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智能駕駛的“中場”是一個以車機(jī)系統(tǒng)為基礎(chǔ)，融合車輛感知、車聯(lián)網(wǎng)等傳感系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的集合，其對軟硬平臺和云數(shù)據(jù)服務(wù)實(shí)力的高要求屏蔽了大多數(shù)的初創(chuàng)公司;傳統(tǒng)車企上行，互聯(lián)網(wǎng)車企下移，大潮之下傳統(tǒng)車企也無法左右自己的命運(yùn)。而符合天時地利人和的BAT就成了智能駕駛開發(fā)的天選之人。

足球理論認(rèn)為，控制了中場，就控制了比賽的節(jié)奏，從而獲得比賽樞紐的控制權(quán)，有助于在比賽中取勝。

如果把智能駕駛比作一場足球賽，處于膠著狀態(tài)的競爭各方顯然進(jìn)入了中場爭奪。處在中場競爭的節(jié)點(diǎn)，誰勝誰負(fù)就要看中場實(shí)力了。

硬件向軟，軟件向硬，融合方知天地寬

智能駕駛的“中場”是一個以車機(jī)系統(tǒng)為基礎(chǔ)，融合車輛感知、車聯(lián)網(wǎng)等傳感系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的集合，既拓展了傳統(tǒng)車機(jī)功能，又融合后臺的AI算力輸出。BAT等都在卡位競爭，爭的正是“中場”實(shí)力。

這個“中場”實(shí)力即是軟硬平臺和云數(shù)據(jù)服務(wù)的實(shí)力，僅這兩點(diǎn)就屏蔽了大多數(shù)的初創(chuàng)公司。原因多方面：一方面來自于智能駕駛會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，一輛車一天的數(shù)據(jù)量將達(dá)到40TB;另一方面則需要云服務(wù)提供算力輸出，還需要適時推出讓算法更新迭代;第三，整合智能駕駛的多方面?zhèn)鞲衅骷瓦壿嬇袛鄨?zhí)行器件，需要系統(tǒng)級的能力，不僅需要有上下游關(guān)系，還需要切入供應(yīng)鏈。這本身就具有很高的門檻。

根據(jù)投資人透露，打造一個智能駕駛公司，至少需要5000萬美元啟動，包含人員的運(yùn)營費(fèi)用、設(shè)備費(fèi)用還有購買測試牌照的費(fèi)用，比如北京的智能駕駛牌照費(fèi)用得500萬RMB。但如果只想切入智能駕駛的某一個點(diǎn)，可以用通用軟件和算法進(jìn)行測試。軟件方面，百度已經(jīng)開放了Apollo ;硬件方面，目前高通、Intel、nVIDIA都有。

雖然他們有融合交叉，但是目的卻決然不同。百度意圖通過軟件構(gòu)筑自動駕駛汽車創(chuàng)業(yè)者的生態(tài)系統(tǒng)，同時能夠分享測試數(shù)據(jù)，加快自動駕駛的落地步伐。Intel、nVIDIA則想把PC那套移植到智能駕駛領(lǐng)域，這樣他們獲益最大。

特斯拉讓nVIDIA的美夢幾乎落空。一個標(biāo)志性事件則是特斯拉放棄了nVIDIA的公用平臺，采用自己設(shè)計的FPGA。在功耗性能上比nVIDIA強(qiáng)很多，并提供冗余備份。有了這個硬件基礎(chǔ)，馬斯克認(rèn)為，“這能讓特斯拉市值達(dá)到5000億美元”。

馬斯克可能又吹了牛，現(xiàn)在特斯拉市值不到這個目標(biāo)的10%，但5000億美元很誘人。他也指明了一個方向：即在軟硬件上全部采用自己的標(biāo)準(zhǔn)，在產(chǎn)品服務(wù)層面全面導(dǎo)向蘋果模式，能夠在產(chǎn)品和服務(wù)上鞏固自動駕駛初創(chuàng)企業(yè)的基礎(chǔ)。

他也認(rèn)為，緊密的軟硬協(xié)同是自動駕駛能成功的關(guān)鍵，受此刺激，Waymo也造起了雷達(dá)，并且很便宜，害得Waymo原來的供貨商不得不把大部分產(chǎn)品賣到了中國。

我們看到智能駕駛的開創(chuàng)者們，在熟悉了其中的邏輯之后，開始技術(shù)下沉，并延伸到產(chǎn)業(yè)鏈底層。實(shí)際上，新興產(chǎn)業(yè)布局，為了構(gòu)筑壁壘，在商業(yè)模式設(shè)計之初，就走向兩個方面：要么是延長產(chǎn)業(yè)鏈，提高學(xué)習(xí)成本，故意制造門檻;要么是在現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)鏈上切入更多的環(huán)節(jié)，同樣具有壁壘效應(yīng)。

國內(nèi)的BAT也幾乎遵循這一原則，它們在產(chǎn)業(yè)鏈上布局上頗為努力。阿里的投入觸及鏈條很長，涉及到上游的芯片;百度的Apollo甚至把nVIDIA和Intel納入生態(tài)系統(tǒng)之中， 更注重軟件;騰訊在高精度地圖和模擬訓(xùn)練方面更有興趣。三家的著重點(diǎn)并不相同，形成錯位競爭。

阿里除了自己研發(fā)軟件提供云服務(wù)，它還投資了中國AI的幾乎所有獨(dú)角獸企業(yè)，其中有導(dǎo)航、AI芯片等企業(yè)，布局更為上游。當(dāng)然它自己的芯片，恐怕還暫時無法用到自動駕駛領(lǐng)域。至于自動駕駛的實(shí)驗(yàn)車，也在部署中。

百度最在意自動駕駛落地，自2014年宣布進(jìn)軍自動駕駛領(lǐng)域，手里擁有最多的自動駕駛測試牌照，中巴車和出租車開始L4級別試運(yùn)營。軟件和硬件系統(tǒng)方面，已經(jīng)自成體系。

騰訊和阿里一樣更看重數(shù)據(jù)服務(wù)，強(qiáng)調(diào)車路協(xié)同。不過這需要市政建設(shè)達(dá)到車聯(lián)網(wǎng)的要求，為此騰訊在高精地圖的投資以及用17.8億美元換取特斯拉的5%股權(quán)，則有借殼生蛋的意思。

目前來看，百度可以提供全套的解決方案，Apollo生態(tài)也由此建立。而騰訊和阿里估計會以服務(wù)為核心切入。阿里已經(jīng)有樣車，但會更強(qiáng)調(diào)車路協(xié)同，數(shù)據(jù)服務(wù)將成為智能駕駛的基礎(chǔ)架構(gòu)而存在，在未來一段時間內(nèi)，還會催生一些自動駕駛的新企業(yè)，充實(shí)自動駕駛的上下游鏈條。

Alphabet孵化了Waymo，也孵化了美國的智能駕駛行業(yè)。百度開放了Apollo，手握國內(nèi)超過一半的智能駕駛牌照，開放代碼超過了20萬行，參與開發(fā)的人員超過2000。此后，百度一方面軟件升級很快，兩年間迭代了6個版本;另外一方面在營收乏力的情況下，繼續(xù)大力投入自動駕駛，根據(jù)估算，百度每年在智能駕駛方面的花費(fèi)上億美元。

在智能駕駛落地方面，根據(jù)百度的路線圖，在今年的7月份限定區(qū)域測試L4級別智能駕駛;在2021年實(shí)現(xiàn)高速和城市完全智能駕駛，即L5級別智能駕駛。如果能按照這個線路圖實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，百度可能會成為最早實(shí)現(xiàn)L5級別智能駕駛的服務(wù)提供商，因?yàn)閃aymo明確表示，L5的智能駕駛可能很難實(shí)現(xiàn)。

相比百度把寶押在自動駕駛上， 騰訊和阿里則輕松得多，一個在電商領(lǐng)域如火如荼，一個在社交和游戲領(lǐng)域獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷。基礎(chǔ)業(yè)務(wù)穩(wěn)健，在自動駕駛領(lǐng)域的投入也更看長線，并不急于變現(xiàn)，騰訊和阿里的布局會更在中場的核心，壁壘會更高。

但從長期來看，如果智能駕駛要落地，擁有完善軟硬基礎(chǔ)設(shè)施會成為必須， 軟硬融合將成為壁壘的基礎(chǔ)，也是智能駕駛的競爭中場的關(guān)鍵元素。

數(shù)據(jù)，優(yōu)化了智能駕駛的學(xué)習(xí)曲線

但是，智能駕駛相對復(fù)雜，需要應(yīng)對的方面太多，從技術(shù)到倫理甚至法規(guī)，方方面面都要有所考慮。影響學(xué)習(xí)曲線的因素過于復(fù)雜，制約了智能駕駛領(lǐng)域研究的投入。在沒有找到合適的研究工具之前，傳統(tǒng)車廠對智能駕駛的態(tài)度觀望大于行動。

但是傳統(tǒng)汽車對駕駛輔助的研究并沒有像想象中那么消極。作為行業(yè)標(biāo)桿的奔馳，早在其S級系轎車?yán)?，提供了夜晚駕駛輔助。即通過不大的中控屏幕，提供紅外攝影的圖像，如果出現(xiàn)人或者動物會提醒。此外，還有剎車輔助系統(tǒng)，一時間也被其他車廠效仿。

這些很有效果，但是沒有發(fā)展到智能駕駛。它的高成本和高復(fù)雜度阻礙了像奔馳這樣的車廠花大力氣研究和推廣。智能駕駛的門檻還是太高。軟硬協(xié)同以及云計算服務(wù)，傳統(tǒng)車企是空白;而且機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算最近才發(fā)展到實(shí)用階段。傳統(tǒng)車企不在IT的前沿，自然就無法充分利用計算資源實(shí)現(xiàn)自動駕駛的概念。這給有IT背景的廠商捕捉到了機(jī)會。

有句話說，外行改變內(nèi)行。特斯拉給智能駕駛打了很好的廣告，Waymo給智能駕駛展示了美好的前景，百度則讓智能駕駛在國內(nèi)開花?，F(xiàn)在造車內(nèi)行得跟著造車的外行轉(zhuǎn)。

受此刺激，奔馳和寶馬都有自己抱團(tuán)的產(chǎn)業(yè)鏈，在智能駕駛領(lǐng)域也有很強(qiáng)的根基，寶馬表示要在2020年試驗(yàn)L4級別的智能駕駛，大眾則表示智能駕駛的研發(fā)工程師已經(jīng)在達(dá)到了4000人。通用和福特分別通過收購實(shí)現(xiàn)了對智能駕駛領(lǐng)域的切入，而且通用的Cruise水平還不錯，日產(chǎn)雷諾，豐田等都有自己的方案。

為了表示自己沒落后時代，寶馬甚至把一臺R1200GS摩托車通過智能駕駛賦能，跑了幾圈大秀“肌肉”。不知是為了應(yīng)對質(zhì)疑還是為了嘲笑現(xiàn)在的智能駕駛對手，這臺沒有特別改裝的摩托車，其智能駕駛技術(shù)難度要比汽車高。傳統(tǒng)車企果然也不是吃素的。

傳統(tǒng)車企和智能駕駛新貴開始在技術(shù)上對接了。那么接下來，拼什么呢?對，數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)有兩大類，第一是高精度地圖的繪制，第二類是駕駛過程中控制行為反饋，比如碰到什么新場景，是否學(xué)會了。如果說智能駕駛軟件和算法是開礦的工具，由此積累的數(shù)據(jù)則是實(shí)打?qū)嵉慕鸬V。智能駕駛的成敗系與此端。

所以，百度也表示，為了打造Apollo生態(tài)，可以與開發(fā)人員或新創(chuàng)企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，前提是他們把數(shù)據(jù)共享，以此大幅度加快Apollo生態(tài)成熟步伐。根據(jù)預(yù)計，百度還將開發(fā)針對日本的系統(tǒng)。也即意味著，人的習(xí)慣，交通狀況的差異，都需要納入軟件和云數(shù)據(jù)服務(wù)中，從而提高智能駕駛精度。

現(xiàn)在的問題是，擁有智能駕駛能力的實(shí)驗(yàn)車速度還不能太高，很少超過60公里時速，而且還無法實(shí)現(xiàn)全自主的L5級別駕駛，因而試驗(yàn)和對軟件算法的規(guī)劃，還需要更多時間完善。這個時候，跑圈刷里程就稱為智能駕駛企業(yè)的日常。

目前，多數(shù)車企的落地測試車輛不到100輛。Waymo的投入最大，車隊(duì)在2018年達(dá)到600輛，行駛里程也最長。到今年2月份已經(jīng)累計行駛超過了2000萬公里，每個月還在以超過100萬公里的速度增長。其模擬平臺的數(shù)據(jù)更驚人，早已超過60億公里。根據(jù)業(yè)內(nèi)的共識，智能駕駛汽車需要有超過100億公里的行駛數(shù)據(jù)集，才有可能被認(rèn)為能夠在道路上行駛。

馬斯克不服，“我們有超過20萬輛車智能駕駛車輛提供駕駛數(shù)據(jù)”

Waymo認(rèn)為“你那不算數(shù)，不是L3級別的智能駕駛不是真的智能駕駛”。馬斯克預(yù)計2020年，特斯拉能提供L3級別的智能駕駛，但是大家不信，特斯拉的方案與L3級別的智能駕駛相比，還有物理鴻溝。

Waymo的水平還是最高的。在智能駕駛汽車上路測試中，其“脫離”率達(dá)到了17000公里/次的水平。根據(jù)統(tǒng)計，我國平均每輛車行駛里程大約為15000公里，這個水平幾乎等于平均一年一次。從理論上來說，這很堪用了。

正因?yàn)槿绱耍琖aymo大舉進(jìn)軍出行服務(wù)，并將購入6.3萬輛車進(jìn)行試運(yùn)營，到2020年，將有大約2萬輛智能駕駛汽車供出租用。對于此番舉動， 馬斯克只能表示沉默，特斯拉還沒法做出應(yīng)對。

為什么實(shí)地運(yùn)行汽車數(shù)量較少的Waymo還能在技術(shù)上超越特斯拉呢?雖然表面上是技術(shù)取向之爭，實(shí)際上是“數(shù)據(jù)后臺”算力之爭。特斯拉沒有Alphabet的數(shù)據(jù)處理和傳輸優(yōu)勢，不具備大規(guī)模云計算和AI算力輸出服務(wù)，迫使特斯拉把用戶當(dāng)成免費(fèi)測試員，數(shù)據(jù)雖飽滿，但并不利于算法升級和迭代。目前，特斯拉L2級別的智能駕駛還是有代差，不足以對Waymo形成挑戰(zhàn)。

特斯拉還需要解決一些技術(shù)難題。比如紅綠燈的識別、對警察意圖的識別，曾經(jīng)，特斯拉一輛車看不懂警察手勢，跟警車撞在了一塊，讓特斯拉鬧了笑話。

經(jīng)過十年發(fā)展的Waymo算是堪用了。它在智能駕駛和出行服務(wù)方面架了一座橋，也鑄了一道壁壘。硬件和軟件還有可追的可能性，但是高達(dá)2000萬公里的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，大多數(shù)廠商得想其他辦法完成。而且Waymo的消耗也很高，其母公司Alphabet每年對其的投入高達(dá)10億美元。

當(dāng)然馬斯克批評Waymo不是沒有道理?！安捎肔iDAR系統(tǒng)的成本太高，很難進(jìn)入家庭轎車”，馬斯克堅持采用模擬人眼感知的方式獲得智能駕駛的數(shù)據(jù)，成本很低，能夠商用。但其忽視了一點(diǎn)，這可能很難超越人類本身的駕駛能力，這是特斯拉方案的大缺陷。而基于云端數(shù)據(jù)服務(wù)輔以LiDAR雷達(dá)的，卻具備大幅度超越人類駕駛的潛力。也即意味著，智能駕駛汽車構(gòu)筑的交通系統(tǒng)，會比目前的交通系統(tǒng)高出一個段位。

傳統(tǒng)車企或多或少忽略或不具備云技術(shù)處理，制約了其在智能駕駛領(lǐng)域的投入，同時沒有數(shù)據(jù)思想總觀全局，也無法實(shí)現(xiàn)智能駕駛的發(fā)展和演進(jìn)。這就如同數(shù)據(jù)天然具有演進(jìn)產(chǎn)品的價值，這在智能駕駛領(lǐng)域表現(xiàn)得淋漓盡致。

傳統(tǒng)車企上行，互聯(lián)網(wǎng)車企下移，智能駕駛在“中場”碰撞

現(xiàn)在，一臺符合上路標(biāo)準(zhǔn)的智能駕駛汽車，造價高達(dá)15萬美元以上，主要是LiDAR雷達(dá)夠貴。一臺64線主雷達(dá)將達(dá)到8萬美元，還需要兩個輔助LiDAR雷達(dá)，加上專用計算服務(wù)器以及其他費(fèi)用，成本無法降低。而馬斯克堅持不用LiDAR，使得特斯拉的Autopilot的價格也比較便宜，大約在6000美元左右，但目前無法實(shí)現(xiàn)L3級別的自動駕駛。

當(dāng)然，逐漸普及的L2級別的智能駕駛難度沒有那么高。汽配大廠博世就有解決方案，國內(nèi)擁有L2級別智能駕駛的汽車，有的直接用了博世的方案，也就不難理解，Waymo對特斯拉的“蔑視”。

實(shí)際上，智能駕駛的平臺承擔(dān)一個數(shù)據(jù)的中樞作用，不僅需要接受外界的數(shù)據(jù)，還要對自身產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和判斷，以對汽車做出控制。但同時，幾乎所有的智能駕駛汽車，一沒有考慮乘坐的人的感受;二沒有考慮到極端天氣下各種情況的應(yīng)對。

我們在關(guān)于特斯拉的信息中發(fā)現(xiàn)，特斯拉的攝像頭因?yàn)橛暄┨鞖馊菀资У膯栴}，而且還有對標(biāo)識的識別問題，遠(yuǎn)比高速上跑一通復(fù)雜。另外在面對極端天氣，出現(xiàn)意外的處理，目前還沒看到案例。

有人反應(yīng)，智能駕駛汽車的乘坐體驗(yàn)不大好，比如剎車太硬，加速很難符合心理預(yù)期，反而容易暈車。這給未來的智能駕駛發(fā)展提供了方向。也即：智能駕駛平臺不僅要對接云數(shù)據(jù)，處理好傳感器數(shù)據(jù)和控制汽車，也要把人的感受作為最主要的考量因素。如果智能駕駛不能很好服務(wù)于人的感受，再好的技術(shù)將不會得到市場的青睞。

這是傳統(tǒng)汽車制造商對智能駕駛漠視的借口。很典型的，比如寶馬講究駕駛樂趣，保時捷推背感的營銷策略，智能駕駛還做不到這些細(xì)節(jié)體驗(yàn)的提高，限制了傳統(tǒng)車企對此的興趣。也或許，他們有更黑的科技，能彌補(bǔ)智能駕駛在這方面的不足。

智能駕駛領(lǐng)域也在努力，Waymo提供Waymo One服務(wù)作為嘗試。甚至在進(jìn)行跑圈刷里程的時候，也會邀請一些有興趣的人參與體驗(yàn)?，F(xiàn)在百度也在開放智能駕駛出租車項(xiàng)目，而株洲已經(jīng)通過標(biāo)志線導(dǎo)航實(shí)現(xiàn)了智能駕駛公交，目前還沒看到對乘坐舒適性的負(fù)面評價。

但要做到L4級以上的智能駕駛，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)集還不能完全支持，城市里開放無人駕駛出租車還有困難——一切卡在了數(shù)據(jù)上。

傳統(tǒng)車企也卡在數(shù)據(jù)上。自智能駕駛發(fā)展起，業(yè)內(nèi)就有兩個方向：一個是以IT技術(shù)為代表的Alphabet和百度，他們通過算法和軟件以及云端的數(shù)據(jù)服務(wù)，在虛擬世界重構(gòu)了一個與現(xiàn)實(shí)高度重合的交通空間，并通過計算模擬實(shí)現(xiàn)智能駕駛技術(shù)的升級和迭代。其主要目的是以汽車為載體，把軟件和服務(wù)作為核心和未來盈利來源，提供的是軟硬系統(tǒng)和數(shù)據(jù)服務(wù);

另一個則是以傳統(tǒng)汽車為代表的，以整車為模型的思考方式，從整體上把汽車改造成符合智能駕駛要求和規(guī)范的平臺，從而應(yīng)對IT行業(yè)對汽車這個平臺侵蝕。他們也找IT企業(yè)合作，但強(qiáng)調(diào)的是汽車本身，而忽略了汽車的出行服務(wù)本質(zhì)。

兩種思維方式的沖撞決定了兩條路徑的不同，也是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和服務(wù)產(chǎn)業(yè)對汽車行業(yè)完全不同的理解。IT廠商切入是以服務(wù)為目標(biāo)，而傳統(tǒng)汽車廠還是以產(chǎn)品為核心，這將給智能駕駛領(lǐng)域帶來兩種不同技術(shù)路線的沖撞和糾纏。

IT技術(shù)廠商嗅到了服務(wù)的價值和不可替代性，而傳統(tǒng)車企的產(chǎn)品競爭很難通過產(chǎn)品競爭獲得絕對的市場占有率。服務(wù)和產(chǎn)品的這種巨大差異，讓IT技術(shù)廠商捕捉到了——即以出行服務(wù)為方向，向產(chǎn)品端滲透。

IT技術(shù)廠商的嗅覺沒有錯。根據(jù)估計，我國出行服務(wù)的市場規(guī)模在2019年將達(dá)到260億美元左右，而且還將以每年30%以上的復(fù)合增長率高速成長，到2030年的時候，中國出行服務(wù)市場將達(dá)到5640億美元，屆時，45%以上的人會用到共享汽車。雖然到時候具體數(shù)字會有出入，但絕對表明了發(fā)展方向：也就是說，將有接近一半的人可能就不會購買屬于自己的汽車，而汽車這種私有性特別強(qiáng)的物品也將成為公共交通網(wǎng)絡(luò)的一部分，它的價值將在高效率的公眾服務(wù)中盡情體現(xiàn)。

與之相應(yīng)的是中國轎車產(chǎn)銷在2018年歷史性下滑，結(jié)束了長達(dá)28年的增長?！捌嚇I(yè)的以產(chǎn)品為中心的好日子到頭了，以服務(wù)為中心的模式將大幅成長”。

目前個人出行方式多變，共享汽車服務(wù)的高速發(fā)展。其中最有價值的正是數(shù)據(jù)，各大網(wǎng)絡(luò)巨頭不約而同看到了這一點(diǎn)，因而在出行服務(wù)逐漸風(fēng)行，而技術(shù)逐漸有富裕能夠輸出的時候，以智能駕駛為主題的比賽早早被拉到了下半場。

在下半場的比賽中，數(shù)據(jù)的價值堪比石油。據(jù)統(tǒng)計，2018年，僅與互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)在我國已經(jīng)占到GDP的1/3，數(shù)據(jù)石油與傳統(tǒng)的石油在汽車上相遇，則是科技發(fā)展不可避免的宿命。

傳統(tǒng)車企還在做掙扎。除了宣布參與自動駕駛的競賽外，還通過布局出行服務(wù)參與到這樣的商業(yè)盛宴。在Uber上市的前夕，軟銀、豐田和電裝向Uber的自動駕駛汽車業(yè)務(wù)投入10億美元，借助現(xiàn)存的優(yōu)勢企業(yè)實(shí)現(xiàn)服務(wù)上位。

我們注意到豐田其實(shí)拉了軟銀作背書，潛臺詞對基于網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)商還不大信任。但也說明，如此頑固的豐田都開始對自動駕駛和出行服務(wù)感興趣，它們所代表的未來已不言自明。

奇瑞轎車也有“雄獅”戰(zhàn)略牽頭，涵蓋智造、智云、智駕、智贏、智行五大的方面，算是傳統(tǒng)車企的反擊。傳統(tǒng)車企早已覺醒，并切開始偷襲網(wǎng)絡(luò)巨頭的“老巢”了。

傳統(tǒng)車廠，對與汽車的命運(yùn)很清楚，只是大潮之下，無法左右自己的格局，在新的技術(shù)面前， 汽車遲早會成為配角。至此，汽車時代無可奈何花落去，在數(shù)據(jù)面前，汽車作為“配角”，只能給數(shù)據(jù)“打工”了。從這個意義上來說，BAT真的是天然適合開發(fā)智能駕駛。

但智能駕駛在他們的菜單里，會通過服務(wù)體現(xiàn)。百度提供的是智能駕駛的整體解決方案，構(gòu)筑了智能駕駛的生態(tài)系統(tǒng)，融合了服務(wù)、軟件、車機(jī)和主機(jī)的方方面面，當(dāng)然云計算、AI算力輸出還是百度這個平臺的核心內(nèi)容。此外，在小度OS方面切入小程序已經(jīng)可以在百度的車機(jī)OS上運(yùn)行。百度的Apollo 平臺強(qiáng)調(diào)汽車本身的計算能力，輔以高精度地圖，完成智能駕駛的所有功能。

而阿里除了提供車載的AliOS之外，更強(qiáng)調(diào)車路協(xié)同。從運(yùn)控平臺、智能感知基站、協(xié)同計算系統(tǒng)三個層面，更像一個基礎(chǔ)設(shè)施的構(gòu)建，并且極度需要5G的配合，這一點(diǎn)與華為的思路接近。

現(xiàn)金豐富的騰訊，則在智能駕駛投資上有自己的理解。比如投資高精地圖的Momenta，在產(chǎn)品方面，除了與阿里和百度相近的云數(shù)據(jù)服務(wù)外，還提供模擬仿真，這是自動駕數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的關(guān)鍵步驟之一。騰訊更注重此領(lǐng)域的外圍投資，而不是自己孵化技術(shù)，畢竟對于多金的騰訊而言，投資可能是更好的選擇。

采用這三家的車機(jī)系統(tǒng)，在生產(chǎn)數(shù)據(jù)的層面就必須與他們各自的云數(shù)據(jù)發(fā)生勾連，而裝載其系統(tǒng)的汽車將成為他們的數(shù)據(jù)生產(chǎn)設(shè)備，從而完成壁壘的構(gòu)建。但作為車廠，還沒有更好的選擇，智能駕駛的數(shù)據(jù)化也直接決定了它們的從屬地位。

現(xiàn)在，傳統(tǒng)車企和智能駕駛服務(wù)提供商在數(shù)據(jù)和軟硬系統(tǒng)的“中場”開始碰撞，但到底是以軟實(shí)力為代表的智能駕駛服務(wù)提供商會贏還是以汽車為傳統(tǒng)輸出媒介的汽車廠能贏呢?這個事情會變得特別有趣。

誰先找到智能駕駛的強(qiáng)需求，誰就贏

人在最需要的地方才會發(fā)光，技術(shù)同樣如此。雖然智能駕駛在個人領(lǐng)域短時間內(nèi)看不到落地的希望，但是在一些緊俏的行業(yè)開始有了強(qiáng)需求。比如智能駕駛物流汽車領(lǐng)域。智能相對論查詢到一家做卡車智能駕駛的公司的信息，目前西安到烏魯木齊的物流需求最為緊俏，他們準(zhǔn)備在這一段投入智能駕駛物流車，主要是減少司機(jī)降低成本之用。用了他們這個系統(tǒng)，可以減少一個司機(jī)，也能夠提高物流運(yùn)力。

根據(jù)他們的規(guī)劃，這套系統(tǒng)將采用租賃的方式，國內(nèi)大約2000-3000元/月，國外大約2萬美元/年的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，相對應(yīng)的則是Otto大約3萬美元/年的租金。這給智能駕駛汽車落地定了個調(diào)，用戶也估計會有個數(shù)：以后的智能駕駛服務(wù)，也將像汽油費(fèi)一樣，省不了。這就難怪出行服務(wù)公司對智能駕駛的迷戀了。

資本市場對智能駕駛也很迷戀。在過去的二十年內(nèi)，智能駕駛將被認(rèn)為是科技史上的革新，是借助于IT基礎(chǔ)設(shè)施完成的科技之科技。而且，它的應(yīng)用市場范圍大。如果融合5G技術(shù)，全球的市場規(guī)模將達(dá)到5萬億美元之多。

這個市場預(yù)期，吸引了大批投資。最近5年，全球關(guān)于智能駕駛的投資達(dá)到了120億美元，新成立了超過460家企業(yè)。在國內(nèi)，智能駕駛企業(yè)也是如火如荼，在資本刺激下，智能駕駛已經(jīng)開始呈現(xiàn)“高燒”狀態(tài)。有些甚至被燒暈了，有兩家融資規(guī)模比較大的公司因?yàn)閮?nèi)訌而元?dú)獯髠幸患疑踔烈驗(yàn)閯?chuàng)始人的紛爭關(guān)門。

且不論及系統(tǒng)層面。在一些細(xì)分領(lǐng)域比如高精地圖方面同樣火熱，BAT各有入股投資，爭取智能駕駛“中場”的那一畝三分地。國內(nèi)具有導(dǎo)航測繪甲級資質(zhì)的企業(yè)也瞬間熱起來了。

至此，BAT三家的布局都很明確了，都是接近系統(tǒng)級布局。同時在細(xì)分市場卡位，就像足球的中場，有好幾個位置，未必各個都強(qiáng)，但是卡位精準(zhǔn)則有田忌賽馬、出其不意的效果。

BAT具有點(diǎn)面的布局能力，其他后來者可能就要從細(xì)節(jié)挖掘機(jī)會，這將帶動一大批細(xì)分領(lǐng)域的領(lǐng)軍廠商，商業(yè)動量不可限量。

羅曼·羅蘭在《米開朗琪羅》里說，世界上只有一種真正的英雄主義，那就是在認(rèn)清生活的真相后依然熱愛生活。我還需要添加一句，那就是認(rèn)清競爭的本質(zhì)依然熱愛競爭，同樣也是英雄主義。而智能駕駛在這樣的競爭中，也一定會更好。