界定将来汽车产业发展的“新四化”分别是：汽车电动化、智能化、网联化、共享化。目前为止，这一逻辑线仍属产业链的共识。

全球，特斯拉技压群雄，在里面的汽车电动化（ 三电系统 ）和智能化（ FSD服务项目 ）行业均处在领跑。

做为现阶段可在销售量跟特斯拉再见手腕子的比亚迪汽车，已经在汽车电动化上获得了广泛认可，下一步的总体升阶，内在要求他在智能化上取得进步。

从微观角度延伸到宏观视角，中国新能源车集群式，已分阶段斩获汽车电动化产业链的先发优势，但以自动驾驶为中心的智能化顾客价值层面，则正遭遇以特斯拉为代表的国外军团的深层工作压力。

也代表着，在即将来临2023年，智能化将成为新能源赛道关键看头，一场在所难免罗马全面战争将要开局。

01 噪声

图：自动驾驶安全事故，由来：互联网

最近紧紧围绕自动驾驶企业“折戟沉沙”讨论气氛甚浓，智能化长期以来的飘浮感逐渐令销售市场陷入迷茫。

比如：

10月底，intel将集团旗下财产MOBILEYE以170亿美金再一次发售，而2017年intel则是以153亿美金把它民营化，期内MOBILEYE的公司估值还一度澎涨至超500亿美金；因福特汽车确定终止对Argo AI投入，曾以最少70亿美金公司估值并方案IPO的L4自动驾驶企业Argo AI日前公布逐步推进，将来福特汽车将聚集网络资源在L2 级别无人驾驶的研发上；靠着谷歌搜索的企业先驱者Waymo曾公司估值达到1750亿美金，已经跌到300亿美金，而且每年都要耗费谷歌母公司最少10亿美金的经营开支，但从2018年首先获得凤凰城和美国旧金山的Robotaxi经营许可证后，其商业化的推动速率遭受怀疑；而借助通用性和广州本田静脉注射的Cruise还在Robotaxi业务流程（已经从2018年逐渐）上取得近50亿美元亏本，而且其将来商业化的盈亏点依然模糊不清；中国致力于L4级自动驾驶企业如百度搜索、小马智行等都一样面临不断高额投入和商业化的难点，自动驾驶成了难以达到的梦镜；全球自动驾驶的龟速爬行，乃至令“自动驾驶鼻祖”——莱万传出这般感慨：“忘记盈利吧，每一个自动驾驶出租车、自动驾驶大货车或是类似这样的企业的全年收入多少钱？有百万吗？也许吧，但我觉得零收益的可能性比较大。”

以L4级自动驾驶为代表智能化路漫漫兮，根本原因自然还在于法律法规方面的限定，背后都是偶然性所暗含的价值观难点，也包括汽车企业在这其中要承担的事故责任划分等，直接原因也在于技术层面未获得明显提升。

好像，自动驾驶的共同发展困境使之变成了一场海市蜃楼图片，搭建的企业愿景虽幸福，但是落地式又显得与事实不符。

但，特斯拉在自动驾驶上却表现出了十足的坚定不移和勇气，公布舍弃激光雷达进到纯视觉认知计划方案后，展示出一套全栈开发全自主研发全出产全链路营销自动驾驶硬件软件框架，并根据目前L2自动辅助驾驶的运转主要表现不断练习迭代更新自身的纯视觉管理体系实际效果。

尽管，特斯拉还远没有达到完成自动驾驶的水准，但根据每一次beta的迭代更新都有明确的提高，相比之下，逐步地实际效果提升令销售市场对纯视觉计划方案怀有更对外开放的心态，也强化了市场对于特斯拉“智能化”标签认知力。

02 视觉计划方案

从宏观方向看，自动驾驶的实践路径分成自行车智能化和车路协同，前面一种可以分为以激光雷达为主体的感应器认知计划方案，以及以监控摄像头为主体的视觉认知计划方案。除开特斯拉以外，绝大多数汽车厂家和自动驾驶企业都选择自行车激光雷达计划方案，而且中国在激光雷达计划方案的基础上，同歩在推动车路协同的基础建设。

往往大部分生产商都选择成本费要高出很多的激光雷达计划方案，是由于感应器纯天然就具有线性空间的检测感知力，而激光雷达则能应对高速实时环境下复原实时路况的重要规定，但感应器也面临着多数据信号结合难题，而且容易受到天气情况产生的影响。

图：蔚来汽车ET7激光雷达晚间显像实际效果演试图，由来：互联网

而监控摄像头没法直接还原三维空间信息内容，必须优化算法的大规模学习的过程后转换来解读，而且视觉计划方案对算力和优化算法延迟的要求很高。视觉计划方案最大的一个难题是这个模式拟人智能水平，比如根据开车经验为核心的预测能力及其举一反三的泛化能力。

车路协同，尽管可以在一定程度上减少单车的智能化度与算力规定，但另一方面就需要规模性新型基建（ 如高精地图、5G、云计算技术、大数据技术、物联网技术等 ）的实施，因此短时间，车路协同的落地式关键将依托试运转区域内的实际效果来定，现阶段离明确方向和规模性营销推广还相差太大。

现阶段从L2级使用感受看，特斯拉自能辅助驾驶系统autopilot的使用感受出色，大约不输给一切一辆跨界车的智能辅助系统主要表现。特斯拉用一套低成本计划方案，从而获得了经营规模里的先发优势。

伴随着其交货量明显提升（ 大约400万台特斯拉车攻守同盟10%的配备FSD车辆 ），及其身后根据正常的激话运行和“影子模式”运行不断进步提升的一整套自动驾驶系统软件，其autopilot和FSD都是在并驾齐驱做优化迭代。

在取得全世界较多实时路况信息量后，特斯拉应该做三件事：一是将2D路宽数据信息3D化，进行数据和信息的格式化硬盘和规范化，这一过程工作量巨大，特斯拉不仅有几千人所组成的数据堂精英团队以外，还因此研发了自动化技术数据信息标注工具；

二是导进处理后的信息，练习操纵决策支持系统的“聪慧度”。因此特斯拉近些年重新写过了FSD基本框架，并且用蒙特卡罗树检索 神经元网络相结合的，不断读取数据、看实时路况，挑出来繁杂实时路况或安全事故难题实时路况，仿真模拟核对决策结果，再去虚拟器中仿真模拟搭建真实世界错综复杂的实时路况，尽可能多地遮盖扇尾实时路况，进一步练习决策支持系统解决偶然性的坦然度；

三是需要一个强悍的算力控制模块及系统构架，因此特斯拉研发根据分布式框架的Dojo处理芯片，而且改善了处理芯片之间通信网络带宽（ 即减少延迟 ），本质上可以实现无限制的算力扩展，这将会伴随着信息量和算力的需求同歩扩充。

图：特斯拉视觉认知设计效果图，由来：互联网

图：特斯拉视觉认知实际效果展现，由来：互联网

图：特斯拉视觉认知架构设计，由来：互联网

图：特斯拉展现的窄巷超车情景，由来：互联网

为了能大幅度精湛这三件事儿，特斯拉的关键对焦点放到了AI行业，所以今年AI day的目的就是为了广泛招兵买马。

总体上，特斯拉有一套系统化自动驾驶科学方法论，因为监控摄像头有着标准化的数据类型和通用性api接口，特斯拉只需进行手机软件端提升就可以；但多传感器融合遭遇集成化和规范化的难题，在其中激光雷达依然在机械设备、半固态、固体路线争执中，加上汽车企业和硬件配置经销商间有强耦合之间的关系，要面临同歩配合的系统性问题。

因此，在一定程度上，路径问题还可以简单化成另一个难题，究竟是一个人跑的快or一群人跑的快？

03 我国必须跟注

许多汽车厂商都声称自已的“智能化”水平不输给特斯拉，或声称已经具备L4级硬件环境及水平，今后将根据OTA方法来系统更新与其兼容。

但相较于特斯拉的“全链路营销自主可控”，绝大多数汽车企业的智能化都要供应商优先，假如在底层基本不稳定的情形下，汽车企业也是难有较大的提升主要表现。

目前，中国厂家的智能化情境基本上都是一个模版时代的产物，比如在适用OTA、处理芯片算力、语音识别、监控摄像头屏幕分辨率、激光雷达、驾驶辅助系统水平、及隐性的自动驾驶水平等各个层面上刷数据，实际上仍偏重于“推配备”的表达形式，基本上有别于特斯拉对“智能化”的判断推理。

自然，在相关的法律法规管束潜伏期内，销售市场也难以真真正正看清到底孰优孰劣。

但若以自动驾驶为代表智能化终究会落地式，而且是以特斯拉的形式首先突出重围，那样将连累在我国总体车辆“新四化”的进程。

图：视觉认知展示图，由来：互联网

汽车电动化变的渗入，关键依托加工制造业生产能力扩张的客观现实，时间较长，大家还是还可以借助小市场和产业体系进行合理追逐甚至获得先发优势。但智能化将有别于自动化过程周期时间，一旦智能化逐渐落地式，尤其是以更具有自行车高性价比的纯视觉方案落地，短时间将虹吸式全部收益，而且也牢牢把握将来推动网联化、共享化的主导权。

这就意味着，无论是对于知名品牌汽车企业、经销商，还是要以汽车工业为核心的所在国市场竞争，拿到自动化技术仅仅一场跑位晋级的作战，而智能化才算是遮盖全部新能源汽车战争堡垒战争，战略地位尤为重要。

因此，我们不能局限于自动化技术在国际范围内的首先表述，而智能化则关联产业链系统软件一同梯步， 我们要要借鉴特斯拉，至少得押注纯视觉计划方案，让自动驾驶可以尽量“挂钩”硬件配置维度拘束。

在接下来潜伏期内，中国可以短时间撬起“智能化”标识较大效应金融杠杆的，也就只有有着最大产能与销售额的比亚迪汽车。

04 实际选择

一来取决于比亚迪是国内唯一获利的新能源车企；二是多年的汽车电动化深耕细作使他变成了全世界极具全产业链深度的新能源汽车企；三是它产业化已不仅局限于中国市场，已经成为在我国极具出航核心竞争力的新能源车企意味着——而 自动驾驶突破之途最重要的因素就是数据信息，及其更多数据信息。

但大家都知道，比亚迪的智能化主要表现落后了中国新力量。为填补这一缺点，近些年比亚迪汽车早已精准推送过多次经销商。

2020年发布DiPilot辅助驾驶系统，搏世是这一套L2系统软件的服务商，但之后并没有更新换代；

2021年比亚迪汽车发布自主研发电脑操作系统BYD OS，逐渐自身融合有关自动驾驶智能辅助系统的供货计划方案；

同一年，比亚迪汽车逐渐项目投资芯片供应商黎明时分、激光雷达经销商腾聚创、自动驾驶解决方法商Momenta；

2022年，比亚迪汽车协同百度搜索为他们提供ANP（大城市智能辅助驾驶商品）及其百度地图导航，并公布与自动驾驶芯片供应商英伟达显卡协作，今后将选用英伟达显卡的自动驾驶服务平台，以后比亚迪汽车还和华为公司传来协作，都将引入华为公司MDC计算平台及自动驾驶解决方法。

图：初期比亚迪的协作经销商展现，由来：互联网

图：初期星越L主流媒体判断，由来：互联网

图：比亚迪车型在自动泊车系统，由来：互联网

显而易见，广撒网源的策略目的是让未来的产品在智能维度上具备行业竞争力，看似多方押注万无一失，但长远来看，这样的操作过于被动，未来也恐怕难以建立智能化的竞争壁垒。由电动化转向智能化，价值链亦必然将向后者转移。而一旦特斯拉率先打通的自动驾驶的任督二脉，比亚迪刚刚建立起的销量优势恐将不保。

所以，在保持自身销量优势的基础下，覆盖 特斯拉的智能化发展路径，是比亚迪卡位下一阶段行业竞争的一个合理选项。

那么第一步，比亚迪要做的就是储备并试验全栈自动驾驶解决方案（ 包括软件算法、硬件配置、数据处理等维度 ）。这牵涉的最大问题是汽车行业的智能化空窗期究竟还有多久。

如果没有期限限制，相信比亚迪未来能够通过招人和研发投入实现全栈自研，并装配在量产车上，再通过大规模的数据“喂养”不断精进自身的辅助驾驶系统表现以及未来自动驾驶的潜在能力；但如果特斯拉凭一己之力加快行业迈入智能化阶段的时间进度，那么特斯拉将再次远远甩开比亚迪，并且实现在全球范围内更大规模的市场收割，这极有可能削弱我国在汽车“新四化”过程中的话语影响力。

事实上，这不应该是一道选择题，“高端制造”是未来中国之于世界经济体系的重要定位和身份标签，汽车产业无疑是展示这一战略定位的根基，所谓“国之大者”，中国车企必然是要攀登并且站上汽车智能化的高地。

现阶段参与到“智能化”的公司大体可以分为三类，一类是如长城汽车与毫末智行的关系，属于大型车企独立孵化的智能驾驶公司，主要为母公司车型的智能驾驶服务；另一类是以科技公司的身份切入到智能化供应商的领域，如百度、华为、小马智行等，主要向车企提供整体解决方案；还有一类是电动化先行车企“蔚小理”这类的自研公司。

从公司背景、定位、运营情况等角度看，小鹏汽车的智能化理念是离特斯拉相对较近的公司。但今年其产品的市场销售表现出现一定颓势，导致其开始明显掉队，无论是在行业、市场、资本、或是舆论的处境中，小鹏正变得愈发艰难。

在国内，小鹏汽车身上的智能化标签受市场接受度较高，可惜在于其品牌价格的定位和类SaaS的商业模式。但这对于制造业和电动化经验丰富的比亚迪而言，却非常契合未来智能化的需要。

虽然小鹏汽车走的并不是单车纯视觉的路线，但其全栈自研的自动驾驶系统架构于特斯拉的很相似。小鹏在高速NGP场景中，采用的是高精地图的策略，但进入城市NGP阶段，将采取视觉感知为主的方案，并且当下小鹏也在致力于打通“高速、城市、泊车”三种驾驶系统的使用场景，真正实现“端到端”的一体式系统集成，这可能需要类似特斯拉2020年的重写FSD代码的工作。

如果比亚迪能够与小鹏构成深度合作，那将会对比亚迪的智能化进程助推动力，以应对特斯拉可能率先掀起的智能化自动驾驶浪潮。但前提还在于小鹏是否能够接受“为他人做嫁衣”的局面。

当然，比亚迪另一重要选项还包括百度。在自动驾驶领域浸淫近10年的百度，被认为是最懂自动驾驶的中国公司。特别是百度方面的解决方案选择余地更多，其本身就是车路协同与视觉两条腿走路。

汽车“新四化”的进程必然是会带来市场格局的重构，却也是大浪淘沙的过程。而车企间也不永远只是单一的竞争关系，在更大的使命和责任面前，有远见的车企需要达成竞合的默契。