自Waymo面世至今，汽車行業(yè)的自動(dòng)駕駛已走過(guò)十年,。

從發(fā)展階段看,，自動(dòng)駕駛尚處于技術(shù)積淀期,。人們期待這一技術(shù)替代駕駛員的同時(shí)，也在不斷回顧和總結(jié)經(jīng)驗(yàn)。一些需要厘清的問(wèn)題包括，自動(dòng)駕駛領(lǐng)域是否存有泡沫,？傳感器和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)如何演化,？實(shí)現(xiàn)商業(yè)落地的場(chǎng)景究竟有哪些？

針對(duì)這些問(wèn)題,，多位資深從業(yè)人士嘗試給出答案,。雷鋒網(wǎng)新智駕梳理發(fā)現(xiàn)，在自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)過(guò)程中,，科技公司,、主機(jī)廠和一二級(jí)供應(yīng)商各有側(cè)重,，同時(shí)對(duì)深度學(xué)習(xí)的重要作用和面臨問(wèn)題也有著不同理解,。

以下為北汽集團(tuán)、法雷奧,、禾多科技,、AutoX、地平線和馭視科技等公司高管站在不同立場(chǎng)進(jìn)行的觀察：

自動(dòng)駕駛變得理性

法雷奧中國(guó)CTO顧劍民

自動(dòng)駕駛寒冬并未到來(lái),，當(dāng)前估值回調(diào),，熱情削減，只是說(shuō)明自動(dòng)駕駛正在回歸理性,。法雷奧中國(guó)CTO顧劍民指出這一點(diǎn),。

去年以來(lái)，融資節(jié)奏放緩,、商業(yè)落地慢等問(wèn)題開(kāi)始出現(xiàn)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,。同時(shí)，技術(shù)仍在隨著時(shí)間不斷升級(jí),，這表現(xiàn)在激光雷達(dá)等硬件設(shè)備成本不斷下跌,，用于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)計(jì)算的芯片處理速度也在不斷提高。

顧劍民表示,，傳感器的發(fā)展呈現(xiàn)出集成化,、多功能化和智能化的趨勢(shì)。此外,，深度學(xué)習(xí),、軟件算法逐漸成熟，為行業(yè)玩家進(jìn)軍更高級(jí)別自動(dòng)駕駛提供了技術(shù)支撐,。不過(guò),，深度學(xué)習(xí)也存在局限性，比如,，雖然深度學(xué)習(xí)在感知功能層面擁有其優(yōu)越性,，但它并不適用于決策算法，因?yàn)闆](méi)有可解釋性,，并不完全適合所有領(lǐng)域,。

至于如何盈利,，顧劍民認(rèn)為，可以通過(guò)To B商業(yè)運(yùn)營(yíng)和To C個(gè)人用戶兩種方式,。其中,，To B是指將自動(dòng)駕駛車輛提供給專門的運(yùn)營(yíng)商（包括Waymo），例如自動(dòng)駕駛出租車,、園區(qū)物流車或用于交通運(yùn)輸?shù)陌嘬囏涇嚒?/p>

在顧劍民看來(lái),，對(duì)于初創(chuàng)公司而言，簡(jiǎn)單復(fù)制技術(shù)并不能幫助其實(shí)現(xiàn)盈利之路,，一級(jí)供應(yīng)商相比前者在同整車廠合作,、工業(yè)化方面更有優(yōu)勢(shì)。

量產(chǎn)車成為關(guān)鍵

北汽集團(tuán)新技術(shù)研究院副院長(zhǎng)榮輝

如果說(shuō)主機(jī)廠是出于壓力而發(fā)展自動(dòng)駕駛,，似乎也沒(méi)錯(cuò),。

目前，主機(jī)廠和科技公司對(duì)于自動(dòng)駕駛的布局中,，漸進(jìn)式和激進(jìn)式是兩條公認(rèn)的途徑,。作為主機(jī)廠的北汽也在時(shí)刻關(guān)注著自動(dòng)駕駛。2018年底,，北汽集團(tuán)旗下北汽新能源發(fā)布戰(zhàn)略規(guī)劃,，宣布到2025年將實(shí)現(xiàn)L4級(jí)自動(dòng)駕駛。除了與百度Apollo平臺(tái)合作,，北汽也在自主研發(fā)自動(dòng)駕駛方面的技術(shù),。

值得注意的是，北汽的自動(dòng)駕駛發(fā)展路徑與人們通常理解的從L0逐級(jí)發(fā)展至L5有所不同,，是繞開(kāi)這些概念直接去研發(fā)全自動(dòng)駕駛車,。

北汽集團(tuán)新技術(shù)研究院副院長(zhǎng)榮輝認(rèn)為，自動(dòng)駕駛將是未來(lái)主機(jī)廠之間以及與科技公司之間競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵戰(zhàn)場(chǎng),。各方的競(jìng)爭(zhēng)中,，誰(shuí)能最快推出自動(dòng)駕駛量產(chǎn)車誰(shuí)就會(huì)獲勝。

在他看來(lái),，主機(jī)廠發(fā)展自動(dòng)駕駛的盈利的途徑有兩個(gè),，一是賣車，二是提供自動(dòng)駕駛出行服務(wù),。賣車主要是賣給B端用戶,。提供自動(dòng)駕駛出行服務(wù)，主要是指將自動(dòng)泊車技術(shù)賣給汽車分時(shí)租賃公司,，將全自動(dòng)駕駛方案賣給景區(qū)去運(yùn)送游客,，以及提供智能小鎮(zhèn)里的自動(dòng)駕駛技術(shù)、自動(dòng)送貨車等,。

榮輝表示,，深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的一個(gè)重要手段,，尤其在視覺(jué)識(shí)別、周圍環(huán)境感知,、激光雷達(dá)成像等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用,。“有人說(shuō)自動(dòng)駕駛寒冬將至,，其實(shí)資本這個(gè)領(lǐng)域的投資力度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,，到目前為止還談不上泡沫。自動(dòng)駕駛領(lǐng)域還沒(méi)有投入足夠的資金,?！?/p>

他相信，在未來(lái)的自動(dòng)駕駛競(jìng)爭(zhēng)中,，既懂傳統(tǒng)造車又有創(chuàng)新思想的公司會(huì)獲得勝利,。

緩沖地帶——ADAS

福瑞泰克CTO沈駿強(qiáng)

自動(dòng)駕駛面臨安全與便利的雙重矛盾?，F(xiàn)實(shí)中,，人們對(duì)安全事故的敏感，甚至一度讓主機(jī)廠乃至科技公司對(duì)自動(dòng)駕駛躊躇不前,。

一般來(lái)講,，沒(méi)有任何一項(xiàng)技術(shù)能百分百確保安全， 但技術(shù)又需要不斷進(jìn)步,。

福瑞泰克CTO沈駿強(qiáng)認(rèn)為,，由于自動(dòng)駕駛要解決不同場(chǎng)景的問(wèn)題，但只有經(jīng)歷過(guò)的那些場(chǎng)景,，系統(tǒng)才會(huì)去處理,，而場(chǎng)景非常復(fù)雜，哪怕過(guò)了十年,、二十年,，已經(jīng)積累了非常多的數(shù)據(jù)，但是這個(gè)數(shù)據(jù)仍然不可能覆蓋所有已知或未知的場(chǎng)景,。

所以,，在實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的過(guò)程中不斷地“下蛋”，衍生出可量產(chǎn),、可商業(yè)化落地的產(chǎn)品,，或許是做自動(dòng)駕駛的人應(yīng)該秉持的正確態(tài)度。

由此,，ADAS成為發(fā)展自動(dòng)駕駛的緩沖地帶,。

不過(guò)，目前能夠提供ADAS整體解決方案的,，基本上是被外資和合資企業(yè)所壟斷,，雖然也有一些自主品牌在做,，但更側(cè)重于ADAS的某一個(gè)功能，比如很多公司在做基于攝像頭的泊車輔助,。

沈駿強(qiáng)稱,，從技術(shù)層面看，傳感器在進(jìn)步,，比如,，針對(duì)毫米波雷達(dá)，隨著現(xiàn)在的芯片集成度越來(lái)越高,，一些芯片供應(yīng)商能夠?qū)崿F(xiàn)一個(gè)芯片就可以提供除天線之外的所有功能,；攝像頭的目標(biāo)檢測(cè)，采用深度學(xué)習(xí)的方式,，讓目標(biāo)識(shí)別的技術(shù)門檻,，相比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)大大降低。

在沈駿強(qiáng)看來(lái),，最快實(shí)現(xiàn)商業(yè)落地的是To B模式,，即把自動(dòng)駕駛車輛提供給一些專門的運(yùn)營(yíng)商，比如在物流區(qū)域等,。To C端的商業(yè)需求則不是太迫切,。

感知技術(shù)是國(guó)內(nèi)短板

AutoX創(chuàng)始人兼CEO肖健雄

回顧自動(dòng)駕駛十年歷程，AutoX創(chuàng)始人兼CEO肖健雄認(rèn)為,，計(jì)算機(jī)視覺(jué)帶來(lái)感知的突破,，使得自動(dòng)駕駛迅速發(fā)展。此外,，大數(shù)據(jù)對(duì)于自動(dòng)駕駛的發(fā)展同樣功不可沒(méi),，正是豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使得自動(dòng)駕駛在內(nèi)的AI行業(yè)得以迅猛發(fā)展,。

不過(guò),，在肖健雄看來(lái)，無(wú)論是人才儲(chǔ)備,，還是技術(shù)累積,、路測(cè)里程數(shù)量等方面，國(guó)內(nèi)仍落后國(guó)外相當(dāng)一段距離,。中國(guó)和美國(guó)的自動(dòng)駕駛技術(shù)差距之中,，感知技術(shù)是最大的短板。

對(duì)于特斯拉和Waymo不同的發(fā)展路徑,，肖建雄解釋稱,，輔助駕駛和無(wú)人駕駛是能夠并存的兩條路線?！肮雀璨皇侵鳈C(jī)廠,，因此Waymo的思維必定是互聯(lián)網(wǎng)思維,，以出行平臺(tái)為主要的商業(yè)導(dǎo)向。但特斯拉則是主機(jī)廠,，以銷售汽車為主業(yè),、以功能擴(kuò)張為主業(yè)，因此所衍生出的技術(shù)路線,，自然是出現(xiàn)分歧,，沒(méi)有對(duì)錯(cuò)之分?！?/p>

肖建雄還建議,，選擇好的落地場(chǎng)景對(duì)跑通整個(gè)場(chǎng)景模式極為重要，創(chuàng)新公司應(yīng)該避開(kāi)巨頭競(jìng)爭(zhēng)較量的賽場(chǎng),，找準(zhǔn)剛需且高頻的落地場(chǎng)景,。

與一些主機(jī)廠態(tài)度相似的是，肖健雄同樣認(rèn)為自動(dòng)駕駛并不存在泡沫,，而是熱度還不夠,。在可預(yù)見(jiàn)的20-30年內(nèi)，這一技術(shù)將成為人類社會(huì)的重大變化機(jī)遇,。他判斷,，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛已經(jīng)沒(méi)有科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)，只是時(shí)間問(wèn)題,，技術(shù)一旦實(shí)現(xiàn)將迅速顛覆人類的交通生活。

論劍決策算法

智行者CTO王肖

自動(dòng)駕駛的感知,、決策和執(zhí)行三大環(huán)節(jié)中,，決策環(huán)節(jié)正在成為谷歌、特斯拉等公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力,。智行者CTO王肖認(rèn)為,，自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)是感知、定位及控制技術(shù),，核心及靈魂是決策規(guī)劃,，也就是自動(dòng)駕駛大腦。

他表示,，即便在自動(dòng)駕駛的下一個(gè)十年,，自動(dòng)駕駛也很難實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商用，屆時(shí),，沒(méi)有資本加持的的自動(dòng)駕駛公司約有一半以上將關(guān)閉,。為避免這一情況發(fā)生，無(wú)論資本是否寒冬,，自動(dòng)駕駛行業(yè)不能再單純以先進(jìn)技術(shù)研發(fā)為驅(qū)動(dòng),，而是要綜合考慮場(chǎng)景,、落地及產(chǎn)品，以產(chǎn)品為導(dǎo)向,，不單純依靠技術(shù)賺錢,，要做產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)型公司。

王肖表示,，自動(dòng)駕駛?cè)珬Ｊ介_(kāi)發(fā)模式未來(lái)會(huì)遇到很大瓶頸,，與國(guó)內(nèi)外各領(lǐng)域最先進(jìn)的供應(yīng)商一起合作成長(zhǎng)才是解決之道，自動(dòng)駕駛的未來(lái)發(fā)展一定是回歸現(xiàn)實(shí),，盡快實(shí)現(xiàn)公司的自我造血能力,。

王肖直言，行業(yè)對(duì)人工智能,、自動(dòng)駕駛宣傳的泡沫太大,，讓人覺(jué)得AI似乎能解決一切問(wèn)題。但歸根結(jié)底,，AI只是一種工具而已,，工具并不是無(wú)人駕駛研究的目的，大家的目標(biāo)不是做一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的無(wú)人駕駛汽車,，而是以產(chǎn)品為導(dǎo)向,，綜合考慮成本、應(yīng)用場(chǎng)景以及成熟可靠的技術(shù),。

精而深還是大而全,？

馭勢(shì)科技創(chuàng)始人兼CEO吳甘沙

有人專攻一部分技術(shù)，也有人將全棧式開(kāi)發(fā)作為目標(biāo),。

在馭勢(shì)科技創(chuàng)始人兼CEO吳甘沙看來(lái),，木桶短板對(duì)于自動(dòng)駕駛公司而言是大忌，自動(dòng)駕駛門檻高且技術(shù)復(fù)雜,，需要了解得面面俱到,，包括搭載AI算法的車規(guī)級(jí)自動(dòng)駕駛控制器、無(wú)人車運(yùn)營(yíng)服務(wù)平臺(tái),、數(shù)據(jù)管理平臺(tái),，再到自動(dòng)駕駛仿真系統(tǒng)等均要涉足。

對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù),，吳甘沙有著自己的解讀,。“Waymo一定代表著它看起來(lái)認(rèn)為最有可能的一種技術(shù),，但它斥資一兩百億購(gòu)買8萬(wàn)多輛車,，并不能窮盡天下所有的交互場(chǎng)景，雖然它可以在美國(guó)20余個(gè)城市跑得很好，但不一定適用于美國(guó)其它城市或中國(guó),?！?/p>

特斯拉既定的依靠視覺(jué)能解決一切問(wèn)題的觀點(diǎn)也被吳甘沙否定。按照他的邏輯,，從系統(tǒng)層面來(lái)看,，自動(dòng)駕駛重要的特質(zhì)就是冗余。視覺(jué)+激光雷達(dá)方案對(duì)自動(dòng)駕駛感知進(jìn)行了有效補(bǔ)充,。

目前,，自動(dòng)駕駛?cè)ψ觾?nèi)幾大商業(yè)路徑建已成型。吳甘沙將其劃分為四類：二級(jí)供應(yīng)商角色,，技術(shù)授權(quán),；一級(jí)供應(yīng)商角色，提供整套解決方案,；提供整套解決方案及運(yùn)營(yíng),、運(yùn)維服務(wù)是一種商業(yè)模式；運(yùn)營(yíng)自有的自動(dòng)駕駛車隊(duì),，是一種商業(yè)模式,。

吳甘沙提到，從宏觀層面看,，自動(dòng)駕駛的商業(yè)模式逃不開(kāi)兩個(gè)方向：或者在一輛車上賺很多錢,，但車輛數(shù)量比較少；或者通過(guò)將系統(tǒng)安載至多車,，每一輛車獲得少量毛利潤(rùn),，積少成多，實(shí)現(xiàn)盈利,。

很多玩家會(huì)選擇自己運(yùn)營(yíng)車隊(duì),。吳甘沙表示，這的確是最理想的方案,，因?yàn)樗_實(shí)實(shí)現(xiàn)了上下通吃。但從另外一種角度看,，他認(rèn)為另有最優(yōu)解,。類比互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式，系統(tǒng)裝車,，積少成多,。這類似于Google搜索，每一次搜索,，每一次廣告點(diǎn)擊的利潤(rùn)極低,，但龐大的數(shù)量疊加起來(lái)卻實(shí)現(xiàn)了Google的成功。

從低到高

禾多科技創(chuàng)始人兼CEO倪凱

通常來(lái)講，敢于直接向全自動(dòng)駕駛發(fā)起挑戰(zhàn)的,，大多擁有很強(qiáng)的技術(shù)人才和資金后盾,。這也可以理解為，缺乏后盾或者亟待盡快盈利的公司,，很自然地會(huì)選擇從低級(jí)別向高級(jí)別循序漸進(jìn)的方式去研發(fā)自動(dòng)駕駛,。

禾多科技創(chuàng)始人兼CEO倪凱表示，初創(chuàng)企業(yè)在中國(guó)路況復(fù)雜的環(huán)境中直接進(jìn)軍自動(dòng)駕駛出租車,，至少需要耗費(fèi)10年時(shí)間,。最直觀的問(wèn)題是資金上“耗不起”，更深層次在于技術(shù)層面——如果自動(dòng)駕駛長(zhǎng)期處于樣車階段,，不能實(shí)現(xiàn)真正的落地應(yīng)用,，沒(méi)有真實(shí)數(shù)據(jù)的積累，無(wú)法促使算法進(jìn)步,。

基于此,，多數(shù)低速自動(dòng)駕駛玩家會(huì)選擇從限定場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛做起，逐步完成數(shù)據(jù)和技術(shù)的積累,，踐行“場(chǎng)景為王”的漸進(jìn)式路線,。

倪凱認(rèn)為，自動(dòng)駕駛從高校走向工業(yè)界的過(guò)程中,，激光雷達(dá)和深度學(xué)習(xí)已成為主要助推力,，而且自動(dòng)駕駛行業(yè)也越來(lái)越關(guān)注工程化。不過(guò),，無(wú)論是高線束的激光雷達(dá)抑或深度學(xué)習(xí),，在商業(yè)化道路上仍存在諸多工程問(wèn)題有待解決。

此外,，自動(dòng)駕駛場(chǎng)景上的復(fù)雜性,，決定了深度學(xué)習(xí)相比于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)，隨著車聯(lián)網(wǎng)的普及和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,，深度學(xué)習(xí)被行業(yè)定義為未來(lái)解決自動(dòng)駕駛落地的關(guān)鍵武器之一,。

不過(guò)，由于深度學(xué)習(xí)所依賴的大數(shù)據(jù)和計(jì)算量及其近似黑盒的難解釋性,，又使得深度學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中經(jīng)常處于“看起來(lái)很美”的階段,。

場(chǎng)景并一定為王

飛步科技創(chuàng)始人兼CEO何曉飛

值得注意的是，并不是所有人會(huì)認(rèn)同場(chǎng)景為王,。

對(duì)于自動(dòng)駕駛來(lái)說(shuō),，雖然有深度學(xué)習(xí)這把屠龍刀，但飛步科技創(chuàng)始人兼CEO何曉飛覺(jué)得還是應(yīng)該夯實(shí)基礎(chǔ),。理由是,，人工智能尚處于早期階段，如機(jī)器學(xué)習(xí)的算法、芯片的設(shè)計(jì)等底層的技術(shù)問(wèn)題仍有許多困難,。

正因?yàn)槿绱?，何曉飛稱，現(xiàn)階段自動(dòng)駕駛底層的技術(shù),，仍不能支撐,、解決和處理大交通的問(wèn)題，很多問(wèn)題尚未暴露出來(lái),，等到大規(guī)模商用的時(shí)候,，可能會(huì)暴露出更多無(wú)法預(yù)料的問(wèn)題，而這些問(wèn)題往往決定著行業(yè)的生死,。

所以,，在底層技術(shù)尚未成熟之際，選擇場(chǎng)景就變得尤為重要,。何曉飛同時(shí)強(qiáng)調(diào),，場(chǎng)景重要并不意味著一定是場(chǎng)景為王，未來(lái)究竟是場(chǎng)景為王,，還是技術(shù)為王,？現(xiàn)在下結(jié)論還言之過(guò)早。

他預(yù)計(jì),，乘用車的落地時(shí)間需時(shí)要比商用車要來(lái)得晚一些,，因?yàn)榭ㄜ囀枪潭ǖ穆肪€、乘用車是從任意的A點(diǎn)到任意的B點(diǎn),，加上城市交通具有復(fù)雜,、多變、不可控的特點(diǎn),。相比而言,，商用車的應(yīng)用場(chǎng)景相對(duì)單一，集中在高速,、快速路等環(huán)境,，但貨車本身由于機(jī)動(dòng)性、穩(wěn)定性和精度較差等原因,，需要更長(zhǎng)的剎車距離,、更大的轉(zhuǎn)彎半徑，以及更加精確和魯棒的控制,，因此在感知和控制層面對(duì)技術(shù)提出了更高要求。

何曉飛認(rèn)為,，場(chǎng)景和場(chǎng)景之間,，雖然有一定的壁壘，但只要找到最有優(yōu)勢(shì)的切入點(diǎn)以后，就能夠進(jìn)行切入,。

繞不開(kāi)的芯片處理器

地平線創(chuàng)始人兼CEO余凱

“自動(dòng)駕駛真正要解決的問(wèn)題是處理器,。”地平線創(chuàng)始人兼CEO余凱說(shuō),。處理器被余凱定義為關(guān)鍵環(huán)節(jié),，原因是，從車聯(lián)網(wǎng),、ADAS到高精度地圖,，從L3/L4到更高級(jí)別自動(dòng)駕駛，每一個(gè)環(huán)節(jié)都需要處理器,。

但對(duì)于許多車企來(lái)說(shuō),，如果要走處理器自研的道路，一家公司的車輛年出貨量又要不足以支撐高效地研發(fā)汽車核心部件,。此外,，由于產(chǎn)業(yè)初期分工不明確，許多公司初期依靠自研處理器（例如IBM）,，但伴隨著產(chǎn)業(yè)分工越來(lái)越明確,，核心處理器均會(huì)開(kāi)始交由專業(yè)的供應(yīng)商負(fù)責(zé)。最后,，汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展至今,，一直呈現(xiàn)產(chǎn)業(yè)充分合作態(tài)勢(shì)，很少有車廠全部覆蓋生產(chǎn)所有核心部件,。

作為二級(jí)供應(yīng)商從業(yè)者,，余凱對(duì)自動(dòng)駕駛的發(fā)展作出如下反思：誰(shuí)是機(jī)器人時(shí)代的英特爾？深度學(xué)習(xí)是人工智能唯一的支撐點(diǎn)嗎,？新摩爾定律時(shí)代,，AI芯片公司未來(lái)之路如何走？

“人工智能只靠深度學(xué)習(xí),，肯定是越走越偏了,。”余凱表示,，深度學(xué)習(xí)要基于規(guī)則方式,，并和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)合。

他認(rèn)為,，未來(lái)的發(fā)力重點(diǎn)在于終端人工智能處理器,。不同于云端計(jì)算，終端傳感器即基于本地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算,，需做到低延遲,、低功耗,。

余凱表示，新摩爾定律下,，應(yīng)用場(chǎng)景決定算法,，算法定義芯片，軟硬件集成進(jìn)行深度聯(lián)合,、協(xié)同設(shè)計(jì),，讓人工智能、邊緣計(jì)算成為可能,。新的摩爾定律將影響人工智能,、自動(dòng)駕駛發(fā)展，順應(yīng)該趨勢(shì),，AI芯片企業(yè)需改變發(fā)展路線,。未來(lái)單純的硬件公司將不復(fù)存在，取而代之的是更多的軟件工程師,。

實(shí)際上,，站在不同立場(chǎng)去觀察自動(dòng)駕駛，人們會(huì)看到猶豫,、信心,、風(fēng)口和局限性等不同層面。對(duì)于融合了人工智能,、高精度地圖,、傳感器等各種軟硬件技術(shù)的自動(dòng)駕駛，或許需要的不止是十年,、又一個(gè)十年,，而是打破隔閡，以更開(kāi)放的姿態(tài)迎接時(shí)代變革,。