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自2021年以來，部分以Robotaxi為目標的L4級自動駕駛公司開始分化新的業務，試圖通過技術在商業收入方面有所突破。
對于自動駕駛公司研發L2級輔助駕駛功能的現象，被部分人稱為“降維打擊”。
在他們看來，L4級自動駕駛公司可憑借軟件算法優勢，為智能汽車提供更豐富的功能和駕駛體驗，如同《三體》中高維度生物隨手便可消滅低維生物及文明般輕松。
不過，也有人對此不顧一屑。他們認為，以軟件算法見長的自動駕駛公司進入強調軟硬件結合的汽車功能研發領域，過程可能并不順利。
雙方各執一詞，難解難分。但可以肯定的是，自動駕駛公司跨入競爭愈發激烈的汽車供應鏈，可能為智能汽車發展貢獻新的技術力量。
L4級自動駕駛公司走上研發L2級輔助駕駛的分叉路，是一條暢通無阻的大道嗎？
不少人認為，商場如戰場。在無休止的商業戰爭中，公司若能善用兵法，或能助其走出困境。
這一情況，同樣適用于部分困身于商業化迷霧之中的自動駕駛公司。它們急尋一招奇襲，助其沖破封鎖。
在思索中，它們看向L2級輔助駕駛系統。
過去一段時間，部分L4級自動駕駛公司目光緊盯自動駕駛珠穆朗瑪峰之巔的Robotaxi業務，以實現全無人Robotaxi商業化規模運營為己任，不惜任何成本向著峰頂攀登。
幾年時間的前行，它們離終點的距離逐漸縮短，目標卻仍不在視線之內，資金的消耗卻隨著自動駕駛車輛規模擴大而增加。
一個可以佐證的例子是，近期通用汽車發布的第二季度財報，透露旗下自動駕駛公司Cruise每天虧損超500萬美元，虧損從同期的6億美元增至9億美元。
Cruise自動駕駛車隊
與此同時，在規模商業化遙遙無期、經濟遇冷的情況下，投資人的補給也逐漸減少。缺衣少糧的危機中，有的公司在路上因體力不支而倒下，有的則因缺氧和寒冷而元氣大傷。
此時它們的首要目標不再是抬頭望天，而是活下去。
幸運的是，中國汽車市場的變化，為自動駕駛公司提供了生存機會。
一方面，中國智能汽車的迅速發展，需要融入自動駕駛技術。
在特斯拉、小鵬汽車力推的智能輔助駕駛系統之下，量產汽車是否搭載高等級自動駕駛功能正有著成為產品的最大賣點之一的勢頭，為了避免技術落后，長城、吉利、大眾、通用等主機廠紛紛成立自動駕駛部門，研發L2+及以上的自動駕駛功能。
不過，研發自動駕駛系統是少數主機廠的可選項，目前更多的主機廠因條件有限而暫時作罷。為了后續產品盡快獲得更多市場注意力，無論是否自研，向外尋求合作開發可量產的自動駕駛系統是一個不錯選擇。
另一方面，在智能汽車市場快速發展的背景下，國內主機廠開始傾向于采取更靈活的合作方式，國外傳統供應商的整套解決方案交付方式逐漸不符主機廠需求，這為國內供應商補位提供機會。
此外，國外傳統供應商此前大多將技術研發中心設在本國，這導致它們的技術難以滿足快速變化的中國市場需求。
高工智能汽車研究員監測數據顯示，截至2022年一季度末，博世在中國乘用車前裝標配市場份額由2021年的27.79%下滑至25.61%。
國外傳統供應商本土化相對不足，使得主機廠嘗試與國內汽車供應商合作，并促成后者壯大，魔視智能、福瑞泰克等一批本土Tier 1快速成長。
向內，L4級自動駕駛技術商業變現困難，需尋變通之道；向外，市場需求旺盛，強敵氣勢減弱。自動駕駛公司研發L2級輔助駕駛系統，似乎一切自然而然。
更為重要的是，智能汽車的算力提升及傳感器數量增多的同時，整體成本大幅度下降，為智能輔助駕駛系統的低成本量產應用提供條件。
在生存危機中，L4級自動駕駛公司借勢改道，找到了一條可能的求生之路。
這條道路是否平緩，沒人知道，也并不重要。重要的是，部分自動駕駛公司們知道，沿著這條道路前行似乎有著一線生機。
真能如此嗎？
自動駕駛從業者王華（化名）對新智駕表示，L2-L3級系統的輔助駕駛系統，與L4-L5級全無人系統兩者不存在必然的聯系，輔助駕駛能升級成自動駕駛，但自動駕駛系統不能直接降維成輔助駕駛。
如果雙方不存在必然聯系，L4級自動駕駛公司研發L2-L3級輔助駕駛系統，將面臨哪些困難？
技術難題是一道繞不過的坎。
其一，自動駕駛公司乘用車量產經驗相對不足。
多位ADAS供應商人士對新智駕表示，大多數L4級自動駕駛公司對技術研發不計成本，并且通常使用大算力芯片，不太關注量產的技術路線。如果他們轉做L2級輔助駕駛，可能“由奢入儉難”，比如在產品研發上會束手束腳。更重要的是，降維并不代表著算法可以復用，很多東西需要推倒重建。
過去，自動駕駛公司將基于深度學習的軟件算法作為護城河，比拼自動駕駛系統的穩定性與先進性，較少關注如何將自動駕駛系統前裝于量產汽車內，從而導致自動駕駛公司對汽車制造認識不足。
智己軟件高級經理殷瑋告訴新智駕，主機廠與自動駕駛公司合作也可以說是彼此互相學習。自動駕駛公司在處理整車產品時碰到的問題，會向主機廠學習如何解決；主機廠也會向自動駕駛公司學習不錯的方法論，強化軟件開發能力。
其二，自動駕駛公司的部分場景數據積累相對不足。
某自動駕駛供應商技術負責人告訴新智駕，低速場景及高速場景的自動駕駛在應用層有所區別。
自動駕駛需要長期測試以收集數據進而迭代系統，低速場景和高速場景的不同，導致自動駕駛在兩個不同場景下收集的數據不一樣，最終兩者的實踐方式也有差異。
過去，自動駕駛公司注重在高速場景下收集不同類型的數據，泛用性較廣，而從輔助駕駛功能起步研發的公司更多注重低速場景。
完全不同的場景，數據當然也完全不一樣。
因此，L4級自動駕駛公司研發低速場景的功能如自主泊車等，并不占據優勢。
魔視智能自主泊車場景
其三，在算力大幅度減少的情況下開發自動駕駛系統，如同在螺螄殼里做道場。
不少自動駕駛公司過往宣傳自動駕駛汽車反應靈敏時，時常提到其算力之高，上千甚至超2000Tops的算力似乎成為自動駕駛系統的標配，然而量產汽車出于成本考量，目前無法配置較高算力的芯片。
對于習慣了在大算力條件下研發的自動駕駛公司來說，如何在極為有限的算力下完成L2/L3級自動駕駛系統開發是一個巨大的挑戰，曾有人對新智駕將其形象地比喻為“由奢入儉難”。
自動駕駛公司降維之路，道阻且長。
如果自動駕駛公司解決了技術問題，輔助駕駛系統上車過程也不見得輕松。
首先，自動駕駛公司需要實現將方案低成本可量產化。
過去一段時間，部分自動駕駛公司以技術至上，試圖通過各項多種類型的大量傳感器打造盡可能可靠的感知系統實現自動駕駛，不過這導致自動駕駛解決方案的成本較高，不少公司發布的自動駕駛解決方案，成本高至數十萬甚至上百萬元，無法大規模應用。
若自動駕駛公司試圖降低整體成本應用于量產車型，需要考慮如何降低硬件成本的同時滿足車規級要求，這對較少與硬件打交道的自動駕駛系統研發人員而言，著實不易。
自動駕駛公司推出低成本的量產自動駕駛解決方案后，主機廠能否買單也是一個問題。
“任何一家汽車公司不做自動駕駛，就是死”，上汽集團總裁王曉秋的一番話，體現著主機廠自主掌控自動駕駛技術的重要性。
為了控制軟件，國外主機廠如福特、豐田等較早收購自動駕駛公司，而大眾則成立自動駕駛部門。
殷瑋向新智駕表示，智己汽車更傾向于自研以及同供應商開源合作。
在域控制器及OTA越發能決定整車性能及駕駛體驗的情況下，主機廠意識到智駕功能的研發，必須將自研與開源合作更好地在一個控制器內結合起來。
這意味著，主機廠與外部的自動駕駛公司合作，自動駕駛公司可能不是交付整套自動駕駛解決方案，而是針對相關功能進行定制化聯合開發。
當自動駕駛公司與主機廠合作之后，能否如期交付產品也可能是一個問題。
一位業內人士對新智駕表示，如果雙方只是合作一兩次的情況下，自動駕駛公司在較短的時間內為主機廠提供數百臺定制化的自動駕駛汽車，產品功能很難讓主機廠完全滿意。
他認為，一款真正成熟的產品需要雙方長期配合，因為產品將具有自動駕駛技術、線控技術、新的軟件技術，這些都需要長時間測繪、產品打磨才能完成。
目前，雖然部分自動駕駛公司嘗試與主機廠共同開發產品，但雙方合作過程中必然會遇見不少問題，從而可能將產品交付時間延后。
自動駕駛公司另尋商業化路徑或許是降維，但這一過程并不輕松。
近年來，隨著不少自動駕駛公司成功獲得商業收入，關于自動駕駛行業即將進入淘汰賽的言論四起。
一批自動駕駛公司已乘風而飛，另一批仍在原地迷茫。
如果說，過去專注于某一場景是自動駕駛技術快速發展的秘訣，那么擺脫自我約束的邊界，將技術以不同形式真正實踐或許將是未來的新主題。
L4級自動駕駛公司轉向研發輔助駕駛功能，是初入汽車供應鏈的一股新力量，為中國汽車產業發展貢獻著自己的力量。
但不可否認，自動駕駛公司研發輔助駕駛之路剛起步，前方仍有不少困難。
期待L4級自動駕駛公司在輔助駕駛功能的量產方面取得新的進展。
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