本周，通用旗下自动驾驶公司Cruise和谷歌旗下自动驾驶公司Waymo前后宣布最新融资和信贷消息，前者获得50亿信贷额度，后者筹集了25亿美元。

在疫情最严重的2020年自动驾驶赛道也未曾减速。据企查查大数据研究院发布《近十年自动驾驶项目投融资数据报告》，2020年自动驾驶相关融资额达436.3亿元，同比增长136.9%，近十年自动驾驶项目投融资事件共376起，披露的融资总金额近2377.5亿元。

自动驾驶虽然受到资本市场热捧，但其落地互速度却无法逃出理想与现实的窘境。今年4月，任职5年的Waymo公司CEO John Krafcik宣布离职，领头人的突然离职让外界浮想联翩，业内人士认为自动驾驶商业化不顺是主要原因。

反观国内市场，百度为了加速自动驾驶商业化落地亲自下场造车，自动驾驶创业公司也开始纷纷抢占商用车和无人驾驶出租车赛道，华为和极狐汽车欲抢先量产。

眼下各种商业模式在齐头并进，但大部分企业仍处在“烧钱”阶段，在业内人士看来，距离自动驾驶真正大规模商业化落地尚需时日，技术、法规、成本以及合作模式等难题依然未解决。

难解决的长尾问题

业内普遍认可的是，特斯拉是自动驾驶的领头人，软件、算法到芯片，马斯克凭一己之力解决了所有技术问题

但也正因为自动驾驶，特斯拉的每一次事故也会格外受到关注，白色大卡车曾几次“拦下”特斯拉，业内曾质疑特斯拉的纯视觉路线弊端初现。

在技术路线层面，多数企业采用的是多传感器融合方案，摄像头、激光雷达、毫米波雷达等堆叠而成，这种方案的优势在于看得清、看得准，但劣势是成本过高，短时间内无法大规模量产。

但无论是采取哪种技术路线，自动驾驶目前仍面临着不少技术困境，例如感知、行为预测等长尾难点。

赢彻科技创始人、CEO 马喆人近期表示，对于整个行业来说，越来越多的长尾难点不是在感知上，“因为现在数据越来越多，没有完全解决但认知的困难会相对小一些。目前，行业越来越多的聚焦在规划和行为预测，这是整个自动驾驶产业里一个难攻破的长尾难点”。

特斯拉对实现L5级自动驾驶一直非常有信心，马斯克曾表示，实现L5级不存在底层的根本性挑战，但有很多细节问题有待解决。

马斯克认为，必须需要一个系统来训练以解决这些长尾问题，因此，特斯拉目前非常专注于处理L5级自动驾驶的细节问题，特斯拉的硬件可以支持L5级自动驾驶，只需改进软件版本就可以实现。

电动汽车百人会的研究报告指出，如今的无人驾驶技术可处理90％的常规路况，但剩下的10％影响巨大，需要花费90％的时间解决。这些AI也无法处理的极端路况，需要通过千亿公里的路测数据来发现、收集，让机器不断学习和迭代升级。

成本是竞争的重要一环

成本一直是自动驾驶商业化落地的一道硬门槛，很少会有企业提及这个敏感数字。

6月17日，百度首次公布了一辆无人驾驶车的成本，其与极狐汽车发布的新车Apollo Moon采用了全新一代自动驾驶套件，包括整车和无人驾驶套件在内的整体成本是48万元，达到网约车运营成本区间。

部分业内人士认为，自动驾驶向高阶演进感知器件先行，因此多家企业也开始比拼硬件和豪华套间，最贵传感器激光雷达也在今年开始量产上车。

例如，华为和极狐合作的阿尔法S搭载了三颗激光雷达，小鹏P5搭载了2颗激光雷达，蔚来ET7也将搭载1颗激光雷达。

据 Frost&Sullivan 预测， 2025 年高级辅助驾驶、无人驾驶、车联网和服务机器人领域分别占激光雷达市场总规模的 34.64%、26.30%、33.81%和 5.26%。2025 年全球激光雷达市场规模将达 135.4 亿美元（折合人民币近 1000 亿元），2019-2025 年 CAGR 为 64.5%。

据开源证券测算，2025 年国内面向 L3 及以上的前装高线束车载激光雷达市场规模将超100 亿元。

在清华大学苏州汽车研究院智能网联中心主任戴一凡看来，自动驾驶传感器成本下降是一定的，这是整车厂首要的考虑，此外智能汽车产生价值不光是在卖车一个点上，后面持续性的服务可能会产生更多的价值，所以可能接触的成本空间更大一些。

戴一凡认为，至少从四个方面可以实现降低成本。

第一，汽车是大工业产品，成本一定是跟规模相关，规模上来了以后成本可能是数量级的往下降；第二，传感器本身迭代发展带来成本降低，传感器本身的技术进步可以导致它的功能更强大，少装一些传感器；第三，结构共用或者信息打通后，通过互相之间融合的技术，能省掉一些传感器；第四，更长期来看，通过车路协同把一些成本转移到路上去。

《2020智能汽车产业研究报告》预测，中国有潜力成为世界上最大的自动驾驶汽车市场，包括传感器、计算平台和软件在内的自动驾驶系统成本在2023年后将迅速降低，自动驾驶出租车预计将在2025年到2027年之间达到商用拐点。

毫无疑问，眼下是自动驾驶技术积累阶段，当产业发展到普及阶段时，除功能外整车成本将会是扳倒对手的重要一环。

产业合作模式左右为难

电动化、智能化彻底颠覆了汽车产业价值链和固有的合作模式，科技公司、传统车企和供应链企业之间的合作模式发生了巨大变化。

以科技公司为例，华为、百度、滴滴、Waymo以及更多初创公司虽手握核心技术，但想要量产落地其自动驾驶技术仍需传统汽车企业来协助实现；而对于传统企业而言，想要快速搭上智能快车道，也必须要放下身段与科技公司合作抢占先机，除非自身具备像特斯拉一样的全栈自研能力。

蔚来、小鹏和理想等新造车势力走了一条跟传统车企不同的路径，最初跟核心供应商合作，后续都转为全栈自研路线。

其实，几股势力之间的暗战也阻碍了自动驾驶大规模商业化落地，创新公司大胆冒进，而传统车企相对保守，面对一片蓝海都处在孤军奋战的阶段。

眼下，华为和极狐已经率先给业内打了合作模式样板，而百度和吉利合资成立的集度汽车也是一种新的商业化落地尝试。

在清华大学苏州汽车研究院院长成波看来，智能网联改变了汽车的定义和功能，汽车的大脑会越来越发达，逐步到无人驾驶的时候汽车产业价值链会发生巨大的变化，现在处在价值链顶端的仍然是动力系统，但未来智能座舱、自动驾驶的价值会远远超过传统动力总成部分。

“我们要看未来主导汽车的是什么势力？如果主机厂不积极求变的话，可能将来就会沦为这种被合作的伙伴，一旦变成一种被合作就跟台积电一样，他们把芯片设计流片，流片的工厂不需要太多，他追求的是大批量高效率快速迭代，未来可能也不需要这么多汽车主机厂了，生产也许和设计和应用是分离的，这些可能都是有一些变数的”。

成波预判，随着未来十年、二十年产业重构重塑，新的供应商和应用会被开拓，前市场和后市场可能不会有明显界限，造车和用车也不会有明显界限，如果真正到无人化共享出行会是一个趋势。

而在理想汽车CTO王凯看来，汽车行业在非常短的时间内将会实现硬件趋同，软件趋同，谁是头部就是速度之争。“不是所有事情都要自己做，我们看到远方时，需要跟合作伙伴，帮助我们补齐短板、让我们跟上速度。”

王凯表示，未来汽车产业链的核心玩家跟如今的Tier1、Tier2一定不一样，最终这个行业肯定会头部集中，当大家解决完“人有我有”之后，要解决商业效益，在细分领域也会有不同的头部玩家出现，“我们也在寻找好的战略供应商”。

毫无疑问，科技公司给汽车赋能的是非常敏感和关键的领域，在一汽集团研发总院副院长、一汽集团智能网联院院长李丹看来，科技公司和主机厂目前仍没有一个最佳合作模式，但他希望以后一汽团队全能够做到全栈式自研。

“以前供应商提供我们一个组件，现在供应商提供我们一个灵魂、大脑、神经，如果这一切全都应用外部公司提供的全栈研发成果，这个企业、产品、品牌还是原来的品牌吗？”李丹表示，核心技术方面主机厂比较谨慎，但是并非特别关键核心的东西肯定是要跟外部合作。