在2017北美车展上，众多车型首发亮相拨人眼球。可就是车展开幕前的几天，似乎一场更大的车展早就抢尽风头，它就是ces展。众多车企在展会中频放大招，与之呼应的是，在之后的北美车展中一些科技公司着实杀了个回马枪，在车展中展示黑科技，频频出现纵横交错跨界现象，虽然这些技术让人眼花缭乱，但是其中传统车企、配件供应商和科技企业有一个焦点就是自动驾驶。

在两大展会中，众多企业五花八门外形迥异的无人驾驶概念车及车内科幻般内饰让人心存幻想，总是有种人在当下，心在未来的美好错觉。而有这样一个现象，在自动驾驶领域敢于第一个吃螃蟹的领头羊：特斯拉却在今年偏偏缺席。众所周知，特斯拉是一个在自动驾驶技术普遍应用于量产车型的企业，但在去年接二连三的自动驾驶致人死亡的事件，让在其遭到调查的同时也需要暂停并升级自动驾驶技术。也许是意识到在自动驾驶领域的前景艰辛，所以在没有确保成功之前，特斯拉这次并不选择轻易仓促亮相。

然而即使在去年受到频繁事故的影响，也不能撼动特斯拉作为汽车企业中自动驾驶技术最成熟的超然地位。在市售的所有车型中，几乎只有特斯拉可以完成双手离开方向盘在市区道路上行驶的功能。而这依赖的其实是特斯拉在自动驾驶相关技术方面的深入研究：如毫米波雷达，摄像头以及各种感应器的配合等等……不过特斯拉作为一家科技公司，这方面的实力是毋庸置疑的。但是对于北美车展上的其他传统车企来说，想开发自己本身不擅长的领域，挑战着实不小。

不过进展缓慢的“车企方”自动驾驶技术显然不能在短时间内实现比较完美的功能，造成这个劣势的原因，还是在于自动驾驶涉及到的计算，编程等等功能，并不属于汽车这种传统制造业的范畴。指望一天到晚对着画图软件和机床工作的人去完成深度数学编程确实不太现实。想要做得快，就要雇佣更多的人力，购买更多的专业设备才行，而这对于本就庞大，重资产的汽车企业来说，负担有点太大了。

那难道这么说，汽车企业在自动驾驶领域就没有优势了吗？答案显然是否定的。对于自动驾驶来说，最关键的东西是什么？电脑吗？还是计算？其实以上都不是，最关键的还是搭载这些平台的汽车，以及使用这些平台的人。在汽车界，没有什么东西的影响力会大过主机厂，他们生产出来的车辆，完全就是未来自动驾驶，以及智能驾驶的最好数据来源。在那些具备较新技术的车辆中，搭载数据收集系统，可以帮助车企研究更多的自动驾驶相关数据，从而提升研发人员的研究效率，也能让车企更快的踏上自动驾驶研究的正轨。

当然了，以北美车展为舞台的各大主机厂所踏足的“车企自动驾驶技术”是一级，那么以ces为舞台的各大科技企业，则是以另一种方式在涉足自动驾驶。与各种超现实更像是一种噱头的概念车型相比，以谷歌、德尔福、英特尔、英伟达、博世为代表的更多厂商推出的各种不带实车的技术以及概念，看起来比车企带来的那些“加强版acc”更加靠谱。

如果说自动驾驶的基础是汽车和用户，那么自动驾驶的大脑和心脏就是控制软件和电脑芯片。在这一方面，it公司显然有着更强的发言权。

就拿最近火热的芯片公司英伟达来说，他们在这两年连续推出的多款车载电脑以及自动驾驶解决方案，就是it公司在这个领域强势的代表。由于自动驾驶涉及到的更多是如何计算和分析，所以不管是英特尔还是英伟达，甚至是高通，都有在计算方面的极强话语权。

现在搭载于各大车企产品上的各类车载芯片，很多都采用了这些大型it公司的底层技术。而在未来对于数据处理需求的增加的情况下，能够提供高精度和高速度的计算芯片的供应商只有那么几家，对于这些大型芯片公司来说无疑是利好消息。

而对于微软这种以软件服务为基础的it公司来说，提供更好的软件和算法就是他们能突破的焦点。打个比方，也许处理同样的数据量，用普通的软件和数据算法需要1秒的时间，但是用这些it公司优化过的软件进行处理，其运算速度可以有着百分之几十甚至几倍的提升，而这在自动驾驶瞬息变化的路面情况中是十分重要的。

不过就像上面说的，汽车公司有优势，也有劣势，it公司同样有优势，也有劣势。对于it公司来说，系统装机数量太少导致数据库数据不足，是他们十分头痛的地方。其实即使强如谷歌，也在研发自动驾驶的路上陷入了停滞。有消息称，特斯拉在几个工作日内收集到的tesla系统自动驾驶的数据，就已经超过了谷歌自从开始研发以来至今所有的自动驾驶数据。这对于自动驾驶这种严重依赖数据量的技术来说是一个非常大的死角。

所以不管对于汽车企业来说，还是it企业来说，他们任何单独的一家公司或企业都无法完成对自动驾驶的完全开发，车企需要it公司来帮他们制造芯片，编写程序，优化算法，将一切除汽车之外的电脑问题全部解决。而it公司则要依托主机厂的机械制造实力，大量收集各个汽车用户的自动驾驶数据，从而进一步优化自己的硬件和软件。双方携手共进，才是自动驾驶未来能够发扬光大的关键。

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