灵魂发问，汽车消费为了什么?
讲到底，消费者买车，是为了提高生活质量。如果有可能，多数人都希望“轻松开车”。
如之所愿，汽车正变得越来越好开了。驾驶辅助系统快速迭代，车载娱乐系统极大丰富，目的是让汽车“更好开，更轻松开”，以及让整个开车过程变得“有趣而不乏味”。
有的人喜欢开车，因为驾驶本身也是一种乐趣，但这仍是少部分消费者。
有的人必须开车，因为汽车暂时做不到完全自动驾驶，或者对驾驶辅助系统不适应、不信任。毕竟，“新事物”正经历一个产品体验不断优化的过程，市场教育、用户学习都需要成本。
但趋势向好，L2级驾驶辅助系统逐渐下探到更低价位的车型上。这说明，这套系统的成本越来越低，越来越平民化。那么，就会有更多的消费者可以体验到驾驶辅助，自动驾驶的演变才有机会被更多的人所接受。
我们再来看两则新闻。
宝骏E300预计于今年5月上市。据官方信息显示，E300已经具备了L4级自动驾驶所需的硬件，但前期先开放L2级自动驾驶，具体功能包括LKA车道保持辅助、ACC全速域自适应巡航、CTA横穿物体警告、AEB自动刹车。预计价格在6-8万元，可能是市面上价格最亲民L2级驾驶辅助车型了。
2020年4月20日，长沙对外宣布，自动驾驶出租车试用期结束，将全面开放免费试乘。这次开放的是Robotaxi打车服务，车辆是红旗EV车型，普通市民可以通过百度地图进行乘车预约。预约成功后，自动驾驶出租车可以赶到上车地点，待乘客上车之后，自动行驶到目的地，等乘客下车。
需要注意的是，在长沙开放试乘的百度Robotaxi打车服务，我们没有使用“无人驾驶”的说法，姑且称其为“自动驾驶”。因为在出租车内，还安排了领航员和安全员。在现有的责任框架下，人员随时接管仍然是很有必要的，并无不妥。
自动驾驶的基础，有雷达、摄像头，有芯片、算法，需要重塑供应链，以及培养新人才。这一循环将会正向驱动，越普及，我们离真正的自动驾驶也会更近。
“好好说话”的自动驾驶分级
提到自动驾驶，绕不开SAE自动驾驶分级。
分级有助于标准制定，技术执行，但落实到产品上，则没有必要囿于分级，尤其在产品宣传和用户教育方面。
L2和L3不是讲给消费者的语言，起码普通消费者很难理解。驾驶辅助系统重体验，也需要一定的学习成本，局限于分级用语，其实会浪费这么好的营销素材。
自动驾驶分级，存在多种标准，但蓝本多基于SAE的分类角度。
SAE将自动驾驶分为L0至L5共六个阶段。
L0非常原始化，相当于没有任何辅助配置，就连法规要求的ABS都没有。
L1具备的辅助系统开始丰富起来，比如，在ABS基础上升级的ESP、多年前比较流行的定速巡航等。注意，L1强调的是车辆可以对方向盘和加减速中的一项进行操作，横向、纵向选其一。
LKA车道保持辅助控制方向盘，属于横向操作，ACC自适应续航控制加减速，属于纵向操作，但L1只具备其中一项功能。
L2实现了横向、纵向同时操作，车辆可以主动操作方向盘和加减速。比如，同时具备LKA车道保持和ACC自适应续航等功能，那么，在车道中循迹行驶不成问题。但是，行驶责任划归于驾驶者，所以，原则上驾驶者不被允许方向盘脱手。
L3相当于L2的超级进化版。L2驾驶辅助的体验足够好，可靠性足够强，无限地接近于一个完美答案。但关键在于法规是否放开，责任是否明确，驾驶者是否被允许方向盘脱手，如果这些问题不解决，那么L2再完美，也只是99%接近L3。
这种跨越其实比较难，一方面，驾驶辅助系统需要再进化，比如主动变道、识别红绿灯等功能加入与丰富，另一方面，汽车制造商敢于承担责任，允许驾驶者脱手，出问题车企担着，仅在系统提示时由驾驶者介入。
L4基本不需要驾驶员参与，对于系统提示，可以选择性应答，但限定在一定条件下，比如限定道路，限定环境。
L5是完全的自动驾驶，不再限定道路和环境。
我们尽量在用简单、通俗的语言，描述分级自动驾驶的区别，但对于普通用户而言，理解仍有些吃力。而且，对于某些概念的理解，不是简单的功能描述就可以说清楚的。
“车道保持”是一个典型。
我们在车型配置表中，可以找到这样的描述，“车道偏离预警”、“车道保持辅助”、“主动车道保持”。
看似功能相近，但事实上，产品体验完全不同。
车道偏离预警，是说当车辆偏离当前车道时，将会以声音或方向盘振动的方式，对驾驶者进行提醒。
车道保持辅助，是说当车辆快要偏离车道时，可以控制方向盘，施以一个力，将车辆拉回车道，但无法微调以使车辆居中。
主动车道保持，是说可以自动保持在车道中间行驶，这属于L2驾驶辅助的基本配置。
至于英文简称，各品牌的说法都有差异，再去讲给消费者，除了感觉飘在云端，并无直观感受。
按照发改委和工信部的产业规划，2020年智能新车占比应达到30%。据相关数据显示，2019年同时配备车道保持辅助和自适应巡航的车型，数量占比为8.8%，销量占比低于10%。如果将智能新车认定为具备L2辅助驾驶的车辆，那么，还有相当大的增长空间。
L2级驾驶辅助系统的普及，是一个“自上而下”的过程，高价位车型率先搭载，之后再下探到更低价位车型上，以数量带动整体成本的降低。
随着软件、硬件成本的降低，10万级以下的车型也有普及L2辅助驾驶的可能，即使中低配也可搭载，宝骏E300正在证明这一点。
系统越普及，营销角度也应该更接地气，体验为王的思路需要跟上来。
但是自动驾驶分级这种学术界干的事情，却和真正搞产品研发的工程界产生了矛盾。
其中最激烈的便是“L3自动驾驶是不是伪命题”?
当人可以在开车时撒开手、转移视线，而在紧急情况下又必须接管车辆，这是一件矛盾的事情。而如果在自动驾驶启动时发生交通事故，更加难以界定责任。甚至因为驾驶员在L3自动驾驶下，应急反应的时间更长，L3会比L2更加危险。
这也是为什么众多车企放弃L3，直接选择从L2到L4的技术路线。与此同时，也有很多车企包装出L2+、L2.5、L2.99等说法，不说是否准确与夸大，更像是车企不愿承担责任下打的擦边球，是彻头彻尾的营销名词。
L2普及前夜，我们离完全自动驾驶还有多远?
L2解放了双脚，L3解放了双手，L4则解放了双眼。从L2到L3，需要有高精地图的加入;从L3到L4，则需要具备V2X车联万物能力。对于车企而言，这是一个从硬件到软件再到运营的体系力建立过程。
自动驾驶不只是一个功能，而是一个系统化、不断成长的体系。这个体系的搭建过程中，传统车企整合供应商方案再集成的模式，可能会遭遇前所未有的挑战。
路线选择背后，是供应商的重组战局
我们站在行业的角度，再来看一下自动驾驶的几种路线选择。
自动驾驶技术，落脚到单车智能上，主要涉及感知、规划、控制几个层面，包括传感器、处理器和算法。
传感器有雷达、摄像头，多数外采;处理器主要指芯片，大多也是外采;算法可能自研，起码应该自主掌握。
特斯拉、蔚来、理想和小鹏，可以算是自研的代表。
特斯拉与Mobileye有过甜蜜期，后来分手破裂，主要是数据归属和话语权产生分歧。最终，特斯拉不仅自己做算法，还成功自研芯片。
蔚来与博世也有过合作期，但后来又选择了Mobileye。只是，蔚来自研相对弱一点，Mobileye提供“黑盒”，负责感知、规划，向外导出接口，决策与执行交给蔚来。
小鹏P7刚刚上市，其自动驾驶芯片采用了英伟达Xavier，感知和算法自我掌握，后期体验看效果。
事实上，这是一个新的战场。
多数传统车企“摸着石头过河”，既需要大笔的研发投入，也缺乏相应的经验与人才，也未必有慢慢发育的时间。
这个时候，一级供应商伸来了橄榄枝。
理论上，供应商的技术储备会更加前瞻一些，博世是其中一个。
吉利、长城、长安、上汽、上汽通用五菱等主流本土车企，与博世均有合作，上汽通用五菱甚至已是博世全球最大L2级别辅助驾驶系统采购商。即使作为造车新势力的威马，其L2级辅助驾驶系统也源自于博世。
博世提供的是打包方案，包括雷达、摄像头、处理器、算法，悉数涵盖其中。
车企的工作是做本土化、适应化匹配，针对方案，进行审核测试与验收。由于算法不在自家手中，在与博世的合作中，能够掌握多少核心能力，因各家车企而异。
由于博世的方案完整，与之合作的品牌众多，依靠规模效应，L2级驾驶辅助系统的成本逐渐被摊薄，正在下探到更低价位的车型上。
自动驾驶仍具备相当高的门槛，供应商主导技术推进的局面可能长期存在，但话语权也可能越多地倾向于供应商。
是否要建立自己的技术护城河，这需要车企下定足够的决心和勇气，还需要股东和资本的支持。
但还是那句话：越自主，越强大;越自主，越安全。
新基建会有新可能吗?
L2之上，牵扯到法规与伦理，已经不只是技术问题了，分级跨越，其实很难。
不过，我们看到的是“单车智能”，或者说，是车端的智能驾驶。
其实，还有路端的智能驾驶，也就是V2X技术。既可能作为补充，也可能成为主导。
2020年，新基建成为国家的新战略，包括了大数据中心、新能源充电、5G基建、人工智能等多个方向。智慧超级公路是一个合适的应用场景。
目前正在建设的杭绍甬高速公路，就是一条智慧超级公路，计划在2022年正式通车，服务于2022年的亚运会。
简单来说，在这条超级公路上，设置有自动驾驶专用车道。短期内，可以支持自动驾驶货车编队行驶，长远看，将全线支持自动驾驶车辆自由行驶。
背后的技术是V2X，每一台车将是一个点，在网络上共享状态，并与交通信号、路牌等互通信息。
车辆识别周围环境，不只依靠雷达、摄像头，直接V2X网络系统中实时共享。有这样一双“上帝之眼”，自动驾驶其实更容易实现了。
在未来，究竟是车端智能为主，还是路端智能为主，其实仍有争议。不过，我国一向被称为“基建狂魔”，在路端智能上其实更有优势。
自主车企无法在短期内弥补算法短板，车端智能，我们未必能够占领制高点。这也可以解释，新基建为何可以成为国家战略了。
自动驾驶的升级与普及过程，是整个汽车行业价值链转移与重构的过程。软件与硬件的价值重新分配，系统解决方案供应商与整车厂的价值重新分配，都将是技术革命产生的结果，也是这个领域的参与者倾注资源的终极目的。
信号已经释放，自动驾驶并非遥不可及。完全实现的那一天，可能在加速到来。
