自动驾驶产业发展至今，始终伴随着高昂投入、多次延期及失败案例。然而，以晶片巨头辉达（nvidia）为代表的科技供应商、车用零组件厂商以及部分整车制造商，正借力人工智慧（ai）技术与跨领域协作，力图推动自驾车技术迈入新一轮突破阶段。
不过，多数传统车企仍持高度审慎立场。除却成本控制与量产可行性的现实压力，市场是否具备足够规模的消费需求，以支撑动辄数十亿美元的长期研发投入，仍是悬而未决的核心命题。
若自驾车真能实现全面商用落地，势必将重塑全球交通生态；但要让系统在开放道路中稳定、安全运行，其技术复杂度与资金门槛远超早期预估。当前仅有极少数企业坚持全栈自研路线，例如 Waymo 与 Tesla；而 General Motors 与 Ford Motor 等老牌车企，则已陆续终止独立全自驾业务部门的运营。
本周于拉斯维加斯揭幕的 CES 展会上，多项重磅合作集中发布：Amazon Web Services（AWS） 宣布携手德国技术公司 Aumovio，加速自驾车商业化进程；自动驾驶卡车新创 Kodiak AI 亦与博世（Bosch）达成合作，共同提升自动驾驶卡车硬件及感知模组产能；辉达则正式推出新一代自驾运算平台，该平台将率先应用于由 Lucid Group、Nuro 与 Uber 联合组建的机器人计程车联盟。
与此同时，梅赛德斯-宾士（Mercedes-Benz）透露，计划于今年稍晚在美国上线全新一代高阶驾驶辅助系统，在驾驶员持续监控前提下，支持车辆于城市道路中执行自动行驶任务，其核心运算芯片同样来自辉达。
产业观察人士指出，AI 正在深刻重构自驾车的研发范式。AWS 车用与制造业总经理 Tohumcu 表示，AI 与生成式 AI 已成为行业“关键加速器”——借助更少资源即可完成海量开发与验证工作，从而显著压缩成本周期。
与此同时，欧美车企亦面临来自中国的紧迫追赶。中国政府已于去年底批准两款具备 Level 3 自动驾驶能力的车型上路，允许驾驶者在特定场景下完全脱手操作。按国际通用标准，自动驾驶共划分为五个等级，从 Level 1 辅助驾驶，至无需任何人为干预的 Level 5 全自动驾驶。
然而，英飞凌（Infineon）执行长 Hanebeck 提醒业界，市场对短期内实现全域全自动驾驶仍存在“过度乐观预期”。他强调，车企当前更倾向押注可快速变现的 Level 2 辅助驾驶系统，而非再度承担高风险、长周期的 Level 5 全栈研发。
「我不认为 Level 5 将在短期内迎来爆发式增长，」Hanebeck 明确表示。
近几个月来，中国、美国、欧洲及中东地区虽陆续启动小范围机器人计程车试运行，但 Aumovio 自动驾驶部门主管 McClain 指出，若想真正拓展服务版图，仍需庞大训练数据、规模化车队部署及完善后勤体系支撑——「这些环节无一不烧钱。」
回望产业发展历程，自动驾驶长期伴随剧烈炒作。特斯拉执行长 Elon Musk 曾于 2019 年公开宣称，一年内将有百万辆自动驾驶汽车驶上街头；现实却是，直至去年才正式启动有限规模的机器人计程车测试。
专家分析指出，自动驾驶系统最棘手的挑战，往往来自无数难以穷举的“边缘情境”。例如人类司机目睹皮球滚入车道，会本能减速——因预判后方可能有孩童追逐；而自动驾驶系统通常须待真实识别出孩童影像后才触发响应。
在首轮自动驾驶热潮退潮后，福特与通用相继关停亏损的自动驾驶子公司；其中通用旗下 Cruise 更因曾发生撞击并拖行行人事故，加速退出市场。
不过，辉达车用部门总经理 Kani 认为，AI 技术正逐步弥补过往关键短板：「若干底层技术取得实质性突破，让我们首次真切感受到——目标真的临近了。」
摩根士丹利于 CES 期间发布的研报指出，辉达最新自驾平台有望助力传统车企缩小与特斯拉的技术代差，但后者仍保有明显先发优势。由于辉达平台采用开放式架构，业内普遍将其比作一场“Apple 与 Android”式的生态竞逐。
前 Zoox 产品主管 Ong 表示，相较特斯拉的封闭生态，辉达所选择的开源路径，正日益成为其他车企协同共建的重要技术基座。
来源：路透社
