本周，通用旗下自動駕駛公司Cruise和谷歌旗下自動駕駛公司Waymo前后宣布最新融資和信貸消息，前者獲得50億信貸額度，后者籌集了25億美元。

在疫情最嚴重的2020年自動駕駛賽道也未曾減速。據企查查大數據研究院發布《近十年自動駕駛項目投融資數據報告》，2020年自動駕駛相關融資額達436.3億元，同比增長136.9%，近十年自動駕駛項目投融資事件共376起，披露的融資總金額近2377.5億元。

自動駕駛雖然受到資本市場熱捧，但其落地互速度卻無法逃出理想與現實的窘境。今年4月，任職5年的Waymo公司CEO John Krafcik宣布離職，領頭人的突然離職讓外界浮想聯翩，業內人士認為自動駕駛商業化不順是主要原因。

反觀國內市場，百度為了加速自動駕駛商業化落地親自下場造車，自動駕駛創業公司也開始紛紛搶占商用車和無人駕駛出租車賽道，華為和極狐汽車欲搶先量產。

眼下各種商業模式在齊頭并進，但大部分企業仍處在“燒錢”階段，在業內人士看來，距離自動駕駛真正大規模商業化落地尚需時日，技術、法規、成本以及合作模式等難題依然未解決。

難解決的長尾問題

業內普遍認可的是，特斯拉是自動駕駛的領頭人，軟件、算法到芯片，馬斯克憑一己之力解決了所有技術問題

但也正因為自動駕駛，特斯拉的每一次事故也會格外受到關注，白色大卡車曾幾次“攔下”特斯拉，業內曾質疑特斯拉的純視覺路線弊端初現。

在技術路線層面，多數企業采用的是多傳感器融合方案，攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等堆疊而成，這種方案的優勢在于看得清、看得準，但劣勢是成本過高，短時間內無法大規模量產。

但無論是采取哪種技術路線，自動駕駛目前仍面臨著不少技術困境，例如感知、行為預測等長尾難點。

贏徹科技創始人、CEO 馬喆人近期表示，對于整個行業來說，越來越多的長尾難點不是在感知上，“因為現在數據越來越多，沒有完全解決但認知的困難會相對小一些。目前，行業越來越多的聚焦在規劃和行為預測，這是整個自動駕駛產業里一個難攻破的長尾難點”。

特斯拉對實現L5級自動駕駛一直非常有信心，馬斯克曾表示，實現L5級不存在底層的根本性挑戰，但有很多細節問題有待解決。

馬斯克認為，必須需要一個系統來訓練以解決這些長尾問題，因此，特斯拉目前非常專注于處理L5級自動駕駛的細節問題，特斯拉的硬件可以支持L5級自動駕駛，只需改進軟件版本就可以實現。

電動汽車百人會的研究報告指出，如今的無人駕駛技術可處理90％的常規路況，但剩下的10％影響巨大，需要花費90％的時間解決。這些AI也無法處理的極端路況，需要通過千億公里的路測數據來發現、收集，讓機器不斷學習和迭代升級。

成本是競爭的重要一環

成本一直是自動駕駛商業化落地的一道硬門檻，很少會有企業提及這個敏感數字。

6月17日，百度首次公布了一輛無人駕駛車的成本，其與極狐汽車發布的新車Apollo Moon采用了全新一代自動駕駛套件，包括整車和無人駕駛套件在內的整體成本是48萬元，達到網約車運營成本區間。

部分業內人士認為，自動駕駛向高階演進感知器件先行，因此多家企業也開始比拼硬件和豪華套間，最貴傳感器激光雷達也在今年開始量產上車。

例如，華為和極狐合作的阿爾法S搭載了三顆激光雷達，小鵬P5搭載了2顆激光雷達，蔚來ET7也將搭載1顆激光雷達。

據 Frost&Sullivan 預測， 2025 年高級輔助駕駛、無人駕駛、車聯網和服務機器人領域分別占激光雷達市場總規模的 34.64%、26.30%、33.81%和 5.26%。2025 年全球激光雷達市場規模將達 135.4 億美元（折合人民幣近 1000 億元），2019-2025 年 CAGR 為 64.5%。

據開源證券測算，2025 年國內面向 L3 及以上的前裝高線束車載激光雷達市場規模將超100 億元。

在清華大學蘇州汽車研究院智能網聯中心主任戴一凡看來，自動駕駛傳感器成本下降是一定的，這是整車廠首要的考慮，此外智能汽車產生價值不光是在賣車一個點上，后面持續性的服務可能會產生更多的價值，所以可能接觸的成本空間更大一些。

戴一凡認為，至少從四個方面可以實現降低成本。

第一，汽車是大工業產品，成本一定是跟規模相關，規模上來了以后成本可能是數量級的往下降；第二，傳感器本身迭代發展帶來成本降低，傳感器本身的技術進步可以導致它的功能更強大，少裝一些傳感器；第三，結構共用或者信息打通后，通過互相之間融合的技術，能省掉一些傳感器；第四，更長期來看，通過車路協同把一些成本轉移到路上去。

《2020智能汽車產業研究報告》預測，中國有潛力成為世界上最大的自動駕駛汽車市場，包括傳感器、計算平臺和軟件在內的自動駕駛系統成本在2023年后將迅速降低，自動駕駛出租車預計將在2025年到2027年之間達到商用拐點。

毫無疑問，眼下是自動駕駛技術積累階段，當產業發展到普及階段時，除功能外整車成本將會是扳倒對手的重要一環。

產業合作模式左右為難

電動化、智能化徹底顛覆了汽車產業價值鏈和固有的合作模式，科技公司、傳統車企和供應鏈企業之間的合作模式發生了巨大變化。

以科技公司為例，華為、百度、滴滴、Waymo以及更多初創公司雖手握核心技術，但想要量產落地其自動駕駛技術仍需傳統汽車企業來協助實現；而對于傳統企業而言，想要快速搭上智能快車道，也必須要放下身段與科技公司合作搶占先機，除非自身具備像特斯拉一樣的全棧自研能力。

蔚來、小鵬和理想等新造車勢力走了一條跟傳統車企不同的路徑，最初跟核心供應商合作，后續都轉為全棧自研路線。

其實，幾股勢力之間的暗戰也阻礙了自動駕駛大規模商業化落地，創新公司大膽冒進，而傳統車企相對保守，面對一片藍海都處在孤軍奮戰的階段。

眼下，華為和極狐已經率先給業內打了合作模式樣板，而百度和吉利合資成立的集度汽車也是一種新的商業化落地嘗試。

在清華大學蘇州汽車研究院院長成波看來，智能網聯改變了汽車的定義和功能，汽車的大腦會越來越發達，逐步到無人駕駛的時候汽車產業價值鏈會發生巨大的變化，現在處在價值鏈頂端的仍然是動力系統，但未來智能座艙、自動駕駛的價值會遠遠超過傳統動力總成部分。

“我們要看未來主導汽車的是什么勢力？如果主機廠不積極求變的話，可能將來就會淪為這種被合作的伙伴，一旦變成一種被合作就跟臺積電一樣，他們把芯片設計流片，流片的工廠不需要太多，他追求的是大批量高效率快速迭代，未來可能也不需要這么多汽車主機廠了，生產也許和設計和應用是分離的，這些可能都是有一些變數的”。

成波預判，隨著未來十年、二十年產業重構重塑，新的供應商和應用會被開拓，前市場和后市場可能不會有明顯界限，造車和用車也不會有明顯界限，如果真正到無人化共享出行會是一個趨勢。

而在理想汽車CTO王凱看來，汽車行業在非常短的時間內將會實現硬件趨同，軟件趨同，誰是頭部就是速度之爭。“不是所有事情都要自己做，我們看到遠方時，需要跟合作伙伴，幫助我們補齊短板、讓我們跟上速度。”

王凱表示，未來汽車產業鏈的核心玩家跟如今的Tier1、Tier2一定不一樣，最終這個行業肯定會頭部集中，當大家解決完“人有我有”之后，要解決商業效益，在細分領域也會有不同的頭部玩家出現，“我們也在尋找好的戰略供應商”。

毫無疑問，科技公司給汽車賦能的是非常敏感和關鍵的領域，在一汽集團研發總院副院長、一汽集團智能網聯院院長李丹看來，科技公司和主機廠目前仍沒有一個最佳合作模式，但他希望以后一汽團隊全能夠做到全棧式自研。

“以前供應商提供我們一個組件，現在供應商提供我們一個靈魂、大腦、神經，如果這一切全都應用外部公司提供的全棧研發成果，這個企業、產品、品牌還是原來的品牌嗎？”李丹表示，核心技術方面主機廠比較謹慎，但是并非特別關鍵核心的東西肯定是要跟外部合作。