自动驾驶一直是新兴产业的焦点，无论传统车企还是IT巨头，都在杀入这个领域，那么哪类企业做得更好？

近日，全球领先的能源领域市场调查公司Navigant Research的一份自动驾驶研究报告，为这些公司进行了排名。最终的结果宣告了传统车企的阶段性胜利——榜单前十位中的九位被传统车企所牢牢占领，只有Waymo一家科技企业勉强突围。

长期以来媒体一直热衷于报道并且看好IT巨头进军自动驾驶领域的消息，然而该排名一出，着实令人大跌眼镜，互联网巨头究竟为何在这场遭遇战中落得下风？传统车企又依靠着哪些优势，在自动驾驶这一新领域得以延续甚至加强其市场统治力？从这报告中我们又该如何看待自动驾驶的未来趋势？

自动驾驶全球排行，传统车企依靠完整产业链力压科技巨头

谈及自动驾驶，大家最先想到的便是谷歌、Uber及特斯拉这样的硅谷明星科技企业；但与此同时，在自动驾驶潮流之中，通用、福特、戴姆勒这样的老牌车企同样野心勃勃。

根据之前各路自动驾驶业内人士对于各家公司的评测，新老两代企业所拥有的技术的高下、优劣，无论是针对技术解决方案还是基于真实路测表现，皆难有定论。Navigant Research的自动驾驶研究报告则为这些公司进行了排名，宣告了传统车企的阶段性胜利。榜单前10排名分别为：福特、通用、雷诺尼桑、戴姆勒、大众、宝马、Waymo、沃尔沃、Delphi、现代。显然，传统车企以绝对性的优势统治了榜单。

这份报告探讨了18家领先公司开发自动驾驶系统的策略和执行情况，引入10项标准来进行量化评分，其中包括：视野、市场策略、合作关系、生产策略、技术能力、销售能力、量产能力、产品质量和可靠性、产品组合能力以及可持续能力。此外，还在策略和执行的两个维度上，将这些公司区分为：领导者、竞争者、挑战者和跟随者几个指标。传统汽车厂商福特和通用占据前两位，紧随其后的是戴姆勒以及雷诺-日产联盟，4家传统车企共同组成领导者区块。根据这份报告可以想象，未来自动驾驶汽车产品的很大份额，都将极有可能出自这4家车厂。

而在竞争者区块中，包含汽车制造企业宝马、标致、现代、丰田、特斯拉以及大众，还有汽车零部件供应商德尔福(Delphi)和采埃孚(ZF)，谷歌母公司Alphabet旗下的Waymo也在这个区块中。其他公司如本田、新加坡初创公司nuTonomy、Uber和百度则被列入至挑战者的区块之中。从整体排名和区块划分的情况来看，自动驾驶目前的竞争态势是传统车企完胜互联网科技公司及相关创新企业。这样的结果无疑让大多数业内人士大跌眼镜。

究其原因，这份报告的的分析师认为，Waymo一类的科技初创企业的自动驾驶技术因为长时间的积累，处于非常领先的位置，但是目前仍然需要寻找如克莱斯勒之类的厂商合作伙伴为其提供整车，所以其排名也相应被拉低。

那些小型的初创公司，虽然有很多创新的想法，但是它们并没有切实可行的商业化路径，未来最有可能的出路就是被收购。大公司在收购了这些公司以后，便收获了其自动驾驶技术相关的成果，助力其自动驾驶汽车的开发、测试、制造以及量产等等。而对于自动驾驶汽车的实际应用，共享出行是非常适合的场景。虽然Uber在这个方面有先天优势，但是通用和福特这样的车企同样在积极布局类似的业务。这可能也是影响评分和排名的因素。

当然，在Navigant这份报告中所呈现出来的结果，因为评选以及评分标准的偏向性不一样，只能作为一种参考，并不具备绝对权威。这些自动驾驶企业间真正要决出高下，应该还在更遥远的未来。

布局自动驾驶，老牌车企捷足先登

由于制造优势和技术积累，传统汽车厂商在自动驾驶领域的影响力，并不输于互联网巨头和创业公司，除此之外凭借着自身拥有的整车制造和分销优势，传统车企正在逐步巩固其在自动驾驶领域的一些优势项目。而实际上传统车企在自动驾驶领域的产业布局，也远早过人们之前的印象，以下是一些主要传统车企在自动驾驶领域的布局。

沃尔沃

2012 年 9 月，在一辆有人驾驶的卡车带领下，三辆无人驾驶沃尔沃汽车在西班牙巴塞罗那的公路上以 90公里的时速完成了 SARTRE 测试项目。

2013年12月，沃尔沃汽车开始在哥德堡进行全球首个大型公共自动驾驶路测项目“Drive Me”，让公众、媒体以及政府等各界人士都参与到体验自动驾驶汽车的活动中来。

2015年12月，沃尔沃在发布的S90上搭载了驾驶辅助系统Pilot Assist，汽车可以自主跟随车道平顺地调整方向行驶，并通过自适应巡航技术保持与前车的距离。沃尔沃同样改进了City Safety功能，S90不仅在白天夜间能识别行人，而且可以判断出像鹿、马等大型动物，给驾驶者提示并帮助驾驶车减速甚至刹停车辆防止发生碰撞。

2016月12日，搭载了第二代自动驾驶辅助系统（Pilot Assist Ⅱ）的XC90上市，自动驾驶辅助最高时速由此前的50公里提升至130公里。在毫米波雷达、超声波雷达、摄像头等多种传感器的配合下，在没有前车的情况下，可以在高速公路上沿清晰可辨的车道标识行驶及转向，平顺地自动提速/减速和转向。

2017年1月3日，沃尔沃对外发布消息表示为了推进自动驾驶的研发进程，会全新设立一家名为“Zenuity”的合营公司。该公司的主要目的是为了全球各大高端汽车制造商全新开发先进驾驶辅助系统以及自动驾驶技术。沃尔沃还计划将在2017年-2018年在瑞典投放100辆自动驾驶车给普通消费者体验，让公众更全面地参与到自动驾驶的项目中来。

宝马

在Mobileye宣布与特斯拉终止合作关系之后，宝马、英特尔和Mobileye达成战略合作关系，三者将共同开发自动驾驶技术。Mobileye 将为宝马提供计算机视觉方面的专业支持，帮助处理相机拍摄的图像，并识别车身周围的物体。而英特尔方面最近也在自动驾驶技术上有大的投入，创建了一支为汽车制造商提供自动化专业知识的团队。

2017年美国CES上，宝马发布了一款基于全新宝马5系轿车开发的自动驾驶原型车。该原型车整合了该公司最新的自动驾驶技术、自动泊车搭配自动驾驶技术，以及宝马最新的云端互联技术等。

奔驰

2015年奔驰发布了概念车F015，掀开了奔驰自动驾驶的应用之路。今年发布的全新E级已经实现了自动变道技术。

2016年奔驰工程师们将新一代的Drive Pilot系统带到了其S系轿车上。这个系统包括自动巡航、制动、加速、车速及车道保持等方面的功能。

最近，奔驰在德国获得了在公共道路上测试最新自动驾驶技术的许可，据悉，奔驰新的自动驾驶测试车将会搭载名为DAVOS的自动驾驶系统。DAVOS系统将会拥有更先进的雷达和传感器，目前测试车在理论上已经可以实现完全的自动驾驶。

奥迪

2013年CES展览上，奥迪通过A7展示了自动驾驶和自动泊车技术。

2014年，装备自动驾驶技术的奥迪RS7在德国霍根海姆赛道完成了全自动赛道驾驶。

2015年，搭载自动驾驶技术的奥迪A7 已经能够在日常道路上进行自动驾驶。

2017CES上，奥迪便高调出现在英伟达CEO黄仁勋的Keynote中，表示预计在2020年推出可上路的全自动驾驶汽车。

福特

从2004年开始，福特就开始了对于自动驾驶技术的研究，福特预计在2021年实现自动驾驶技术商业化。

2016年的 8 月，福特宣布对激光雷达制造商 Velodyne 进行投资，主要目的是为了降低目前自家无人驾驶汽车必备的 Velodyne 激光雷达的售价。此前福特自动驾驶汽车在车辆顶部使用了 4 个激光雷达来对车辆周围的环境进行监控，而此次公布的新一代自动驾驶汽车，福特将激光雷达的使用数量从 4 个降到了两个，激光雷达的放置位置也做了调整。

2017年CES上福特正式发布了第二代福特蒙迪欧自动驾驶车。该车基于蒙迪欧混动版的中期改款车型打造，搭载了福特最新的自动驾驶系统。

通用

2016年1月，通用用5亿美元收购了美国Lyft专车服务公司。在自动驾驶领域的布局。之后，通用汽车还推出了全新车辆共享的服务品牌Maven，对通用汽车目前在这个领域的所有项目进行整合运营。

2016年3月初，通用汽车又宣布收购了硅谷的一家无人驾驶技术初创公司Cruise Automation，这家公司具有加州的无人驾驶汽车路试资格。通用希望在其帮助下加快自动驾驶技术的研发。

2016年12 月，通用宣布在密歇根州启动自动驾驶汽车路测，并于2017年正式投产下一代自动驾驶测试车辆。此前通用汽车位于密歇根州的自动驾驶研发一直在沃伦技术中心进行。在密歇根自动驾驶汽车相关政策出台后，通用将合法利用研发中心周围的郊外公路进行无人驾驶汽车的测试。

通用预计最早于 2017 年推出无人驾驶版本的凯迪拉克 CTS，这辆凯迪拉克将会配备名为“Super Cruise”的驾驶辅助技术。

自动驾驶依赖软硬结合，软件隐患不容小觑

科技企业在整体产业排名上落败于传统车企，首先就取决于消费电子软件行业与汽车产业的不同，后者有非常高的准入门槛，其供应链也更为复杂，没有根基的科技公司很难将各种关系一一疏通。当然，最复杂的还是技术上的挑战，因为要将感应、通讯、自动驾驶技术与车辆融合成一款真正安全的产品并非易事。

现代汽车，即使没有搭载自动驾驶技术，也逃不过各种人工智能技术的运用。该技术在提高燃油经济性、提供主动安全性、优化导航和各种驾驶辅助工具上早已不可或缺，而如何将这些功能完美整合在一起则是个极其复杂的工程。

一辆车从研发成功到上路，期间必须经历严苛的路试，车辆要经受住各种情况的考验。但随着各种新技术的融合，车辆在测试中故障率很难降下来，因为这些新技术往往相互依赖，是牵一发而动全身的关系。而这种复杂的工作可与谷歌和苹果平时测试的软件系统完全不同，它无法简单通过软件升级来解决问题，而且一旦有任何的bug都有可能会造成车毁人亡。

不可否认在过去几年中，科技企业在自动驾驶的软件方面确实进展颇丰，但一辆能开上路的自动驾驶汽车可不只是软件的载体，它需要研发人员对多个数字和物理系统进行融合，而它们融合的每一步都会遇到大量的技术和法律问题，而这可能也就是依赖于外界车体硬件的自动驾驶科技公司，所遇到的最根本的问题。

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