经历了一段寒冬和洗牌期，中国自动驾驶行业走过了技术拐点，头部企业正加速驶出弯道。自动驾驶行业的头部公司已从上半场的技术路线竞争，转向下半场的商业化落地。

在乘用车领域，L2+智能驾驶能力在快速量产上车，从2022年开始高架/高速智能驾驶不再是稀罕物，2023年的城区智能驾驶成为众多车企的核心卖点和技术较量关键。上述智能化较量的背后是各家车企自动驾驶方案供应商之间的比拼。

经过早前的技术洗礼，目前自动驾驶行业头部公司开始呈现集聚效应，越头部的公司，越受到市场青睐，落地项目越多。这些公司依托软硬件融合的强实力，纷纷将智能驾驶技术量产，并在多个场景中寻求商业突破，扩大自身商业前景。

这个商业前景既是主机厂对提升自身竞争力，依托智能化在存量市场做增量的需求；也是消费者对智能化产品、智能化生活的向往。

例如受国内外车企青睐，并展开多个项目深度合作的Momenta，不仅具备了L4自动驾驶的前沿技术储备，同时率先切入L2.5智能驾驶应用场景，为国内外多家公司的智能驾驶产品高效落地提供了解决方案。

当下城市智能驾驶成为智能电动汽车赛道的新热点，头部公司都在积极准备今年落点。智己汽车宣称，10月开启城市NOA公测，并和Momenta一起在未来3-5年加速包括去高精地图智能驾驶等智驾产品。

技术带来的快速变革和应用，让Momenta成功入选了《财富》2023年中国最具社会影响力的创业公司榜单。

接下来伴随着行业蝶变，当下只有技术硬，商业化快的头部公司才能进入智能汽车比赛的下一轮，引领技术变革。

01. 政策推动智能车加速

智慧城市是未来社会的重要发展方向，其中自动驾驶是必不可少的应用。近年来汽车行业的智能化技术变革和各方政策的有力推动，使得自动驾驶公司如雨后春笋般显现。

七年前，智能电动汽车的概念开始弥漫整个汽车行业，“算力替代马力”“软件定义汽车”成为汽车行业转型的故事主线，自动驾驶技术成为下一代汽车的技术制高点。

2016年到2017年初，一批专研智能驾驶的公司集中涌现，如小马智行、文远知行、AutoX，还有滴滴自动驾驶团队等。Momenta也是其中之一。

这些顶着中国自动驾驶希望的“新星”企业，甫一成立便成为了资本宠儿，吸引着投资方的滚滚热钱，人人都希望投出一个自动驾驶隐形冠军。

Momenta在2016年成立之初就迅速拿到了第一笔融资。截至目前，Momenta获得了7轮以上的融资，上汽集团、通用汽车、梅赛德斯-奔驰、丰田和博世等行业巨擘都是战略投资方。累计募集了约13亿美元的资金。

图源：Momenta官方

资本之所以看重并投资头部的自动驾驶创业公司，一方面是自身技术转型的需求，另一方面看到了重要市场的政策对自动驾驶长期发展的有力支撑。

自21世纪初开始，美国就大力推动自动驾驶发展，国防部高级研究计划局（DARPA）支持推动自动驾驶汽车长距离比赛拉开了自动驾驶开发序幕，并培育了全球第一家自动驾驶路测公司——Google X。

此后，美国联邦政府发布了《联邦自动驾驶汽车政策指南》、《自动驾驶汽车立法大纲》、《智能交通系统战略规划2020-2025》、以及《自动驾驶汽车综合计划》等。这些政策不仅为自动驾驶的规范制定提供指导，更重要的是鼓励技术创新。

在政策支持下，Waymo在凤凰城和旧金山先后推出了无人驾驶出租车，美国另一家自动驾驶头部公司Cruise也在旧金山获准面向公众提供无人出租车服务。

中国作为智能电动汽车的最重要市场，也表现了后发优势。中国政府先后通过《智能汽车创新发展战略》、《新能源汽车产业发展规划（2021-2025年）》、《智能网联汽车的道路测试与示范应用规范（试行）》、《关于开展智能网联汽车准入和上路通信试点工作的通知》等一系列政策促进自动驾驶产业健康快速发展，并通过规划和指导，进一步推进自动驾驶发展。

这些政策让中国自动驾驶行业尤其是头部创业公司能够小步快跑，在短时间内赶上美国先行者们，并在智能汽车应用上取得了长足的领先。根据高工智能汽车研究院监测数据显示，中国市场高阶智能驾驶搭载率超过30%。

02. 谁是智能驾驶落地之王

中国企业在智能驾驶上的领先性，让全球传统车企赞叹，他们开始在中国寻觅强有力的合作对象。最热的莫过于近期大众汽车集团与中国车企的深度合作。大众汽车品牌与小鹏汽车达成战略技术合作，在车型平台、智能座舱以及高阶辅助驾驶系统软件方面共同开发。奥迪品牌与上汽集团签署战略备忘录，进一步深化现有合作，双方将通过共同开发高端市场智能网联电动车产品组合。

合作的背后是传统车企对智能化落地的急切，以及对中国先进科技企业的看重。毕竟随着汽车行业的内卷加剧，智能化能力被提到了一个新的高度。2022年各家还在比拼高速辅助驾驶，2023年已经开始比拼城市辅助驾驶。

这种内卷让智能驾驶快速落地成为当下最优先任务。换而言之，谁能帮助传统车企快速落地，谁是智能驾驶落地之王，谁就是智能汽车背后的隐藏冠军。

在Momenta、小马智行、文远知行、AutoX等为代表的自动驾驶第一梯队中，各家需要展现自己广泛的朋友圈以及强大的落地能力，才能称得上隐藏冠军。

从朋友圈来看，Momenta先后获得了上汽集团、通用汽车、梅赛德斯-奔驰、丰田和博世等战略投资，融资金额13亿美元，跃升成为自动驾驶独角兽。在获得战略投资的同时，Momenta还收获了深入合作机会，在全球市场与主机厂共同推动智能驾驶量产落地。

首先是Robotaxi（无人驾驶出租车）项目的落地。Momenta和上汽集团移动出行战略品牌享道出行达成合作，推动Robotaxi落地应用。

2021年12月起，享道Robotaxi在上海嘉定、苏州高铁新城两个城区开展了运营。运营初期正值冬春交替，天气复杂多变，外加运营路段中频遇多辆电动车横穿逆行、狭窄小路大量人车混行、多辆异型车并行等复杂场景，十分考验Robotaxi的技术能力。

根据百日运营报告，享道Robotaxi乘坐体验广受好评，用户满意度高达98%，有80%的用户乘坐了两次以上，最多用户乘坐了52次。“稳如老司机、安全平稳舒适、驾驶丝滑顺畅”的评价频频。

良好的运营体验，证明了相关技术能力得可靠。这种可靠性，Momenta和享道Robotaxi获得了比测试运营牌照含金量更高的首批智能网联汽车示范运营牌照。

Robotaxi的落地代表了技术可靠性的体现，和主机厂的智能驾驶量产落地则代表了另一种技术认可性和商业前景。

以Momenta和智己汽车的合作为例。成立于2020年的智己汽车，相较于当时已经发展6年左右的其他新造车势力来说，必须努力赶进度才能跟上发展。

智己汽车选择了Momenta作为智能驾驶合作伙伴，依托Momenta算法能力，共同开发IM AD智驾系统，发布了行业首个D.L.P.人工智能模型，率先将数据驱动的规划算法应用于量产项目。

智己汽车介绍，在中国道路上，IM AD碰撞事故仅 0.6次/百万公里，远低于人类驾驶1.9次/百万公里；性能体验方面，IM AD的安全接管次数仅为0.36次/千公里，泊车成功率97%，车位识别率高达99.4%。（注：数据来源816清华论坛）

近期，智己携手Momenta技术能力共同打造的城市领航辅助功能将在10月开启公测，和头部企业一同进入城市NOA时代。这背后是交付效率的快速提升，据悉2022年Momenta的交付效率比2021年提升了3-5倍，2023年将再翻一倍。

智己汽车联席CEO刘涛感慨，运用了正确的学习方法和解题思路，让智己汽车用2年时间走完了头部玩家9年的智驾路。

除国内企业外，海外巨头也在运用中国解决方案。通用汽车近期在上海开展了自动驾驶道路测试，Momenta提供AI 技术支持。据悉，下一代通用的量产车型，也将搭载Momenta的智能驾驶方案。

行业人士透露，目前仍有大量量产项目处于开发阶段，会在2023至2024年密集推出市场，届时Momenta将成为高阶智能驾驶量产项目最多的自动驾驶供应商。

Momenta创始人曹旭东认为， 2023年会是智能驾驶落地的拐点，也是技术升级的引爆点。更多的量产智能驾驶落地，将驱动行业加速实现规模化无人驾驶。

03. 落地为先靠什么

每家车企都在为智能驾驶快速上车而努力，落地为先已经被提升到新高度。隐藏于车企背后的自动驾驶公司也开始了新的比拼。

自动驾驶行业第一梯队现在面临两大挑战，如何不断建设L4以上的自动驾驶能力，如何保证智能驾驶全场景落地。

从目前技术发展来看，90%场景的自动驾驶问题已经得到了解决，剩下10%的场景问题如果得不到很好的解决，那就会影响市场信心，从而影响商业化。谁能解决更多长尾问题，谁能更好落地，谁才是掌握未来话语权的人。

按照过往常见的规则驱动算法框架来看，一个场景解决一个问题，使得单一场景实现成本高，落地效率低。

对此，Momenta认为用量产数据驱动自动驾驶技术，打造“一个飞轮，两条腿 “的核心技术与产品战略，可以成为自动驾驶公司的发展样本。

“飞轮”由数据驱动（Data-Driven）、海量数据（Massive data）以及闭环自动化（CLA）三要素组成，相互作用并高效规模化的实现算法迭代，经过数年时间的成长，已经发展为经过实践检验的、可迅速量产上车的一套技术能力。

“两条腿”中的“右腿”代表完全无人驾驶MSD（Momenta Self Driving），致力于打造L4级别完全无人驾驶技术，并反馈给量产产品技术流；“左腿”则是量产自动驾驶Mpilot，致力于提供领先行业的端到端自动驾驶解决方案，并输出源源不断的数据流。

图源：Momenta官方

可见，数据飞轮背后强调用L2的海量数据来训练L4，再通过L4技术拉动L2高级进阶。通过使用量产硬件配置，让L2和L4 的数据流和技术流实现打通。

为了实现“一个飞轮两条腿”的战略，Momenta统一了L2和L4的软件框架和算法功能框架，让两条腿的技术流和数据流互相打通，高效运转。Momenta还面向量产，打造了一套自动化工具和标准流程，让研发主线能够快速适配到不同OEM不同车型的量产项目上。

此外，Momenta还开发了一套标准的自动软件硬件开发套件，实现传感器适配与算法研发解耦，快速适配不同车型，大大缩短了量产交付周期。这些研发开发流程和工具链，是Momenta在大量量产项目中沉淀打磨出来秘密武器，也是其能够得到多家主机厂高度认可，高效交付多个量产项目的底气所在。

随着量产车型的上市，海量数据开始回流，目前自动标注比例已经超过95%，基于深度学习的规控模型数据产线每天也可以产出超过1000万公里的数据量。

例如，针对自动驾驶在极端天气、极限工况等低频场景的长尾问题，通过量产车车端针对性配置筛选器回流数据，构建评测集，可以大幅加速算法飞轮迭代。针对新功能的测试，也可以通过部署量产车端影子模式，回流高价值数据，离线迭代验证充分后，再把功能释放给用户，充分保证了软件交付质量和用户的体验。这些海量数据的收集和处理，极大提升了Momenta产品体验的进步速度。此外，通过海量数据还能自动学习人的驾驶习惯，避免急刹、重刹等问题，提升出行舒适感。

从近期笔者的体验来看，搭载Momenta方案的智己LS7，在进入匝道时会自动降低车速，汇流时更果断。在高架上过大曲率弯时，会贴近内侧确保安全行驶。遇到大货车会精准识别，并主动避让。同时，随着数据量增加，上述体验也在不断优化和迭代，不断模拟老司机驾驶体验。

上述算法和硬件的解耦的方式带来好处之一就是使得整体方案的通用性增强，人效比大大增强。

自动驾驶供应商人效比的提高对于车企来说，就是市场竞争力的提升。当下中国汽车行业内卷加剧，燃油车掀起了价格战，新能源车跟进。对于研发、材料等成本较高的车企来说，如何降本增效是紧迫任务。

此外，对通过智能化来提升产品竞争力，争夺存量市场的需求越来越迫切。从高速智能驾驶落地再到城市智能驾驶落地，仅仅过去了一年时间，背后不仅是技术的蝶变，更是市场竞争白热化下的必要之举。

上述竞争类似多年前的动力电池竞争，会产生大浪淘沙效应，没有核心竞争力，没有足够商业化项目的公司将会被淘汰；同时，这种竞争最后必将卷出具有核心竞争力的巨头和冠军。