如今AI賽道逐漸收窄且明晰，自動駕駛行業(yè)正處于加速發(fā)展階段，資本市場的復蘇和技術迭代的日新月異為行業(yè)帶來了新的機遇。

自2023年起，汽車行業(yè)陷入了一場前所未有的價格戰(zhàn)，這場競爭的激烈程度至今仍在持續(xù)。各大汽車制造商為了保持競爭力和市場份額，不得不在成本控制上采取了極限措施。在汽車生產(chǎn)的整個鏈條中，成本的壓縮逐漸向上下游傳遞，影響到了包括自動駕駛技術公司在內(nèi)的每一個環(huán)節(jié)。

對于自動駕駛領域的企業(yè)來說，這場價格戰(zhàn)帶來的不僅僅是市場的壓力，更有來自投資者和消費者的質(zhì)疑。隨著成本的不斷壓縮，自動駕駛公司面臨著技術創(chuàng)新和財務可持續(xù)性的雙重挑戰(zhàn)，一些投資者也開始質(zhì)疑自動駕駛技術的商業(yè)化進程和長期盈利能力。

隨著今年資本市場的復蘇，自動駕駛行業(yè)出現(xiàn)了新的活力。速騰聚創(chuàng)的上市，以及地平線、黑芝麻智能等企業(yè)的IPO推進，標志著自動駕駛賽道的熱度再次升溫。業(yè)界終于認識到，價格戰(zhàn)并沒有減緩自動駕駛商業(yè)化進程，車企在技術創(chuàng)新和成本控制之間不斷尋找平衡。

技術創(chuàng)新：端到端與AI大模型

自動駕駛汽車原本定位于以傳感器、光學雷達、衛(wèi)星定位及電腦視覺等技術感測其環(huán)境，通過控制系統(tǒng)將感測信息轉換成合適的導航道路，同時透過定位與地圖構建（SLAM），讓交通工具可以持續(xù)追蹤其位置的自動化載具。

技術層面，自動駕駛正在經(jīng)歷從模塊化到端到端（End-to-End）的轉變。端到端技術是一種深度學習應用，其核心在于減少或消除傳統(tǒng)自動駕駛系統(tǒng)中的中間處理步驟，直接將輸入數(shù)據(jù)映射到輸出控制指令。它允許自動駕駛系統(tǒng)直接從原始數(shù)據(jù)中學習并做出決策，類似于人類駕駛員的直覺反應。特斯拉的Autopilot"2.0和FSD"V12版本就是這一轉變的代表。

此外，AI大模型的引入，為自動駕駛帶來了新的技術手段，如生成式AI能夠幫助自動駕駛載具模擬復雜場景，提高系統(tǒng)的適應性和魯棒性。

成本控制與市場普及

面對成本壓力，自動駕駛車企采取了多種策略來降低成本，包括優(yōu)化算法、復用硬件，以及開發(fā)不同配置的解決方案。這些措施不僅幫助企業(yè)在激烈的市場競爭中保持競爭力，也推動了自動駕駛技術的普及。例如小鵬汽車通過“用算法來砍硬件”的策略，在平價車型上實現(xiàn)了高階智駕能力。

更多車企通過算法優(yōu)化，以“軟件砍硬件”，在減少計算資源消耗的前提下保持甚至提高自動駕駛的性能；根據(jù)不同車型和應用場景定制開發(fā)算法，以最經(jīng)濟的方式滿足特定需求。同時開發(fā)能夠執(zhí)行多種檢測任務的傳感器，減少傳感器數(shù)量，降低硬件成本；采用模塊化硬件設計，使得同一硬件可以在不同的車型和系統(tǒng)中重復使用。

除此之外，提供不同級別的自動駕駛功能是車企“控本求市”的另一手法，從基礎到高級，設計可擴展的系統(tǒng)架構，可供用戶根據(jù)需求添加或升級功能，以滿足不同市場和消費需要。

海外市場的機遇與挑戰(zhàn)

在全球智能汽車行業(yè)快速發(fā)展的背景下，國內(nèi)的自動駕駛企業(yè)開始將目光投向海外，尋求新的增長點和商業(yè)機會。諸如文遠知行、小馬智行等在海外市場的成功布局，意味著國內(nèi)自動駕駛技術的國際化步伐正在加速。

國內(nèi)自動駕駛企業(yè)出海的動因是多方面的。首先，海外市場對自動駕駛技術的需求迫切，特別是在勞動力成本高、短缺的地區(qū)；其次是通過海外項目落地，車企能夠展示其技術與實力，吸引多元融資來源；此外，政策層面的考量也是推動企業(yè)出海的重要因素。

挑戰(zhàn)與機遇并存。不同國家和地區(qū)對自動駕駛技術的監(jiān)管政策和法規(guī)要求各異，車企需要投入大量時間和精力適應當?shù)卣攮h(huán)境。技術標準的不一致增加了企業(yè)在海外市場推廣的難度，需要進行相應的技術調(diào)整和適配。海外市場的文化差異也可能影響自動駕駛技術的可接受度和應用效果，同時還要面對數(shù)據(jù)合規(guī)的問題。在蛋糕面前，可謂道路崎嶇。

核心競爭價值的培育

不論是國內(nèi)市場還是海外市場，自動駕駛車企要想適應不同的生存法則，就必須展示其核心競爭能力，比如優(yōu)秀的前向視覺感知技術和基于低算力平臺的解決方案。這些能力不僅有助于企業(yè)在海外市場獲得成功，也是擺脫對高精地圖依賴、發(fā)展無圖化自動駕駛解決方案的關鍵。

自動駕駛技術日新月異，車外算力作為其核心支撐，這一演進趨勢與自動駕駛算法的深化緊密相連。在過去的幾年里，L2級別的自動駕駛系統(tǒng)在特斯拉等車企推動下，經(jīng)歷了顯著的演變，從最初的單車道居中的智能巡航到指令式變道和全自動變道功能相繼問世，極大地豐富了自動駕駛的應用場景。當前從L2到L3的技術路線已經(jīng)成熟，已經(jīng)在某些特定環(huán)境下甚至實現(xiàn)了較高的L4級別自動化水平。

無人駕駛處理復雜路況和應對極端天氣仍存在挑戰(zhàn)，技術問題的根來自于自動駕駛系統(tǒng)的感知、決策和控制模塊協(xié)調(diào)不足。比如傳感器可能會受到惡劣天氣、眩光或遮擋物等干擾，導致感知模塊出現(xiàn)誤判；決策模塊也可能會因算法本身的局限性或計算資源的限制，從而無法做出最優(yōu)決策。車企在克服這些難題的同時，也積累了自身的核心競爭價值，面對問題的方向和解決方案不同將有益于行業(yè)的多元、差異與豐富。

如今AI賽道逐漸收窄且明晰，自動駕駛行業(yè)正處于加速發(fā)展階段，資本市場的復蘇和技術迭代的日新月異為行業(yè)帶來了新的機遇。然而，價格戰(zhàn)和開拓海外的挑戰(zhàn)也考驗著車企的成本控制能力和差異化的市場適應性。只有不斷創(chuàng)新并積累核心競爭價值的車企，才能在這場AI大考中取得優(yōu)異成績。