干线重卡得益于相对封闭、标准化的场景（高速公路），被认为是离自动驾驶量产最近的地方......在自动驾驶卡车维护成本中占比30%的油耗成本，用自动驾驶系统能解决的程度也有限。“在降低油耗上，只有40分。”一位从业者说。

王传福嘴上说着不好，不要，身体却很诚实。究其原因，作为趋势性的新技术，无论现阶段有多少不完美和瑕疵，但落后挨打、掉队死亡的道理大家都懂，就像当年的诺基亚、柯达、黑莓手机，再如现在被群嘲的奔驰EQ系列、丰田验证码（BZ4X和BZ3），都吃了转型慢的亏。

ChatGPT作为一个语言模型主要用于生成自然语言文本，如对话、文章等，而自动驾驶算法需要处理的是感知、决策和控制等方面的问题，看似二者并没有太大的关联，但是从技术逻辑上，ChatGPT能够给自动驾驶算法技术路线发展带来两大启发。

1987年，卡内基-梅隆人工智能实验室的研究人员试图制造一种可以自动驾驶的卡车。他们通过为所有的驾驶行为人工编写代码，为卡车在道路上遇到的各种情况编写尽可能详细的指令，以此让车辆自动行驶。但遗憾的是，这种方式最终只能让汽车实现每秒几英寸的速度。

所谓行泊一体，本质上就是将所有传感器数据接入到单个SOC芯片为主的域控制器上，智能驾驶能力的实现用一套软件算法打通。这样一来，无论是行车还是泊车，系统就可以调用同一套算法和所有的硬件资源，包括芯片和传感器进行处理，而不是像分离式的系统，泊车行车专项专用。

Tier IV称Autoware对于自动驾驶车辆而言是一款“一体化”开源系统，并且提供了受BSD许可证保护的解决方案。该平台支持3D定位和绘图、3D路径规划、目标物体和交通信号探测、车道识别等功能，还可以处理校准传感器和软件模拟等任务。

“目前来看，大多数消费者对于激光雷达加感知硬件，通过提高算法来提高精准度的方式还是比较信得过的。至少这套逻辑能做到很多超视距范围做不到的事。”不得不承认的是，高精地图领域已经聚集了百度、高德、腾讯等重量级玩家，俨然成为了“兵家必争之地”。

特斯拉能够持续降本的原因，在于其搭建的核心（零部件）自研模式，比如通过人工智能实现纯视觉自动驾驶，“这在传感器成本上就能降低很多”。规模效应也推动了成本降低——特斯拉已经在全球累计生产了超过300万辆汽车，其中上海超级工厂生产了超100万辆。

哈希力量编者按：这个赛道或许靠谱。有两点。第一，赛车的路面场地更容易智能化改造，因为它是短途的、区域化甚至封闭化的。第二，赛车对司机的要求更高，无论是否有自动驾驶，一般司机也很难驾驭好赛车或超级跑车，还不如交给AI. 但文中对于赛车&比赛车道的特点，转述到民用跑车上，还值得商榷。

选择三家国资委控股的车企，中国一汽、长安汽车与东风汽车；三家地方车企，上汽集团、广汽集团和北汽集团；以及三家民营的代表车企，吉利汽车、长城汽车和比亚迪，将其作为传统车企中的代表性企业，梳理他们在自动驾驶领域的布局后发现，传统车企对于自动驾驶能力的搭建已经成为必选项。

未来汽车将会成为一个移动的智能终端、算力中心和分布式能源。这三个属性的变化决定了汽车将演变为智慧城市的一个重要节点，将会和政府的投资、基础设施建设和管理规则发生重要的联系和互动。

通过看似不靠谱的功能来发掘用户需求，最终将低频需求成功打造为产品卖点是有先例可循的。例如特斯拉游戏功能，起初不过是车内像“放屁垫”、“圣诞模式”这样的彩蛋。当产品经理们通过数据反馈，发现用户真的有需求后，开始在车机算力上投入更大的资源。