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2023年已近年末，回顾自动驾驶行业，虽然没有2022年骤然经历行业极速坠落所造成的撕裂感，但生存依然严峻。

资本不再疯狂，裁员、高管离职、融资收缩、倒闭交织成今年自动驾驶篇幅最大的画面。

经历安全事故、被吊销无人车运营执照、停产等一系列风波之后，自动驾驶独角兽Cruise两名创始人相继宣布离职；国内巨头百度对外传播的重点也从自动驾驶转为大模型，不仅如此还在时隔六年后“重调”自动驾驶，由王云鹏接替李震宇担任IDG负责人；创业公司擎天智卡在成立仅19个月后被曝清盘，创始人分道扬镳.....

严峻的环境尤其考验生存能力。L2级自动驾驶装配率不断上升，让自动驾驶公司们看到落地“上车”的机会。大模型更是犹如一枚核弹，给渐趋悲观的行业炸出一条还能继续拼五年、拼十年的路。 

临近年底，政策的闸口突然打开，L3自动驾驶新政的颁发一石激起千层浪。“这对于自动驾驶行业来说无疑是一个利好政策。从L2到L3需要持续迭代，这对于技术领先的企业来说意味着新的发展空间。”L3虽然仍存争议，但多位行业人士仍然向钛媒体App表达出了乐观的看法。

扎堆上市“补血”，但成功的不多

只是，技术的迭代需要“钱”和“人”。在行业喧嚣之时，尚有源源不断的资本投入其中。但当资本冷静下来，资源又该从何而来？第一个答案是：上市。

年初，禾赛科技成功登陆美国纳斯达克。不少观点认为，这可能会激励国内的自动驾驶公司重启上市计划。

事实也的确如此。

6月30日，自动驾驶芯片公司黑芝麻智能向港交所递交招股书，中金公司和华泰国际为其联席保荐人。

8月25日，自动驾驶独角兽文行知远通过境外发行上市备案。备案通知书里写道，文行知远拟发行不超过1.5905亿股普通股，并在纽约证券交易所或纳斯达克交易所上市。

激光雷达厂商速腾聚创也已经于12月27日开启招股，预期2024年1月5日上市。

以前外界对于自动驾驶烧钱程度的判断始终隔着一层纱，今年自动驾驶公司们争相上市也让我们得以从招股书上更直观的看到自动驾驶的经营情况，那就是几乎全部都在亏损。

招股书数据，2020—2022年，黑芝麻智能净利润分别为-7.6亿元、-23.57亿元、-27.54亿元，而同期营收仅分别为0.53亿元、0.61亿元、1.65亿元，历年亏损严重。

同时期，速腾聚创的净利润分别为-2.21亿元、-16.55亿元、-20.86亿元，而同期营收分别为1.71亿元、3.31亿元、5.30亿元。

纵目科技在2019—2022年实现营业收入8383.04万元、2.27亿元和9003.48万元，亏损分别为2.09亿，4.16亿元和1.55亿元，算起来累计亏损7.8亿，是营收的2倍。

成功登陆港股的知行科技也面临增收难增利的窘境。2020年、2021年、2022年，知行科技经调整后净亏损分别为0.36亿元、0.34亿元和0.17亿元。虽然2022年净亏损有较大幅度收窄，但2023年上半年经调整净亏损再次扩大至0.46亿元，同比增加37.28%。

由于自动驾驶一直面临着商业化落地、规模化量产、长尾问题难解决，以及持续的大量研发资金投入，为了粮草充足，从自动驾驶整车制造到运营服务再到核心零部件提供，产业链上不同环节均有企业陆续启动上市计划。

一位自动驾驶领域的投资人分析说，现在自动驾驶公司估值太高了，即便天使轮的估值都要以千万乃至亿美元来计算，更不要说那些曾拿过好几轮热钱的头部企业了。

根据公开资料，小马智行估值85亿美金，文远知行估值超50亿美金，元戎启行和毫末智行在2021年的估值就已经超过了10亿美金，黑芝麻智能则为20亿美金，早前图森未来IPO时估值约为85亿美元，最近的知行科技则为67亿港元。

在他看来，“这个阶段，寻求上市或成为研发资金需求大的自动驾驶公司为数不多的选择了。”

只是，上市也并非意味着坦途。像被称为自动驾驶第一股的图森未来，今年在美国经历管理层动荡、退市警告、大面积裁员，之后开始重新调整战略，将重心重新押回国内。刚刚上市的知行科技在上市首日就破发，发行价29.65港元，首日收跌12.82%报25.850港元/股。

抱紧车企，开打价格战

2023年摆在自动驾驶公司面前的现实是，能上市补一把血的就上，不能上的就赶紧落地“上车”。

曾经对于投资者无比“性感”的L4级别自动驾驶，在过去两年里一直被诟病商业化能力差，落地遥遥无期，因此转型做L2成了一种更务实的选择。

Nullmax创始人兼CEO、CTO徐雷博士对钛媒体App解释L4自动驾驶的难点，一方面是技术本身，还有一方面是如何去验证确认来证明系统确实具备了L4的水平。“去验证系统真的比人类驾驶更安全，也是比较有挑战的一件事情。当然，每个人给的预期可能不一样，有的是5年以后，有的是10年以后。”

在他看来，技术的发展总是往前，虽然仍然坚信无人驾驶这件事情会发生，但同时也要基于已有的一些技术去落地产品。从公司角度来讲，这样做能带来足够多的收入。从影响力角度来讲，会普及智能驾驶。“从去年6月份以后，我基本就在合作的Tier1和车厂那边驻厂工作。”

相似的逻辑驱动，自动驾驶公司纷纷开始与主机厂合作，希望自家解决方案“上车”。

解决方案有很多种，在自动驾驶领域，城市道路场景一直是技术开发的难点之一，也是自动驾驶迟迟无法真正落地的原因之一。车企追捧的城市NOA被许多人看作是实现自动驾驶价值的新战场。

4月份，余承东就喊出在2023年城市辅助驾驶要覆盖45城的口号，后又在问界新M7发布会上表示，华为高阶智能驾驶系统将不再只覆盖45城，而是要在2023年12月向全国开放；7月份，理想表示要在年底实现城市辅助驾驶落地100城；10月份，小鹏宣布计划年内开放50座城市的无高精地图城市辅助驾驶......

尽管博世、法雷奥等国际巨头仍占据一定的市场份额，但本土的自动驾驶供应商也在快速地崛起。随着新势力们喊出激进的智能驾驶开城口号，不少自动驾驶公司借势发布了“城市NOA”产品。

但今年国内车市爆发激烈价格战，已经逐级传导至上游，产业链上下游整体面临相较于往年更严苛的降本要求。

另外，“我们发现很多车现在处于从没有智能化到逐渐智能化的一个时期。虽然新闻上可能经常看到非常多高配的车型，多少个激光雷达、几百T算力，但真正看车的智能化装配率，其实不高，中低端车型还是偏多。”

价格战加上智能化装配车型对价格的敏感度更高，这都给行业带来压力，在展开“军备竞赛”的同时还要承担很大的成本压力。显然，自动驾驶公司们也意识到了这点。

毫末智行张凯就说过，“智驾行业，正迎来一个‘千元级’时代。”

今年，毫末智行发布的第二代HPilot三款智能驾驶产品，都是主打千元级定位，其中针对高速无图NOH（领航辅助驾驶）场景的HP170产品，属于3000元级；而满足城市全场景无图NOH的HP570，也只达到了8000元级的价格。

大疆车载在今年6月，发布了全新一代智能驾驶解决方案——成行，大概售价区间也在5000-15000元之间。旷视面向L2+的解决方案分为三个配置：标准版、专业版和旗舰版。其中，标准版和专业版的方案中都不带激光雷达，成本相对较低，主要服务于10万-30万的车型。

面临着价值创新的希望和商业降本的挑战，地平线CEO余凯认为，到2025年，真正要做的是在合理的性价比下，把高速NOA、环线NOA 这种封闭道路的自动驾驶体验做到如丝般的顺滑，而且价格不能太贵。同时要有相当的投入，真正地把更复杂的城区的NOA 做到可用。

大模型上车，忧同质化竞争

自动驾驶新的机会，还有大模型。

梅赛德斯·奔驰和微软共同宣布，两家公司正在扩大AI领域的合作，将ChatGPT整合到奔驰车载语音控制系统中；理想汽车也发布了自研大模型MindGPT；百度的文心一言也被接入到了红旗、长安、吉利、岚图、零跑等众多车企之中。

大模型在自动驾驶的应用主要体现在两个维度，最直接的价值是体现在工具链优化部分。另一个则是将大模型作为决策模型，控制车辆的行驶，提高自动驾驶的泛化能力。

首先，在工具优化部分以数据标注为例，人工标注成本高、效率低，而自动标注就是AI大模型赋能智能驾驶最直接的应用，能大幅降低数据标注的成本。

至于大模型作为决策模型，8月份马斯克曾对外说过，得益于"端到端"控制技术的应用，特斯拉FSD V12版本减少了数十万行代码，并且在没有数据连接的情况下仍能在不熟悉的地形上工作。

至于其他场景的应用，一位行业人士介绍说，国外也有一些公司在使用大模型尝试在开车的过程当中，一个机器解说员不断讲解，车辆为什么要刹车，因为前方是红灯，为什么要右转，车要避让谁等等，通过解释每一个动作，让乘客在车上觉得很安全。

不过，他也表示，虽然大模型被炒得火热，大模型上车，还需要一些时间，这就包括究竟以什么形式的大模型上车。

对于外界担心自动驾驶大模型起来后，会不会也陷入同质化竞争的泥淖里去？他表示，真正像Open AI这样的团队和大模型其实是非常少，很多还是基于这些模型去开发一些垂直类的应用。能把大模型在车上面应用得很好，是一个门槛很高的事情，可能没有那么多人有能力去做。

L3新政推出，自动驾驶临近「iPhone时刻」？

城市NOA、大模型给自动驾驶行业贡献了贯穿整年的热度。临近年底，L3自动驾驶新政又给行业添了一把火。

11月17日，工信部等四部门联合发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》（以下简称：《通知》）。《通知》中提到，L3级、L4级自动驾驶汽车，可在限定区域内开展上路通行试点。

从L2到L3，看似只是一个数字的变化，但却存在着“驾驶权”的鸿沟。

按照国际通用标准，根据智能化程度的不同，自动驾驶汽车可以被分为5个等级：L1（辅助驾驶）、L2（部分自动驾驶）、L3（有条件自动驾驶）、L4（高度自动驾驶）、L5（完全自动驾驶）。

也就是说，与L2最大的区别是，L3可以在某些预设条件下，从驾驶员手上接过车辆控制权。

一直以来，关于“L3到底有没有意义”的争议一直都有。对于很多厂商来说，法律条例不到位，即使技术再先进、再能带来多大的利益，也不敢贸然行动。

在去年的世界人工智能大会上，百度李彦宏就强调：“L2之后率先进入商用的很可能是L4，而不是L3”。他给出的理由是L2责任归于驾驶员，L4事故责任归于运营商，而L3则会存在事故界定上的不清晰，普及起来会相对困难。

L3新政的推出，也就意味着有政府颁布的法规作背书，明确了划分责任。《通知》中明确：当发生自动驾驶车辆责任事故或违法行为时，在自动驾驶系统“未激活”情况下，责任由驾驶员承担；当自动驾驶系统“已激活”时，责任由企业承担。

此外，一旦车辆因自动驾驶系统导致死亡1人或重伤3人以上具有同等以上责任的交通事故的，必须退出试点。自动驾驶系统存在缺陷拒不整改或整改后仍未解决问题的，同样需要退出试点。

除了对责任归属的争议之外，“L3是否会增加人在驾驶中的更大负担”也成为外界的另一疑惑。

对此，上述行业人士对钛媒体App表示，L3的定义是定义，产品是产品。如果把L3的定义变成一个产品，它究竟是不是一个有意义的产品，这和它的定义可能是两码事。因为我们最终要做的是一个产品，而不是把SAE的定义做出一个东西，从产品角度，L3可能确实是一个比较有争议的事情。

但是从自动驾驶公司的思考来说，无论是L3或者更高级别的自动驾驶，方案的冗余，系统设计，可能是一样的。只是说把它变成一个产品的时候，究竟L3到底在什么样的可运行设计范围，到底要对多少事件和目标有反应，从产品定义上来讲，确实是比较有争议的一个问题。

争议尚在，但丝毫不影响车企的积极性。12月14日，宝马宣布，搭载 L3 级别自动驾驶功能的车辆，在上海市正式获得高快速路自动驾驶测试牌照。随后，智己、奔驰、长安汽车、北汽极狐也陆续传出拿到测试牌照的消息。

部分获得L3牌照的企业概况

“启动—高峰—低谷—爬坡—饱和”，在著名的Gartner技术成熟度曲线中，这被认为是一项新技术必经的五个发展阶段。眼下的自动驾驶，在经过数年的爆发式发展之后，并没有进入到真正能走向市场的商品化阶段，而是进入了“死亡之谷”。

在这个阶段，寒意已经切切实实传到了每一个参与者身上。接下来，谁能上市融资补血，谁能拿下更多客户上车造血，谁能真正消化大模型带来的机会，谁能寻找到一条从 L2 到 L3 的升维大路，或许谁才能论输赢。

（本文首发钛媒体App，作者｜韩敬娴，编辑｜张敏）