自動駕駛絕對是未來發展方向，這個不會有人有異議。正與人一樣，車也逐步被資訊社會的網給網了進來。

自動駕駛看上去是車在自主行駛，車還是車，彷彿車企更有優勢和底蘊。這種看法的核心理念公式是汽車十電腦十網際網路=自動駕駛，把汽車作為核心，把電腦和網際網路作為外設。

而網際網路企業的看法則不一樣，他們的理念是車+人=駕駛，車+人工智慧=自動駕駛。

從需求側來看，網際網路企業的理念更適合發展L4L5級別的自動駕駛技術，而汽車企業更適合發展L2L3級別的自動駕駛。

從L3有條件自動駕駛到L4高度自動駕駛有一個巨大的鴻溝。目前業界最先進的技術勉強能達到L3。

我個人的觀點L2L3之間沒有質的區別，L4L5之間也沒有質的區別，這兩組之間都是量的積累和完善。前面說的鴻溝實際上就是L3和L4之間的質的區別。這個區別就是人工智慧，具備自主選擇自主判斷、自我推理、自我學習能力的人工智慧。

網際網路企業天生與人工智慧有密切的關係。百度、谷歌等走進自動駕駛領域完全不是一件令人意外的事。

現在除了車企與網企之外還有第三者走進了自動駕駛領域，如華為，這是比網企更接近人工智慧的泛科技企業，簡稱科企。

華為進入自動駕駛有個新東西，即車聯網，基於通訊技術的車聯網，這裡面估計有兩個新東西，一個是不基於網際網路的車聯網，從根本上破解了無訊號區、低訊號區可能;另一個是車輛協商機制，即兩臺以上的車透過車聯網進行自主協商，甲車走右邊，乙車走左邊，丙車停下來等甲乙透過。

從以上分析來看，車企、網企、科企在不同領域都後優勢，可能在自動駕駛的不同階段佔有優勢，但如華為一樣的科企最終會成為決定性的力量!

如今自動駕駛已經成為時代的代名詞，各大廠商都在投入巨大的精力在自動駕駛上。然而，自動駕駛作為一門人工智慧領域的科學，它必須擁有深度學習的技術，那麼車輛將實現為真正的自動駕駛。

　　然而，隨著自動駕駛技術的發展，晶片系統和軟體將成為汽車本身最基本的構造。自動駕駛汽車需要高度安全、可靠、快速響應的解決方案，此類解決方案依賴於由海量資料驅動的瞬時決策。為了快速分析未來自動駕駛汽車所需的資料，頻寬更高的記憶體和儲存解決方案不可或缺。所以，自動駕駛的未來，也許真的不在車企的手中。

　　目前，無論是英特爾，微軟，高通等都在紛紛佈局自動駕駛技術，就拿英特爾來說，2017年全方位佈局自動駕駛，加速產業合作和自動駕駛落地。憑藉獨特的“端到端”技術優勢和不斷升級的陣營優勢，英特爾正在自動駕駛的道路上全速前進。

　　美光，為汽車製造商提供速度最快的 LPDDR4：美光正向眾多汽車行業客戶部署汽車級低功耗 DDR(LPDDR)儲存器。美光今日宣佈，已開始向主要的晶片合作伙伴發運 LPDDR4x，該產品以每秒 4266 兆(MT/s)的傳輸速度執行，是 LPDDR4 規格所允許的最高速度等級。此技術可使整體系統頻寬高達 100 GB/s，併為下一代自動駕駛汽車的設計奠定基礎。

　　微軟 Azure 車聯網，安全性是微軟車聯網平臺的核心。車輛將會越來越多地做出自主決定，這將影響內部乘客與其他車輛司機以及行人的安全，因而製造商需要有信心確保這些系統的完整性。微軟是全球僅有的幾家在全球雲中內建企業安全性的公司之一。微軟對合規和監管的承諾，也正是汽車製造商信賴微軟能幫助他們打造未來網際網路汽車的首要原因。

　　高通，智慧汽車與 5G/無線的連線將改變‘車對基礎設施’以及‘車對車’通訊的遊戲規則。它將搭建汽車、所處環境和雲之間的橋樑，特別當汽車變得更自主時更是如此。 這將讓雲和汽車中的機器學習(繼而服務)更加有效，同時提高自動駕駛汽車的可預測性並實現高效的協同控制

　　到此我們也就可以理解，為什麼各家車企紛紛大力自行研發自動駕駛技術和深度學習技術。畢竟誰掌握了核心，誰就可以依託成熟的造車工藝和完善可控的供應商體系。

　　但是，自動駕駛的未來，車企的發展至關重要。因為自動駕駛從來不是一家或幾家的單打獨鬥，自動駕駛的實現需要一個全球生態系統支援，需要透過協作、分享並學習的手段，來加速自動駕駛的落地。

各有利弊，如果真要說更看重誰，那肯定是汽車企業，畢竟汽車製造是項龐大工程，沒有積累難度較大，看看國內自主汽車製造商或許就能明白

自動駕駛技術成為車企爭相鑽研的方向，至於網際網路公司與汽車企業誰更有優勢，那就要看這兩大勢力代表的都是什麼。

安卓系統的釋出為各種手機制造方帶來了福音，而新能源汽車則是為網際網路造車提供了發展的大機遇。隨著這種新型動力系統發展使得網際網路行業造車成為了現實。

特斯拉絕對是開闊了全球全電動汽車市場的眼界，它那夢幻的造型、科技化的內飾造型，除了在設計上還是有著一些不能盡如人意的問題，但是他已經聘用了耐克的設計師，目的當然是為了改變一下特斯拉引以為傲的內外部顏值。但是特斯拉人家可不是什麼白來的企業，這個公司歷經多年的磨難，才將自己的作品公之於眾。從而打開了現在這副全球電動車市場唯我獨尊的局面。

而至於網際網路造車，確實在大資料和高階科技研究方面，這些公司確實有著不錯的優勢，就像是蔚來汽車，多名大佬聯名製作，他們可謂佔據了當今網際網路的半邊天，在這樣的背景之下，蔚來的車絕對是自主品牌電動車中的佼佼者。

但是如果說是在造車的可信程度上來看，實體汽車行業肯定是有著網際網路企業所不具備的優勢，畢竟人家可是實打實的汽車製造廠家，在一些造車知識點上，他們可是有經驗可談的。

所以無論是網際網路還是汽車企業，都應該是行業的驕傲，如若它們合一，特斯拉奇蹟未必不能打破。

800 億美元，全球自動駕駛汽車研發投入令人震驚

10 月 18 日訊息，美國知名的綜合研究機構布魯金斯研究院，日前釋出研究報告稱，全球廠商已經在自動駕駛領域投資 800 億美元，但是迄今為止，仍然沒有一家明顯處於領先優勢的廠商。

布魯金斯研究院稱，在過去的三年間（2014 年 8 月至 2017 年 6 月），全球範圍內與自動駕駛技術相關的投資、合夥及併購交易總計約 160 多筆，總金額高達 800 億美元。而且由於這一領域的資料統計存在困難，因此實際的投資額，也可能遠超過這一數字。

研究報告指出，全球廠商之所以對於自動駕駛投入瞭如此高額的資金，是因為自動駕駛將是歷史上第一個走向實際應用的人工智慧技術。

研究報告指出，幾乎所有的汽車廠商都希望先入為主；博世等汽車零部件廠商也加入了這股熱潮中；同時，包括谷歌 、 蘋果 、 百度 、 三星電子等傳統上跟汽車產業鏈關係並不大的科技巨頭也紛紛涉足自動駕駛；英偉達、英特爾、高通也開始開發自動駕駛專用晶片；就連專車服務商和快遞公司也都想成為第一批無人車的使用者。

另外報告顯示，這些投資活動主要集中在美國、中國、德國、以色列和英國。

不過布魯金斯研究院也指出，目前在自動駕駛領域，仍然沒有出現一個明顯處於優勢的企業。雖然如此，但包括 Waymo 和特斯拉在內的少數幾家廠商已佔據了一定的先發優勢，這些企業大多將在 2018 年至 2022 年推出量產化的自動駕駛汽車。

自動駕駛領域尚沒有一家獨大的公司，只有一堆抱團聯盟。

谷歌waymo+waze+lyft

Waze原來是一家以色列公司，能以“司機眾包”的方式提供城市的實時交通流量，從而給司機建議最快速的行車路線，被谷歌收購之後，已經整合到了谷歌地圖中。而lyft是一家類似於uber的拼車出行公司。谷歌自家旗下的waymo是目前無人駕駛技術最為完備的一家，路測資料與人工干預等指標可以甩其他競爭對手幾條街。

Tesla

不用多說，自建軟硬體+網路一體，但有意與車企合作。戰略路線是電動車+自動駕駛。但自動駕駛技術不如谷歌waymo。

寶馬－英特爾－大陸－德爾福－Mobileye

在技術合作層面，該聯盟屬於規模較大的一個。寶馬的名聲不用多說，德爾福與大陸集團則是全球前20名的一級零部件供應商，對自動駕駛技術零部件開發有相當的技術儲備。而Mobileye在與特斯拉分道揚鑣之前，曾經是後者的自動輔助駕駛系統背後的最大功臣。該聯盟計劃在2021年實現自動駕駛技術量產。

博世－百度－高德－四維圖新

該聯盟中沒有汽車製造商。聯盟的牽頭者百度也並未想過自己造車，而是選擇在其它主機廠現成的車輛上搭載一套自動駕駛系統。寶馬在合作中能夠直接將技術運用到自己的產品中，而百度則更像是“借雞生蛋”。根據協議內容，百度、高德和四維圖新將在測試車輛上使用博世的雷達和感測器，這些感測器將幫助生成和更新對自動駕駛汽車上路至關重要的地圖資料。

豐田汽車－英偉達

英偉達是人工智慧的核心公司之一，其GPU生產線已經all in AI，進入自動駕駛領域也是再自然不過。而去年成立了人工智慧研究院的豐田汽車長期以來被認為在汽車智慧化領域和自動駕駛領域落後於大部隊。今年5月，雙方達成的合作中，豐田汽車將會利用Drive PX人工智慧汽車平臺，開發可大規模量產的高階自動駕駛系統。

沃爾沃－Uber

主打安全牌的沃爾沃駕駛輔助系統的應用水平較高，而共享出行巨頭Uber在中國業務被滴滴吞併後，轉而分出部分精力到了自動駕駛領域。收購微軟地圖部門、從谷歌無人駕駛團隊挖人、收購無人駕駛卡車公司otto等等，Uber在此的佈局也相當廣泛。不過，就這兩家的合作來看，卻並非很深入。沃爾沃只是給Uber提供了100輛XC90支援其在匹茲堡展開自動駕駛車計劃，並且提供一部分技術。而Uber則負責硬體和演算法的部分。

我更看好網際網路企業，傳統的汽車廠商的領導們官僚氣息濃重，已經不適合目前的發展了，其實企業裡他們才是真正應該被淘汰的人群，但現在很多廠商確實這類人把控，而把大量的有為青年以各種理由辭退或者打擊，相反看網際網路公司，轉型快，又有風頭資本作為後盾，關鍵是能吸引很多的有為青年，今後的競爭不是企業規模的競爭，而是人才的競爭，沒有了人才，還怎麼玩呢？