要点速览：

1.将自动驾驶视作智能电动汽车决胜的关键点，小米汽车靠谱吗？

2.自动驾驶的“行业第一阵营”，目前的界定尚不明确，也不清晰

3.仍然面临来自法律、保险、社会伦理及基础建设等方面的挑战

小米，一家把学习能力打在公屏上的科技公司。

2019年，他们从苹果已故联合创始人史蒂夫·乔布斯那里，学来了“one more thing”。

时隔3年，这句仅由3个单词组成的舶来语，揭示了小米在电动汽车行业启动一场“跨界学习”的决心。

上周四（8月11日）的年度演讲，总共占用了小米CEO雷军近3个小时。尽管掐头去尾，留给小米汽车的时间仅有十来分钟，可从现场观众和互联网随后的反应来看，这件“one more thing”依然撩动人心。

部分原因或许是，雷军为小米汽车的发展预设了一个较高的起点。

将自动驾驶作为“敲门砖”？

“小米汽车义无反顾地选择自动驾驶作为智能电动汽车的第一个突破方向。”在公众的见证下，雷军表示。

做出这一决定，想必是他和小米汽车团队深思熟虑的结果。

“在500天的时间里，我对汽车工业有了更深的理解。我始终认为造车应该带着敬畏之心，因为汽车非常非常复杂，一定不能着急。”他说。

在过去500天的时间里，雷军认识到，“汽车工业的各个模块都非常复杂，其中自动驾驶最复杂”。

他表示，与其他车域技术相比，自动驾驶具有“技术密度高、与安全高度相关”等显著特征。

毫无疑问，雷军打算为小米汽车选择一条困难而正确的发展路径。

为此，小米首期计划投入33亿元费用，用于研发。同时，一支超过500人的专属研发团队也得到了建立。

按照雷军的计算口径，如果将小米人工智能实验室、 小爱同学、手机相机部等支持性团队计算在内，实际服务于小米汽车自动驾驶项目的研发人员数量远不止500人。

虽然设想很好，看上去似乎也很严谨，但小米汽车选择的这条路上，并非毫无挑战。

小米汽车在小米生态中的身份或将构成首要问题。

从小米生态当前的构成来看，其业务外延覆盖了手机、穿戴设备、智能家居、智能制造、仿生机器人等多个领域。汽车业务充其量只是其中的1/6 。

这意味着，小米作为一家科技公司，其既有的业务面铺得相当广泛，甚至超过了苹果，接近谷歌母公司Alphabet。

但从财务数据来看，Alphabet 是目前全球研发费用投入最多的企业之一。

根据NBD的统计数据，2020年，这家美国科技公司的全年研发投入总费用便达到了231.6亿欧元（约合人民币1,604.96亿元）。

即便在业务范围方面不如小米广泛的苹果，其同期的研发费用也达到了144.4亿欧元（约合人民币1,000.67亿元）。

2020年，Alphabet的全年研发投入总费用便达到了231.6亿欧元

而根据雷军11日披露的信息，小米截至去年的全年研发投入为132亿元。虽然，今年这一数字预计将提升至170亿元，但也仅为Alphabet两年前投入水平的1/10。

这意味着，即使小米汽车在所有业务板块中拥有最高优先级，也将受限于该企业研发总投入的规模。

理想和现实之间的差距，不免令外界为这家科技企业将自动驾驶作为汽车行业“敲门砖”的做法，产生可行性方面的担忧。

如何界定自动驾驶“第一阵营”？

对小米汽车来说，更棘手的一点或许在于，在跨界闯入汽车行业的同时，雷军似乎带着“我来组成头部”的雄心，甚至，还为此制定了详细的时间表。

按照雷军制定的目标，小米汽车至2024年，将进入“自动驾驶行业第一阵营”。

目前，这家科技公司第一期投入了140辆测试车，在全国范围内进行路测。

“未来两年里我不打算介绍任何新的进展，到合适的时间，我们一定会和大家汇报。”他说。

雷军之所以在时间表中明确“两年”的关键节点，是因为小米首款产品预计将于2024年量产上市。

这意味着，小米汽车需要在完成上市的同时，跻身“自动驾驶第一阵营”。

然而，雷军未在演讲中阐述“自动驾驶第一阵营”的完整概念。

与此同时，在自动驾驶领域，行业内部似乎也尚未形成公认的“第一阵营”——这也令雷军的目标多少显得有些含混。

或许一种较为普遍的理解是，届时小米汽车将凭借高阶自动驾驶，在技术水平层面达到行业头部位置。

目前，以特斯拉为代表的汽车制造商，通常仅在量产车型上提供L3及以下级别的自动驾驶技术。

按照美国汽车工程师学会（SAE）制定的自动驾驶级别分级标准，L2级别的车辆可根据环境，对方向盘和加减速同时提供自动控制支持，其它操作为人工控制；而L3级别的自动驾驶车辆，则可通过车机系统自动完成所有驾驶控制，但驾驶员需保持全程监控，随时接管控制。

中国采用的《汽车驾驶自动化分级》也在一定程度上参考了SAE标准。

值得注意的是，L0-L3级由于不具备真正的完全独立驾驶能力，因此，在严格意义上被称作自动辅助驾驶。

而仅在特殊工况下才需要人工干预的L4级，以及无需任何人工干预的L5级自动驾驶，才被认为是真正的自动驾驶。

以特斯拉当前提供的高级辅助驾驶技术为例，Autopilot系统所提供的基础功能被认为达到了L2.5水平，而FSD系统则最高能达到L3水平。

目前，包括小鹏NGP、蔚来NAD及NOP、华为HI、魏牌NOH、广汽埃安NDA以及智己汽车的IMAD系统，其自动驾驶水平均处于L2-L3级区间内。

同样的，传统汽车制造商在量产车型上搭载的相关技术也处于类似阶段。例如，通用汽车的Super Cruise（L3）、福特Co-Pilot 360（L2）以及大众汽车IQ.Drive（L2）等。

主流汽车制造商的量产车型上，通用Super Cruise系统代表了驾驶辅助的较高水平

即便在豪华汽车市场上，奥迪和奔驰仅通过A8、S级和EQS等车型“有条件”地提供L3级辅助驾驶技术，而宝马则计划于2025年前后将L3级技术引入量产产品。

但在部分产品上，已有少数汽车制造商开始尝试针对L4级自动驾驶技术的应用，进行硬件预埋。例如，近期发布的阿维塔11、深蓝SL，以及更早时候推出的智己L7等车型。

搭载3枚激光雷达标志着阿维塔11，为今后的L4级自动驾驶做好了硬件准备

这意味着，小米如果想要跻身所谓的“第一阵营”，有很大的几率将向L4级自动驾驶领域发起冲击。

在雷军的眼中，支撑其目标的倚仗，主要来自两方面。

首先，超过500人的专家及工程师团队规模，被其认为“已达到自动驾驶领域的第一阵营”。

其二是小米的全栈自研能力。雷军未公布小米的自研技术堆栈中包含哪些方面，仅表示将采用“全栈自研算法”。

事实上，在当前的业态内，多家致力于发展自动驾驶技术的汽车制造商均表示，已经形成“全栈自研能力”。

但不同的企业之间，所谓的“全栈自研能力”仍参差不齐。

“大家对全栈自研的定义是什么，这个是核心问题，你发现厂商都在谈论全栈自研，但他们不是还是在用高通、英伟达、QNX、AUTOSAR？”日前，亿咖通科技的董事长兼CEO沈子瑜在接受路由社采访时表示。

他认为，全栈自研存在边界，同时也有不同的级别。

例如，苹果的垂直整合可被视作一种更高级别的全栈自研。

“而现在目前所有汽车主机厂，应该都处在小米的阶段，他们还是需要高通、需要安卓。但你不能说他们并非全栈自研，但只是在做产品和系统方面，没有包给别人做。”沈子瑜说。

未知的挑战有多大？

对小米来说，如何令其为自动驾驶设定的目标实现商业化应用，或许是更大的难题。

从小米现场演示的路测视频来看，无保护场景自动掉头、事故及临停车辆自动绕行、自动环岛绕行、多车到路口自动左转、自主代客泊车等功能，已经在极狐阿尔法S全新HI版、摩卡DHT-PHEV，以及即将上市的小鹏G9等量产车型上得到应用。

正因如此，在“自动驾驶第一阵营”尚不明晰的情况下，如果小米汽车将立足点锁定在L2-L3级自动驾驶层面，那么，他们将面临与诸多强大的竞争对手展开较量。

在一定程度上，集度汽车已经为小米在自动驾驶领域的探索提供了参考。

虽然，在百度的赋能下，集度汽车基于高阶自动驾驶智能化架构JET，已具备提供L4级自动驾驶技术的能力。但该汽车制造商计划于今年秋季正式推出的产品仍将以L2级自动驾驶作为其卖点。

集度Robot-01概念车预计将于今年秋季实现量产

业界认为，从L4级降维参与L2级自动驾驶市场的竞争，百度、小米等科技企业没有太大优势。

一方面，大陆集团、博世等传统零部件供应商可向其竞争对手提供成熟的自动驾驶解决方案；另一方面，类似华为这样的科技企业，也在不断扩大他们在汽车市场上的势力范围。

尤为重要的是，参与造车的科技企业还将在工程制造的标准化、规模化方面接受考验。

而如果希望跳过辅助驾驶阶段，直接将L4级及以上自动驾驶作为起点，小米除了在技术层面将承受巨大压力外，或许还需应对更多未知的问题。

事实上，几乎在雷军发表2022年度演讲的同时，网飞（Netflix）官宣续订《爱死机》（Love, Death &Robots）第四季。这是一部通过讽刺性的叙事，对科技进展进行反思的动画短片。

在第二季第一集《自动化客户服务》中，导演借机器人的“暴动”，表达了对自动化技术失控隐患的不安。

《爱死机》在某一集中表达了对于自动化技术失控的担忧

事实上，这也是自动驾驶技术在现阶段面临的最大挑战。

8月10日，一辆在LCC辅助驾驶状态下行驶的小鹏P7，疑似驾驶员分心未能及时接管车辆，而发生碰撞事故，导致人员伤亡。

事故发生后，自动驾驶技术除了在安全性方面再次经受拷问外，随后的事故的责任认定、保险理赔以及汽车制造商对相关技术的宣传策略也成为讨论焦点（可参考路由社8月12日的报道《跟“年轻化”的迷思，说拜拜｜一周车谭》）。

按照中国当前的交通法规，驾驶人无论在任何情况下，均不能双手脱离方向盘，或疏于对路面情况的观察。这意味着，即便车辆在辅助驾驶状态下，一旦出现交通事故，驾驶人的责任也不会因此减轻。

在这方面，通用汽车或许提供了一个正面的例子。

尽管，其下一代辅助驾驶系统Ultra Cruise可以轻松达到L3级以上自动驾驶水平，但该企业仍将该系统定义为L2级技术，从而规避了暂且无法解决的问题。

Ultra Cruise将采用5纳米芯片，搭载更多传感器，预计将于2023年应用于凯迪拉克车型

但对终端消费者来说，在交通法规、保险及社会伦理均未将自动驾驶场景纳入考察范围的情况下，相关技术是否能够快速得到大部分人的接受，将被打上一个巨大的问号。

另一方面，对于L4级及以上高阶自动驾驶而言，V2X通讯技术在基础设施以及交通参与者之间的应用，也是其得以实现的重要因素。

在短短两年内，交通环境是否可以迅速发展到足以支撑此类技术的水平，也将对自动驾驶第一阵营的定义带来影响。

如此一来，该选择稳妥但可能没那么有趣的辅助驾驶？还是刺激但风险更大的高阶自动驾驶？有志于在2024年跻身“自动驾驶第一阵营”的小米汽车，或将面临艰难的取舍。