为何苹果，英特尔都玩无人驾驶？

全球都在玩的无人驾驶

1885年，德国工程师卡尔·本茨在曼海姆制成了第一辆本茨专利机动车，成为世界上第一辆汽车。经过一百三十多年的发展， 汽车成为当今社会无法取代交通工具的同时，也成为了人类工业体系发展的结晶。从化工、物理、机械、IT到设计，一辆汽车集合了人类太多领域的智慧结晶，而今天，无人驾驶成为汽车发展变革的主要方向，美国、新加坡、澳大利亚、芬兰和迪拜等众多国家已经开始小规模进行无人驾驶车辆的试运行。

//插图-P1-无人驾驶

宝马、奥迪、大众等传统车企都明确无人驾驶会作为旗下汽车发展路线，而苹果、谷歌、微软、英伟达等科技巨头也通过各种形式“重度”参与到无人驾驶汽车制造领域，随着全球各国无人驾驶相关法律法规的公布，无人驾驶将是未来汽车发展不可逆的趋势，而这背后涉及到的智慧交通及智慧城市建设，也将成为整个智慧生态的构成部分，不断改变着人们的日常生活。

汽车工业体系皇冠上的明珠

无人驾驶汽车是一种集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体的智能汽车，通过车载传感系统感知道路环境，规划行车路线并控制车辆到达预定目标。大多数人对无人驾驶汽车的概念还停留在科幻电影和小说上，但其实整个汽车工业体系早已为实现无人驾驶努力多年。

//插图-P1-汽车工业

自2008年金融危机以来，整个汽车工业体系便加速了新能源汽车的研发和落地速度，“充电”的汽车开始从玩具变为工具时，IT科技技术在汽车领域的应用比重越来越大，新能源汽车最基本的整车控制器(VCU)、电机控制器(MCU)和电池管理系统(BMS)都离不开IT科技的帮助，从最初的汽车电子到辅助驾驶系统，科技企业不断渗透进入汽车制造领域，从而奠定了无人驾驶汽车的基础。可以说，汽车领域的变革，当传统汽车涉足新能源汽车后，这一趋势就不可逆，科技企业会在整个过程中扮演越来越重要的角色。

硅谷玩起了造车游戏

一直以来，科技企业在汽车制造领域大多扮演辅助的角色，汽车作为人类工业体系发展的结晶，其背后往往需要系统化的制造业体系来支撑，而新能源汽车的出现却让这一切变得简单。相对于结构复杂的传统燃油汽车而言，以特斯拉为代表的纯电动汽车反而以简单的结构实现电能与机械能的转换，电池技术的革新与进步，让造车成为“标准化、规范化”的可复制流程。

//插图-P1-特斯拉

2003年成立于硅谷的特斯拉，用十余年的时间让人们看到了纯电动车的可行性，并在全球范围内推动了一场新能源汽车的革命。特斯拉开启了硅谷造车的先例，也成功点燃了科技企业制造汽车的梦想。而当特斯拉首席执行官伊隆·马斯克提出2017年底,特斯拉汽车将能够自主地从洛杉矶开到纽约，途中“无需人工触碰”、Uber无人驾驶卡车满载4.5万罐啤酒跑了120英里完成运输任务后，人们发现当科技与制造业结合时，无人驾驶的梦想离现实的距离真的很近很近。

万亿级的金矿

技术的进步为无人驾驶的实现提供了基础，而庞大的市场规模则成为了无人驾驶发展的动力。从诞生之日起，汽车便一直是商品流通领域的金矿，其庞大的产业链生态牵动着社会各个领域。

汽车领域每一次变革背后，都蕴藏着无数商机和利益，以新能源汽车为例，2010年～2015年间，全球新能源汽车符合增长率达到165%，而根据IHS数据，至2035年全球无人驾驶汽车销量将达到1180万辆，2025～2035年间年复合增长率为48.35%。如此高的复合增长率意味着整个无人驾驶市场两年时间就会翻一倍，而且这个增长率将持续超过十年。面对规模和潜力都如此庞大的市场，任何有机会参与其中的企业恐怕都会心动。

混乱命名背后的秘密

巨大的利益和美好的前景让全球无人驾驶相关产业链企业为之疯狂，加上无孔不入的资本，无人驾驶呈现蓬勃发展的同时，各种混乱也随之而来。暂不论无人驾驶技术林立、派别混乱，连最基础的定义和命名现在都相当混乱。

//插图-P2-无人驾驶概念图

“自动驾驶”、“辅助驾驶”、“无人驾驶”、“自我驾驶”、“自动化汽车”“智能网联汽车”……各国乃至各机构对无人驾驶的命名分歧很大，再加上语言和翻译问题，虽然全球都在发展无人驾驶技术，但落实到行业规范和产品定义，又具有很大的差异化。我国虽然有“智能网联汽车技术路线”的说法，但吉利汽车董事长李书福会称之为“自动驾驶”，而百度董事长李彦宏又冠以其“无人驾驶汽车”的说法。

产业顶层设计的混乱让大众消费者备感迷茫，对于这原本就存在于科幻中的概念和应用多少有些彷徨。归根到底，这样的混乱主要是人们对无人驾驶理解和认知的不同造成的。

产业路线图逐渐清晰

与其说人们想要弄明白无人驾驶是什么，不如说想要知道无人驾驶能为我们做什么。按美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的分类，无人驾驶发展分为4个阶段：智能辅助驾驶阶段、半自动驾驶阶段、有限条件下的无人驾驶阶段和完全无人驾驶阶段。

//插图 P2-美国无人驾驶发展阶段

我国提出的“智能网联汽车技术路线图”规划则略有不同，将无人驾驶分为“辅助驾驶”、“部分模块自动化”、“特定条件下自动化”、“高度自动化”、“全自动化”五个阶段。科技企业技术及产品在无人驾驶各个阶段都扮演者极其重要的角色，大众会觉得无人驾驶仅停留在概念阶段，离自己生活太远，其实他们印象中的无人驾驶更偏全自动化/完全无人驾驶阶段。

目前而言，我国智能网联汽车技术路线规划中的1级和2级辅助驾驶已经成熟量产，包括1级警告提示类功能车道偏离预警LDW、前撞预警FCW、盲点检测BSD、交通标志识别TSR等，以及2级干预辅助类功能自适应巡航ACC、车道保持辅助LKA、紧急自动刹车AEB、智能远光灯IHC、自动泊车AP等。3级综合功能自动驾驶已有充分技术储备，如丰田的公路自动驾驶辅助AHAC，特斯拉的自动巡航Autopilot，以及通用的Super Cruise，但离量产还有一段时间。

不可或缺的科技企业

从整车制造的角度出发，无人驾驶汽车的构造可分为环境感知系统、定位导航系统、路径规划系统、中央处理单元、辅助驾驶系统和运动控制系统。无人驾驶汽车可被看作是一个轮式移动机器人，传统汽车只是移动能力的载体，而无人驾驶的核心是人工智能。因此，对于无人驾驶，环境感知是前提，中央处理单元（智能芯片）是核心，定位导航系统、路径规划系统、辅助驾驶系统和运动控制系统是无人驾驶的重要支撑。

//插图 P2-车联网状态

目前相对成熟的是汽车电子这一部分，科技且为汽车生产厂商提供各种芯片、传感器及系统应用，能够有效提升汽车产品的安全性、节能性及娱乐性等等，而随着无人驾驶技术路线的一步步实践，科技企业重要性会逐步显现。而汽车对于科技企业产品及技术的需求，也会推动科技企业本身的持续发展和成长，而两者融合的关键在于创新。

渗透进入汽车领域的科技企业

无论是基础的汽车电子还是需要系统化工程的无人驾驶，IT科技企业正从各个方向渗透进入汽车领域，科技企业具体在整个无人驾驶领域扮演怎样的角色呢？

赚了大钱的英伟达

PC大环境的不景气让人很难想象NVIDIA这样传统意义上的GPU芯片厂商能够大赚特赚，但前不久英伟达股价一日暴涨30%的时间另市场不少分析师大跌眼镜的同时，更让人们重新认识到英伟达这些年做的转变。

//插图 P3-英伟达股价

英伟达股价一日保障30%的背后，在于其第三财季创下逾六年来的最大营收增幅，而推动英伟达业绩快速增长的，正是VR和自动驾驶两块业务。作为特斯拉的Autopilot系统芯片供应商，英伟达企业业务进展迅速，也让市场看到了科技半导体领域在无人驾驶汽车领域的价值。

芯动更在行动的半导体厂商

分享无人驾驶产业成长红利的英伟达只是众多半导体芯片企业的一个缩影，随着汽车电子及智能化趋势的发展，英特尔、高通、意法半导体等众多科技领域的芯片企业加速了对汽车领域的渗透。

相比负责暖气空调、电子仪表盘显示的传统芯片，以英特尔、英伟达、高通为代表的IT芯片厂商凭借雄厚的技术实力能够为无人驾驶汽车厂商提供拥有更强计算性能的专用芯片产品，以负责中央车身控制、电子制动、实时图像数据传输与分析等应用。

//插图 P3-英特尔汽车芯片

无论是最终的无人驾驶还是当前的辅助驾驶，汽车在行进过程中都会通过各种感知系统收集车身数据，再结合自身状况，进行分析和处理，实时而庞大的数据量需要拥有强大计算能力的芯片充当汽车的“大脑”。而未来，能够实现无人驾驶的汽车必然是智能的，而这类芯片厂商能够有效赋予汽车深度学习能力。当然，无人驾驶汽车除必备一个中央大脑负责整车计算外，人机交互、环境感知、安全报警等车内子系统同样需要大量高性能芯片予以支撑，这对芯片厂商而言也是难以抗拒的诱惑。

不容忽视的传感器

如果说英特尔、英伟达、高通等IT科技企业为无人驾驶汽车提供了处理数据的“大脑”，那遍布车身的传感器则构筑了整个汽车的神经系统。数量巨大的传感器让汽车有了感知能力，能够借助摄像头、扬声器、雷达等设备感知外界，并将外界环境以数据的形式传递给“大脑芯片”，经过计算和分析后实现电子执行。

传感器作为无人驾驶的感知入口，其本身分为主动和被动两大类，人们较为熟悉的车身雷达、倒车影像一类应用便离不开超声波传感器、红外传感器、CMOS芯片。随着无人驾驶整个产业链的推进，毫米波雷达与摄像头等在此前已应用于辅助驾驶系统，无人驾驶技术的积累在功能以及性能方面将进一步得到优化，3D数字测定上辨识精度更高的激光雷达将是未来的主流选择，当然，激光雷达的售价会另不少有意涉足无人驾驶汽车领域的企业头疼。

//插图 P3-谷歌Driverless Car

目前谷歌Driverless Car和百度无人驾驶汽车均选择了激光雷达为主，摄像头、毫米波雷达、速度传感器为辅助的组合，从实用性和经济成本考量，这样的均衡算是当前市场状况下不错的选择。随着汽车对传感器需求的提升，Velodyne一类激光雷达传感器企业增长迅猛，而以GPS芯片起家的U-blox营收更是一路攀升，国内全志科技和瑞芯微相关汽车芯片业务的高速增长，也印证了整个无人驾驶领域的快速成长。

高附加值的应用端

科技企业对无人驾驶汽车领域的渗透可分为上游芯片、中游传感器和下游互联网应用三个部分，芯片端具有集中度高、研发技术壁垒较高、规模要求大的特点，能够参与其中竞争的企业很少，但拥有较高的利润率，传感器、电子执行等中游领域因为门槛较低，参与企业众多，所以利润率相对较低，虽然规模较大，但大多被传统汽车供应链厂商掌控，科技企业渗透几率较低。以车载摄像头为例，国内就有保千里、晶方科技、欧菲光等多家企业参与竞争，留给科技企业加入的机会很少，但“轻资产”的互联网应用则是科技企业渗透率最高、最容易进入的领域。

//插图 P4-四维图新

除人们熟知的四维图新、高德地图外，喜马拉雅、车音网、钛马信息等应用都是主打应用端，虽然目前处于发展早期，但后期具有较强的爆发力，也是科技企业争相进入无人驾驶领域的关键。这类互联网应用本身能将汽车转化为高附加值的“网络流量”，为用户提供功能性应用服务的同时，切入汽车用户日常生活。

分分合合的系统

汽车中控系统早已存在，从第一代车载收音机+车载CD、第二代车载DVD+导航到目前车载综合智能电子信息系统的第三代，汽车车载系统从最初单一应用功能发展到如今集娱乐、导航、辅助驾驶、网络应用、呼叫服务为一体的智能电子信息系统，逐渐形成传统车企自有独立系统和科技企业通用系统两个阵营，宝马的iDrive、奔驰的COMAND、奥迪的MMI都属于车企自有独立系统，虽然具有一定的封闭性和排他性，但在车企的支持下却占据了绝对的统治地位。通用系统则以谷歌的Android Auto、苹果的CarPlay为代表，在应用丰富度和移植性上具有一定的优势，不过多少受到车企排斥，市场推广较为缓慢。

//插图 P4-CarPlay

如果将汽车看做PC，能够成为无人驾驶主流的车载系统，无疑能够成为汽车领域的“微软”，但车企百年沉淀下的技术和研发实力相当雄厚，品牌只有系统通常已经做得相当不错了，纯粹的科技企业想要切入这个领域有不小的困难。类似合正电子、众鸿科技等企业大多以第三方系统方案设计商的身份出现，服务于传统汽车企业。

不过无人驾驶汽车系统本身需要科技企业和汽车企业深度合作，才能充分发挥两方优势形成1+1＞2的结果，看似排斥的两大阵营其实完全有可能以结盟的形式进行深度合作，以微软为例，虽然其明确表态不会开发无人驾驶汽车，但却可以同沃尔沃进行深度合作，共同谋求无人驾驶汽车市场份额。

重中之重的高精度地图

在无人驾驶汽车系统和应用中，地图绝对需要单独阐述的部分，虽然通过GPS导航等应用让人们在汽车电子时代便了解并熟知了地图应用，但未来的无人驾驶应用，对高精度3D地图的要求非常高。

//插图 P4-3D高精度地图

为满足无人驾驶应用的需求，百度、高德、四维图新等企业都投入了大量资源进行地图底层数据的测绘，除谷歌直接“放卫星”上天提升其地理位置信息的准确度意外，我国北斗卫星系统同样给予无人驾驶地图应用很大的支持。在具体应用环节，无人驾驶汽车通常利用激光扫描仪建立的地图连路边的数目和路缘都可以在地图上标示出来，全景地图本身对地图服务企业和汽车本身的识别能力都有很高要求，我国复杂的道路环境更让高精度地图成为行业壁垒。

虽然目前高德、四维图新、凯立德、灵图、易图通、百度、腾讯等企业都拿到了我国的测绘许可，但高精度电子地图的高度专业性却会让很多企业望而兴叹。而Mobileye这样的计算机视觉算法和ADAS芯片技术的二级供应商却利用本身在汽车感知系统上的优势，打造定制化地图，让整个地图服务应用新增了不少变数。

科技让汽车成为伙伴

人车交互、车与车互联……物联网时代追求的万物互联是无人驾驶交互应用最真实的写照，科技的加入让汽车拥有智慧成为可能，而在不断的交互和沟通中，汽车不但完成了深度学习，更成为了用户的伙伴。

P5：人车交流

亲切的触控系统

特斯拉上市之初，其搭载的大尺寸触控屏给市场消费者留下了很深印象。科技与汽车企业的融合，让人车交互方式得到极大改变，大尺寸触控屏的配备，让习惯智能手机、平板电脑等设备应用方式的人们能更便捷地同汽车进行交流，而屏幕作为显示终端设备，本身在游戏娱乐、影视欣赏、语音视频聊天等应用上也具有先天优势。

//插图 P5-汽车触控屏

长信科技、欧菲光一类屏幕供应商则是该交互方式在汽车上普及最大的受益者，类似英伟达等芯片企业，长信科技供应给汽车的中小尺寸触控屏长期满负荷生产也体现了行业的高景气度。随着新一代触控和显示技术的成熟，传统汽车后视镜也完全可以加入数控显示，与中央系统屏幕交互使用，为驾乘人员提供更多的便利。

更成熟的语音控制系统

相比触控，语音交互其实更符合人与人的交流，而汽车领域在语音交互上也下了不少功夫，不少传统汽车本身就搭载语音控制系统，可进行电话拨打/接听、导航、车床控制等应用，但当前语音控制系统无论是识别还是反应，都不足以另用户满意，而类似苹果Siri、微软Cortana等科技企业为主导的语音系统，却凭借PC、智能移动终端等领域长期的积累，能够为用户带来更好的使用体验，也正好弥补传统汽车企业在语音交互上的不足。

//插图——P5-微软Cortana

让汽车能够懂你

摄像头的大量运用让汽车能够通过“视觉”感知外界环境，而在算法和相应电子控制芯片的帮助下，人脸识别解锁汽车并不是难事儿，而且在众多传感器的帮助下，汽车完全可以实时监测乘客体温、心跳、呼吸等身体状况，根据监测数据调节汽车运行速度、车内温度、湿度等，让用户拥有更好的搭乘体验。

//插图——P5-人体感知

V2X构建车际交流

车际交流并不是单纯车与车之间完成数据交换，而是实现车与车（障碍监测、碰撞预警等）、车与路（ETC 系统、电子地图采集）之间通信。车际网（V2X）是基于短程通信技术构建的车—车（V2V）、车—路（V2I）、车—行人（V2P）网络，实现车辆与周围交通环境信息在网络上的传输，获得实时路况、道路、行人等一系列交通信息，使车辆能够感知行驶环境、辨识危险、实现智能控制等功能，提高驾驶安全性、减少拥堵、提高交通效率。

//插图——P6-V2X

LTE-V通信标准下的机会

有通信交流，自然需要通信标准。全球无人驾驶领域对于V2X应用并没有太大阵营，但如同物联网一样，标准却具有较大区隔。海外DRSC通信技术和标准成熟较早，国内大唐电信、华为、东软集团也有相关研发和技术储备，但并不存在核心技术优势，更倾向推进具有自主知识产权的 LTE-V技术。

//插图——P6-LTE-V

相比海外主流的DRSC通信技术，LTE-V本身具备低时延和高可靠性等优势，在性能、成本以及持续演进性方面优于美国、日本主导的DRSC，加上其可以借用我国已有的4G网络传递信号能极大地缩短网络建设时间并降低成本，而且我国庞大的汽车市场和潜力，足以推动整个LTE-V标准的国际化。而在LTE-V通信标准建设和推广过程中，华为、大唐电信、高鸿股份等科技厂商扮演着极其重要的角色，一旦成功，也将成为行业的最大受益者。

颠覆传统信息获取模式

无论是人车交互还是V2X车际网，无人驾驶汽车交互的核心在于信息的获取与反馈控制，在不借助其他产品的情况 下，驾乘者能够通过车载信息服务(Telematics)实现移动中获取需要的信息。整个交互过程中，主动交互式服务更突出个性化和人性化。借助提供交互式服务的车 载信息服务(Telematics)，人们从原先被动的信息接受者变为信息要求方，信息的获得变得更加准确、及时和方便。

//插图——P6-智能交通

V2X交互则让无人驾驶汽车不再是单一存在的个体，通过车与车、车与道路、车与数据中心等对象的交流，实现人工智能的落地与深度学习的展开，这对整个人类社会交通出行都将产生深远影响。

可预见的5G大战

LTE-V专注于车载短距离通信应用，侧重于车际网（行车安全）相关应用，而随着无人驾驶进入“高度自动化”、“全自动化”阶段，定位于是信息娱乐和服务管理的车载移动互联网也势必成为各科技企业争夺的重点。需要注意的是，无人驾驶庞大的数据传输量和高速数据交换及处理，都不是现有4G网络可以满足的，传输速率最高可达10Gbps的5G技术才是未来无人驾驶车辆车载互联网的基础，而科技企业在5G技术的研发、推广和应用上扮演者不可或缺的角色。

//插图-P7-5G

科技界的领先企业英特尔正在不断突破产业界限，与业界领先的厂商展开全面的合作，包括提供5G移动试验平台，加速早期原型解决方案的开发与试验，参与3GPP等标准组织的工作与业界共同定义5G标准。英特尔5G移动试验平台将提供一款高性能开发平台，以更快地集成和测试5G设备和无线接入点。而前不久华为主导PolarCode技术，成为5G控制信道eMBB场景编码(5G短码)方案也大大推动了5G技术的研发进程。

高带宽低延迟的 5G 到来给网络带来巨大变革，未来车载移动互联网将搭载 5G 网络，实现更高层次的娱乐通信功能，并推动汽车行业迈入 ITS（智能交通）以及无人驾驶阶段。

数据是无人驾驶新“石油”

“谁掌控了石油，谁就掌控了世界”——在新能源技术和设备层出不穷的今天，这句话或许会成为过去时，但大数据却有可能成为无人驾驶车辆的新“石油”。

无人驾驶汽车需使用传感器技术和性能强大的处理器来感应周围情况并持续作出反应，一旦进入全自动化驾驶阶段，每辆无人驾驶汽车每秒将产生4TB的数据量。这一巨大的数据量，要求无人驾驶汽车必须以前所未有的速度收集数据，并对海量数据进行分析处理。庞大的数据和快速反映的要求，让无人驾驶汽车生态必须解决数据集的规模、处理数据的智能开发周期，以及安全性这三大源自数据方面的挑战。

//插图-P7—大数据

无人驾驶汽车车内计算和数据需要性能强大的处理器来支撑，类似英特尔酷睿乃至至强处理器这类可实现高达每秒100兆次的高性能浮点运算，能够满足从门锁到数据中心所需的复杂计算需求的处理器成为无人驾驶车辆的迫切需求，而从汽车、网络到云的端到端无人驾驶完整的数据解决方案也需要英特尔、IBM这样的科技巨头提供，并借助他们遍布全球的数据中心帮助实现。

ADAS先行需关注

无人驾驶是最终目的，高级驾驶辅助系统(简称ADAS)是必经阶段，也是无人驾驶汽车的基础。ADAS实现单车智能驾驶是无人驾驶的第一步，整个ADAS系统由感知、判断、执行等核心组件购成，又细分为自适应巡航ACC、车道偏移报警系统LDWS、碰撞避免或预碰撞系统、夜视系统等多个子系统，需要科技与汽车企业完美融合，才能让各个子系统持续稳定地协同工作。

//插图—P7-ADAS

这样复杂的系统合作是单纯的汽车或者科技企业无法独立实现的，前不久英特尔、宝马、Mobileye三家携手进入无人驾驶汽车领域，便是IT科技、汽车、ADAS三巨头的合作。相对英特尔和宝马两家，大众对Mobileye的认知度较低，但其凭借先进的ADAS技术，在整个汽车业界赫赫有名，不但占据整个ADAS市场90%的市场份额，特斯拉在初期也是使用Mobileye为其开发的系统。而英特尔本身也是有研发ADAS高级驾驶助手系统的，配合Mobileye的感知以及宝马在造车领域的沉淀，足以另市场为之动容，而在无人驾驶领域，这样的跨界合作已经成为一种趋势。

跨界分享无人驾驶蛋糕

无人驾驶对于IT科技和汽车制造都是相当复杂的存在，无论是IT科技涉及的网络通信、互联网应用、深度学习还是汽车制造涉及的整车动力、电子制动，都需要深厚的技术积淀来支撑，而两个阵营间的合作想要做到“无缝”和“完美融合”，更需要不断的磨炼，虽然按照无人驾驶时间规划，整个市场要在五年甚至十年后才会走向成熟，但各领域巨头们早已开始寻找各自能够互补的伙伴，携手谋划未来了。

//插图-P8-英特尔东软

以英特尔未来，除前面提到的与宝马及Mobileye达成战略合作外，更同东软集团、一汽红旗联合发布“智能驾驶舱平台”，三方跨界合作致力于提供智能驾驶最佳体验。在英特尔凌动车载处理器（代号：Apollo Lake）的帮助下，无人驾驶汽车可轻松支持虚拟化，并无缝支持车载信息娱乐系统、数字仪表以及车载导航仪等多个高清屏幕的使用和互动。

此外，英伟达携手百度打造自动驾驶汽车平台、Uber宣布与沃尔沃合作推出自动驾驶出租车运营、日本电子商务和移动游戏提供商DeNA推出一款名为Robot Shuttle的无人驾驶巴士……从商用车、乘用车再到轨道车辆，跨界合作成为当前无人驾驶汽车领域主要趋势，各领域巨头合作构建战略合作联盟，提升自身综合竞争力的同时，也极大推动了无人驾驶领域的发展。

转型服务商的诱惑

无人驾驶让汽车变成一部移动的智能手机或许有些夸张，但从网络和智能应用的角度看，无人驾驶车辆的确是存在变身移动终端设备的可能，硅谷造车并不四单纯为了追求汽车销售的利润，更看重的是汽车服务带来的用户流量和持续盈利的机会。依托车载移动网络，在线影音、游戏、网络社交等科技领域的内容及服务都可以渗透进入汽车应用中，获取新的“网络流量”的同时，更让已有资源产生更多利益。

//插图-P8-汽车娱乐

对于汽车厂商而言，科技企业的重度参与在初期的确会对传统汽车厂商造成冲击，但是科技企业的重度参与，会帮助整个汽车产业链厂商加速进行变革以适应无人驾驶的需要，成熟的产业链对传统汽车企业会形成反哺，且实力雄厚的传统车企完全可以通过战略合作、并购的形式深入科技领域，构建相对独立的生态圈，也能让这些汽车转型成为汽车服务商，而各地4S店将成为其贯穿线上线下的最大优势。

不止于汽车领域

英特尔、英伟达、微软、华为、宝马、奥迪、沃尔沃……任何一个品牌在各自的领域都是巨无霸的存在，虽说无人驾驶汽车蕴藏着巨大的潜力，本身体量也足够大，可对于这类巨头而言，千辛万苦整合科技和汽车制造两大领域，更推动5G、激光测距、LTE-V等技术的发展，显然不会单关注无人驾驶汽车。

//P8-智慧交通

英特尔联手中交兴路和星航道共同发布商用车车联网终端，除汽车外，完全可以用于道路、车辆管理，成为智慧交通的组成部分，而早先，英特尔也携手监控供应和方案商大华股份共同打造的端到端智慧交通大数据解决方案，而智慧交通作为智慧城市的重要组成部分，城市建设蕴藏的金矿恐怕才是推动这些巨头积极合作的动力吧！

写在最后：无人驾驶仅仅是开始

IT科技与汽车制造两大系统阵营的深度合作，确保无人驾驶车辆成为汽车未来发展方向，从新能源汽车、汽车电子到半自动驾驶、完全自动驾驶，无人驾驶将一步一个脚印地改变人们未来驾乘体验。而无人驾驶的实现，也将带来诸如通信技术、大数据运营、城市智慧交通等诸多领域的变革。未来，生活将充满期待。