是谁吹起了智能辅助驾驶的行业泡沫？

作者|编辑部

编辑|王新

来源|汽车预言家

3月27日，在第八届百人会论坛上，智能网联汽车的下一步发展再次成为行业专家学者和企业频繁涉及的话题。

会上，全国政协副主席、中国科协主席万钢表示:“面对新能源汽车跨行业融合发展趋势，需要进一步加强汽车与能源、交通、信息通信等产业，在政策、标准、前沿技术示范等方面统筹规划、组织协调。，凝聚发展合力，加快实现高水平的产业融合发展。”

与此同时，中国电动汽车100委员会主席陈清泰表示:“在汽车智能化的革命中，中国汽车工业在换道方面取得了先发效应，但机会之窗不会太长。随着汽车革命的深入发展，越来越多的高科技公司加入其中。新能源汽车的科技含量越来越高，服务软件也越来越丰富。它正在演变成一个数据决定体验、软件定义汽车的移动智能终端。”

不难看出，中国汽车产业改革在经历了上半场的剧烈动荡后，智能化将成为下半场行业决胜的核心内容。

破灭的行业泡沫

在高级自动驾驶领域，特斯拉显然是最知名的汽车品牌。

2020年10月，特斯拉首次向部分美国用户推送了FSD Beta方案，并以视频的形式展示了让汽车在复杂的城市环境中导航的实际操作案例，驾驶员无需移动方向盘。意在传播特斯拉在量产车型上只要通过软件升级就能实现辅助驾驶的误导信息，从而传达出未来高级辅助驾驶已经到来的类似话语。

嗅觉灵敏的资本市场伸出了手，特斯拉的股价也跟着上涨。短短几天，特斯拉超越丰田和大众，成为全球市值第一的车企。特斯拉成功加持了一家新能源汽车公司的技术标签。

几个月后，华为也发布了类似的演示视频。宣称华为拥有连接两个世界的能力，即量产乘用车和高级辅助驾驶的新中国属性。一时间，国内汽车行业比较敏感。

为了获得市场的关注，许多公司决心进入市场，并陆续发布相关的量产计划，包括许多传统和新的车企，以及许多自动驾驶领域的Tier1公司。

然而，这些企业虽然品牌不同，层次不同，却在“流量”时代暴露出了同一个问题，即其视频中展示的自动驾驶技术大多无法在短时间内量产，这让人想到了经济领域的一个热词——“泡沫”。

泡沫的成因

对于交割泡沫的出现，业内普遍认为是“长尾问题”导致的。

关于现阶段自动驾驶行业的推广和瓶颈，此前很多行业专家都抛出了明确的观点:现阶段自动驾驶的底层架构和大部分技术问题已经解决，剩下的20%长尾问题才是制约行业发展的关键。但正是这20%的问题，让大多数企业花费了80%的精力去解决。

同样的道理也体现在智能as的普及和量产上……sted驾驶。

由于成本限制和缺乏合作经验，小规模测试是汽车智能化的主要功能，大部分汽车品牌和新Tier1企业不具备量产的经验和条件。压力之下，企业不得不夸大产品营销噱头，占据强势地位抢占市场先机，开始逼迫软件公司给出交付期限；为了赢得更多的订单，上游企业不得不给出“最终节点”的相应承诺。

其实因为智能辅助驾驶功能的核心在于辅助，也就是驾驶员对车辆负责，间接决定了它的技术要求和难度，远低于高级自动驾驶系统。而主流Tier1企业的研发目标大多定为更高级别的自动驾驶。因此，大多数Tier1公司本质上都有能力开发适当的算法和功能来控制硬件和辅助驾驶功能。但即使企业之间的技术各有千秋，量产的规划依然难以最终落地。

以Mobileye为例。作为特斯拉自动驾驶的技术提供商，Mobileye是业内首家实现辅助驾驶解决方案量产的企业。Mobileye凭借其出色的软硬解决方案能力，早期在该市场鲜有对手，并陆续拿下了包括蔚来、Ideality在内的国内多家新势力企业的量产订单。但由于后期上市的EyeQ4芯片缺乏足够的计算能力和验证，量产产品频频出现事故，一度使其陷入信任危机。

这使得技术无法量产，“强而不避”成为智能驾驶行业的泡沫话题，不愿意被认可和戳破。

相比之下，国内企业的发展逻辑更加务实。

以国内代表性初创企业之一的Momenta为例。虽然是后来者，但凭借“一个飞轮”的概念，在辅助方案领域享有相应的话语权。其产品还涵盖不同级别的自动驾驶方案和衍生的大数据服务。具体到智能汽车领域，Momenta的图像采集、识别、分析能力在国内市场有一定优势，所以Momenta也更倾向于硬件成本相对较低的“毫米波雷达+图像”的高级辅助驾驶方案。

被称为国货之光的华为却有着完全不同的理解。基于“硬件为王，软件为辅”的开发理念，华为开发了30多个智能汽车的核心零部件，虽然明确不涉及汽车制造。“激光雷达+鸿蒙系统车机”的方案成为华为布局高级辅助驾驶业务的一张王牌。

据业内人士透露，Momenta和华为面临的交付困难有本质的不同。Momenta的雇主背景以传统车企为主，包括奔驰、通用、丰田、SAIC等众多传统车企。但由于不同公司对所需方案验证标准的不同意见，Momenta最终方案的量产节点不得不一再推迟。此前，智记L7 pro的发布会上，在Momenta提供的智能辅助驾驶介绍中，企业不得不用一个“后续OTA”简单提及高级功能。

另一方面，虽然华为没有复杂的管理背景，但是棘手的芯片问题造成了华为汽车系统的严重不足，鸿蒙系统汽车的“无缝循环”功能无法实现。此外，激光雷达由于种种原因无法批量交付，华为也面临着巨大的“逾期”压力。

当很多企业面临量产交付问题时，百度似乎表现出一种“清流”气质。

据了解，百度的自动驾驶始于2013年。今年，百度的自动驾驶项目诞生于该公司第一个前瞻性研究机构IDL(深度学习研究所)。随后在2017年，百度发布了“阿波罗计划”，百度成为全球首家宣布开放自有技术的无人车科技企业……nd平台。

与其他tier1公司不同的是，百度的L2+智能驾驶辅助系统在2021年实现量产，并成功交付威马、广汽爱安、长城等品牌车型。

在外界看来，百度凭借强大的资金储备和技术研发能力，能够在自动驾驶领域占据一席之地，并不奇怪。能够引起业界关注的核心原因是百度能够成功实现其智能驾驶辅助系统的量产和商业化运营。

如何戳破智能辅助的泡沫？

此前，Tier1公司指出了这个问题的症结所在，并表示:“做高水平智能驾驶的挑战是巨大的。很多传统汽车厂商使用熟悉的模块组装拼接，无法给消费者带来安全舒适的智能驾驶体验。”

1

为此，在梳理了目前自动驾驶行业的推广方案后，我们发现行业内对该领域的布局基本分为以下两种情况:

1.OEM自研。

2.OEM +tier1协同发展

但从目前的情况来看，这两种情况都不是最佳解决方案。

首先，代工自研的成本是巨大的，无数历史案例证明，如果不能有效控制成本，厂商在落地时会付出更多的成本来提升产品的竞争力，而这些成本最终还是要由消费者来买单。

OEM +tier1协同开发的模式更适合传统车企，但如前所述，大部分tier1公司普遍以展示技术实力为主，与真正的量产相差甚远。其核心原因是测试系统需要考虑所有量产车的算法一致性，多辆车在路上遇到的场景的复杂性，以及面对量产时多个组件之间的兼容性和覆盖性。

2

目前唯一有量产案例的tier1企业是Mimo智行和百度apollo。其中，Mimo智行开发了L2级别的辅助驾驶功能，并在摩卡上实现了高速域的量产。预计到2022年底，其L2辅助驾驶将在34款车型中推出。它还在开发L4级自动驾驶技术，并与美团物流车辆合作，在多个场景下运输货物，无需人类司机。

3

百度的量产一直比较低调。从一开始，威马这个天使客户就在21年初完成了AVP的量产交付，积累了很多经验和能力。到2001年底和2002年初，长城哈弗Beast和广汽Ai safety车型的AVP量产已经完成，据传更多车型将在稍后交付。百度已经正式进入多客户交付期，包括比亚迪已经选择百度作为其智能驾驶供应商。

结论:对于任何产品来说，“量产”更像是一把“尺子”，衡量一个产品从研发到面向终端的合理性。这种合理性不是简单的用一个测试视频就能表现出来的，而是需要脚踏实地的探索和深化，最终以商业化的形式实现可持续的良性发展。

只有这样，行业和消费者才能更理性地看待智能驾驶。毕竟自动驾驶还有很长的路要走，不要让泡沫内卷成为自动驾驶发展道路上的绊脚石。

作者|编辑部

编辑|王新

来源|汽车预言家

3月27日，在第八届百人会论坛上，智能网联汽车的下一步发展再次成为行业专家学者和企业频繁涉及的话题。

会上，全国政协副主席、中国工商联合会主席万钢……某科协表示:“面对新能源汽车跨行业融合发展趋势，需要进一步加强汽车与能源、交通、信息通信等产业，在政策、标准、前沿技术示范等方面统筹规划、组织协调。，凝聚发展合力，加快实现高水平的产业融合发展。”

与此同时，中国电动汽车100委员会主席陈清泰表示:“在汽车智能化的革命中，中国汽车工业在换道方面取得了先发效应，但机会之窗不会太长。随着汽车革命的深入发展，越来越多的高科技公司加入其中。新能源汽车的科技含量越来越高，服务软件也越来越丰富。它正在演变成一个数据决定体验、软件定义汽车的移动智能终端。”

不难看出，中国汽车产业改革在经历了上半场的剧烈动荡后，智能化将成为下半场行业决胜的核心内容。

破灭的行业泡沫

在高级自动驾驶领域，特斯拉显然是最知名的汽车品牌。

2020年10月，特斯拉首次向部分美国用户推送了FSD Beta方案，并以视频的形式展示了让汽车在复杂的城市环境中导航的实际操作案例，驾驶员无需移动方向盘。意在传播特斯拉在量产车型上只要通过软件升级就能实现辅助驾驶的误导信息，从而传达出未来高级辅助驾驶已经到来的类似话语。

嗅觉灵敏的资本市场伸出了手，特斯拉的股价也跟着上涨。短短几天，特斯拉超越丰田和大众，成为全球市值第一的车企。特斯拉成功加持了一家新能源汽车公司的技术标签。

几个月后，华为也发布了类似的演示视频。宣称华为拥有连接两个世界的能力，即量产乘用车和高级辅助驾驶的新中国属性。一时间，国内汽车行业比较敏感。

为了获得市场的关注，许多公司决心进入市场，并陆续发布相关的量产计划，包括许多传统和新的车企，以及许多自动驾驶领域的Tier1公司。

然而，这些企业虽然品牌不同，层次不同，却在“流量”时代暴露出了同一个问题，即其视频中展示的自动驾驶技术大多无法在短时间内量产，这让人想到了经济领域的一个热词——“泡沫”。

泡沫的成因

对于交割泡沫的出现，业内普遍认为是“长尾问题”导致的。

关于现阶段自动驾驶行业的推广和瓶颈，此前很多行业专家都抛出了明确的观点:现阶段自动驾驶的底层架构和大部分技术问题已经解决，剩下的20%长尾问题才是制约行业发展的关键。但正是这20%的问题，让大多数企业花费了80%的精力去解决。

同样的道理也体现在智能辅助驾驶的普及和量产上。

由于成本限制和缺乏合作经验，小规模测试是汽车智能化的主要功能，大部分汽车品牌和新Tier1企业不具备量产的经验和条件。迫于压力，企业不得不夸大产品营销噱头，占据强势地位，抢占市场……机会，并开始迫使软件公司给出交付期限；为了赢得更多的订单，上游企业不得不给出“最终节点”的相应承诺。

其实因为智能辅助驾驶功能的核心在于辅助，也就是驾驶员对车辆负责，间接决定了它的技术要求和难度，远低于高级自动驾驶系统。而主流Tier1企业的研发目标大多定为更高级别的自动驾驶。因此，大多数Tier1公司本质上都有能力开发适当的算法和功能来控制硬件和辅助驾驶功能。但即使企业之间的技术各有千秋，量产的规划依然难以最终落地。

以Mobileye为例。作为特斯拉自动驾驶的技术提供商，Mobileye是业内首家实现辅助驾驶解决方案量产的企业。Mobileye凭借其出色的软硬解决方案能力，早期在该市场鲜有对手，并陆续拿下了包括蔚来、Ideality在内的国内多家新势力企业的量产订单。但由于后期上市的EyeQ4芯片缺乏足够的计算能力和验证，量产产品频频出现事故，一度使其陷入信任危机。

这使得技术无法量产，“强而不避”成为智能驾驶行业的泡沫话题，不愿意被认可和戳破。

相比之下，国内企业的发展逻辑更加务实。

以国内代表性初创企业之一的Momenta为例。虽然是后来者，但凭借“一个飞轮”的概念，在辅助方案领域享有相应的话语权。其产品还涵盖不同级别的自动驾驶方案和衍生的大数据服务。具体到智能汽车领域，Momenta的图像采集、识别、分析能力在国内市场有一定优势，所以Momenta也更倾向于硬件成本相对较低的“毫米波雷达+图像”的高级辅助驾驶方案。

被称为国货之光的华为却有着完全不同的理解。基于“硬件为王，软件为辅”的开发理念，华为开发了30多个智能汽车的核心零部件，虽然明确不涉及汽车制造。“激光雷达+鸿蒙系统车机”的方案成为华为布局高级辅助驾驶业务的一张王牌。

据业内人士透露，Momenta和华为面临的交付困难有本质的不同。Momenta的雇主背景以传统车企为主，包括奔驰、通用、丰田、SAIC等众多传统车企。但由于不同公司对所需方案验证标准的不同意见，Momenta最终方案的量产节点不得不一再推迟。此前，智记L7 pro的发布会上，在Momenta提供的智能辅助驾驶介绍中，企业不得不用一个“后续OTA”简单提及高级功能。

另一方面，虽然华为没有复杂的管理背景，但是棘手的芯片问题造成了华为汽车系统的严重不足，鸿蒙系统汽车的“无缝循环”功能无法实现。此外，激光雷达由于种种原因无法批量交付，华为也面临着巨大的“逾期”压力。

当很多企业面临量产交付问题时，百度似乎表现出一种“清流”气质。

据了解，百度的自动驾驶始于2013年。今年，百度的自动驾驶项目诞生于该公司第一个前瞻性研究机构IDL(深度学习研究所)。随后在2017年，百度发布了“阿波罗计划”，百度成为全球首家宣布开放自有技术的无人车科技企业……nd平台。

与其他tier1公司不同的是，百度的L2+智能驾驶辅助系统在2021年实现量产，并成功交付威马、广汽爱安、长城等品牌车型。

在外界看来，百度凭借强大的资金储备和技术研发能力，能够在自动驾驶领域占据一席之地，并不奇怪。能够引起业界关注的核心原因是百度能够成功实现其智能驾驶辅助系统的量产和商业化运营。

如何戳破智能辅助的泡沫？

此前，Tier1公司指出了这个问题的症结所在，并表示:“做高水平智能驾驶的挑战是巨大的。很多传统汽车厂商使用熟悉的模块组装拼接，无法给消费者带来安全舒适的智能驾驶体验。”

1

为此，在梳理了目前自动驾驶行业的推广方案后，我们发现行业内对该领域的布局基本分为以下两种情况:

1.OEM自研。

2.OEM +tier1协同发展

但从目前的情况来看，这两种情况都不是最佳解决方案。

首先，代工自研的成本是巨大的，无数历史案例证明，如果不能有效控制成本，厂商在落地时会付出更多的成本来提升产品的竞争力，而这些成本最终还是要由消费者来买单。

OEM +tier1协同开发的模式更适合传统车企，但如前所述，大部分tier1公司普遍以展示技术实力为主，与真正的量产相差甚远。其核心原因是测试系统需要考虑所有量产车的算法一致性，多辆车在路上遇到的场景的复杂性，以及面对量产时多个组件之间的兼容性和覆盖性。

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目前唯一有量产案例的tier1企业是Mimo智行和百度apollo。其中，Mimo智行开发了L2级别的辅助驾驶功能，并在摩卡上实现了高速域的量产。预计到2022年底，其L2辅助驾驶将在34款车型中推出。它还在开发L4级自动驾驶技术，并与美团物流车辆合作，在多个场景下运输货物，无需人类司机。

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百度的量产一直比较低调。从一开始，威马这个天使客户就在21年初完成了AVP的量产交付，积累了很多经验和能力。到2001年底和2002年初，长城哈弗Beast和广汽Ai safety车型的AVP量产已经完成，据传更多车型将在稍后交付。百度已经正式进入多客户交付期，包括比亚迪已经选择百度作为其智能驾驶供应商。

结论:对于任何产品来说，“量产”更像是一把“尺子”，衡量一个产品从研发到面向终端的合理性。这种合理性不是简单的用一个测试视频就能表现出来的，而是需要脚踏实地的探索和深化，最终以商业化的形式实现可持续的良性发展。

只有这样，行业和消费者才能更理性地看待智能驾驶。毕竟自动驾驶还有很长的路要走，不要让泡沫内卷成为自动驾驶发展道路上的绊脚石。

标签：特斯拉埃安丰田长城理念

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