引言

當特斯拉 FSD 在硅谷街頭畫著問號繞圈時，北京亦莊的無人車已經(jīng)載著乘客穿過早晚高峰的車河，深圳坪山的無人配送車正沿著規(guī)劃好的路線，把奶茶和生鮮準時送到寫字樓門口。

自動駕駛這場全球競賽中，中國車企們突然發(fā)現(xiàn)：單槍匹馬搞研發(fā)，不如組個 "鐵三角"—— 車企負責造車，科技公司輸出算法，政府搭臺修路，三股力量擰成一股繩，反而跑出了加速度。

今天，無人車來也（公眾號：無人車來也）就來聊聊，為什么說 "只靠車企做不好自動駕駛"，以及中國正在探索的破局之道。

（參考閱讀請點擊：

《中國第一輛無人駕駛汽車：從實驗室到萬里長江的狂飆三十年》）

一、車企的困境：從 "閉門造車" 到 "開門碰壁"

先講個扎心的現(xiàn)實：某車企投入 50 億研發(fā)自動駕駛，三年后測試車還沒跑出園區(qū)。

為啥？

因為他們撞上了 "數(shù)據(jù)黑洞"—— 要讓機器學會人類駕駛，需要覆蓋 1000 萬種復雜場景，比如暴雨天突然變道的電動車、胡同里竄出來的三輪車、高速上掉落的輪胎…… 

但一輛測試車每天最多跑 500 公里，攢夠這些數(shù)據(jù)需要 200 年。

這還沒算上激光雷達（單顆成本 2 萬美元）、算力芯片（車規(guī)級芯片研發(fā)費用超 10 億）等硬件成本，以及算法優(yōu)化、法規(guī)適配等 "燒錢無底洞"。

傳統(tǒng)車企的困境，本質(zhì)是 "工業(yè)化思維" 與 "智能化邏輯" 的沖突。

就像大眾 ID. 系列，硬件堆料拉滿（激光雷達 + Orin 芯片），但軟件迭代速度跟不上，用戶吐槽 "買了輛會自動駕駛的諾基亞"。

反觀特斯拉，雖然靠純視覺方案降低硬件成本，但在上海暴雨中頻繁 "失明" 的案例，暴露了單車智能的天然缺陷 —— 再牛的算法，也抵不過現(xiàn)實路況的 "黑天鵝"。

二、科技公司的野望：從 "賦能者" 到 "顛覆者"

當車企在硬件泥潭里掙扎時，科技公司帶著 "降維打擊" 的氣勢入場了。

百度 Apollo 的無人車，用 "車路協(xié)同" 撕開了新口子：在長沙先導區(qū)，路側傳感器提前 500 米識別事故車輛，通過 5G 網(wǎng)絡推送給無人車，車輛提前 200 米開始減速，比人類反應快 3 秒。

這種 "車聰明 + 路智能" 的組合，讓單車算力需求降低 40%，激光雷達數(shù)量減少 50%，成本直接腰斬。

但科技公司也有煩惱：

華為 HI 模式下，賽力斯 SF5 的自動駕駛功能很能打，但用戶吐槽 "車機系統(tǒng)和手機生態(tài)割裂"；

滴滴自動駕駛部門獨立后，雖然拿到 2000 張測試牌照，但車輛維修依賴第三方，一次傳感器校準要等幾 天。

這說明，科技公司擅長算法和生態(tài)，但對汽車制造的精密性、供應鏈管理的復雜性，還得交 "學費"。

三、政府的破局：從 "規(guī)則制定者" 到 "生態(tài)搭建者"

在深圳坪山，一條 "聰明的路" 正在改變游戲規(guī)則：

路面嵌入的毫米波雷達，能實時捕捉 200 米內(nèi)的行人軌跡；

紅綠燈桿上的激光雷達，識別到無人車接近時，自動延長綠燈時間；

路邊的智慧燈桿，既是 5G 基站，又是無人車的 "能量補給站"。

政府花 3 億搭建的這套系統(tǒng)，讓測試車輛的事故率降低 90%，通行效率提升 35%。

這種 "政府搭臺、企業(yè)唱戲" 的模式，正在全國復制：

北京設立 100 億智能網(wǎng)聯(lián)產(chǎn)業(yè)基金，免費給企業(yè)提供測試道路；

上海出臺《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試與示范應用管理辦法》，明確無人車事故責任由車企和保險公司承擔；

武漢開放全域道路，允許無人車開展編隊行駛測試。

政府用政策和基建，把 "無人區(qū)" 變成了 "試驗區(qū)"。

四、鐵三角成形：當車企、科技公司、政府學會 "組隊打怪"

合肥的 "無人配送生態(tài)"，堪稱三方協(xié)作的教科書：

菜鳥提供無人車（車企角色），科大訊飛輸出語音交互算法（科技公司角色），政府打通社區(qū)路權并建設智能驛站（政府角色）。

數(shù)據(jù)顯示，這套組合讓末端配送成本下降 40%，用戶取件時效提升 50%。

更妙的是 "反向賦能"—— 無人車收集的社區(qū)路況數(shù)據(jù)，反哺給政府交通部門，用于優(yōu)化道路規(guī)劃。

在自動駕駛的 "中國方案" 里，三方分工清晰：

車企負責硬件集成和制造工藝（比如廣汽埃安的彈匣電池解決無人車碰撞安全問題）；

科技公司主攻算法優(yōu)化和生態(tài)融合（比如騰訊智能座艙打通微信生態(tài)）；

政府則聚焦路權開放、數(shù)據(jù)共享和法規(guī)創(chuàng)新（比如雄安新區(qū)建立全國首個無人車數(shù)據(jù)共享平臺）。

這種 "鐵三角" 模式，讓中國在 L4 級自動駕駛的落地速度上，比美國快了 18 個月。

五、全球競賽：中國模式能否改寫規(guī)則？

對比中美自動駕駛路徑，差異一目了然：

美國靠 Waymo 單車智能硬剛，每輛車成本超 20 萬美元，8 年才跑了 2000 萬公里；

中國用 "車路協(xié)同 + 三方協(xié)作"，百度 Apollo 無人車成本控制在 10 萬美元以內(nèi)（最近還在猛降），3 年跑了 1.2 億公里。

更關鍵的是場景落地 —— 美國無人車還在硅谷送披薩時，中國無人車已經(jīng)在廣州黃埔區(qū)實現(xiàn) "白天送快遞、晚上賣奶茶" 的 24 小時商業(yè)化運營。

這種模式的背后，是中國特有的 "新型舉國體制" 優(yōu)勢：

政府能統(tǒng)籌基建（如全國 50 萬公里智能道路規(guī)劃），科技公司擅長快速迭代（如華為 ADS 2.0 每月更新算法），車企具備強大的制造能力（如比亞迪年產(chǎn)能突破 300 萬輛）。

當這三者形成合力，就產(chǎn)生了 "1+1+1>3" 的化學反應。

六、未來挑戰(zhàn)：鐵三角如何穿越 "死亡谷"

當然，前路并非坦途。

數(shù)據(jù)共享機制尚未完善，某車企負責人吐槽："我們給科技公司開放車輛數(shù)據(jù)，卻換不來算法優(yōu)化的透明化"；

路權分割問題突出，北京的無人車到了上海，得重新申請測試牌照；

倫理難題亟待解決，去年某無人車在路口避讓行人時急剎，導致后車追尾，責任認定至今存爭議。

但這些問題，正在被逐一破解：

國家層面正在籌建 "智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)中心"，推動脫敏數(shù)據(jù)的跨企業(yè)共享；

《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》明確提出 "統(tǒng)一路權標準"；

清華大學牽頭的 "自動駕駛倫理委員會"，已經(jīng)制定出《中國無人車碰撞決策白皮書》。

正如趙福全教授所言："自動駕駛不是技術獨奏，而是三方協(xié)奏的交響樂。"

七、結語：當造車不再是車企的 "獨角戲"

站在亦莊的街頭，看著百度 Apollo 無人車與環(huán)衛(wèi)車、公交車并行不悖，忽然明白：

自動駕駛的終極答案，從來不是車企單打獨斗，而是一場涉及汽車、科技、交通、城市的全方位變革。

當車企放下 "造車主權" 的執(zhí)念，科技公司學會尊重汽車產(chǎn)業(yè)的規(guī)律，政府從 "監(jiān)管者" 轉(zhuǎn)型為 "生態(tài)搭建者"，中國正在定義全球智能出行的新規(guī)則。

或許未來某天，我們會懷念這個 "鐵三角" 組隊打怪的時代 —— 正是這些跨界協(xié)作的嘗試，讓汽車從四個輪子加沙發(fā)的機械產(chǎn)物，變成了連接城市、數(shù)據(jù)和人的智能終端。

而這，才是自動駕駛最動人的故事：不是某一家企業(yè)的勝利，而是整個國家在智能時代的集體突圍。

總之，無人車來也（公眾號：無人車來也）認為：

自動駕駛的未來，注定不會是一條平坦的道路。車企獨木難支，唯有合作共贏，才能在自動駕駛的浪潮中立于不敗之地。

數(shù)據(jù)共享、車路協(xié)同、政策法規(guī)的支持，以及多產(chǎn)業(yè)、多領域、多部門的融合創(chuàng)新和協(xié)同發(fā)展，將是自動駕駛技術實現(xiàn)商業(yè)化落地的關鍵。

親！你說呢？

       原文標題 : 自動駕駛的未來：車企獨木難支，中國"鐵三角"撐起無人駕駛新賽道