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。