自動駕駛的發展，或許已經接近臨界點。
前些年，汽車行業的未來發展趨勢被總結為『新四化』——電動化、智能化、網聯化和共享化。
當日歷翻到2023年，電動化的步伐在加速，而智能化卻似乎遇到了瓶頸，其最大的問題，就出在自動駕駛之上。
在原本的設想中，當汽車電動化實現技術突破後，智能化技術就需要進行突破了。
這裡的智能化，主要是指單車智能，也是高級輔助駕駛的一種體現，雖然現在很多品牌車輛已經搭載了高級輔助駕駛系統，但僅實現了L2、L3的部分自動駕駛，距離L4乃至L5的自動駕駛還很遠。
單車智能技術的提升，給自動駕駛的實現提供了技術儲備和實現可能，逐步提高單車智能的技術，一步步實現單車智能下的自動駕駛。
再疊加互聯化能力，例如V2X技術，將多變的道路信息傳送給已經實現單車智能的汽車，自動駕駛就可以更加安全、更加高效。
最終，如同科幻電影一般、無人駕駛汽車可以呼之即來，徹底的共享化就可以實現。
但在2023年的當下，自動駕駛卻陷入了前所未有的迷霧之中。
去年以來，特斯拉自動駕駛『靈魂人物』卡帕斯宣佈離職，蘋果大幅裁減自動駕駛測試員，福特與大眾自動駕駛公司Argo AI關停，另一家科技公司Embark燒光90億美金後黯然破產，自動駕駛科技龍頭Mobileye也一度市值暴跌……
曾經對自動駕駛充滿信心的特斯拉，如今也低調了許多。
FSD被冠以『完全自動駕駛能力』的名號——隻是一種能力，而非真正的自動駕駛。
並且在官網上明確標註：『車輛尚未實現完全自動駕駛』，還有待『進化與完善』。
回想幾年前，無論是傳統跨國巨頭還是特斯拉這樣的後起『新勢力』，都對自動駕駛信心滿滿。
2017年左右，沃爾沃的2025願景是『希望自動駕駛汽車到2025年時占其交付量的1/3』，通用的目標是2025年通過5G超高速網絡和高級人工智能實現『真正的自動駕駛』，而福特當年不僅向Argo AI砸下10億美元，還一度申請了『可拆卸方向盤和踏板』的專利，似乎自動駕駛已經伸手可得。
如今距離2025隻剩下十多個月，這些曾經美好的願景幾乎註定將全部落空。
2017
2019
2022
一個有意思的現象，可以從研究機構Navigant Research《去年被並購整合進Guidehouse》每年發佈的自動駕駛排行榜中窺見一斑——通過觀察2017年、2019年和2022年的榜單，不難發現一個顯著的變化。
從2017年的百花齊放，如今這一領域的競爭者隊伍正在逐步萎縮。
而這一技術的領跑者，從2017年時的通用、福特、雷諾-日產、戴姆勒，悄然變成了Waymo、Mobileyes和百度。
除了前面提到的主機廠之外，豐田、本田、現代、PSA、大眾、沃爾沃、BMW在2017年時還在這份榜單之上，而到了2022年，除了特斯拉、分別化身為『馬甲』Cruise和Motional的通用和現代，大多數主機廠已經從這份榜單上消失。
在西方跨國巨頭紛紛戰略放棄自動駕駛的同時，中國的自動駕駛研究卻呈現上升勢頭。
百度已經從跟隨者成為了領跑者，文遠知行、小馬智行也保持了競爭力並繼續上榜。
但與此同時，方興未艾的自動駕駛浪潮在國內其實也有所降溫——百度放棄了入局整車制造想法而專心於Apollo平臺；阿裡達摩院也大幅調低自動駕駛業務重視程度；而文遠知行、小馬智行等主攻L4的公司，則把方向轉向更易落地的L2，轉向嘗試成為Tier1供應商。
過去幾年的現實已經證明，自動駕駛的研發歷時很長且需要投入重金，而又很難在短期見到利潤，性價比著實不高。
即使是很早就在美國提供無人車服務的Waymo，每月有1500名乘客，但營收也不過才萬餘美元，和研發動輒以億計的投入相比可謂杯水車薪。
對於國內市場來說，無人車服務所需要的測試員和工程師，人力成本遠高於出租車司機。
再疊加上可能發生的事故所帶來的法律風險，十年內人們或許都無法見到大規模的無人駕駛成為現實。
自動駕駛或許還有未來，但至少在當下，自動駕駛仍然是遙不可及的夢想。
而從自動駕駛降維到駕駛輔助，或許更符合當下的趨勢。
相比較不僅技術尚未成熟、法律法規也遠未解禁的完全自動駕駛，自動駕駛輔助的需求顯得更加現實和緊迫。
就在上周三，美國國家公路交通安全管理局《NHTSA》宣佈，將要求所有新車安裝自動剎車系統《AEB》，以避免車禍發生——所有輕型車輛，包括轎車、大型皮卡和SUV，都應配備自動剎車功能，以避免在時速不超過37英裡《約合60公裡》的情況下撞到行人；此外，汽車應具備緊急制動功能，以避免在時速高達62英裡《約合100公裡》的情況下撞到靜止車輛或緩慢行駛的其他車輛。
同時，這些系統還必須能在夜間良好運作。
目前美國市場在售的新車中，AEB的配備率已近90%，但並非所有車輛都符合NHTSA所提出的新標準。
美國交通部副部長波莉·特羅滕貝格為此表示：希望這項規定能夠避免大量事故，這項新規定將提高汽車制造商的成本，他們通常會抵制各種新規定。
但目前該技術已經相當發達，是時候更進一步了。
盡管AEB並不能完全防止發生車禍，但至少可以通過降低速度來減輕事故的嚴重程度。
根據美國政府的估計，所有車輛都配備自動剎車系統的提議，每年至少可以挽救360人的生命，減少約2.4萬人受傷。
而自動駕駛技術降維反哺駕駛輔助，正是當下的新風潮。
實際上，百度早在3年前，就已經開始了自己的『降維打擊』。
2020年，百度開始將L4自動駕駛技術應用到輔助駕駛領域。
Apollo首先以自主泊車技術為切入點，逐漸擴展到各類駕駛環境，將L4級的Apollo Lite用在乘用車AVP和ANP兩套解決方案上。
百度AVP泊車系統目前已經和多家汽車廠商的10多個車型展開合作，高性價比的ANP2.0領航輔助駕駛也於2022年10月完成第一批量產交付。
去年上市的歐拉閃電貓《參數丨圖片》，其泊車就采用了百度方案，市場反饋良好。
但另一方面，降維而來的高階輔助駕駛，卻依然有應用層面的問題。
如今的車市極度內卷，年初的價格戰影響仍未完全散去。
主機廠們、特別是自主品牌對於成本愈發敏感。
在價格與成本雙重壓力下，與續航裡程、快充等技術相比，智能駕駛輔助似乎變得不那麼關鍵。
智能駕駛輔助可能帶來額外的銷量，但絕非首要和決定性的因素。
至少，相對簡單而成熟的AEB+ACC+LKAS已經足夠好用且可靠，在大多數消費者眼裡似乎並不比需要激光雷達加持、具備L3能力的系統差太多。
盲目追求硬件堆料，為眼下無法實現的技術願景砸錢，並不符合這個時代的汽車商業邏輯。
弄清楚什麼是消費者真正需要的，顯然更為重要。
從市場的角度來看，主打智能駕駛輔助的幾個品牌和車型，如率先搭載激光雷達小鵬G9、智己L7等，雖然在技術上確實亮眼，但銷量和利潤卻並不樂觀。
反觀比亞迪和五菱，雖然在智能駕駛上沒有明顯的技術優勢，但卻並沒有妨礙他們收獲市場層面的成功。
2023年的今天，相對於成本高昂、技術尚未成熟的自動駕駛，更便宜、更好用的智能駕駛輔助，或許才是大多數中國消費者所需要的。
而這卻並不意味著自動駕駛沒有未來。
對於自動駕駛/智能駕駛輔助的成本，目前業內有一個粗略的共識。
其成本下限不低於整車的3%、而上限不高於5%——下限成本足以讓智駕功能正常使用，而上限則是消費者願意為這套系統支付的最高價碼。
按照這一標準，想要更高階的智能化在15萬至20萬元的主流汽車市場得到應用，其成本需控制在5000-10000元左右。
這一成本范圍，就目前來看還不太現實。
盡管激光雷達已經相比多年前的『一顆價格頂一輛B級車』有著大幅下降，但仍然耗資不菲。
以飛凡R7為例，其采用的Luminar雷達單顆成本就達到10000元，這也難怪該車定價區間達到了27.99-38.99萬。
即便是國產的高精度激光雷達，目前平均成本價也在3000元左右。
而配備了激光雷達，對芯片的算力的要求也會增強，為了與之配套，芯片也需要額外的成本。
Nvidia的Orin-X芯片目前單片價格400美元，同樣約合人民幣3000元。
但成本的降低依然符合預期。
元戎啟行DeepRoute-Driver 3.0智能駕駛解決方案今年3月正式發佈。
搭載該方案的智能駕駛汽車，在導航地圖覆蓋范圍內，可實現全域的高階智駕功能。
而該方案不僅不再依賴高精度地圖，沒有使用區域限制，其搭配單顆激光雷達的高階D-PRO方案，成本可低至1.4萬；而不搭配激光雷達版本的D-AIR方案成本更低至7000元。
激光雷達能夠提供安全冗餘，更高的分辨率能夠探測更遠距離。
但以特斯拉為代表的純視覺路線，也同樣前景不錯。
大疆的千元級智能駕駛套件，全攝像頭純視覺方案、算力最低僅32TOPS，同樣能夠實現高速、城市領航輔助功能。
在五菱的10萬級小車Kiwi上，大疆的這套系統已經小試牛刀。
可能徹底顛覆市場的關鍵因素，或許還在特斯拉。
特斯拉自動駕駛技術FSD，將可能開放給其他汽車制造商使用。
馬斯克在與福特CEO吉姆·法利的一次交流中曾表示：『就像安卓作為一種通用標準可能對手機行業有所幫助一樣，我們可能會開放更多代碼的源代碼』
百度曾經把自己的Apollo看作汽車智能化領域的安卓，但現在來看，更可能成為這一角色的機會，或許依然屬於特斯拉。
馬斯克對於自動駕駛的定位，與國內玩家有著明顯的區別。
特斯拉將自動駕駛功能打包成一項賣點，這意味著這項技術具有商品屬性，它不再是一個宏大的概念，而是一個可以實際盈利的工具。
而特斯拉開源的舉動，不僅將讓自己的地位不可顛覆，更有望促進自動駕駛的真正實現——一如當年安卓推動了智能手機的遍地開花。
變革的關鍵點，或許很快就會到來。