是积极投身Robotaxi的业务。通过参与Robotaxi的业务，一方面可以开展运营，为自己寻求更多的融资进行宣传,另外一方面，也能通过Robotaxi积累更多的场景数据，实现技术的持续迭代升级。

根据目前的技术发展趋势来看，短时间内在乘用车领域全面落地L4级别自动驾驶技术几乎是不可能的。但是在特定的场景下，诸如高速公路、港口、码头以及示范园区内，推动L4级别自动驾驶技术落地，目前来看障碍已经比较小。如今最大的焦点在于驾驶员需要介入的比例有多少，一旦出现紧急情况时，车辆的自动驾驶控制器能否做出正确的决策。

毕竟包括特斯拉和蔚小理基本都已经实现了高速公路的点对点领航功能，而率先搭载了激光雷达的小鹏正在寻求Xpilot从高速公路向城市道路场景的拓展。而未来要真正实现可以商业化落地的高等级自动驾驶技术方案，不仅需要整车企业在包括传感器以及算法软件平台上持续优化，也需要相应的软硬件成本可以被消费者所接受。

而要达成这样的目的，V2X技术的全面铺开必不可少。通过车与车、车与云以及车与道路交通基础设施以及行人之间的互联，能够大幅降低车辆传感器的成本，并且为无人驾驶车辆进行提速。不过V2X的落地，意味着大量基础设施的投入和更新。这项全新的业务背后是一个需要数以万亿甚至几十万亿投资的市场，短期内几乎难以看到落地的可能性。

所以对于自动驾驶市场上的玩家来说，在这样一个大背景下，不仅需要给到消费者能够实时展示自己的最新成果，同时也需要将最新的成果通过OTA这样的方式不断推送给消费者，以解锁新的场景来让其能够感受到厂家在自动驾驶领域最新的进展。

而通过这种持续的更新推送，让自己的自动驾驶技术不断完善，并最终在L2级别驾驶辅助功能的基础上，去不断迫近L4级别自动驾驶技术。不过，随着自动驾驶技术的门槛越来越高，整个行业会加速洗牌和整合。在2022年全球货币政策转向的当下，为自己储备更多的弹药，能够坚持下去，可能是自动驾驶技领域相关公司需要思考的问题。