洗衣機的出現，解放了人的雙手，不用這麼辛苦去搓衣服；

汽車的出現，解放了人的雙腳，不用這麼辛苦去走路；

手機的出現，解放更多，除了人的雙手、雙腳，還有嘴巴、大腦，不用這麼辛苦去寫、去算、去跑、去說、去想。

如果用四個字去總結，那就是省時省力。

其實，人類發明那麼多東西，絕大部分都是為了減輕甚至不用體力（包括腦力）勞動，這樣不僅可以舒服點，節省出來的時間還可以乾點別的。

那現在火熱智慧汽車，價值又是什麼？

有人說是智慧視聽享受，有人說是智慧座椅，還有說是智慧空調，但如果用省時省力這四個字去解釋，答案只有一個，那就是自動駕駛。

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百年汽車業將迎來最重大的革命

開車有多累？開過的人都知道，尤其是在中國這樣人口密集、路況複雜的國家，像春節、清明這樣的大節日，白天黑夜連軸開，加上一路上堵車堵到懷疑人生，身心的疲勞，加上稍加不慎撞個車，生命安全都難以保障。

有人幫忙開車，當然爽歪歪，但問題在於一個人超脫，另一個人受苦，讓汽車“自己”開，才是真正把人解放出來。

只有自動駕駛能夠實現這一切。

從卡爾本茨發明第一輛汽車至今，已經135年，從根本功能上講，汽車除了代步，沒別的，整個汽車業變得巨頭壟斷、平庸過度、不思進取，急需一場革命。

很明顯，這場革命除了電動化，就是智慧化，而智慧化的核心，正是自動駕駛，它將徹底革命汽車業，堪稱百年未有之大變局，而這場革命也不僅限於汽車業，而是整個人類社會的革命。

因為自動駕駛，很有可能形成的新的出行和運營方式（網聯化、共享化）、新的汽車銷售方式（2C轉向2B）、新的產業鏈價值（傳統制造商轉向科技開發商、傳統動力配件轉向晶片和AI演算法），甚至新的道路基礎設施（扁平化公路網轉向立體公路網），等等。

“革命”不是請客吃飯，但肯定是一門大生意。

IHS預測，全球自動駕駛市場規模在2020、2025、2030、2035年分別達到500、800、2800、5600億美元，這將是長達15年，CAGR達到18%的增長空間。

如果算上因為司機的雙手、雙腳、雙眼被徹底解放，以及汽車可能變成的移動私人空間，過程中被啟用的娛樂、社交、消費需求，足以開闢萬億美元級別的市場。如果再算上因為節省時間而導致的車外需求，市場則會更大。

正因如此，“革命黨”早早就在搶佔先機。

2009年，Google啟動自動駕駛專案，這也是很多人第一次聽說自動駕駛。

2013年，馬斯克說了一句話：“自動駕駛用在飛機上是好事，我們應該也把它放到車裡。”特斯拉正式加入戰團，同年成立的還有Cruise。

2014年，百度加入；2016年，是自動駕駛創業井噴年，陸續出了Auto X、Pony。ai、Nuro。ai等，這些公司雖然起步於矽谷，但創始人都有華人。

現在，包括網約車平臺Uber、滴滴，汽車新勢力小鵬，還有IT大佬蘋果，甚至是豐田、大眾這些傳統造車，雲集了不少重量級玩家。

因為自動駕駛還處在早期的研發測試階段，除特斯拉外，絕大部分廠家都沒有真正商業化，配套的如立法、交通規則、基礎設施、產業鏈和生態圈等，也都沒有很成熟。

不過，我們可以對比和展望一下各自的“革命”前景。

2

技術路線之爭

技術路線上，自動駕駛分為兩種，一種是單車智慧，另一種是車路協同。簡單地理解，一個單機版，一個網路版。

兩種路線都有各自的重量級代表，特斯拉和Google代表單車智慧，百度則代表車路協同。

孰優孰劣？

不能一概而論，更多的是基於現實的選擇。

單車智慧的好處是車子本身足夠智慧化，只要安裝上相應的硬體和軟體系統，就可以運作，然後及時更新升級軟體即可，不必過多依賴車外的基礎設施（如5G網路、路邊小型智慧化裝置），但是要求車子的硬體和軟體的能力要足夠強，造價會相對高。

車路協同的好處則是車子和車外的軟硬體協同工作，車子本身承擔的“任務”得到分擔，對硬體和軟體能力的要求相對單車智慧低，造價也會相對低，但是對車外的基礎設施要求高。

再具體點，單車智慧需要超高效能的AI晶片和演算法支援，否則就無法在複雜的路況中做出準確的分析、決策和執行，可以說一力承擔了全部工作，但車路協同則不需要自己一力承擔，感知路況後，將資料透過5G網路迅速上傳到資料中心，由資料中心龐大的計算能力去分析、決策，然後發出執行指令，透過5G網路迅速傳達到車子，最後由車子執行。

美國人押注單車智慧，主要因為美國地廣人稀，路況沒那麼複雜，居民也比較遵守交通規則，最重要的是，美國負責建設通訊網路的都是私營企業，考慮的是投入產出，人流量少的地方就不建，所以網路覆蓋率算不上很優秀，加上美國的晶片和軟體開發實力超級強大，走這條路不足為奇。

而中國押注車路協同，一是因為中國的5G網路建設是國家意志，覆蓋率高，二是因為中國的晶片和軟體開發實力相對弱，面對人口多、路況複雜，需要資料中心的強大算力做支援。同時，車路協同還可以拉動其他基礎設施的建設，比如路燈杆加裝一個自動駕駛相關的邊緣計算裝置，以彌補演算法不足，這又是一個拉動GDP的大工程，政府樂意看到，也樂意投資。

對比之下，難分伯仲，雖然有不少人鼓吹車路協同會更勝一籌，因為有資料中心做後盾，但要知道，單車智慧也並非一條大路走到黑，接入資料中心也不是不可能。反過來，車路協同也需要提升自己的晶片和演算法能力，否則通訊一斷，車子等於矇眼狂奔，誰還敢去坐？

未來，兩條路線更可能相互融合。

3

感知裝置之爭

除了晶片和演算法，自動駕駛重要的組成部分是感知裝置，如攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達、鐳射雷達等等，這些裝置負責觀察、捕捉路況資訊，以提供給後臺做分析和決策，沒有這些資訊，等於瞎子一個，晶片和演算法再牛也沒用。

感知裝置也分兩大門派，一個是以視覺感知為主的“特斯拉派”，另外一個是以融合感知為主的“Google派”，百度、小鵬都屬於這一派。

特斯拉派，就是讓車子有人眼功能，和人開車一個道理，以攝像頭為主，輔之以便宜的超聲波雷達、毫米波雷達，再透過AI演算法模擬人腦對視覺結果做出分析和決策，不需要高精度地圖、高精度定位，也不需要昂貴的鐳射雷達，成本比較低，但短板也很明顯，存在遮擋物或盲區的時候，攝像頭就無法感知，距離比較長的路況資訊也無法捕捉。

Google派，主要感知裝置是鐳射雷達，同時融合攝像頭、毫米波雷達等，配置以高精度地圖、高精度定位，從感知的靈敏度、精準度、長距離上講，無疑是超越特斯拉的，這也是“Google派”們信心滿滿可以擊敗馬斯克的原因。但這種配置的成本非常高，單單配置一套鐳射雷達，價格在8000-10000美元，接近特斯拉

雖然各自都在鼓吹自己的門派最牛，也經常互懟。馬斯克說鐳射雷達是傻子的玩意，任何人用鐳射雷達都註定失敗。Google派則經常嘲笑馬斯克不顧乘客死活，草菅人命。

特斯拉自動駕駛致死事件

但雙方都明白，自己的選擇也只是基於自己的現實，例如特斯拉沒有高精度的地圖，自己再開發一套，又可能顯得多餘，鐳射雷達價格高，要真裝上一套，Model 3得提價30%，這和馬斯克降低價格搶佔市場的經營戰略背道而馳；反過來，Google有高精度地圖，也開發了鐳射雷達，反正自己不造車，成本再高都是車廠承擔。

另外，雙方雖然有短板，但不能忽視的是自我修正能力，馬斯克可以透過滿世界跑的特斯拉車，收集足夠多的路況資訊，然後透過強大的AI晶片和演算法，實現對視覺侷限的修正；Google則可以透過不斷推廣鐳射雷達的應用，以規模化去降低價格，對高成本進行修正。

和技術路線一樣，雙方最後很可能相互融合。

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寫在最後

不管是技術路線，還是感知裝置，兩個派別都各有優劣，而且尚未接受大規模商業化的驗證，孰勝孰負，言之尚早。

從理論上講，未來大機率會出現的格局，有整車廠開發的封閉系統，供自己使用，也有軟體公司開發的開放系統，供不具備開發能力的整車廠使用，和現在的IOS和安卓智慧手機作業系統格局類似。

誰能抓住智慧汽車的命根，無疑是經過了長期投入，並且在各項核心指標中有豐富積累的公司，例如特斯拉、Google、百度等等，我們將拭目以待。

而自動駕駛另外一個更多人關注的話題是，既然堪稱偉大的革命，總歸有掉“腦袋”的，究竟革的是誰的命？

從這張圖或許可以知曉答案，價值鏈最底層的，無疑就是最有可能被革命的。

過去是硬體定義汽車，整車廠高高在上，號令天下，所有的產業鏈都圍繞著他，但到了軟體定義汽車時代，決定性力量變成了軟體，傳統整車廠也將迎來最慘烈的淘汰和整合，綜合實力弱的，不是被併購，就是倒閉，又或者淪為代工廠。

當然，綜合實力強的巨頭，絕不會坐以待斃，他們也在想方設法切入軟體領域，通用收購Cruise，擁有了自己的自動駕駛技術，大眾成立了新軟體部門Car。Software，不惜血本從Google挖來牛人馬克斯·森格斯，一下子組建出4000多人的研發團隊，豐田則不斷投資Uber、Nuro。ai、Pony。ai等自動駕駛開發商。還有福特、本田、賓士、寶馬，但凡叫得上名的自動駕駛開發商，投資人名單裡，都不乏巨頭的名字。

這場百年未有的汽車業革命，才剛剛拉開序幕，新舊勢力的廝殺，必定會更加白熱化，鹿死誰手，交給時間去證明。

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