作為改變人類生活的革命性技術，自動駕駛一直備受關注。然而，全自動駕駛要全面走進人類生活并不容易，因為不僅面臨技術上的挑戰，而且面臨商業化上的挑戰。
自動駕駛研發已有十余年之久，但到2019年，創業者和投資人們發現技術的進步與成熟不如預期的迅速，科技行業過往的成功經驗也不能順利復制到汽車制造業。
不少科技創業者和業界大佬們，曾說出 “3年量產”、“5年量產”之類的豪言壯語，但基本上無一兌現，一時間，自動駕駛似乎走向了寒冬。
顯然，自動駕駛對于創業者來說，是一條漫長而又艱難的路。
一、智能駕駛路線及車路協同
技術上，人們總是將智能駕駛分成兩種。一種是Waymo、Cruise等Robotaxi公司主導的高階自動駕駛，試圖一步到位，跨越式實現；另外一種便是特斯拉為首的漸進式自動駕駛，通過數據的積累，依舊逐漸完善出無人駕駛的功能。
相對比而言，兩者各有千秋。所以，在目前的中國汽車市場上，既有特斯拉的追隨者，以造車新勢力為多；也有直接沖擊高階智能駕駛的Robotaxi公司，向國外大廠看齊。
而除兩者之外，還有一條中國特色氣息濃重的路線——車路協同。
相對于如今市場上車企們所注重的單車智能，車路協同路線的不同之處在于，其基礎設施的屬性。也正是因為這一屬性，導致了車路協同路線多是政府側在推動，并當做基礎設施布置。
“聰明的車，智能的路，智慧的城市”便是車路協同路線的愿景，但這個過程卻需要付出更多的額外成本。正如國家智能交通系統工程技術研究中心首席科學家王笑京所說：車路協同是增值服務嗎？是否應該市場化？
無利不起早，車路協同的未來或許會給交通帶來更多的方便、安全，但如果沒有足夠的利益引導，很難保證其可持續性發展。而這也是王笑京呼吁“車路協同、自動駕駛應該考慮以市場化為主”的原因所在。
現在各地政府都在花費成本搞車路協同示范區，但后續資金、后續維護卻沒有具體方法去解決。
換句話說，目前有些城市已經興建了幾百個路口的通信設施，但卻沒有產生顯性收益，甚至消費者還不能感受路的智慧，其設備就即將退休報廢，那么更新的資金誰來掏？是否需要某一企業持續維護并收取服務費用？
如此一看，車路協同難普及的癥結，或許并不是技術問題，而是一個典型的經濟問題。
與之類似，關于單車智能的發展，也就是如今車企們鼓吹的L2+++級自動駕駛，是否也存在某些“本末倒置”的問題——車企們是否真正在通過智能駕駛，解決消費者的普遍問題？
二、重地圖OR輕地圖？
作為自動駕駛技術的重要基礎設施，高精度地圖在自動駕駛技術量產落地過程中起著非常重要的作用。隨著自動駕駛步入大規模商業化階段，圍繞高精地圖的安全合規、成本及數據價值釋放進一步成了行業關注焦點。
但回歸到實際應用過程中，隨著自動駕駛步入城市級道路，受限于成本、地圖數據覆蓋量等因素，很多車企開始選擇“重感知，輕地圖”的技術路線。但從另一層面來說，不管是重地圖，還是輕地圖，車企在量產自動駕駛技術的過程中，都需要使用地理信息數據。
據去年8月自然資源部下發的《促進智能網聯汽車發展維護測繪地理信息安全的通知》中的規定，智能網聯汽車在運行過程中對數據的任一操作，即為測繪，也就是說，智能網聯汽車，被劃歸到了“測繪工具”一類。
這也就意味著，即使是采用輕地圖路線，車企通過智能網聯汽車實時采集道路數據信息，也屬于測繪行為，需要取得相關測繪資質。另外，隨著城市NOA的量產落地，車企也需要采集更加海量的數據信息，去應對自動駕駛所面臨的長尾效應問題。
基于此，我們不難看出，不管是應用高精度地圖，還是采用輕地圖路線，車企都會涉及到地理信息測繪的數據信息搜集，這背后所面臨的則是如何兼顧數據價值的挖掘與數據處理成本和安全合規監管的平衡難題。
三、商業化，才是真正的確定性
中國電動汽車百人會論壇上，地平線創始人余凱，為智能駕駛潑了一盆冷水：“我覺得十年以后連L3都不會真正實現。”
對此，余凱舉了人騎馬的例子作為例證。他認為，未來人和車的關系，就是人和馬的關系。如果馬撞了人，責任在人；相對應的，自動駕駛的車撞了人，責任也在于駕駛者。
“如果車企承擔了自動駕駛的事故責任，所有車廠都會偃旗息鼓，不敢投入研發。”
總得來說，高階智能駕駛不能切實進行商業化落地，原因包括很多方面，比如：政策不完善、隱私不能保證、責任無法劃分、技術不成熟……
但歸于一處，其實還是利益劃分的問題。
L2+之所以聲量越來越高，高速NOA、城市NOA也陸續有車企開放，其原因便是可以在滿足各種政策、技術的條件前提下，商業化利益發揮作用，進而實現了正向推動。
只不過依舊需要注意的是，商業化的前提也存在著2個前提條件：其一，技術可用；其二，消費者會用。
亦如華為憑借鴻蒙系統的加持，掀起了智能座艙的新風潮，其中便是技術的加持和消費者的適用。不同的是，智能駕駛對于技術安全性的要求更高，消費者感知方式也有所不同，所以只能暫時“降級商業化”。
隨之而來的問題也不少，就比如昂貴的激光雷達，是汽車的必需品嗎？實際情況是，如果有人愿意為智能汽車買單，激光雷達就是很好的冗余，大算力芯片也是一樣。
顯而易見，多年的發展之后，智能駕駛技術正在逐漸釋放出確定性。這一過程，由車企戰略轉變、消費者觀念轉變為基礎，以技術的切實商業化落地為手段，推動新能源汽車向著智能汽車的方向發展
而無論是特斯拉、小鵬這樣的車企也好，還是地平線、黑芝麻這樣的芯片供應商，甚至整個汽車產業供應鏈，都會隨著智能駕駛“確定性”的出現，注入更多的活力。
盡管總會有人對智能駕駛不屑一顧，認定其不夠成熟，是偽命題，但廣義的智能駕駛時代已經到來，大市場、車企、消費者都已經做好了準備。
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