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编辑 | 苏清涛
在需要「附庸风雅」、提升逼格的时候，他们喜欢人云亦云地喊着「软件定义汽车」，尽管自己对「软件定义汽车」这个概念的理解力可能连「一知半解」都谈不上；但在需要谈钱的时候，他们果断地认为，软件要么只配被「白嫖」，要么只能寄于硬件的「篱下」。
这一荒诞现象背后的根源则是，主机厂的大佬们大多缺乏「软件思维」。更进一步说，很多掌权者的思维方式，还「跟不上」「软件定义汽车」这个时代。
严格地说，这并不能算作是一篇正儿八经的「文章」，而是对一系列碎片化观察与思考的「东拼西凑」。
本文涉及的话题主要有：
一、只知道对标，关注竞品胜过关注消费者
二、主机厂从「分开定点」到「指定 Tier 1」
三、奉劝车企「别自研」的自动驾驶供应商，基本都在「全栈自研」
四、L4 公司获取订单的最大障碍：主机厂的「丈母娘思维」
五、对中国智能化供应链的崛起贡献最大的主机厂
六、当年对「L3」的过分宣传，都是给今天挖的坑
只知道对标，关注竞品胜过关注消费者
很多人，泡妞的时候，注意力并不是盯着妞，而是盯着情敌。许多主机厂负责产品定义的人通常就是这么干的——他们对消费者的需求关注比较少、对用户体验的敏感度很低，但对竞品的关注度却过高。
前段时间，某自动驾驶公司市场总监说：
主机厂的很多决策层，并不懂前沿技术，但在跟竞品做对标的时候，他特别认真。尤其是，一旦有一个他们之前不相信的东西被竞品做出来了，他们的态度会立马大变。
比如，大疆车载之前跟五菱合作的项目，在量产之前，很多主机厂的老大都来坐过 demo 车，看看是否有必要也跟大疆车载合作，然而，回去之后都没下文了；等五菱的车量产之后，他们都纷纷买来研究。
「都是对标惹的祸。」这位市场总监总结道。
主机厂从「分开定点」到 「指定 Tier 1」
之前，主机厂都倾向于对自动驾驶供应商「分开定点」。原因主要是：加强自己跟供应商博弈的能力，降低对某几个特定供应商（Tier 1）的依赖度；不希望让供应商掌握某一个完整的产品定义。
不过，几年实践下来，有一些主机厂已经开始放弃「分开定点」的策略，重新回到「指定 Tier 1」的老路上了。原因是：分开定点之后，发现供应商管理难度太大了，尤其是，很多技术都是自己不懂的，出问题后不知道该找谁追责，互相扯皮实在太累，还是指定一家 Tier 1 来兜底更省事儿。
某供应商公司的技术人员称：主机厂在工程化量产上还是需要一个 Tier1 来完成很多分布的测试和验证。他们要找个背锅侠，而 Tier1 就是个结实的背锅侠。
看来，在吃过一些亏之后，主机厂开始逐步认清自己的能力边界，因而不得不放弃一些「看上去很美好」的愿望。
奉劝车企「别自研」的 自动驾驶 供应商， 基本都在「全栈自研」
过去大半年，笔者经常跟供应链上的朋友们开玩笑说一句话：「所有的供应商都告诉主机厂‘不必全栈自研’，至少是‘我做的这块，你不必自研’，但另一方面，大多数供应商都在自己的能力范围内‘全栈自研’。」
在 4 月中旬发布的《软硬件解耦：理想丰满，现实骨感》一文中，我们提到一种现象：除主机厂外，芯片厂商、算法公司、域控制器公司也都在做中间件，而中间件公司则因为生存空间被挤压，不得不去做算法、域控制器。
在车展前的一次交流中，笔者问某自动驾驶域控制器公司的软件负责人：「为什么你们做域控硬件的公司也会搞中间件？」
他的答案是：「倒不是我们‘硬要搞’，而是，如果自己不做中间件，我们很难让客户相信我们的域控制器能帮他们解决什么问题。简单地说，域控制器厂商不需要将中间件当一个产品来卖，但必须要有（中间件），为了做 demo 也必须做中间件；如果不做中间件，可能域控制器就卖不出去了。」
与此同时，有一些域控制器厂商也在做感知算法。
在车展期间，某域控制器公司 CEO 向笔者解释自家公司要做感知算法的原因：感知算法如果过度依赖外部合作伙伴，我们拓展市场的能力就会受到影响。比如，我要拓展东南亚市场，但如果视觉算法合作伙伴没有关注过东南亚的驾驶场景，他们的算法不能识别印尼的路标，那我们就麻烦了。
看来，「战线拉长」确实是出于无奈。
而原先聚焦于感知算法的公司，除了去做中间件外，还在向规控算法拓展。原因是，「如果感知和规控由不同的公司做，一旦发生事故，追责会很难，问题究竟出在感知环节还是规控环节呢？在同一个公司内来追责这个问题，要比在两个公司之间协调的效率高不少。」
更值得一说的是，几乎所有的算法公司都在自研硬件。最典型的是自研域控制器，纵目更是将触角伸到了 4D 毫米波雷达、超声波雷达、800 万像素摄像头等传感器领域。
可以说，多数算法公司都在自己的能力范围内做了「全栈自研」。 从九章智驾了解到的情况看，原因主要有如下几点：
软硬件协同，能让算法的效果发挥得更好
自动驾驶在量产中遇到的很多低频问题，都是偏系统底层的，而要解决这些问题，往往需要工程师对系统的各个模块都有一定的了解，在这一点上，全栈自研的公司优势会比较明显。
有多家自动驾驶公司的人都认为，前装量产市场上最强的供应商就是华为和大疆两家软硬一体的公司。「要做好系统方案，一定要有丰富的硬件经验。」
此外，国内获得前装量产项目最多的公司纵目科技，其 CEO 和 CTO 都有过很长的在芯片公司做软件的经历，在知识结构上「软硬一体」。
为了避免被「猪队友」拖累
某靠算法起家的自动驾驶公司 CEO 说：在做一个复杂系统时，对外依赖度越高，你出问题的概率就越大。假如你有 5 个合作伙伴，每个合作伙伴都可能有 10%的概率会掉链子，也就是说成功率只有 90%，把这 5 个 90%乘起来，成功率就不到 60%了。
让算法公司特别委屈的一点是：很多问题明明是由域控制器厂商做的底层软件引起的，但出事的时候，主机厂首先追责的对象却是算法公司。
算法公司跟域控制器厂商的关系，与主机厂跟域控制器厂商的关系并不一样。主机厂跟域控制器厂商是「甲方和乙方的关系」，甲方向乙方提需求，乙方不得不配合；但算法公司跟域控制器厂商是「左右关系」，他们发现域控制器厂商提供的方案有问题了，只能向对方提一点建议，但无权要求对方配合、更无权要求主机厂将这个「猪队友」撤换掉。
既然指挥不动「左右」，又不想被对方他们拖累，那就只能亲自上阵了。
主机厂对纯算法公司的信任度不如硬件公司
在尝试过一段时间的「软硬件分开定点」，很多主机厂还是更倾向于找一家 Tier 1 来「兜底」。当然了，在选择 Tier 1 的时候，主机厂对硬件背景的公司信任度相对较高，而对纯算法公司的信任度比较低。
这一残酷的真相，尽管让纯算法公司极度不爽，但说起来也容易理解。
首先，几十年以来，主机厂都是向硬件背景的 Tier 1 采购，软件只是作为硬件的附属品存在，因而，主机厂基本上没有跟软件供应商打交道的经历。既然都没有打过交道，那信任感从何谈起呢？
其次，硬件公司在请客户去自己公司参观的时候，会带客看一下自己的实验室、生产线，这可都是「实打实」的投资啊；相反，纯算法公司带领客户去参观的时候，除了 demo 车之外就只有 ppt 了——他们当然会说自己也有大量的高端人才， 可他们真能指望那些机械背景的客户知道如何为他们的算法人才定价吗？
另外，做主机厂的 Tier 1，是需要有强大的供应商管理能力的，而纯算法公司的上游供应链比较简单，因而，在供应链管理能力方面的积累确实不足。
除此之外，硬件哪怕只出了个很小的问题，可能都需要召回，供应商不得不为此付出巨大的成本，这也会让硬件公司对汽车行业的质量标准更加有敬畏之心；相比之下，软件出了问题基本都可以通过 OTA 解决，这会导致纯算法公司很容易把一些复杂问题想得过于「简单轻巧」，因而行事风格「过于胆大」，但问题在于，你「胆大」了，客户可能就被吓得「胆小」了。
主机厂不愿意为软件付费，软件需要跟硬件捆绑在一起才能卖钱
诸多业内人士在跟九章智驾交流时都提到，「纯算法公司」很容易被取代，因而，在主机厂面前也没有话语权。
某主机厂自动驾驶产品经理说：「说实话，纯算法公司给传统主机厂做项目，合同金额 300 万，到后面，他们真正能收回来的钱可能就 100 万多一点，剩下的那 200 万，主机厂是不会给你的。因为，他觉得你做的东西就‘只值 100 万’，你也不能跟他们讲什么。」
某自动驾驶算法公司发现，自己给主机厂做劳务外包能赚到钱，毛利高达 200%-300%，但其主营业务（卖算法）的毛利就 10% 。「纯软件卖不了钱。除非你把软件跟硬件捆绑在一起，靠硬件收钱，把软件带进去。」
长期以来，在汽车产业，软件只是硬件的附属品。尽管现在已经号称是「软件定义汽车」的时代，那你要指望那些干了一辈子机械、从灵魂深处就缺乏软件思维的主机厂的大小头目们能在思想意识层面真正理解软件的价值，这似乎有点为难他们了。
很多自动驾驶公司的朋友在跟笔者交流时都提到，「主机厂的人认为软件是没有成本的，不应该为软件付费」。
主机厂里面当然有大量的精英是能意识到软件的价值，并认为应当为软件付费的，但具体该怎么操作呢？采购会很疑惑：软件没有像硬件那样的 BOM，那我该如何为软件定价呢？如何向财务解释清楚，我为这个软件支付１００元的逻辑是什么呢？财务更头疼啊，他也不知道该如何向老板解释。
（按 BOM 结构来定价，这本来是很扯淡——价格难道应该由成本决定，而不是由价值决定？ 根据 BOM 表来定价，纯粹是「供应商不应该赚钱」这种价值观在作祟。)
跟算法公司几乎一窝蜂地去做硬件相比，金脉、天准等做域控制器硬件的公司，却不打算涉足算法。事实上，被迫去做硬件的算法公司，要远远多于涉足算法的硬件公司。
在近日的一场沙龙上，谈起「干啥更挣钱」的时候，某从软件转型做域控制器的自动驾驶公司的技术 VP 说：「如果你是去找工作，当软件工程师更挣钱；如果你是去创业，做硬件更容易挣钱。」（准确地说，不是「硬件更容易挣钱」，而是「软件更难挣钱」。）多么讽刺啊。
软件公司认为，软件是灵魂、硬件是肉身，结果却无比悲催地发现：灵魂离不开肉身的程度，远超过肉身离不开灵魂的程度。
原因正在于：硬件公司不做算法，仅仅是「少赚了一点钱」而已，而算法公司如果不做硬件，完全就「没法活」。
这一问题的根源也许在于：很多下游客户的思维方式普遍还「配不上」「软件定义汽车」这个时代。
L4 公司获取订单的最大障碍： 主机厂的「丈母娘思维」
无论笔者因为上一篇文章《工程化能力，并非L4自动驾驶公司不可逾越的障碍 | 九章自动驾驶随笔之二》被质疑「你究竟收了 L4 公司多少广告费，才敢在这里大放厥词」，那些转型晚的公司，要拿下主机厂的量产订单确实不容易，至少是，一时半会儿还很难获得主机厂的信任。
但问题的关键，并不在于这些自动驾驶公司的能力不行，而是主机厂的决策者们的认知水平不行。
我们在上一段已经说过，连 L2 公司的人都认为「工程化能力并不足以构成竞争壁垒，只要有项目，L4 公司花点时间就能补上」（毕竟，L2 公司当年也是从「工程能力不行」的阶段过来的），主机厂却还抓着「工程化能力」不放。
哪怕是再牛逼的公司，第一代产品总会有不尽如人意之处。比如，苹果的 iPhone 1 难道牛吗？ 再比如，2010 年，笔者在第一次接触到华为手机时，印象还是「低端机，充话费送的」，谁能想到它在后来能成为高端中的高端？
跟人一样，公司也是在不断迭代的，你硬要用他做第一款产品的水平来断定他做第二款、第三款产品时的水平也是如此，那岂不就是「纯硬件思维」了？
L4 公司现在拿订单比较难，一方面在于这些公司现阶段的工程能力确实很难达到主机厂的要求，另一方面则在于，主机厂负责供应商筛选的那些人的思维是静态的、认知是固化的——他们只看供应商的过去和现在，没兴趣或没能力评估供应商的潜力。这本质上是一种「丈母娘思维」。
什么是「丈母娘思维」？一个穷小子，女朋友断定他将来很有前途、跟着他有诗和远方，愿意接受他现在的一无所有，但鼠目寸光的丈母娘只管你目前月收入多少、房子买了没、开什么车？
中国丈母娘没能力看懂准女婿的远景，主机厂很多思维平庸的人也没能力评估供应商的未来，所以，除了「你过去做过哪些项目」，他们不知道还能用什么指标来评估供应商的能力了。
有一次，笔者看到麦当劳的一份招聘广告，上面写的是：别人考核你的经验，我们挖掘你的潜力。 一句话点出了牛逼公司相比于普通公司的一大精髓。
早在十几年前，笔者就发现，那些牛逼老板在招聘时，更看重候选人的潜力（主要是底层能力），从而把潜在的牛人先囤进来培养；而有些二逼老板只会看候选人过去的经验有多丰富，至于这个候选人那「三年经验」的含金量究竟有多高，是实打实的三年经验，抑或只是「把一个经验简单重复了三年」而已，二逼老板完全没有任何判断力。
评估潜力的难度很大，但看经验却很简单。于是，很多二逼老板都放弃了「难而正确」的方法，而选择了「简单而平庸」的方法，结果，招进来的人是否优秀，可想而知。
因为一些自动驾驶公司「缺乏项目经验」而给他们的未来判了死刑的主机厂大佬们，跟后一种「二逼老板」很像啊。
硬件思维太重的决策者们，对「迭代」这个概念完全没有任何 sense。在「软件定义汽车」的时代里，这是一件很可悲的事情。不知这些人是怎么好意思把「软件定义汽车」挂在嘴上的？
当前，美元基金不能投中国的科技公司了，但人民币基金大都是短期主义者，不相信诗和远方（这也是 ChatGPT 不可能率先出现在中国的原因），因此不会被 Robotaxi 的故事打动。 但自动驾驶最终要从辅助驾驶迈上无人驾驶，还得靠这些「仰望星空」的 L4 公司及他们培养出来的人才。
有远见的主机厂，应该给这些公司机会，陪他们成长一段时间。
进入 2023 年，自动驾驶产业一个很明显的趋势是主机厂「全栈自研」的风向已大变，有的公司开始收缩、撤退，有的公司已陷入大溃退（笔者将在「自动驾驶随笔」系列文章的第四篇中涉及更多细节），实践已经证明，大多数主机厂确实是没有能力自研的。既然自己没能力，那不如尽早摆脱「丈母娘思维」的束缚，扶持几家有潜力的供应商。
也许，有不少主机厂的人也能看出这些 L4 背景的自动驾驶公司的长期潜力，但他们只是不敢做「第一个吃螃蟹」的那个人而已——他们可能打算搭便车。不过，以老夫之见，在这种重大问题上选择搭便车，是典型的「情商低」的表现。
你在一家明明有潜力、但一时半会儿还无法遇到「识货人」的 L4 公司最需要帮助的时候选择了他们，就是雪中送炭。而有了雪中送炭的经历，以后双方就有了革命感情，这供应商为你做事就会「肝脑涂地」了。可以设想，在未来的某个时间点，高阶自动驾驶的某项技术很稀缺，只有他家有，但他的服务能力有限，那他肯定优先服务好你，毕竟你对他曾经有过「知遇之恩」嘛。
笔者年轻时看上世纪 20-30 年代上海滩黑社会老大杜月笙的传记，发现一很有意思的现象：
杜月笙能从一个普通的寒门子弟一步步上升至顶流社会，成为当时的风云人物，有一个很关键的秘笈是，他特别喜欢在自己力所能及的范围内帮助那些潦倒落魄的潜力股，后来，那些潜力股成功之后，也自然愿意回报杜月笙，甚至是肝脑涂地。
对中国智能化供应链的崛起 贡献最大的主机厂
发稿前，笔者跟一位在汽车供应链上工作了十多年、如今任职于某行业头部公司的朋友聊起主机厂的「丈母娘」思维，对方特别共鸣：
是的，尤其是传统主机厂，决策者本身判断力一般，更不愿意承担风险，只想找现成的成熟玩家，导致处处被动。造车新势力的意义就在于，他们敢于和创新者为伍，一起成长，最终成就一个强大、领先的产业生态。
「造车新势力敢于和创业者为伍，一起成长」，这让笔者回想起，2018 年底或 2019 年初，理想内部对地平线 J1 的测试结果是「差」，但后来，理想还是成为第一个跟地平线深度合作的主机厂。
去年 11 月上旬，笔者在朋友圈中称「理想虽然不是销量最高的主机厂，却是对中国汽车智能化供应链的崛起贡献最大的一家主机厂」。这条朋友圈引起了诸多在供应链上的公司中就职的朋友的强烈共鸣。
幸好有理想这样有前瞻性的主机厂，否则，如果只靠那些「丈母娘思维」根深蒂固的主机厂，地平线、禾赛这些公司就很难脱颖而出。
跟理想合作过的多家供应商，对理想的评价都非常高。 甚至，有一些尚未跟理想正式合作过，只是接触过的供应商，对理想的评价也很高。
某传感器公司的市场总监说：「理想是一个知行合一的公司，他们很注重做事的透明性，比如，可以给供应商的人申请一个理想的飞书账号，让他们跟理想使用同一套飞书系统。 」
某自动驾驶公司 CTO 称：在我们这么多客户里，理想是给我们提 OTA 需求最多的一家——通常会提前 3 个月把 OTA 需求告诉我们，并且，他们是肯给开发费的（大部分）。
提到这位 CTO 特别强调理想肯为 OTA 向供应商支付开发费，笔者惊讶道：「难道别的客户在要求你们做 OTA 的时候，不愿意给开发费吗？」对方的回复是：「大部分都是白嫖的。」
很多主机厂的人，特别奇葩——在需要提升逼格的时候，都喊着「软件定义汽车」，但在需要谈钱的时候，他们认为，软件要么只配被「白嫖」，要么只能寄于硬件的「篱下」。
这一荒诞现象背后的根源则是，主机厂的大佬们大多缺乏「软件思维」。更进一步说，很多掌权者的思维方式，还「跟不上」「软件定义汽车」这个时代。
从这位自动驾驶公司 CTO 说的「理想肯为 OTA 付费」来看，理想确实是少有的能跟得上「软件定义汽车」这个时代的主机厂。
当年对「L3」的过分宣传， 都是给今天挖的坑
当前，整个自动驾驶行业面临的最严重挑战是：终端用户普遍对自动驾驶功能的满意度并不高，因而不愿意为自动功能付费；即使付费了，使用率也不高。
这里的原因包括：主机厂在产品定义阶段，对用户需求的调研不足，导致产品的功能跟用户的实际需求之间有鸿沟；自动驾驶系统的 ODD 不清晰，消费者不知道什么时候可以用、什么时候不能用；自动驾驶系统的实际能力跟用户的期望值不匹配。
关于「用户的期望值」，在车展期间的一场沙龙上，某自动驾驶公司产品总监说：尽管主机厂及自动驾驶公司只敢说自己的产品是「L2+」，但消费者对它的期望值却是「L3」，甚至 L4。「用户希望自己什么都不用做，系统可以完全负责。」「如果一个高阶的自动驾驶系统，还需要我聚精会神，那这跟之前的基础 L2 差不多啊，我还不如不花这笔钱。」
话说，消费者为什么会对 L2 产品有 L3、甚至 L4 的期望值呢？
2020 年，很多主机厂在连 L1 的 AEB 都做不好的时候，就开始狂吹 L3 了。
在 2020 年上半年，笔者在跟别人争论 L3 时说过下面这么一段话：
L3，就算在技术上可行、法律许可，但它能给用户提供什么价值呢？
正常情况下，人类开车靠"肌肉记忆"，很多动作完全是潜意识行为，哪怕不怎么动脑子也能确保安全；但 L3 只解放双手，却没有解放驾驶员的大脑，甚至，在解放双手后，驾驶员的肌肉记忆、身体惯性都无法发挥作用，因此，神经会高度紧张，比自己开车累得多（系统可靠程度 99.99%与 80%，对用户来说，需要耗费的心智是一样的，如果他想确保万无一失的话）。
若上述分析成立，那 L3 的用户体验会比 L2 差得多。要想有好的用户体验，就得允许用户「放松警惕」，但这就是隐患所在 。 最好的状态是，驾驶员已开启自动驾驶功能，但他忘记了，在遇到危险的时候系统再来「接管」。
车企在无法搞定 L4 的情况下将 L3 作为卖点，会让市场觉得他们比那些只提供 L2 的公司牛逼。但要确定 L3 究竟有没有市场，调研对象可能不是普通小白，而是自动驾驶产业的算法工程师、尤其是参与过「L4」路测的工程师或安全员，看他们会不会买 L3 的车，如果会买，目的仅仅是"体验一下"，还是会经常使用这个功能？
如果这些对自动驾驶了解的人对 L3 都是叶公好龙或三分钟热度，那 L3 便会成为车企利用信息不对称来「割韭菜」的工具。
再说被收割的用户。
人性固有的弱点在于，在做个"靠谱的人"和"不靠谱的人之间"，总有为数不少的人会更倾向于选择"做个不靠谱的人"（因为轻信而放松警惕），因为这样比较舒服；哪怕不靠谱可能引发灾难性后果，他们仍然会在侥幸心理的支配下选择「不靠谱」。
结果便是，无论车企怎么三令五申"注意力不能解放，必须时刻做好接管车辆的准备"，但仍有不少用户会掉以轻心——站在他们的立场上，很容易理解，「我多花几万块钱，不就是为了自己能够在开车时更任性和放纵一些吗」？
你可以认为这些人是"傻 X"，但在思考 L3 的可行性时却不能无视这些"傻 X"的存在。在 L3 上路后，只要车主中有这么三五个"傻 X"，几起事故后，公众对自动驾驶的信任感便会遭受重挫。
大概是从 2020 年下半年起，国内的车企纷纷意识到，再吹 L3 的牛容易引火烧身，因此，在 PR 中开始使用英文名称为 NOA/NOP/NGP/NOH）来代替 L3。
尽管业界不少人认为 TJA 属于 L2，NOA 属于 L3，但严格地说，这两者之间并没有必然的对应关系，因为 TJA、NOA 强调的是「应用场景」，说的是「在哪里跑」的问题，而 L2 或 L3 说的是「出了事谁来担责」的问题。
NOA 在国内被翻译为「领航辅助驾驶」，这个翻译是相当「鸡贼」的。 因为，车企一方面希望消费者认为「NOA 就是 L3」即辅助系统，引诱车主「解放双手」，另一方面，为了避免陷入责任纠纷，又强调这只是「辅助驾驶」，这又回到了 SAE 标准下的 L2。
此外，在对「导航辅助驾驶」的 PR 中，「人工接管」是一个高频出现的词，但这个说法很扯淡，甚至有严重侮辱读者智商的嫌疑。
只要是「辅助驾驶」，无论多高级，驾驶责任分工都是「系统辅助人」，而不是「人辅助系统」。 具地说，是在我不小心打瞌睡、接个紧急电话走神的情况下，系统能临时「救我一命」，而不是宣传「解放双手」，让我把驾驶责任交给系统，等系统失灵的时候，我去「救它一命」。
因此，辅助驾驶中，99.9%以上的时间都应该是他在开车啊；对一个理应承担「99.9%以上」驾驶任务的人，你竟然说他「接管」，他不应该是「一直在管」吗？准确的说法是，在他没开好的情况下，系统「接管车辆」。
在宣传中使用「人工接管」这个词的目的就是「引诱」消费者将 L2 当 L3 使用。结果就是所谓的「不出事是 L3，出了事都是 L2」。
实际上，日本此前在制定关于 L3 的法规时也流露出了这样 一种心理： 既希望本国的制造商们能抓住这个机会，又不想让他们背负太多压力；既鼓励消费者「大胆尝试」，又害怕他「过分大胆」。
很多人并没有注意到，欧美及韩国所说的 L3，又称为「单车道自动驾驶」，这实际上是「车道保持」，从「单车道」这个场景来说，也就只比通常人们理解的 L1 强一点吧？但中国似乎并没有多少这样的路。
此外，L3 要求自动驾驶系统在感知、定位、决策、执行等各个环节都有冗余，但据某自动驾驶方案公司产品总监的说法，目前国内各主机厂推出的自动驾驶量产车，只有 ESP 和 EPS 采用了冗余方案，其他环节都没有冗余。
在主机厂不敢担责，并且系统冗余也不到位的情况下，以美国 SAE 的定义来看，L3.9=L2.9=L2。 吹那些花里胡哨的概念有什么用？
现在，大家都在谈的「消费者没有体验到自动驾驶的价值，不要了」，本质原因并不在于自动驾驶的价值不行，而是前些年一些主机厂在 PR 中各种乱吹，拔高了消费者的期望值，期望值越高，失望就越大啊。
如果你一开始就管理好用户的期望值，用户还是会认为「自动驾驶很有价值」的。
前段时间，有朋友问我：「如果你是消费者，对自动驾驶的需求是什么？」 我说：「我需要一款 L5 级 ADAS。」 大家都心领神会地笑了。是的，讲清楚是 ADAS 的话，消费者会认可它的价值；说成 L3「解放双手」的话，消费者反而会认为 「自动驾驶没什么用」。
超出预期了，不好也是「好」；达不到预期的话，好也是「不好」。
3 月底，王传福在比亚迪 2022 年报交流会上谈无人驾驶的一段话非常火，「都是扯淡，都是忽悠」，「被资本裹挟，花了几千亿美元，是一场皇帝的新装，最终是个高级辅助驾驶。」当时，有朋友问我怎么看，笔者的回复是：如果仅针对乘用车的话，对王传福的观点，我是百分之百认同啊。
我并不认为王传福的话是在「打击自定驾驶行业」。相反，我认为那是一种理性的、负责任的、更有利于行业长期健康发展的声音。
