自动驾驶，难有降维打击

从2021年开始，一些瞄准Robotaxi的L4自动驾驶公司开始差异化新业务，试图通过技术在业务收入上有所突破。

自动驾驶公司开发L2级辅助驾驶功能的现象被一些人称为“降维攻击”。

在他们看来，L4自动驾驶公司可以凭借软件算法的优势，为智能汽车提供更多的功能和驾驶体验，就像《三体》中的高维生物可以轻易摧毁低维生物和文明一样。

但是，有些人并不在意。他们认为，擅长软件算法的自动驾驶公司进入强调软硬件结合的汽车功能研发领域的过程可能并不顺利。

双方各执一词，密不可分。但可以肯定的是，自动驾驶公司可能会通过步入竞争日益激烈的汽车供应链，为智能汽车的发展贡献新的技术力量。

L4级自动驾驶公司走上发展L2级辅助驾驶的岔路，是一条通畅的路吗？

危机中的选择

很多人觉得商场如战场。在无休止的商战中，如果公司能善用兵法，或许能帮助其走出困境。

这种情况也适用于一些被困在商业化迷雾中的自动驾驶公司。他们渴望找到一次突然袭击来帮助他们突破封锁。

在思考中，他们看了看L2的驾驶辅助系统。

以前一些L4级的自驾公司，专注于珠穆朗玛峰顶自驾的Robotaxi业务，以实现无人驾驶Robotaxi的商业规模运营，不惜代价登顶为己任。

经过几年的进步，他们距离终点的距离逐渐缩短，但目标依然看不到，资金的消耗随着自动驾驶车辆规模的扩大而增加。

一个很好的例子是，通用汽车最近发布了第二季度财报，披露其自动驾驶公司Cruise一天亏损超过500万美元，亏损从同期的6亿美元增加到9亿美元。

巡航自驾车队

同时，在规模商业化遥遥无期，经济遇冷的情况下，投资人的供给也在逐渐减少。在缺衣少食的危机中，有的连队在旅途中因体力不支而倒下，有的连队因缺氧和寒冷而重伤。

这个时候，他们的首要目标不再是仰望天空，而是活下去。

幸运的是，中国汽车市场的变化为自动驾驶公司提供了生存的机会。

一方面，智能汽车在中国的快速发展需要自动驾驶技术的集成。

在特斯拉和Xpeng Motors大力推广的智能辅助驾驶系统下，量产车是否配备高档自动驾驶功能正成为产品的最大卖点之一。为了避免技术落后，长城、吉利、大众、通用等主机厂都成立了自动驾驶部门，开发L2+及以上自动驾驶功能。

然而，自动驾驶系统的研发是少数主机厂的选择。目前更多的主机厂因为条件有限，暂时放弃了。为了后续产品尽快获得更多的市场关注，寻求合作开发量产的自动驾驶系统，不管是不是自研，都是不错的选择。

另一方面，在智能汽车市场快速发展的背景下，国内主机厂倾向于采用更加灵活的合作方式，国外传统供应商的完整解决方案交付方式逐渐无法满足主机厂的需求，这为国内供应商提供了补位的机会。

此外，大多数外国传统供应商此前已将其技术R&D中心设在本国，这使得他们的技术难以满足中国快速变化的市场需求。

根据高级工程师智能汽车研究员的监测数据，到2022年一季度末，博世在中国的前置乘用车市场份额从2021年的27.79%下降到25.61%。

国外传统供应商的本地化相对不足，使得OEM厂商试图coo……与国内汽车供应商的比率，并促进后者的增长，一批本土一级如幻视和福睿斯发展迅速。

对内，L4自动驾驶技术的商业实现难度较大，需要寻找灵活的方式；向外，市场需求旺盛，强敌势头减弱。自动驾驶公司开发L2级辅助驾驶系统似乎是很自然的事情。

更重要的是，在智能汽车计算能力提升、传感器数量增加的同时，整体成本大幅降低，为智能辅助驾驶系统的低成本量产应用提供了条件。

在生存危机中，L4级自动驾驶公司借势分流，找到了一条可能的生存之路。

真的是降维打击吗？

路是否通畅并不重要。重要的是，一些自动驾驶公司知道，似乎有机会沿着这条道路前进。

真的可以这样吗？

自动驾驶人员王华(化名)告诉新智家，L2-L3级系统的辅助驾驶系统和L4-L5级的无人驾驶系统没有必然联系。辅助驾驶可以升级为自动驾驶，但自动驾驶系统不能直接降级为辅助驾驶。

如果双方没有必然联系，L4自动驾驶公司开发L2-L3辅助驾驶系统会面临哪些困难？

技术问题是不可避免的障碍。

第一，自动驾驶公司的乘用车量产经验相对不足。

多位ADAS供应商对新智家表示，L4自动驾驶公司大多不注重技术研发，通常使用大型计算芯片，很少关注量产的技术路线。如果他们改用L2级别的辅助驾驶，可能会“节衣缩食”，比如在产品开发上就会被束缚手脚。更重要的是，降维并不意味着算法可以重用，很多东西需要拆了重建。

过去，自动驾驶公司以基于深度学习的软件算法作为争夺自动驾驶系统稳定性和先进性的护城河，较少关注如何在量产汽车中预装自动驾驶系统，导致自动驾驶公司对汽车制造的理解不足。

智机软件高级经理印伟告诉新智家，主机厂和自动驾驶公司的合作也可以说是互相学习。自动驾驶公司将从主机厂学习如何解决他们在处理车辆产品时遇到的问题；原始设备制造商也将从自动驾驶公司学习好的方法论，并加强他们的软件开发能力。

二是自动驾驶公司的一些场景数据积累相对不足。

某自动驾驶供应商的技术总监告诉新智家，低速场景和高速场景的自动驾驶在应用层是不一样的。

自动驾驶需要长时间的测试来收集数据，然后迭代系统。低速场景和高速场景的不同，导致自动驾驶仪在两种不同场景下采集的数据不同，最终两者的练习方法也不同。

过去自动驾驶公司侧重于收集高速场景下不同类型的数据，应用广泛，而以辅助驾驶功能起家的公司则更关注低速场景。

完全不同的场景，当然数据也完全不同。

所以L4级自动驾驶公司在开发低速场景，比如自动泊车方面并不具备优势。

魔视智能自主泊车场景

第三，开发计算能力大大降低的自动驾驶系统，就像在蜗牛壳里做道场。

过去，许多自动驾驶公司在宣传自动驾驶汽车的响应能力时，经常会提到自动驾驶汽车的高计算能力。几千甚至2000多Tops的计算能力，似乎成了自动驾驶系统的标配。但出于成本考虑，量产车目前还无法配备高计算能力的芯片。

对于习惯于在大计算能力条件下研发的自动驾驶公司来说，如何在计算能力极其有限的情况下完成L2/L3自动驾驶系统的开发是一个巨大的挑战。有人曾将其比喻为“从奢侈到节俭”。

自动驾驶公司的降维之路漫长而艰难。

自动驾驶公司的非技术问题

如果自动驾驶公司解决了技术问题，带辅助驾驶系统上车的过程可能就不容易了。

首先，自动驾驶公司需要实现解决方案的低成本量产。

过去，一些自动驾驶公司试图通过大量各种类型的传感器来构建尽可能可靠的传感系统，这是以技术为导向的。但这导致了自驾解决方案的成本居高不下，很多公司发布的自驾解决方案成本高达几十万甚至上百万元，无法大规模应用。

如果自动驾驶公司试图降低整体成本并应用到量产车型上，就需要考虑如何在满足车辆法规要求的同时降低硬件成本，这对于很少接触硬件的自动驾驶系统开发者来说确实不容易。

自动驾驶公司推出低成本量产自动驾驶解决方案后，主机厂能否买单也是个问题。

“任何汽车公司如果不自动驾驶都会死掉，”SAIC总裁王晓秋说，这表明了主机厂自主控制自动驾驶技术的重要性。

为了控制软件，福特、丰田等国外主机厂较早收购了自动驾驶公司，大众则成立了自动驾驶部门。

印伟对新智家表示，智机汽车更倾向于自研和与供应商的开源合作。

在域控制器和OTA越来越能决定整车性能和驾驶体验的情况下，主机厂意识到智能驾驶功能的研发必须更好地将自研和开源合作结合在一个控制器中。

这意味着主机厂与外部自动驾驶公司合作，自动驾驶公司可能不会交付一整套自动驾驶解决方案，而是定制和联合开发相关功能。

自动驾驶公司与主机厂合作时，产品能否如期交付也可能是个问题。

一位业内人士告诉新智家，如果双方只合作一两次，自动驾驶公司会在较短的时间内为主机厂提供数百辆定制的自动驾驶汽车，产品功能很难让主机厂完全满意。

他认为，真正成熟的产品需要双方长期合作，因为产品会有自动驾驶技术、线控技术和新的软件技术，这需要很长时间的地图和pol……h产品。

目前一些自动驾驶公司虽然尝试与主机厂联合开发产品，但是在合作过程中难免会遇到很多问题，可能会耽误产品的交付时间。

自动驾驶公司寻找另一条商业化道路可能是降维，但这个过程并不容易。

改变，自动驾驶的新主题

近年来，随着许多自动驾驶公司获得商业收入的成功，关于自动驾驶行业即将进入淘汰赛阶段的言论很多。

一批自动驾驶公司已经随风而飞，另一批还在迷茫。

如果说专注于某个场景是过去自动驾驶技术快速发展的秘诀，那么摆脱自我束缚的边界，真正以不同的形式去实践技术，或许是未来的新主题。

L4级自动驾驶公司转向研发辅助驾驶功能，是进入汽车供应链的新生力量，为中国汽车产业发展贡献力量。

但不可否认的是，自动驾驶公司发展辅助驾驶的道路才刚刚起步，前面还有很多困难。

期待L4自动驾驶公司在辅助驾驶功能量产方面有新的进展。

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雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。从2021年开始，一些瞄准Robotaxi的L4自动驾驶公司开始差异化新业务，试图通过技术在业务收入上有所突破。

自动驾驶公司开发L2级辅助驾驶功能的现象被一些人称为“降维攻击”。

在他们看来，L4自动驾驶公司可以凭借软件算法的优势，为智能汽车提供更多的功能和驾驶体验，就像《三体》中的高维生物可以轻易摧毁低维生物和文明一样。

但是，有些人并不在意。他们认为，擅长软件算法的自动驾驶公司进入强调软硬件结合的汽车功能研发领域的过程可能并不顺利。

双方各执一词，密不可分。但可以肯定的是，自动驾驶公司可能会通过步入竞争日益激烈的汽车供应链，为智能汽车的发展贡献新的技术力量。

L4级自动驾驶公司走上发展L2级辅助驾驶的岔路，是一条通畅的路吗？

危机中的选择

很多人觉得商场如战场。在无休止的商战中，如果公司能善用兵法，或许能帮助其走出困境。

这种情况也适用于一些被困在商业化迷雾中的自动驾驶公司。他们渴望找到一次突然袭击来帮助他们突破封锁。

在思考中，他们看了看L2的驾驶辅助系统。

以前一些L4级的自驾公司，专注于珠穆朗玛峰顶自驾的Robotaxi业务，以实现无人驾驶Robotaxi的商业规模运营，不惜代价登顶为己任。

经过几年的进步，他们距离终点的距离逐渐缩短，但目标依然看不到，资金的消耗随着自动驾驶车辆规模的扩大而增加。

一个很好的例子是，通用汽车最近发布了第二季度财报，披露其自动驾驶公司Cruise一天亏损超过500万美元，亏损从同期的6亿美元增加到9亿美元。

巡航自驾车队

同时，在规模商业化遥遥无期，经济遇冷的情况下，投资人的供给也在逐渐减少。在缺衣少食的危机中，有的连队在旅途中因体力不支而倒下，有的连队因缺氧和寒冷而重伤。

这个时候，他们的首要目标不再是仰望天空，而是活下去。

幸运的是，中国汽车市场的变化为自动驾驶公司提供了生存的机会。

一方面，智能汽车在中国的快速发展需要自动驾驶技术的集成。

智能下……特斯拉和Xpeng Motors推广的sisted驾驶系统，量产车是否配备高档自动驾驶功能正成为产品的最大卖点之一。为了避免技术落后，长城、吉利、大众、通用等主机厂都成立了自动驾驶部门，开发L2+及以上自动驾驶功能。

然而，自动驾驶系统的研发是少数主机厂的选择。目前更多的主机厂因为条件有限，暂时放弃了。为了后续产品尽快获得更多的市场关注，寻求合作开发量产的自动驾驶系统，不管是不是自研，都是不错的选择。

另一方面，在智能汽车市场快速发展的背景下，国内主机厂倾向于采用更加灵活的合作方式，国外传统供应商的完整解决方案交付方式逐渐无法满足主机厂的需求，这为国内供应商提供了补位的机会。

此外，大多数外国传统供应商此前已将其技术R&D中心设在本国，这使得他们的技术难以满足中国快速变化的市场需求。

根据高级工程师智能汽车研究员的监测数据，到2022年一季度末，博世在中国的前置乘用车市场份额从2021年的27.79%下降到25.61%。

国外传统供应商的本土化相对不足，使得主机厂尝试与国内汽车供应商合作，并推动后者成长，一批本土一级如幻视、福睿斯等快速成长。

对内，L4自动驾驶技术的商业实现难度较大，需要寻找灵活的方式；向外，市场需求旺盛，强敌势头减弱。自动驾驶公司开发L2级辅助驾驶系统似乎是很自然的事情。

更重要的是，在智能汽车计算能力提升、传感器数量增加的同时，整体成本大幅降低，为智能辅助驾驶系统的低成本量产应用提供了条件。

在生存危机中，L4级自动驾驶公司借势分流，找到了一条可能的生存之路。

真的是降维打击吗？

路是否通畅并不重要。重要的是，一些自动驾驶公司知道，似乎有机会沿着这条道路前进。

真的可以这样吗？

自动驾驶人员王华(化名)告诉新智家，L2-L3级系统的辅助驾驶系统和L4-L5级的无人驾驶系统没有必然联系。辅助驾驶可以升级为自动驾驶，但自动驾驶系统不能直接降级为辅助驾驶。

如果双方没有必然联系，L4自动驾驶公司开发L2-L3辅助驾驶系统会面临哪些困难？

技术问题是不可避免的障碍。

第一，自动驾驶公司的乘用车量产经验相对不足。

多位ADAS供应商对新智家表示，L4自动驾驶公司大多不注重技术研发，通常使用大型计算芯片，很少关注量产的技术路线。如果他们改用L2级别的辅助驾驶，可能会“节衣缩食”，比如在产品开发上就会被束缚手脚。更重要的是，降维并不意味着算法可以重用，很多东西需要拆了重建。

过去，自动驾驶公司以基于深度学习的软件算法作为争夺自动驾驶系统稳定性和先进性的护城河，较少关注如何在量产汽车中预装自动驾驶系统，导致自动驾驶公司对汽车制造的理解不足。

智机软件高级经理印伟告诉新智家，主机厂和自动驾驶公司的合作也可以说是互相学习。自动驾驶公司将从主机厂学习如何解决他们在处理车辆产品时遇到的问题；原始设备制造商也将从自动驾驶公司学习好的方法论，并加强他们的软件开发能力。

二是自动驾驶公司的一些场景数据积累相对不足。

某自动驾驶供应商的技术总监告诉新智家，低速场景和高速场景的自动驾驶在应用层是不一样的。

自动驾驶需要长时间的测试来收集数据，然后迭代系统。低速场景和高速场景的不同，导致自动驾驶仪在两种不同场景下采集的数据不同，最终两者的练习方法也不同。

过去自动驾驶公司侧重于收集高速场景下不同类型的数据，应用广泛，而以辅助驾驶功能起家的公司则更关注低速场景。

完全不同的场景，当然数据也完全不同。

所以L4级自动驾驶公司在开发低速场景，比如自动泊车方面并不具备优势。

魔视智能自主泊车场景

第三，开发计算能力大大降低的自动驾驶系统，就像在蜗牛壳里做道场。

过去，许多自动驾驶公司在宣传自动驾驶汽车的响应能力时，经常会提到自动驾驶汽车的高计算能力。几千甚至2000多Tops的计算能力，似乎成了自动驾驶系统的标配。但出于成本考虑，量产车目前还无法配备高计算能力的芯片。

对于习惯于在大计算能力条件下研发的自动驾驶公司来说，如何在计算能力极其有限的情况下完成L2/L3自动驾驶系统的开发是一个巨大的挑战。有人曾将其比喻为“从奢侈到节俭”。

自动驾驶公司的降维之路漫长而艰难。

自动驾驶公司的非技术问题

如果自动驾驶公司解决了技术问题，带辅助驾驶系统上车的过程可能就不容易了。

首先，自动驾驶公司需要实现解决方案的低成本量产。

过去，一些自动驾驶公司试图通过大量各种类型的传感器来构建尽可能可靠的传感系统，这是以技术为导向的。但这导致了自驾解决方案的成本居高不下，很多公司发布的自驾解决方案成本高达几十万甚至上百万元，无法大规模应用。

如果自动驾驶公司试图降低整体成本并应用到量产车型上，就需要考虑如何在满足车辆法规要求的同时降低硬件成本，这对于很少接触硬件的自动驾驶系统开发者来说确实不容易。

自动驾驶公司推出低成本量产自动驾驶解决方案后，主机厂能否买单也是个问题。

“任何汽车公司如果不自动驾驶都会死掉，”SAIC总裁王晓秋说，这表明了主机厂自主控制自动驾驶技术的重要性。

为了控制软件，福特、丰田等国外主机厂较早收购了自动驾驶公司，大众则成立了自动驾驶部门。

印伟对新智家表示，智机汽车更倾向于自研和与供应商的开源合作。

在域控制器和OTA越来越能决定整车性能和驾驶体验的情况下，主机厂意识到智能驾驶功能的研发必须更好地将自研和开源合作结合在一个控制器中。

这意味着主机厂与外部自动驾驶公司合作，自动驾驶公司可能不会交付一整套自动驾驶解决方案，而是定制和联合开发相关功能。

自动驾驶公司与主机厂合作时，产品能否如期交付也可能是个问题。

一位业内人士告诉新智家，如果双方只合作一两次，自动驾驶公司会在较短的时间内为主机厂提供数百辆定制的自动驾驶汽车，产品功能很难让主机厂完全满意。

他认为，真正成熟的产品需要双方长期合作，因为产品会有自动驾驶技术、线控技术和新的软件技术，这需要很长时间的地图和pol……h产品。

目前一些自动驾驶公司虽然尝试与主机厂联合开发产品，但是在合作过程中难免会遇到很多问题，可能会耽误产品的交付时间。

自动驾驶公司寻找另一条商业化道路可能是降维，但这个过程并不容易。

改变，自动驾驶的新主题

近年来，随着许多自动驾驶公司获得商业收入的成功，关于自动驾驶行业即将进入淘汰赛阶段的言论很多。

一批自动驾驶公司已经随风而飞，另一批还在迷茫。

如果说专注于某个场景是过去自动驾驶技术快速发展的秘诀，那么摆脱自我束缚的边界，真正以不同的形式去实践技术，或许是未来的新主题。

L4级自动驾驶公司转向研发辅助驾驶功能，是进入汽车供应链的新生力量，为中国汽车产业发展贡献力量。

但不可否认的是，自动驾驶公司发展辅助驾驶的道路才刚刚起步，前面还有很多困难。

期待L4自动驾驶公司在辅助驾驶功能量产方面有新的进展。

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