自动驾驶的研发需要持续多久

16年多的时间，马斯克将自己打造成了硅谷的钢铁侠。众所周知，特斯拉自动驾驶技术一直在市场上处于遥遥领先的地位。那么是什么原因成就了今天的特斯拉自动驾驶技术的领先地位呢？

也许“自主研发”这四个字可以为我们解答其中缘由。

特斯拉的自动驾驶系统大部分是自己研发的，包括已经实现的远远领先业界的FSD芯片，集中式电子电气架构，自动驾驶算法等。

在软硬件结合上，特斯拉一直在走自主研发的道路，因此相对于对手在自动驾驶和车辆升级上有多年的领先优势。

这样来看，在财大气粗的传统厂商面前，特斯拉的技术优势有可能会迅速拔高。除此之外，特斯拉是一家高度垂直整合的公司，因此在人工智能方面，它拥有完全的自主控制能力。

某种程度上来说，特斯拉在自动驾驶领域犹如标杆一样存在，无论是豪车三巨头，还是比亚迪、吉利等中国传统车企或蔚来、小鹏等造车新势力，以及本土的自动驾驶创业公司几乎都以特斯拉作为研发对标。

谁能挑战特斯拉？

车企的自动驾驶演进之路

所有汽车公司都要做两道难解的题目：造什么样的新能源汽车、自动驾驶怎么做。

如何选择新能源产品路线，是决定汽车公司，特别是新造车企业能不能活下来的关键。而自动驾驶战略方向的选择，决定了多年后的生存能力，同时也是能不能成为千亿市值公司的关键。

目前来看，蔚来、小鹏、威马是新造车公司里在自动驾驶领域投入比较大的选手，他们能够一定程度上反映出国内车企的自动驾驶演进之路。

蔚来过去是坚持自研的代表之一：跳过 L3.自研 L2/L4.早期时候，蔚来在国内外都设立了规模庞大的研发团队，并在去年6月向用户推送了NIO Pilot 升级包，提供自主研发的L2 级别辅助驾驶功能。不过，去年11月份，蔚来调整了此前的自动驾驶策略，选择和Mobileye合作。也就是说，蔚来将软硬件研发的重心由自主研发改为与自动驾驶供应商合作。

自打创立时主打自动驾驶的小鹏汽车，在2019年底时自动驾驶的团队已经达到190人的规模，中美两个团队同步研发。核心算法团队在美国，工作覆盖从算法运研到数据训练到模型优化到硬件落地，以及定位、激光雷达的处理、雷达的处理等。按照他们的规划，在下一款E28实现SOP时将实现完全自主研发的L2级自动驾驶推送，将感知技术由供应商方案变更为自主研发;2024年左右，L4级的自动驾驶方案将会搭载小鹏的汽车上。

同样，选择与供应商合作的还有威马汽车，他们的 Living Pilot 是与博世联合进行开发，提供 L2 级别的自动驾驶。威马在上海有软件研发，在德国、美国硅谷也设有研发机构，并在2019年1月与百度成立了“智能汽车全球联合技术研发中心”。据早期公布的信息，威马计划在2021年量产L3级别自动驾驶车型。

由此可见，有的车企坚持供应链模式，有的车企选择自主研发。站的角度不同，想法和路线自然不同。对于主机厂来说，自研自动驾驶可以和其他主机厂拉开差异化竞争，但同样自研也是资本投入巨大的事情。

在2020年这个关口，对于选择自研的车企来说，面临巨大的挑战。因为好不容易熬过了艰难的2019.这一年，行业洗牌已经开始，有的车企已经掉队。在更加严寒的2020年里，并不富裕的大家能做的就是继续奔跑。

在自动驾驶赛道上，其实车企无论是选择自研还是与供应商合作，目的都是在智能化转型的道路上寻求更大的胜算。

值得注意的是，选择「与供应商合作研发」的车企，并非全然没有自主研发，而是认可1+1》2的合作方式而选择强强联手，他们对于供应商也是有严苛的要求的，基于「自主研发」积累的深厚实力是关键之一。

例如蔚来选择与世界顶级 ADAS 霸主 Mobileye 达成战略合作，威马选择与百年ADAS巨头博世合作。在暂不具备独立开发完整自动驾驶系统能力的情况下，与强大的「自主研发」伙伴合作，基于此再做好差异化，这是一条可行、高效的路线。

同时，这也对自动驾驶方案提供商的创业公司折射出一个信号，必须依靠自主研发形成核心的技术能力，才能在行业中赢得青睐。

随着自动驾驶的比重逐步加大，未来汽车市场的竞争将会更加激烈。中国汽车品牌能否占住一席之地，甚至是形成自己的优势，避免被强势车企兼并重组，加大研发已是重中之中。

在未来，合作研发仍可能会是行业主流的选择，一定意义上，汽车的竞争力，归根结底或许会是背后供应商的竞争力。

与时间赛跑，创业公司的自主研发

特斯拉的 Autopilot 并不是业内最早量产的自动驾驶系统。

但在 2014 年发布以后，Autopilot 凭借完善的功能定义、依靠众包数据不断学习的算法，以及通过 OTA 实现的软件升级，已经成为全球范围内部署规模最大、运行里程最长的（单一）自动驾驶系统。

最终，坚持自主研发的特斯拉，正逐渐成为「汽车界的苹果」。

对于创业公司来说，要想拿出这样出色的自动驾驶产品方案丝毫不容易，关键也是集中精力做好自主研发。

在自动驾驶路线上，从来就不缺乏对标特斯拉的中国力量，除了车厂外同样也有创业公司，其中就包括从特斯拉走出来的关键技术人物。徐雷是原特斯拉计算机视觉高级工程师，曾任TeslaVision深度学习负责人，研究成果直接向马斯克汇报，他从零开始领导搭建了TeslaVision的深度学习网络，成功取代了第一代产品中的Mobileye视觉系统。

2016年底，他与同在特斯拉效力的宋新雨创立了纽劢科技，宋新雨是特斯拉供应链及产品高级经理，期间为Autopilot和娱乐系统项目开发团队骨干成员，参与了Autopilot 1.0和Autopilot 2.0的产品化全过程，拥有十年以上丰富的汽车产品工程化经验。

2019年6月份，纽劢正式发布了面向量产的自动驾驶全栈解决方案，可以实现包括高速代驾、拥堵跟车、自主泊车等在内的多项功能。纽劢特别强调，这套以视觉感知为主的量产方案是完全自主研发，包括感知、规划、控制，以及专门的自动驾驶平台MaxOS——全部代码自主开发，无第三方依赖，标准化接口，因此能够为客户提供自定义的方案。。

虽然不像特斯拉一样连计算平台都进行了自主研发，但是纽劢将自己所需的软件算法全部进行了自研，包括产品背后的仿真系统、集成测试系统、版本发布系统。

除了少数这样特斯拉背景的公司，国内不少的创业公司同样重视自主研发。

定位于打造自动驾驶大脑的Momenta的自主研发能力也不容小觑。相继发布了高速自动驾驶（Mpilot Highway）、自主泊车（Mpilot Parking）、L4级无人驾驶技术 MSD 等方案，背后是Momenta利用数千块GPU搭建的计算集群并自主研发了深度学习系统软件ROCS，用于实现多机多卡之间的快速通信，从而加速深度学习的训练和算法迭代。

这只是部分为车厂提供软件技术方案的创业公司，事实上国内还有不少创业公司在Robotaxi、低速物流等等细分领域通过自主研发形成了积累的技术深厚。

瞄准“自动驾驶方案提供商”的企业很多，他们大都也对标特斯拉。对于创业公司而言，他们希望赶上甚至是高于特斯拉，现在他们是否已经形成了一些这样的基础呢？

对比特斯拉的Autopilot来看，答案是有。

完善的功能定义、成规模的部署、可观的运行里程，虽然创业公司无法全部独自完成，但是这在和车企的量产过程中可以得到解决;而依靠众包数据不断学习的算法以及通过 OTA 实现的软件升级，不少的创业公司已经做到了：纽劢发布的量产方案具有影子系统这样的学习能力，Momenta也是在持续研发数据驱动的核心算法，打造闭环自动化工程体系。

在软件算法层面而言，自动驾驶系统研发的关键大体在于感知、规划、控制以及系统平台。如果具备了这一整套的技术能力，从根本上来说也就具备了开发一套好方案的基础。因此，国内一些企业坚持的正是全栈的自主研发。

全栈自研意味着方案可以做到完全自主可控，减少对第三方的依赖，在后期的技术迭代中不会受制于人。作为全栈自研的典型代表，特斯拉的成功已经充分诠释了这一点，特斯拉背景的纽劢科技，也是认准了这一点。国内可以提供全栈解决方案的企业，还包括有小马智行、元戎启行等等创业公司。

值得一提的是，视觉感知或许是不少公司的研发短板，包括部分的车企、传统Tier1以及自动驾驶公司，因此这也是一些创业公司重点攻关的方向。国内以视觉感知见长的自动驾驶公司，将Mobileye、特斯拉作为对标的对象，已经能够提供一些在中国环境下相当甚至是更出色的感知技术。

因地制宜，更懂中国，是国内创业公司的一大优势。自动驾驶具有很强的“本地属性”，它的实际效果与当地的交通系统、生活习惯、商业环境等等各个方面息息相关，需要因地制宜地设计、调整和部署。本地自主研发的创业公司，几乎都在这一点上做出了自己的特色。

如果说中国车企起步晚，终于在经过几十年的发展后追赶上了国外的对手们，那么中国的自动驾驶创业公司相对是幸运的，因为他们几乎是与各地的竞争者在同一起跑线出发。而且凭借中国在政策、市场等方面的优势，中国的自动驾驶公司有可能在未来快速地取得应用层面的突破。

中国作为全球最大汽车市场，从产业基础到政策扶持，从技术积淀到人才储备，各个方面都在共同催生自动驾驶市场爆发的火种。创业公司可以与本土的车企形成合力，在国内甚至是更大应用范围上实现技术的量产。

自研不是泡沫

自主研发是泡沫吗？

马斯克曾说过，「一套昂贵的设备，其中大部分都使汽车变得昂贵、丑陋和不必要」，特斯拉其实走的是更艰难的道路，他想要一个更好的系统，即使没有庞大和昂贵的硬件，他将用自研的技术掌握真正的自动驾驶。

反观国内，不少的造车新势力，尤其是自动驾驶创业公司，都走自研自动驾驶策略，是为了吸引资本？

针对这个问题，雷锋网同时采访了六位学术界、工业界领头人，得到的答案比较一致：不是吸引资本。是学特斯拉快速迭代，一般供应商不会这么配合，或收取迭代开发费用。

其中一位业内人称，汽车界早已经抛弃了垂直整合模式，通用剥离德尔福，福特剥离伟世通就是经典案例。智能汽车重新冒出这个争论，是因为快速迭代OTA理念出来，不垂直整合就快不了，比如特斯拉，我的问题是，别人学习特斯拉，就一定能成功？毕竟世界上像马斯克这样的具备“asshole”天马独行执行力和想象力的人只有一个。

那么，自己干VS供应链干？

其实，无论打法如何各异，套路逻辑却是一致的。这和创新有关系，创新就会有成功和不成功。

能做到像特斯拉一样的车企是少数，如果无法独立搞定自动驾驶这个庞大复杂的系统，借助供应链上的力量来走得更快更好，不失为一个明智的选择。尤其是自动驾驶创业公司在创新上、在快速迭代上具有先天的优势，融入汽车供应链后与车企、传统供应商形成的新供应链关系，可以迸发出更强的产品活力。

通过观察这些造车新势力，不难发现，经过几年发展，他们正在由PPT造车，进化为将车交付到用户手中，通过一批批海量用户来进行检验。由此积累下的大量数据，成为其改进问题的发展模式。这也是造车新势力，与传统燃油车企对比中最大的硬伤。几十甚至上百年的行业沉淀，除了人才、技术、渠道市场，传统车企还拥有着海量各维度的硬性核心数据和软性经验积累，这是产品质量的重要基石之一。

然而，自动驾驶是一项综合要求相当高的技术，运用到汽车行业，更是一个战线周期长的事情。正如李书福所言，“炒作是炒不出高质量发展的。实业就是实业，实业是挣不来快钱的。”总之，时间是把杀猪刀，这也将考验着“自研话语权”的争夺能否笑到最后。

自主研发的优势未来会进一步促进中国汽车行业的发展，由自主技术构成的供应链也将让中国的自动驾驶产业发展得更加稳固。在经历阵痛或者是震荡时中掌握主动，在长远发展中而不受制于人。