虽然我不太愿意承认“戴高级帽子，做低级事情”的投机营销，但这种说法和做法确实为自主驾驶的发展开辟了更多的操作空间。同时，他们进一步将口头无人驾驶提升到“实用”阶段。
表面上看，高级自动驾驶无法实施的原因有两个：一是现阶段没有具体的法律来支持高级自动驾驶的通行权；其次，对于汽车企业来说，在道路上进行高级自动驾驶存在“致命”的潜在责任风险。
当然，在技术上能否实现真正的高级自动驾驶还不得而知。因此，此时的自动驾驶领域更像是一个黑匣子。打开后，它可能是一个宝箱或潘多拉魔盒。
商用车、乘用车、专用车和其他赛道都在努力寻找与智能驾驶更加协调的最佳解决方案；Robotaxi、robobus、robotruck等新型智能车概念因市场火爆逐渐变得越来越多。
结果是显而易见的。经过多年的市场测试，商用车智能驾驶的大规模实施比乘用车更容易、更快。
这条基于robotaxi的赛道汇集了百度、autox和青州智航等众多玩家。这些自动驾驶公司的存在为整个汽车行业开辟了一条道路，从商用车的大规模着陆到乘用车的降维。
然而，这条道路是否会起作用仍不得而知。
01从结果第一到“价格战”
人们经常以自动驾驶仪的大规模着陆作为区分自动驾驶仪是否成熟的关键。然而，根据差距理论，如果我们想从早期不成熟的市场发展到为广大人民群众所接受的成熟市场，我们必须跨越贯穿中间的巨大差距。
现在已不再是“酒不怕深巷”的时代。信息的公开性和透明度，使产品的竞争力在第一时间更加明显。因此，除了更先进的技术外，问题的关键在于对成本的把握。
与其他自动驾驶公司相比，autox是一家典型的“结果导向”自动驾驶公司；为了实现高级自动驾驶，有些人甚至“不人道”。
去年7月，autox发布了第五代全无人驾驶系统autoxgen5，其豪华配置让人大吃一惊。
在传感硬件方面，autoxgen5配置了50个高清车辆规格级传感器，包括28800万像素的车辆规格级摄像头，每帧总像素数超过2.2亿像素；世界上分辨率最高的4D毫米波雷达，角度分辨率为0.9度；六台激光雷达，包括两台128线高规格激光雷达，可实现每秒1500万点以上的云成像。
在计算平台方面，由autoxgen5配置的最新autoxxcu域控制器的计算能力达到2200tops，是中国车载超级计算能力的新高。与特斯拉开发的FSD计算平台144tops相比，其计算能力要高得多。
如果按照autoxgen5所需的激光雷达、摄像头等硬件外围设备估算，整车成本已超过200万。
然而，对于这个离谱的价格，autox创始人肖建雄表示：“你可以用20万元买一个辅助司机，但你永远不能用50万元买一辆无人驾驶汽车。无人驾驶汽车敢于告诉你50万元。我建议你走开。”
令人惊讶的是，autox创始人的声音一落，百度阿波罗就投了反对票。
说到机器人大侠，百度阿波罗绝对是第一批。甚至许多业内人士都将百度称为自动驾驶领域的黄埔军校。天际宇凯、晶驰科技王进、小马智星、凌骏科技等公司的创始核心人员均来自百度。
经过多年的积累，百度的自动驾驶能力也是其在robotaxi轨道上的一朵奇葩。然而，这显然不同于autox的“堆叠硬件”方式。阿波罗正在降低成本。
同样在去年，百度和Jihu联合发布了apollomoonforrobotaxi场景。
该车基于极端福克斯阿尔法t车型。在传感器配置方面，它包括13个摄像头、5个毫米波雷达和2个激光雷达。它还支持传感器自清洁。
对此，百度副总裁、自动驾驶技术部总经理王云鹏透露了阿波罗-48万的整车和无人驾驶套件的成本。
公平地说，与200万元的高价相比，不到50万元的成本已经进入了大多数网上叫车运营成本的范围，无人机的商业化必将迈出一大步。
然而，技术进步的步伐不会停止。在不到一年的时间里，自动驾驶解决方案的价格被其他人“击败”。
5月18日，青州智航的第一个品牌日，该公司推出了一款自动驾驶解决方案，批量生产成本仅为1万元。
青州智航创始人兼首席执行官于谦在解释dbqv4自动驾驶仪方案时表示，dbqv4可以支持1～5台激光雷达、0～4台盲区雷达、6毫米波雷达和12台传感摄像头，实现360度感知，无盲区和死角，左右互为冗余。
换句话说，这是一种自动驾驶解决方案，可以“定制”并缩小尺寸。上述10000元的成本解决方案是dbqv4的最低配置。
至于成本可以降低这么多的原因，青州志航创始人兼首席执行官于谦解释道：“技术创新和大规模生产带来了成本的下降。同时，在青州志航底层党的支持下，也实现了高效技术迭代。"
事实上，如果我们看看技术发展的逻辑，自动驾驶解决方案应该变得越来越实惠。此外，最深刻的连锁反应，自动驾驶软件的收费系统，也将因成本降低而逐渐解体。
02为什么你既有灵魂又有市场？
作为市场的先驱和领导者，特斯拉被作为学习的榜样是可以理解的。因此，无论是自主驾驶的发展步骤还是营销方式，都会有很多汽车公司有意或无意地向特斯拉靠拢。
首先，关于自动驾驶算法的能力，汽车公司形成的普遍共识是，应该优先考虑自己的双手；其次，对于自动驾驶仪芯片，如果能力足够，也应该走上自主开发的道路；最后，汽车公司的知识产权正逐渐与其创始人重叠。
不难发现，ideal已经开始成立自己的芯片公司，似乎想复制特斯拉的FSD；威莱已经摆脱了Mobileye的封闭模式，走上了自主开发自主驾驶算法的道路；小鹏从一开始就是“自主开发的算法NVIDIA芯片”，所以他在比较中处于领先地位。
当然，纵观整个汽车行业，并非所有汽车企业都有能力开发自动驾驶算法。例如，智记、比亚迪和鲁特将采用momenta的自动驾驶算法；威玛与百度有着密切的关系，用它的背树来享受凉爽；氪星，更不用说，仍然被困在美孚眼的奇怪圈子里
于是出现了一个有趣的场景——一方面，汽车公司高呼“要灵魂”，另一方面，“身体很诚实”。事实上，说一些令人不快的话：为什么不卖掉你的灵魂来获得更多的市场份额呢？
随着技术的发展，自主驾驶逐渐形成了一些系统，其中斯里兰卡是最独立的，坚持纯视觉的技术路线。至于其他汽车公司和robotaxi公司，大多选择“激光雷达相机高精度地图”的混合路线。
从汽车企业的角度来看，虽然不要求自己车型的智能突出，但至少不应该成为一个弱点。从消费者的角度来看，虽然他们不必双手离开方向盘，但他们至少应该对智能驾驶有自己的理解。
有需求就有市场，所以自主驾驶软件和硬件公司的机会不少。然而，仍然需要指出的是，机遇与挑战往往是相辅相成的。
当谈到拥有灵魂和市场时，特斯拉应该是第一个。
可以看出，特斯拉选择掌握自己的FSD芯片和自动驾驶算法。现在，4680电池技术也逐渐成熟并量产，进一步巩固了特斯拉在汽车制造业的主导地位。
从这个角度来看，特斯拉无疑是在做“加法”。有了足够大的体积，自动驾驶的细节甚至其他重要部件都可以自己掌握，这在很大程度上可以避免后续的麻烦。
在这一点上，比亚迪和特斯拉非常相似。虽然比亚迪的智能尚未开发，但比亚迪凭借其在三大电力行业的优势，在众多汽车公司中脱颖而出。
但现实也是残酷的。世界上有多少特斯拉和比亚迪？
必须承认，就目前国内汽车市场而言，传统燃油汽车的转型仍然缓慢，更不用说注入更高层次的智能。
面对未来一定的招聘，这些汽车公司肯定不会坐视不管，所以有理由“打折”自主驾驶解决方案的价格。
也正是在这种背景下，自主驾驶软硬件企业纷纷进行“减法”，寻求“量产装车”的机会。
对于自动驾驶企业来说，相关技术的批量生产和加载不仅是对自身软硬件技术的实际检验，也是推动技术迭代更新最直接的方法。对于汽车企业来说，自动驾驶大规模生产和装载意味着智能的注入，也意味着它补充了竞争劣势。
他们都会取而代之，朝着相反的方向发展，并不断为企业价值增加砝码。
总的来说，关于自动驾驶，无论是“加”还是“减”，汽车公司都希望在新时代的汽车行业中站稳脚跟，寻求持续改进的机会。
事实上，技术路线是好是坏并不重要。只要能取得最后的好成绩，就已经是成功了。
此外，值得一提的是，竞争越激烈、越公平，产品力量就可以在激烈的竞争中进一步释放。这对消费者来说是件好事。