5G時代開啟了我們對未知世界的更多認知，尤其對中國品牌和中國汽車業而言，5G給了我們與全球頂尖企業更加公平甚至略顯優勢的競爭環境，讓中國品牌在全球定義"中國標準"不再是一句口號，如今已經逐步變成了現實。

在汽車行業，5g+AI被公認為是未來前進和發展的主要方向之一，麥肯錫公司甚至給出了2025年AI將給全球車企每年帶來2150億美元的總收益的結論，龐大數字我們也許并不會有太多概念，但是AI賦能汽車，帶來巨大的市場卻是毋庸置疑的。

雖然AI每年能為汽車行業帶來千億級的市場，但是AI汽車的商業模式究竟是什么，是不是汽車發展的終極形式，如何看待AI的商業閉環？在業內這些問題存在著很多不同的說法。有一個事實是可以肯定的，車企發現了車聯網能給他們帶來商業價值，紛紛在宣傳策略和研發傾向上往車聯網靠攏，甚至有的車企就一個安卓大屏，它也叫車網互聯。AI的商業模式真的就這么簡單嗎？坐在車上能發個語音口令就是車聯網的商業閉環了？

AI汽車的商業模式進階的方向在哪？感覺這場沒有硝煙的戰爭，戰場并不在汽車業。

談汽車AI就避不開自動駕駛，車企紛紛放棄L3轉投L4

業內一直有一種聲音，汽車未來將是一個互聯網的終端設備，作為一個AI終端自動駕駛是最基本的存在。而目前業內像當年中國移動放棄3G直接布局4G一樣，是跳過L3直接上L4，還是一步一步來先L3再L4，論調就沒有統一過。

這里需要說明一下，我們所說的L3、L4，是按照國際自動機工程師學會（SAE）提出的自動駕駛從L0到L5六個階段來區分的，L5完全自動駕駛，目前暫時還無法實現，也就是說汽車完全作為一個互聯網終端設備的基礎在短時間內無法實現。

目前的狀況是，L0很好理解即為人工駕駛，L1級輔助駕駛技術已普及，L2級自動駕駛已實現量產，L3級有限自動駕駛技術正在快速推進工程化開發，在這一領域紐勱科技走在了前列，L3技術可以在現有車型的基礎上進行加裝，不依賴于雷達和高精地圖就可以實現高速代價、擁堵跟車和自動泊車，預計明年可以實現量產。

但是L3技術似乎正在被冷落，今年的百度AI開發者大會上，百度明確表示將發力自動駕駛技術，但是從此前的聚焦高速場景的自動駕駛輔助系統轉向自動泊車為商業重心的L4自動駕駛技術。不僅僅是百度，福特和沃爾沃早已經明確放棄L3直接跳級L4。

而在國內的汽車行業，其實L4早已開始布局，作為自動駕駛技術研發的關鍵階段，L4在國內已經走在了前列。前不久，長安EV L4自動駕駛開放式道路示范運營在重慶開啟，標志著自動駕駛技術商用化邁出了重要的一步；早在去年11月，新寶駿寶駿就宣布了量產并開始交付了基于L4技術的具有一鍵召回和自動泊車的產品。

完全自動駕駛技術究竟何時可以實現？

從長安自動駕駛研發人員處了解到，完全自動駕駛目前除了涉及應用環境、制造成本、技術實力、法律法規等因素掣肘外，還面臨安全和可靠性的驗證。而要將這些問題解決，還需要足夠強大的芯片技術支撐，目前定位算法和感知方面做得不錯，但是在預判方面依然不成熟，車路協同還有很長的路要走，這是全AI領域的難題，并不僅僅是汽車行業。

人車關系將發生演進，車將成為你的家人和朋友

千億美金的市場看起來真的很誘惑，但是硬件技術遇到瓶頸，現階段的關注重點應該是人車關系的演進。

簡單而言，在L5完全自動駕駛未實現的前提下，AI智能出行市場空間依然很大，車企應該將下一步的重點放到車聯網智能場景化的應用，而不是車聯網技術本身，將車和人的協助關系轉變為家人和朋友。

為什么這樣說？

現階段，車企供應商為了制造噱頭，在車機上注入了大量的功能，安卓手機的功能基本都可以移植到這個巴掌大的屏幕之中，可是，消費者真的會買賬嗎？

基本上消費者對于車機的需求是導航、音樂和語音，但是這些功能一部普通手機足夠完成，車機大屏的意義有點雞肋，坐在車上能發個語音口令就是車聯網的商業閉環嗎？這個確實很諷刺。

事實上，汽車AI場景化的應用有著無限的可能，用戶與汽車捆綁為一個ID，讓汽車快速注入真正的互聯網屬性，人的需求與車一致的時候，通過高精地圖的底層構架，與外界產生一種強聯系，從而引導用戶消費和實施日常工作，最終通過車載的支付渠道去完結這一系列動作，從而形成一定階段內的商業閉環。

而在這個領域，中石化已經實現客戶不下車直接加油和智慧點餐服務，在上海地區與斑馬智行合作，從而讓人與車產生了輕聯系。

在未來，個人ID與汽車捆綁將成為趨勢，逐步實現數字感知、智能交互和生態融合。車輛不再只是簡單的場景化驅動，更多的是生態融合和情緒感知，對用戶的需求進行預判，車與人的關系由工具演變為家人和朋友。

從目前來看百度、騰訊和阿里已經提前進行了布局，百度的自主泊車解決方案已經與60多家車企和300多個行業伙伴完成了生態圈的搭建，騰訊與東風和廣汽形成了車企結盟，而阿里則是與上汽、福特、雪鐵龍等車企建立了合作。我大膽預測，未來這一領域的真正的較量的雙方并不是車企，更多的可能會是互聯網企業及汽車周邊行業。

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