本文来自微信公众号“C次元”（ID:C_world2021），作者：张之栋，责编：崔力文，编辑：别致，未来汽车日报经授权发布。

当更为平价的解决方案层出不穷，自动驾驶战事的“下半场”，迎来了新的发展契机。

不知从何时开始，类似“L4级别自动驾驶能力降维到L2场景使用”的说法，就在整个汽车行业变得流行起来。

尽管不是很愿意认可“顶高阶帽子，行低阶之事”的投机营销，但这样的说法与做法，确实为自动驾驶的发展，开辟了更多的可操作空间，同时也进一步，将口头上的无人驾驶，推动到了“实战”阶段。

关于高阶自动驾驶不能推行，表面上存在两个原因：其一，现阶段并没有具体的法律，托底高阶自动驾驶的路权；其二，对于车企而言，高阶自动驾驶上路，存在着“致命”的潜在责任风险。 

当然，技术上能否实现真正的高阶自动驾驶，也是一件未知的事，所以此时的自动驾驶领域更像是个黑匣子，打开之后，既有可能是个百宝箱，也有可能成为潘多拉的魔盒。

商用车、乘用车、特种专用车等各个赛道，都在试图找到与智能驾驶更为合拍的最优解；Robotaxi、Robobus、Robotruck等新智能车概念，也逐渐因为市场的火热，变得多了起来。

结果显而易见，经过多年的市场检验，商用车智能驾驶的规模化落地，远比乘用车容易且迅速得多。

以Robotaxi为主的赛道中汇聚着百度、AutoX、轻舟智航等各种各样的玩家，这些自动驾驶公司的存在，为整个汽车行业开辟出一条由自动驾驶从商用车规模化落地，再到乘用车降维使用的前进之路。

只不过，这条路究竟能不能走得通，现在还是个未知数。

从结果至上，到“价格战”

人们常常用自动驾驶的规模化落地，作为分割自动驾驶成熟与否的关键。然而根据鸿沟理论，要想从早期不成熟的市场，发展到被广大人民接受的成熟市场，势必需要跨过横贯在中间的大鸿沟。

现在早已不是“酒香不怕巷子深”的时代，信息的公开透明性，更加让产品竞争力的强弱，在第一时间显露出来。所以其中症结，除了更先进的技术之外，重要的一点还在于成本的把握。

与其他自动驾驶公司相比，AutoX称得上是一家典型“结果导向”的自动驾驶公司；为了实现高阶自动驾驶，甚至有些“豪无人性”。

去年7月，AutoX发布了第五代全无人驾驶系统AutoX Gen5，豪华的配置，令人瞠目结舌。

感知硬件方面，AutoX Gen5共配置了50个高清车规级传感器，包括28个8百万像素的车规级摄像头，每帧像素总和超过2.2亿；全球最高分辨率的4D毫米波雷达，角分辨率达到0.9度；6颗激光雷达，包含2颗128线的高规格激光雷达，可实现每秒超1500万点云成像。 

计算平台方面，AutoX Gen5配置的最新AutoX XCU域控制器算力达到了2200TOPS，是国内车载超级计算算力的新高。与特斯拉自研的FSD计算平台144TOPS的算力相比，更是高出一截。

若是根据Auto X Gen5所需的激光雷达、摄像头等硬件外设进行估计，其整车的成本，已经突破了200万。

只不过对于这个离谱的价格而言，AutoX创始人肖健雄却是这样说道：“20万你可以买个辅助驾驶，但是50万你绝对买不到一个无人车，一个无人车敢跟你说他50万，建议离远点。”

令人意想不到的是，这边AutoX创始人的话音刚落，那边百度Apollo就投出了反对票。

谈及Robotaxi赛道，百度Apollo绝对是最早的一批，甚至不少业内人士都称百度为自动驾驶领域的黄埔军校。地平线余凯、景驰科技王劲，以及小马智行、领骏科技等多家公司的创始核心人员，都是出自百度。

经过多年的积累，百度的自动驾驶能力也算是在Robotaxi赛道上开出了属于自己的花，然而与AutoX“堆硬件”的方式显然不同，Apollo走上的是一条降本之路。

同样是去年，百度和极狐联合发布了专用于Robotaxi场景的Apollo Moon。

该车基于极狐阿尔法T车型打造，在传感器配置上，包括13个摄像头、5个毫米波雷达，以及2颗激光雷达，还支持传感器自清洁。

对此，百度副总裁、自动驾驶技术部总经理王云鹏透露了Apollo Moon整车和无人驾驶套件的成本——48万元。

平心而论，与200万的高价相比，低于50万元的成本，已经进入到大多数网约车运营成本的区间，而无人车的商业化落地也势必会借此向前推进一大步。

但技术前进的脚步不会停滞，不足1年的时间，自动驾驶解决方案的价格，就又被别人“打”掉了一个零。

5月18日，轻舟智航的首次品牌日上，其推出了量产成本仅为1万元的自动驾驶解决方案。

在讲解DBQ V4自动驾驶方案时，轻舟智航创始人兼CEO于骞表示，DBQ V4可以支持1~5个激光雷达、0~4个盲区雷达、6个毫米波雷达、12个感知摄像头，实现360度无盲区、无死角的感知能力，且左右互为冗余。

换句话说，这是一种可以“自定义”降维的自动驾驶解决方案，上文提到1万元成本的方案，也就是DBQ V4的最低配。

对于成本能够降那么多的原因，轻舟智航创始人兼CEO于骞这样解释道：“技术的创新和大规模的量产共同带来了成本的下降，同时在轻舟智航底层方法论的支持下，还实现了高效的技术迭代。”

事实上，如果按照技术发展的逻辑看待，自动驾驶解决方案就应该变得越来越平价。而且望向最深处的连锁反应，自动驾驶软件的收费体系，也将会因为成本的削减，一步步走向瓦解。

灵魂与市场，何以兼得？

作为市场的先行者与佼佼者，特斯拉被当做榜样学习无可厚非。所以无论是自动驾驶发展步骤，还是营销方式，都会有不少车企，有意无意地朝着特斯拉的方向靠拢。

首先，关于自动驾驶算法能力，车企形成的普遍共识就是，优先掌握在自己手中；其次，关于自动驾驶芯片，能力足够的话，也是要走上自研的路子；最后，车企的IP正逐渐与其创始人相重合。

不难发现的是，理想已经开始着手成立自己的芯片公司，似乎想要复刻特斯拉的FSD；蔚来早已摆脱Mobileye的封闭模式，就此走上了自研自动驾驶算法的路；小鹏从一开始便是“自研算法+英伟达芯片”，所以相对比而言，反而拔得头筹，走在了前面。

当然，放眼整个汽车行业，也并不是所有的车企，都具备自研自动驾驶算法的能力。像智己、比亚迪、路特斯都将采用Momenta 的自动驾驶算法；威马与百度关系密切，背靠大树乘凉；极氪更不用说，依旧陷在Mobileye的怪圈里……

于是有意思的一幕就出现了——车企一方面喊着“要灵魂”，一方面“身体很诚实”。实际上，说些不好听的：为了更多的市场份额，出卖灵魂又何妨？

随着技术的发展，自动驾驶已经逐渐形成了多个体系，其中特斯拉最为特立独行，坚持走纯视觉的技术路线。至于其他车企、Robotaxi公司，大多数选择的是“激光雷达+摄像头+高精地图”的混合路线。

站在车企的角度，虽然不要求自家车型的智能化有多么的出众，但至少不要成为短板。而在消费者的角度，虽然不一定非要双手离开方向盘，但至少也应该获得自己认知中的智能驾驶。

有需求就有市场，所以属于自动驾驶软硬件公司的机会，并不在少数。只不过依旧需要注意的是，机遇和挑战往往相伴而行。

如果说起灵魂与市场兼得，特斯拉应该算得上头一份。

可以看到的是，自研FSD芯片，以及自动驾驶算法，特斯拉都选择掌握在自己的手中。现如今，4680电池技术也开始逐渐成熟量产，更是进一步加强了特斯拉在整车制造方面的主导权。

这一角度来看，特斯拉做的事情，就是在做“加法”无疑。凭借足够大的体量，将自动驾驶甚至其他重要零部件的细节，都收归到了自己的手中，可以很大概率上避免后续的麻烦。

关于这一点上，比亚迪与特斯拉做得很像。尽管目前比亚迪的智能化还没有发力，但是凭借三电方面的优势，比亚迪已经在一众车企中脱颖而出。

只不过现实也跟残酷，世界上有几个特斯拉，又会有几个比亚迪？

必须承认的是，就目前国内的汽车市场而言，传统燃油车的转型依旧缓慢，更不要说更高阶的智能化注入了。

面对确定性未来的征召，这些车企当然不会坐以待毙，所以将自动驾驶解决方案的价格“打下来”，也就成为了情理之中的事。

也正是这样的大背景下，才有了各自动驾驶软硬件企业大做“减法”，以寻求“量产装车”的机会。

对于自动驾驶企业而言，相关技术的量产装车，既是对自家软硬件技术的实战检验，也是推进技术迭代更新最为直接的方法。对于车企来说，自动驾驶量产装车则意味着智能化的注入，也代表着补齐了竞争短板。

两者各取所需，相向而行，不断为自己的企业价值加码。

综合来看，关于自动驾驶，“做加法”也好，“做减法”也罢，车企们期望的都是在新时代的汽车行业站稳脚跟，以寻求继续向上的机会。

其实，也无所谓技术路线的优劣，只要能够得到最后好的结果，就已经算是某种成功。

而且值得一提的是，越竞争、越公平，在激烈的竞争格局中，产品力可以得到进一步释放。这对于广大的消费者来说，是一件好事。