自動駕駛，難有降維打擊

從2021年開始，一些瞄準Robotaxi的L4自動駕駛公司開始差異化新業務，試圖通過技術在業務收入上有所突破。

自動駕駛公司開發L2級輔助駕駛功能的現象被一些人稱為“降維攻擊”。

在他們看來，L4自動駕駛公司可以憑借軟件算法的優勢，為智能汽車提供更多的功能和駕駛體驗，就像《三體》中的高維生物可以輕易摧毀低維生物和文明一樣。

但是，有些人并不在意。他們認為，擅長軟件算法的自動駕駛公司進入強調軟硬件結合的汽車功能研發領域的過程可能并不順利。

雙方各執一詞，密不可分。但可以肯定的是，自動駕駛公司可能會通過步入競爭日益激烈的汽車供應鏈，為智能汽車的發展貢獻新的技術力量。

L4級自動駕駛公司走上發展L2級輔助駕駛的岔路，是一條通暢的路嗎？

危機中的選擇

很多人覺得商場如戰場。在無休止的商戰中，如果公司能善用兵法，或許能幫助其走出困境。

這種情況也適用于一些被困在商業化迷霧中的自動駕駛公司。他們渴望找到一次突然襲擊來幫助他們突破封鎖。

在思考中，他們看了看L2的駕駛輔助系統。

以前一些L4級的自駕公司，專注于珠穆朗瑪峰頂自駕的Robotaxi業務，以實現無人駕駛Robotaxi的商業規模運營，不惜代價登頂為己任。

經過幾年的進步，他們距離終點的距離逐漸縮短，但目標依然看不到，資金的消耗隨著自動駕駛車輛規模的擴大而增加。

一個很好的例子是，通用汽車最近發布了第二季度財報，披露其自動駕駛公司Cruise一天虧損超過500萬美元，虧損從同期的6億美元增加到9億美元。

巡航自駕車隊

同時，在規模商業化遙遙無期，經濟遇冷的情況下，投資人的供給也在逐漸減少。在缺衣少食的危機中，有的連隊在旅途中因體力不支而倒下，有的連隊因缺氧和寒冷而重傷。

這個時候，他們的首要目標不再是仰望天空，而是活下去。

幸運的是，中國汽車市場的變化為自動駕駛公司提供了生存的機會。

一方面，智能汽車在中國的快速發展需要自動駕駛技術的集成。

在特斯拉和Xpeng Motors大力推廣的智能輔助駕駛系統下，量產車是否配備高檔自動駕駛功能正成為產品的最大賣點之一。為了避免技術落后，長城、吉利、大眾、通用等主機廠都成立了自動駕駛部門，開發L2+及以上自動駕駛功能。

然而，自動駕駛系統的研發是少數主機廠的選擇。目前更多的主機廠因為條件有限，暫時放棄了。為了后續產品盡快獲得更多的市場關注，尋求合作開發量產的自動駕駛系統，不管是不是自研，都是不錯的選擇。

另一方面，在智能汽車市場快速發展的背景下，國內主機廠傾向于采用更加靈活的合作方式，國外傳統供應商的完整解決方案交付方式逐漸無法滿足主機廠的需求，這為國內供應商提供了補位的機會。

此外，大多數外國傳統供應商此前已將其技術R&D中心設在本國，這使得他們的技術難以滿足中國快速變化的市場需求。

根據高級工程師智能汽車研究員的監測數據，到2022年一季度末，博世在中國的前置乘用車市場份額從2021年的27.79%下降到25.61%。

國外傳統供應商的本地化相對不足，使得OEM廠商試圖coo……與國內汽車供應商的比率，并促進后者的增長，一批本土一級如幻視和福睿斯發展迅速。

對內，L4自動駕駛技術的商業實現難度較大，需要尋找靈活的方式；向外，市場需求旺盛，強敵勢頭減弱。自動駕駛公司開發L2級輔助駕駛系統似乎是很自然的事情。

更重要的是，在智能汽車計算能力提升、傳感器數量增加的同時，整體成本大幅降低，為智能輔助駕駛系統的低成本量產應用提供了條件。

在生存危機中，L4級自動駕駛公司借勢分流，找到了一條可能的生存之路。

真的是降維打擊嗎？

路是否通暢并不重要。重要的是，一些自動駕駛公司知道，似乎有機會沿著這條道路前進。

真的可以這樣嗎？

自動駕駛人員王華(化名)告訴新智家，L2-L3級系統的輔助駕駛系統和L4-L5級的無人駕駛系統沒有必然聯系。輔助駕駛可以升級為自動駕駛，但自動駕駛系統不能直接降級為輔助駕駛。

如果雙方沒有必然聯系，L4自動駕駛公司開發L2-L3輔助駕駛系統會面臨哪些困難？

技術問題是不可避免的障礙。

第一，自動駕駛公司的乘用車量產經驗相對不足。

多位ADAS供應商對新智家表示，L4自動駕駛公司大多不注重技術研發，通常使用大型計算芯片，很少關注量產的技術路線。如果他們改用L2級別的輔助駕駛，可能會“節衣縮食”，比如在產品開發上就會被束縛手腳。更重要的是，降維并不意味著算法可以重用，很多東西需要拆了重建。

過去，自動駕駛公司以基于深度學習的軟件算法作為爭奪自動駕駛系統穩定性和先進性的護城河，較少關注如何在量產汽車中預裝自動駕駛系統，導致自動駕駛公司對汽車制造的理解不足。

智機軟件高級經理印偉告訴新智家，主機廠和自動駕駛公司的合作也可以說是互相學習。自動駕駛公司將從主機廠學習如何解決他們在處理車輛產品時遇到的問題；原始設備制造商也將從自動駕駛公司學習好的方法論，并加強他們的軟件開發能力。

二是自動駕駛公司的一些場景數據積累相對不足。

某自動駕駛供應商的技術總監告訴新智家，低速場景和高速場景的自動駕駛在應用層是不一樣的。

自動駕駛需要長時間的測試來收集數據，然后迭代系統。低速場景和高速場景的不同，導致自動駕駛儀在兩種不同場景下采集的數據不同，最終兩者的練習方法也不同。

過去自動駕駛公司側重于收集高速場景下不同類型的數據，應用廣泛，而以輔助駕駛功能起家的公司則更關注低速場景。

完全不同的場景，當然數據也完全不同。

所以L4級自動駕駛公司在開發低速場景，比如自動泊車方面并不具備優勢。

魔視智能自主泊車場景

第三，開發計算能力大大降低的自動駕駛系統，就像在蝸牛殼里做道場。

過去，許多自動駕駛公司在宣傳自動駕駛汽車的響應能力時，經常會提到自動駕駛汽車的高計算能力。幾千甚至2000多Tops的計算能力，似乎成了自動駕駛系統的標配。但出于成本考慮，量產車目前還無法配備高計算能力的芯片。

對于習慣于在大計算能力條件下研發的自動駕駛公司來說，如何在計算能力極其有限的情況下完成L2/L3自動駕駛系統的開發是一個巨大的挑戰。有人曾將其比喻為“從奢侈到節儉”。

自動駕駛公司的降維之路漫長而艱難。

自動駕駛公司的非技術問題

如果自動駕駛公司解決了技術問題，帶輔助駕駛系統上車的過程可能就不容易了。

首先，自動駕駛公司需要實現解決方案的低成本量產。

過去，一些自動駕駛公司試圖通過大量各種類型的傳感器來構建盡可能可靠的傳感系統，這是以技術為導向的。但這導致了自駕解決方案的成本居高不下，很多公司發布的自駕解決方案成本高達幾十萬甚至上百萬元，無法大規模應用。

如果自動駕駛公司試圖降低整體成本并應用到量產車型上，就需要考慮如何在滿足車輛法規要求的同時降低硬件成本，這對于很少接觸硬件的自動駕駛系統開發者來說確實不容易。

自動駕駛公司推出低成本量產自動駕駛解決方案后，主機廠能否買單也是個問題。

“任何汽車公司如果不自動駕駛都會死掉，”SAIC總裁王曉秋說，這表明了主機廠自主控制自動駕駛技術的重要性。

為了控制軟件，福特、豐田等國外主機廠較早收購了自動駕駛公司，大眾則成立了自動駕駛部門。

印偉對新智家表示，智機汽車更傾向于自研和與供應商的開源合作。

在域控制器和OTA越來越能決定整車性能和駕駛體驗的情況下，主機廠意識到智能駕駛功能的研發必須更好地將自研和開源合作結合在一個控制器中。

這意味著主機廠與外部自動駕駛公司合作，自動駕駛公司可能不會交付一整套自動駕駛解決方案，而是定制和聯合開發相關功能。

自動駕駛公司與主機廠合作時，產品能否如期交付也可能是個問題。

一位業內人士告訴新智家，如果雙方只合作一兩次，自動駕駛公司會在較短的時間內為主機廠提供數百輛定制的自動駕駛汽車，產品功能很難讓主機廠完全滿意。

他認為，真正成熟的產品需要雙方長期合作，因為產品會有自動駕駛技術、線控技術和新的軟件技術，這需要很長時間的地圖和pol……h產品。

目前一些自動駕駛公司雖然嘗試與主機廠聯合開發產品，但是在合作過程中難免會遇到很多問題，可能會耽誤產品的交付時間。

自動駕駛公司尋找另一條商業化道路可能是降維，但這個過程并不容易。

改變，自動駕駛的新主題

近年來，隨著許多自動駕駛公司獲得商業收入的成功，關于自動駕駛行業即將進入淘汰賽階段的言論很多。

一批自動駕駛公司已經隨風而飛，另一批還在迷茫。

如果說專注于某個場景是過去自動駕駛技術快速發展的秘訣，那么擺脫自我束縛的邊界，真正以不同的形式去實踐技術，或許是未來的新主題。

L4級自動駕駛公司轉向研發輔助駕駛功能，是進入汽車供應鏈的新生力量，為中國汽車產業發展貢獻力量。

但不可否認的是，自動駕駛公司發展輔助駕駛的道路才剛剛起步，前面還有很多困難。

期待L4自動駕駛公司在輔助駕駛功能量產方面有新的進展。

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雷鋒的原創文章。未經授權，禁止轉載。詳見轉載說明。從2021年開始，一些瞄準Robotaxi的L4自動駕駛公司開始差異化新業務，試圖通過技術在業務收入上有所突破。

自動駕駛公司開發L2級輔助駕駛功能的現象被一些人稱為“降維攻擊”。

在他們看來，L4自動駕駛公司可以憑借軟件算法的優勢，為智能汽車提供更多的功能和駕駛體驗，就像《三體》中的高維生物可以輕易摧毀低維生物和文明一樣。

但是，有些人并不在意。他們認為，擅長軟件算法的自動駕駛公司進入強調軟硬件結合的汽車功能研發領域的過程可能并不順利。

雙方各執一詞，密不可分。但可以肯定的是，自動駕駛公司可能會通過步入競爭日益激烈的汽車供應鏈，為智能汽車的發展貢獻新的技術力量。

L4級自動駕駛公司走上發展L2級輔助駕駛的岔路，是一條通暢的路嗎？

危機中的選擇

很多人覺得商場如戰場。在無休止的商戰中，如果公司能善用兵法，或許能幫助其走出困境。

這種情況也適用于一些被困在商業化迷霧中的自動駕駛公司。他們渴望找到一次突然襲擊來幫助他們突破封鎖。

在思考中，他們看了看L2的駕駛輔助系統。

以前一些L4級的自駕公司，專注于珠穆朗瑪峰頂自駕的Robotaxi業務，以實現無人駕駛Robotaxi的商業規模運營，不惜代價登頂為己任。

經過幾年的進步，他們距離終點的距離逐漸縮短，但目標依然看不到，資金的消耗隨著自動駕駛車輛規模的擴大而增加。

一個很好的例子是，通用汽車最近發布了第二季度財報，披露其自動駕駛公司Cruise一天虧損超過500萬美元，虧損從同期的6億美元增加到9億美元。

巡航自駕車隊

同時，在規模商業化遙遙無期，經濟遇冷的情況下，投資人的供給也在逐漸減少。在缺衣少食的危機中，有的連隊在旅途中因體力不支而倒下，有的連隊因缺氧和寒冷而重傷。

這個時候，他們的首要目標不再是仰望天空，而是活下去。

幸運的是，中國汽車市場的變化為自動駕駛公司提供了生存的機會。

一方面，智能汽車在中國的快速發展需要自動駕駛技術的集成。

智能下……特斯拉和Xpeng Motors推廣的sisted駕駛系統，量產車是否配備高檔自動駕駛功能正成為產品的最大賣點之一。為了避免技術落后，長城、吉利、大眾、通用等主機廠都成立了自動駕駛部門，開發L2+及以上自動駕駛功能。

然而，自動駕駛系統的研發是少數主機廠的選擇。目前更多的主機廠因為條件有限，暫時放棄了。為了后續產品盡快獲得更多的市場關注，尋求合作開發量產的自動駕駛系統，不管是不是自研，都是不錯的選擇。

另一方面，在智能汽車市場快速發展的背景下，國內主機廠傾向于采用更加靈活的合作方式，國外傳統供應商的完整解決方案交付方式逐漸無法滿足主機廠的需求，這為國內供應商提供了補位的機會。

此外，大多數外國傳統供應商此前已將其技術R&D中心設在本國，這使得他們的技術難以滿足中國快速變化的市場需求。

根據高級工程師智能汽車研究員的監測數據，到2022年一季度末，博世在中國的前置乘用車市場份額從2021年的27.79%下降到25.61%。

國外傳統供應商的本土化相對不足，使得主機廠嘗試與國內汽車供應商合作，并推動后者成長，一批本土一級如幻視、福睿斯等快速成長。

對內，L4自動駕駛技術的商業實現難度較大，需要尋找靈活的方式；向外，市場需求旺盛，強敵勢頭減弱。自動駕駛公司開發L2級輔助駕駛系統似乎是很自然的事情。

更重要的是，在智能汽車計算能力提升、傳感器數量增加的同時，整體成本大幅降低，為智能輔助駕駛系統的低成本量產應用提供了條件。

在生存危機中，L4級自動駕駛公司借勢分流，找到了一條可能的生存之路。

真的是降維打擊嗎？

路是否通暢并不重要。重要的是，一些自動駕駛公司知道，似乎有機會沿著這條道路前進。

真的可以這樣嗎？

自動駕駛人員王華(化名)告訴新智家，L2-L3級系統的輔助駕駛系統和L4-L5級的無人駕駛系統沒有必然聯系。輔助駕駛可以升級為自動駕駛，但自動駕駛系統不能直接降級為輔助駕駛。

如果雙方沒有必然聯系，L4自動駕駛公司開發L2-L3輔助駕駛系統會面臨哪些困難？

技術問題是不可避免的障礙。

第一，自動駕駛公司的乘用車量產經驗相對不足。

多位ADAS供應商對新智家表示，L4自動駕駛公司大多不注重技術研發，通常使用大型計算芯片，很少關注量產的技術路線。如果他們改用L2級別的輔助駕駛，可能會“節衣縮食”，比如在產品開發上就會被束縛手腳。更重要的是，降維并不意味著算法可以重用，很多東西需要拆了重建。

過去，自動駕駛公司以基于深度學習的軟件算法作為爭奪自動駕駛系統穩定性和先進性的護城河，較少關注如何在量產汽車中預裝自動駕駛系統，導致自動駕駛公司對汽車制造的理解不足。

智機軟件高級經理印偉告訴新智家，主機廠和自動駕駛公司的合作也可以說是互相學習。自動駕駛公司將從主機廠學習如何解決他們在處理車輛產品時遇到的問題；原始設備制造商也將從自動駕駛公司學習好的方法論，并加強他們的軟件開發能力。

二是自動駕駛公司的一些場景數據積累相對不足。

某自動駕駛供應商的技術總監告訴新智家，低速場景和高速場景的自動駕駛在應用層是不一樣的。

自動駕駛需要長時間的測試來收集數據，然后迭代系統。低速場景和高速場景的不同，導致自動駕駛儀在兩種不同場景下采集的數據不同，最終兩者的練習方法也不同。

過去自動駕駛公司側重于收集高速場景下不同類型的數據，應用廣泛，而以輔助駕駛功能起家的公司則更關注低速場景。

完全不同的場景，當然數據也完全不同。

所以L4級自動駕駛公司在開發低速場景，比如自動泊車方面并不具備優勢。

魔視智能自主泊車場景

第三，開發計算能力大大降低的自動駕駛系統，就像在蝸牛殼里做道場。

過去，許多自動駕駛公司在宣傳自動駕駛汽車的響應能力時，經常會提到自動駕駛汽車的高計算能力。幾千甚至2000多Tops的計算能力，似乎成了自動駕駛系統的標配。但出于成本考慮，量產車目前還無法配備高計算能力的芯片。

對于習慣于在大計算能力條件下研發的自動駕駛公司來說，如何在計算能力極其有限的情況下完成L2/L3自動駕駛系統的開發是一個巨大的挑戰。有人曾將其比喻為“從奢侈到節儉”。

自動駕駛公司的降維之路漫長而艱難。

自動駕駛公司的非技術問題

如果自動駕駛公司解決了技術問題，帶輔助駕駛系統上車的過程可能就不容易了。

首先，自動駕駛公司需要實現解決方案的低成本量產。

過去，一些自動駕駛公司試圖通過大量各種類型的傳感器來構建盡可能可靠的傳感系統，這是以技術為導向的。但這導致了自駕解決方案的成本居高不下，很多公司發布的自駕解決方案成本高達幾十萬甚至上百萬元，無法大規模應用。

如果自動駕駛公司試圖降低整體成本并應用到量產車型上，就需要考慮如何在滿足車輛法規要求的同時降低硬件成本，這對于很少接觸硬件的自動駕駛系統開發者來說確實不容易。

自動駕駛公司推出低成本量產自動駕駛解決方案后，主機廠能否買單也是個問題。

“任何汽車公司如果不自動駕駛都會死掉，”SAIC總裁王曉秋說，這表明了主機廠自主控制自動駕駛技術的重要性。

為了控制軟件，福特、豐田等國外主機廠較早收購了自動駕駛公司，大眾則成立了自動駕駛部門。

印偉對新智家表示，智機汽車更傾向于自研和與供應商的開源合作。

在域控制器和OTA越來越能決定整車性能和駕駛體驗的情況下，主機廠意識到智能駕駛功能的研發必須更好地將自研和開源合作結合在一個控制器中。

這意味著主機廠與外部自動駕駛公司合作，自動駕駛公司可能不會交付一整套自動駕駛解決方案，而是定制和聯合開發相關功能。

自動駕駛公司與主機廠合作時，產品能否如期交付也可能是個問題。

一位業內人士告訴新智家，如果雙方只合作一兩次，自動駕駛公司會在較短的時間內為主機廠提供數百輛定制的自動駕駛汽車，產品功能很難讓主機廠完全滿意。

他認為，真正成熟的產品需要雙方長期合作，因為產品會有自動駕駛技術、線控技術和新的軟件技術，這需要很長時間的地圖和pol……h產品。

目前一些自動駕駛公司雖然嘗試與主機廠聯合開發產品，但是在合作過程中難免會遇到很多問題，可能會耽誤產品的交付時間。

自動駕駛公司尋找另一條商業化道路可能是降維，但這個過程并不容易。

改變，自動駕駛的新主題

近年來，隨著許多自動駕駛公司獲得商業收入的成功，關于自動駕駛行業即將進入淘汰賽階段的言論很多。

一批自動駕駛公司已經隨風而飛，另一批還在迷茫。

如果說專注于某個場景是過去自動駕駛技術快速發展的秘訣，那么擺脫自我束縛的邊界，真正以不同的形式去實踐技術，或許是未來的新主題。

L4級自動駕駛公司轉向研發輔助駕駛功能，是進入汽車供應鏈的新生力量，為中國汽車產業發展貢獻力量。

但不可否認的是，自動駕駛公司發展輔助駕駛的道路才剛剛起步，前面還有很多困難。

期待L4自動駕駛公司在輔助駕駛功能量產方面有新的進展。

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