当部分「新势力」车企展现出更高的自动驾驶技术水平成为既定事实的时候，很多人对此发出了疑问。

而这背后的原因在于技术，又不止于技术。

先从技术谈起。在我们谈论车企的自动驾驶技术的时候，首先应当明确的是， 我们在讨论的是 L3 以下的智能辅助驾驶技术。

在 L2~L3 的技术领域，看似是窄窄的一个级别，但却包含了太多的功能需要实现，我常将行车域 L2 功能分为「一类基础功能」与「两个标杆功能」 ——

• 在 L2 基础功能这一层面， 包括自适应巡航（ACC）、自动紧急制动（AEB）、车道偏离预警（LDW）、自动车道保持（LKA）等典型功能，都属于 L2 级别自动驾驶，这一系列功能以安波福（Aptiv）为代表的 Tier 1 已经具备相当完善的解决方案。以 ACC 为例，在这个世界上已经存在了近 20 年，并不算稀奇的技术。也就是说，几乎所有车企，都有能力借助 Tier 1 部署上述技术方案。 这系列技术一言以蔽之，是将纵向的 ACC/AEB 结合横向的 ESP，做出的技术组合，这里面LKA就是一个相对复杂的「组合技」，但在技术栈前端的感知与预测仍涉及甚浅。
• 在基础功能再往上，就迎来了 第一个标杆功能——高速公路领航， 即 NOA/NGP/NOP，这一技术目前全球范围内真正量产推送的也仅有特斯拉、小鹏和蔚来——不得不说这就体现了「新势力」做得比传统车企更为靠前。

这一技术的难点在于，想实现这一功能，依靠基础的动力学控制组合已经难以实现，而需要相对丰富的感知元件与复杂的感知算法，帮助车辆了解前中后多方位其他车辆的位置，还需要相对精确的惯性导航与高精度地图（特斯拉未搭载）帮助车辆了解自身的定位，继而通过相对简单的预测算法对前方与临近车道的车辆行为进行预测，从而做出决策，完成上下匝道、并道、超车的动作规划与控制。

这一功能，之所以只有这三家上马，是因为传统的 Tier 1 至今没有成熟方案。特斯拉起初与 Mobileye 合作，后续转向完全自研，小鹏亦步亦趋采取了完全自研的方案打造了 XPilot 3.0，蔚来则是与 Mobileye 合作实现 NOP，今天也开始走向全栈自研的 NAD。 这一功能也是当下所有主流车企（包括合资与自主）都力图在下一款旗舰车型上搭载的量产功能。

• 第二个标杆功能是城市道路的领航，即城市 NGP，这一功能至今没有车企真正量产。 这一功能虽然没有量产，但是有部分企业发布了视频，包括北汽华为HI，小鹏 P5，特斯拉 FSD Beta 9.0，智己Momenta MPilot，除推送给部分用户进行尝鲜和 debug 的 Beta 9.0 外，其他三家车企都发布了一段在固定路线内的高度辅助驾驶视频。
• 这一技术距离真正量产还需要时间，原因在于城市道路的高精度地图尚未商用开放，以及含激光雷达的辅助驾驶方案还需时间完善。 这一功能对于领先的企业来说都尚需时间，就更不用说传统的 Tier 1 了， 这是当下特斯拉、小鹏、蔚来，及力图成为新 Tier 1 的科技企业（华为/Momenta/Pony 等）所聚焦的功能。

【在这「一类基础功能」和「两个标杆功能」的阶梯上，绝大部分车企都还处在第一级台阶；而走到第二级台阶的寥寥无几；第三级台阶就只有少数人做出了尝试。】

——这背后是技术积累的原因，也是人的原因。

以高速公路领航为例，通过对这一技术的粗略描述，不难看出想要实现高速公路领航，对感知能力的要求要比基础功能高得多，对软件的不断迭代也有着高要求，然而：

1. 感知技术，尤其是图像处理的技术，在传统车企的技能包中是不具备的。 不仅不具备，这类软件人才的价格也相对较贵，这类开发人才到了车企的体系中薪酬级别能否匹配、文化能否适应、作用能否发挥，都是值得推敲的疑问；
2. OTA，看似不难，但实际上却超出了传统车企开发的体系。 软件和硬件在车企传统的开发体系中，从来都是耦合在一起的。要单独开发软件，并且实现对车上大大小小的黑盒子的更新，对于车企来说，不只是一个控制器的问题，而是全盘 R&D 体系与供应商体系的问题。

多说一句， 新势力之所以实现了更快的迭代和更为先进的功能，背后很重要的一点，是自特斯拉以来开启的「软硬件解耦」——

就特斯拉 Model 3 来说，整车电子电气架构在功能域的基础上进一步推进了跨域融合：BCM RH 负责动力和安全，BCM LH 负责底盘，车身功能由二者分担，辅助驾驶域和座舱域做了板级集成。

而在传统汽车分散式电子电气架构下，各功能是通过独立控制器来实现的，每个控制器软硬件高度耦合，不同车型的控制器型号繁多。且通常由外部供应商交付，对主机厂来说是黑盒形式，主机厂的访问权限不一，无法独立实现软件的更新。

而在特斯拉集中式的电子电气架构下，软硬件得到充分解耦，各域控制器对于特斯拉来说是白盒，且特斯拉可以在不同配置乃至不同车型下使用同一款软件，并同步实现更新。

这使得软件开发的高成本能够被所有车型有效摊薄、并且节约了大量与供应商的沟通成本，促进了毛利的提升，并同步改善了消费者的使用体验。

这个问题其实能够催生一些「吐槽式」的思考——要知道，特斯拉、小鹏、蔚来的很多技术人员，大多来自于传统车企。而传统车企对人才的要求是很高的：

「他们大量选拔 985/211 起步的优质理工科学生，让他们经历最完善谨慎的制造业流程与管理方法教育。在合资车企，多数员工还要求会至少一门外语。」

为什么，这些人才换了一个地方就能够打造出不一样的产品？

「因为在这之前，他们的潜能被锁住了」……

或许，当越来越多的新 Tier 1 能够提供类似辅助驾驶技术的时候，传统车企也可以上马与新势力类似的解决方案，但这里面的差距终究存在。

真正让技术实现的，终究是人——当传统车企在追赶新势力的时候，并不是纯粹的技术追赶； 他们真正需要面对的，是一次全方位的转型。