自动驾驶技术开启“车联网时代”，国内巨头们何时超越特斯拉？

移动 互联网 经过多年的高速发展，但从 2016 年开始，就逐渐放慢速度。近几年 科技 发展的风向标在哪里？有人会说人工智能，有人会说物联网，还有人会说自动驾驶。

圣塔菲研究所的 经济 学家布莱恩 · 亚瑟（Brain Arthur）专门研究技术增长的动态过程，他认为 " 所有的新技术都源自已有技术的组合 "。现代技术是早期原始技术经过重新安排和混合而成的合成品。

而当下，智能网联 汽车 就是综合了 AI、IoT、视觉计算、雷达、GPS 等多项技术的行业，同时也是被众多巨头看好的行业。据天眼查 APP 查询，有关智能汽车的在业公司有 7 万多家，足见这个行业的前景和规模。

目前汽车制造行业不仅正进行着驱动能源的换代，也赶上了从人力驾驶到自动驾驶的过渡。而高级别的自动驾驶一旦在主要城市路网普及，在提供便利出行的同时，也将消除移动互联网时代出现的行业流量焦虑和内卷颓势，甚至开启一个可能对很多行业产生深远影响的 " 车联网时代 "。

百度和华为 " 向左 "，腾讯和阿里 " 向右 "

传统造车企业的优势是深厚的行业积累，通过自主研发车联网技术来掌握主动权，比如宝马 IDrive，上汽通用的 OnStar。而互联网巨头则基于各自的企业基因和技术优势进行 OS 层面的布局，试图用自己的规则建立车内应用场景的生态地基。

首先说百度，百度在 2015 年推出国内首个跨平台车联解决方案 CarLife，其的主要功能是地图导航、电话和音乐。从技术层面上来说，CarLife 是处于车载 OS 和车机应用之间的中间件，作用是为把智能 手机 上的一些适合在车内使用的应用迁移到车内。

在这个过程中，具有用户优势的百度地图成为百度在车联网时代的敲门砖。但要说百度真正的野心，应该是提供自动驾驶解决方案的 Apollo，目前百度已经和十余家汽车制造商达成战略合作关系，提供高精地图、辅助驾驶等服务。

腾讯方面，早已经坐稳了移动 社交 的龙头地位，并且对硬件和 OS 素来不感兴趣的腾讯，自然想要通过 TAI 来占领车内社交和影音娱乐。所以车联网时代对腾讯最大的机会是，在 C 端娱乐社交领域的优势能够延伸到车内场景。

去年 6 月腾讯发布了 TAI3.0，主打移动社交和娱乐化功能，如果说百度的敲门砖是百度地图，那么腾讯的敲门砖就是 " 微信 车载版 "，通过车载微信这一高频应用，腾讯获得了对其它各种应用的 " 代理优势 "。

但目前自动驾驶技术还有待进步，腾讯系应用 " 殖民 " 汽车的野心暂时无法释放，在底层技术上的缺位可能成为将来被 " 卡脖子 " 的关键因素。

华为方面，华为作为通讯技术服务的巨头，已经成功地在智能手机领域超越了很多一线选手，但华为却不打算亲自造车，而是选择与北汽合作。在车联网领域，华为目标是是提供智能驾驶、智能座舱、智能网联、激光雷达、AR-HUD 等全套智能化部件，以及一个全新计算与通信架构。

最近有消息显示，华为在 5G 网络的技术也在完善中，将通过基于 5.5G 网络的 IoT 通信技术打造 L4 级别的自动驾驶网络。总的来看，华为的发力在 to B 层面，通过一系列通用的通信架构和智能车机技术解决方案，与众多车企完成合作。

阿里方面，2010 年开始做自己的操作系统，但这并不是阿里的强项，甚至连经验都没有。从时间节点上来看，阿里是最早入局的巨头玩家，2014 年将其命名为 AliOS，阿里的斑马智行系统也在同年诞生。

但阿里的发力点和腾讯有重合部分，基本都是针对汽车技术之外的生活化功能，比如车上支付、车内本地生活等，目前来说，实用的意义不大。

整体来看几家巨头，华为和百度走的是基于各自基因的 to B 的底层技术路线，在某些领域可能会成为彼此的竞争对手。腾讯和阿里主要走 to C 的应用路线，但 to C 应用由于受到自动驾驶技术成熟度的影响，想象力究竟如何，暂时还需要观望一段时间。

自动驾驶的成熟度决定车联网的想象力

自动驾驶技术分 5 个等级，要想实现 L5 级别的完全自动驾驶，还有很长一段时间的路要走。目前总体上正处在 L2 到 L3 的过渡时期，特斯拉宣称已经实现了 L3，即在路况良好的环境下，以自动驾驶为主，驾驶员只需要辅助驾驶。

但由于特斯拉汽车出现了刹车事故，所以特斯拉的 L3 被质疑夸大 营销 ，真实的技术水平可能是 L2.5。况且按照目前中国的法律法规，还没有专门针对 L3 级自动驾驶的国家标准出台。

但似乎并不影响 L3 自动驾驶成为许多厂商的新车卖点，因为汽车毕竟是耐用消费品，如果你没有 L3，就会在 L3 相关路权和法规出台后成为落后车型。L3 相关路权和法规或许在近两年内就会落地，所以考虑到自动驾驶功能汽车的保值性，很多车企还是会把 L3 作为宣传点。

自动驾驶之所以成为各家车企交火的聚焦点，是因为其成熟度不仅仅是带来驾驶体验的便捷、品牌背后车企的技术实力，更代表着出行场景的社交和娱乐成为可能。

车载社交和娱乐应用的 商业 价值和用户粘性成正比，目前车内数字经济的限制就是在人力驾驶过程中无法分心，导致社交和娱乐软件无法真正占领用户心智，商业价值也就无从谈起。

在 2021 全国两会上，已经有车企代表提交了《加强法规政策支持，L3 级以上自动驾驶在低速场景下率先运用》议案建议，高级别的自动驾驶正在逐步落地的过程中。与此同时，一些车联网相关的安全问题总在提醒着我们，交通工具的安全性需要经得住考验。

汽车的安全性包括两方面，一方面是行驶安全，另一方面是乘车人的个人信息安全，也就是个人隐私安全。

2008 年，波兰一名 14 岁少年用一个改装过的电视遥控器控制了波兰第三大城市罗兹的有轨电车系统，导致数列电车脱轨、人员受伤。如果这样的事情发生在自动驾驶中的汽车上，也会对驾驶人的安全构成威胁，并可能造成车企品牌声誉的巨大损失。

去年一张关于某部队家属院禁止特斯拉汽车驶入和停放的通知在网上引发关注。通知指出 " 特斯拉品牌汽车装有全方位摄像头、超声波传感器等一系列能够暴露目标位置的技术装置，为确保军事秘密绝对安全，杜绝隐患问题，家属院所属区域禁止驶入和停放该品牌车辆 "。

从用车安全来看，汽车产品上安装摄像头监控或许是必要的存在，但是在安全和隐私之间如何做到平衡，这也是各大车企和监管部门应该考虑的问题。

激光雷达与纯视觉之争：高精地图开启 " 智慧时代 "？

关于自动驾驶的路况识别技术，目前主要有激光雷达和纯视觉两条路线。

作为自动驾驶领域很有代表性的企业，特斯拉对纯视觉方案非常看好，甚至就连马斯克也多次公开炮轰 " 车辆上的雷达方案是极其愚蠢的，昂贵的传感器本身就是一个麻烦。"

特斯拉之所以认为激光雷达方案愚蠢，是因为自己在纯视觉技术上积累了很多的算法经验和路况数据。2020 年 2 月，特斯拉 AI 总监透露，已经累积了超过 30 亿英里 Autopilot 行驶的数据。

对于车企而言，足够大的数据量可以帮助企业非常高效地优化算法，目前特斯拉积累的路况数据是所有企业都无法企及的，所以在自动驾驶视觉识别算法上，特斯拉也拥有暂时的领先优势。

但是否激光雷达路线真的愚蠢，可能要等到这种方案未来应用到主流汽车上才能见分晓。昂贵的成本在前期或许成为阻碍，但长期来看，一旦某种技术具有优势，生产成本就会迅速降低。

当然，激光雷达也并不是没有缺陷，除了成本高，在雨雪等极端天气下的可靠性也会降低，如果没有视觉识别技术辅助，路标识别、车道保持等功能会大打折扣。所以从可靠性优先的角度考量，未来大行其道的可能会是激光雷达 + 视觉的混合方案。

那么，特斯拉真的完全不看好激光雷达技术吗？

从国内外车企之间的长期博弈策略来看，选择哪条路线似乎是一开始就注定的。

一方面，特斯拉进行自动驾驶的技术研发比较早，纯视觉方案不仅成本较低，而且是一条非常平缓的技术进阶路线。

不装激光雷达能明显降低汽车的生产成本，也能降低购车用户的预算压力，随着数据和算法的进步，特斯拉可以让用户陪着自己一起成长。

但对国内大多数车企来说，在路况数据量不够、算法也落后的当前，装激光雷达似乎是可以预见的大趋势，因为高精度地图是实现 L3 级以上自动驾驶的必备条件，没有高精度地图的辅助，可能很难突破 L3 以上级别的自动驾驶技术。

从这个角度看，拥抱激光雷达技术路线也是在自动驾驶技术上对特斯拉弯道超车的机会。

另一方面，特斯拉没有对高精地图进行布局，而高精地图正是和激光雷达、5G 等技术协同完成自动驾驶功能不可或缺的技术，而这样的技术是未来建设智慧城市的通用型、普适性技术。

从这个角度看，特斯拉的战略类似 苹果 公司，目标是建构企业为主导的生态闭环。而国内车企则有可能基于自动驾驶产业链，形成不同垂直领域的协同，并在一系列统一标准的推动下，完成自动驾驶的跨越式突破。

总结：

汽车联网后，将会弱化汽车的交通工具属性，同时强化汽车的娱乐属性、生活属性和社交属性。随着软硬件和新技术的共同发展， 汽车行业由最初的 " 机械定义汽车 " 逐步转变为 " 软件定义汽车 "。

另外，网联汽车催生的技术很可能引起其它行业的技术性变革。比如高精度地图不仅是应用于 L3 级以上自动驾驶技术，随着工业互联网技术的不断发展，定制化需求会越来越多，地图数据将会应用到物流、交通管理、公共安全和政务领域。

移动互联网时代的内卷将会结束，一个智慧时代正在到来。

来源：互联网江湖