2010年10月28日下午，上海街头出现了几辆造型复古的橙色面包车，它们浑身插满了欧盟的小旗子，车头和车尾都装有摄像头，顶部有一块硕大的太阳能板，更让吃瓜群众感到诧异的是，驾驶位上竟然没有人。
这些车从米兰出发，途径克罗地亚、乌克兰、俄罗斯、哈萨克斯坦等国家，历经98天，全程1.3万公里，最终到达上海参加当年的世博会。更令人惊叹的是，它们全程靠电驱动，通过GPS、激光、传感器和电脑实现无人驾驶（少数情况需要人工干预）。
2010年亮相上海世博的无人驾驶汽车
当时的项目负责人、意大利帕尔马大学VisLab实验室教授Alberto Broggi说，开发这套系统是因为当时欧洲每年有4万多人因交通事故不幸丧生，其中90%都是人为因素导致，他觉得汽车应该更智能，甚至取代驾驶员。
十年过去了，虽然机器尚未完全取代人类，但自动驾驶行业的进步举世瞩目，谷歌旗下的Waymo从2009年起已经在公路上行驶超过4000万公里，一级市场的投资热度也在持续升温，巨额融资案例屡见不鲜。
从整车厂角度，特斯拉已经在全球交付了100多万辆电动车，通过采集的海量数据实现算法迭代和软件更新；在中国，小鹏汽车刚刚完成从广州到北京3000多公里NGP（自动导航辅助驾驶）远征，创造了一个里程碑。
自动驾驶之所以能取得今天的成绩，离不开当年的那三场挑战赛。
01. 序章：200万美元的英雄帖
2003年，美国国为了减少在海外战争中的伤亡率，想要推动自动驾驶技术的开发，于是授权DARPA组织一场挑战赛。
DARPA全称是美国国防部高级计划研究局，孕育出了包括互联网、半导体、GPS、隐形飞机、DNA编辑等诸多颠覆性科技，也正是因为DARPA在美国科技届的地位和影响力，第一届赛事吸引了106支队伍。
不过，最引人注目的是由美国机器人领域传奇人物瑞德·惠特克率领的卡耐基梅隆大学（CMU）的团队，他们的任务是在10小时之内穿越莫哈维沙漠，全程240km，如果成功就可以瓜分100万美元。
2004年3月13日，DARPA主任宣布比赛开始，但尴尬的是，比赛没进行多久就全军覆没，走的最远的CMU团队，只开了不到12公里，这样的结果让DARPA非常没面子，但他们还是宣布下一场比赛将会择期举行，奖金翻倍至200万美元。
惠特克决定重整旗鼓，但是他们遇上了一个更强大的团队，以计算机科学家巴斯蒂安·特伦为首的斯坦福，后者总结了第一场的失利，认为CMU在机械上下了太多功夫，而忽略了软件上的深入研究，比如计算机视觉和算法。
2005年10月8日，还是同样的比赛场地，CMU派出了两辆悍马参赛。惠特克本以为这次是“双保险”，但是不曾料到，中途出现发动机故障，最终惜败给了斯坦福。
2005年第二届挑战赛
虽然CMU再度铩羽而归，但主办方却非常高兴，因为有5支队伍走完全程，和上次相比无疑是巨大的进步，但是他们并不满足沙漠这样的easy模式，于是决定将下一次的赛场转移到城市里。
2007年，第三届挑战赛在一座废弃的空军基地举行，看台上众星云集，包括谷歌的两位联合创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林，以及苹果的联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克。
因为在资格赛中的良好表现，CMU团队以为自己稳操胜券，但是没想到当决赛开始时，他们的车忽然失去了GPS信号，在捣鼓半小时之后，才发现是因为受到转播屏的干扰，团队主管后来回忆说，“当时差点吓得尿裤子。”
幸运的是，虽然晚发车半个多小时并且在路上遇到了一些小情况，但是他们最终还是以4小时10分钟的优异成绩完成了比赛，并且成功拿到200万美元的奖金，报了两年前的一箭之仇。
虽然挑战赛只举行了三届，但是足以让人们见识到令人惊叹的技术进步，与此同时也极大程度调动了高校、政府以及投资人对于自动驾驶的兴趣，培养了诸多人才，这些人创立或者加入的公司如今都已经成为了这个行业里最顶尖的企业，比如Waymo、Cruise、Argo.AI、Aurora等等。
其中最引入关注的当属Waymo，不是因为它背靠谷歌，而是因为它在商业化探索过程中所走的弯路。
02. 选择：Top-down or Bottom-up？这是一个问题
在DARPA赛事落幕后不久，谷歌把斯坦福大学人工智能教授的特伦招入麾下，负责“街景”项目。
到了2008年，佩奇突然有一天和特伦说：“你应该好好研究一下自动驾驶汽车”，“如果成功了，它会比谷歌更大”，特伦当场被吓到了，回答说“太难了，办不到”，特伦以为这事就没有下文了。
但没想到，佩奇第二天他又找到他，要他给出办不成的“技术理由”而不是“社会因素”，特伦仔细想了想，给不出，最后只能说“或许可以做到”。于是，谷歌攒了一个团队，在内部悄悄启动了“Chauffeur”（司机）项目，也就是Waymo的前身，并且开始了在加州的路测试验。
就在悄悄进行一年多之后，这个项目还是被《纽约时报》发现了，于是路测被迫暂停。2012年秋天，特伦带领团队开发了一套L2+级别的、可以用于高速上的自动驾驶辅助系统，并且邀请谷歌内部员工使用，但是一再强调，虽然双手可以偶尔离开方向盘，但必须时刻保持警惕。
过了一段时间，谷歌发现了一些细思极恐的画面，有的司机在行驶过程中打盹、办公、化妆、玩手机，甚至有人在时速100公里的车上足足睡了半个小时，这些行为让谷歌痛定思痛，放弃渐进式的技术路线，转而研发不需要人为干预的无人驾驶，也就是L4以上级别。
当时Uber刚在美国兴起，谷歌团队意识到，汽车行业的终极目标是按需出行，按里程收费，于是他们想生产一小批无人驾驶出租车，可以在城市中穿梭，所以才有了后来那辆没有方向盘、没有刹车和油门踏板，形状圆鼓鼓的“萤火虫”。
在2015年的一次TED演讲中，谷歌无人汽车业务前负责人克里斯·厄姆森说，相信自动驾驶辅助系统通过迭代会变得越来越好，等于相信一个人只要不停跳跃，早晚有一天会飞起来一样，纯属胡扯。
于是，以谷歌和Uber为首的“硅谷派”在top-down（自上而下）的道路上越走越远，相比之下，绝大部分整车厂都选择了bottom-up（自下而上）的路线，从最基础的辅助驾驶开始，前期主攻以相对廉价的视觉方案，比较典型的就是特斯拉和Mobileye。
几乎是同一时间，中国的新势力逐一成立，他们也纷纷确定了自己的技术路线。
以小鹏汽车为例，包含夏珩、何涛在内的联合创始人，以及当时还是以投资人身份参与进来的何小鹏，自创立之日起，就坚定智能汽车是未来出行领域的变革赛道，并选择通过全栈深度自研的方式，从硬件+软件+服务+场景的角度切入自动驾驶，确定了XPILOT的方案，逐步探索这一方向的量产可能性和商业化。
分水岭从此形成。
在确定一步到位的方案之外，Waymo和FCA以及捷豹路虎达成了采购协议，并且找来了号称“既懂底特律、又懂硅谷”的John Krafcik来带队，但是商业化进展并不顺利，甚至可以说是步履维艰。
首先是萤火虫项目，不仅因为行驶速度太慢（最高时速为每小时25英里）经常被投诉，同时还被法加州法规捆住了双脚，影响了扩张计划，直到2017年3月份退役被送进博物馆之前，“萤火虫”规模始终没有超过50辆。
其次，Waymo在2018年年底推出了无人驾驶出租车服务，但是因为选择从L4开始切入，技术攻克难度大，短时间之内无法拿掉“安全员”和“跟踪车”，成本居高不下，无法复制推广，反过来又限制了数据的采集量，阻碍了算法的升级，最终陷入了一个低效循环。
已经退役的“萤火虫”
正在运营的Waymo无人驾驶出租车
小鹏汽车负责自动驾驶的副总裁吴新宙2019年接受采访时讲到一个故事，他和一位研究L4和L5的工程师聊天，对方说自己是在一个跑道上绕圈跑，“以为解决了90%的问题，回头一看发现还有90%的问题没有解决。”
和整车厂相比，Waymo虽然起步时间更早，并且拥有在仿真环境下的测试能力，但最致命的问题在于真实的道路数据少得可怜，无法解决全场景下corner case（极端情况）的问题，从而无法实现和人类水平相当的驾驶能力。
反观国内正在破土发芽的新势力，虽然销量不如传统主机厂，路测数据量不如Waymo，但是在技术开发和商业化上却屡屡取得突破。比如小鹏2019年推出的第一款车小鹏G3搭载了自研的XPILOT2.5自动驾驶方案，可以实现全场景的自动泊车，并以此作为新兴品牌的市场杠杆，迅速在消费群体中渗透。
相较之下，Waymo似乎走进了一个死胡同，只能被迫调整商业模式，从2C的“出行服务商”变成2B的“技术供应商”，成为类似于Tier 1的角色。另外，为了不再只靠母公司输血，Waymo去年宣布融资22.5亿美元，并且推出Waymo Via业务，进军货车物流领域。
但这依然无法掩盖Waymo整体业务的裹足不前，于是有人沦为了“背锅侠”。今年4月3日，Waymo突然宣布担任公司5年多CEO的John Krafcik“下课”。
03. 分野：是供应商集成，还是全栈深度自研
或许是意识到了Waymo的先天不足，苹果不再只专注于自动驾驶系统的研发，转而在全球寻找潜在的代工商。
此外，百度在推出Apollo多年之后，最终还是选择联手吉利，原因不难理解，自动驾驶如果仅停留在实验室和封闭场地，就无法形成数据闭环，无法实现商业化落地，联手整车厂是最好的选择。
但自动驾驶并不是像iPhone一样的标准工业品，它需要根据不同国家的路况、政策和消费者需求做出不同程度的调整，比如在中国，复杂的道路场景比比皆是，不仅标识繁多，经常施工，同时还有很多不守规矩的行人和电动车。
基于这样的想法，很多公司从一开始把打造更懂中国的产品作为公司愿景，他们相信这样做会更有优势，但时至今日，把这句话作为企业Slogan不厌其烦挂在嘴边的，似乎只有小鹏汽车，在实际的实现路径上，他们通过刚刚结束不久的广州-北京NGP远征，证明了自己。
这和公司创始人的背景有紧密关系，作为常被舆论一同提起的“造车新势力三杰”，和李斌、李想不同，何小鹏是唯一一个程序员背景出身的创始人，对软件用着极为深刻的理解，当他在2017年决定All in小鹏汽车后，确定了公司的使命是要做中国最强的自动驾驶辅助系统。
“我记得第一次去调研的时候，问了一些整车厂和供应链的朋友，我说你能不能告诉我，你们车上的辅助驾驶和自动泊车使用的情况到底是怎样的，但是没有一个朋友可以告诉我数据，因为他们都不知道。”何小鹏在2021年3月份接受采访时说。
这为小鹏从一开始就决定走全栈深度自研道路，提供了反向佐证：只有自己掌握包括视觉感知、传感器融合、决策、规划以及控制等核心环节，建立完整的数据通道，通过OTA形成闭环，才能完全区别于传统整车厂的供应商“拼盘”方案。
这么做虽然需要巨大的资金支持，但是却可以主导研发节奏，并且能和竞争对手技术上拉开至少一代的差距。
从结果上看，今天的小鹏也的确做到了。
继G3之后，2020年年中开始交付的旗舰轿车P7，无论是在硬件还是软件上都实现了质的飞跃，14个摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波传感器、分米级的高精地图以及英伟达的Xavier平台让这款车拥有了强大的视觉和大脑运算能力。
同时，也正是因为小鹏汽车过去5年所打下的坚实基础，NGP的迭代一直都在按计划进行。去年10月24日的举行活动上，何小鹏在发布会上立下了一个flag，要在今年一季度挑战从广州到北京的自动驾驶的路线，目标是做到全程无驾驶员接管。
虽然何小鹏在内部信里称，发起这个项目主要是为了锻炼团队，但外界认为这更像是小鹏对竞争对手的一次示威，尤其是特斯拉，毕竟马斯克曾公开吐槽小鹏所采用的激光雷达技术路线。
今年3月，小鹏如期进行了NGP远征，结果显示，无论是变道超车、进出匝道还是通过隧道，成功率都在92%以上，百公里平均接管次数为0.71次，而且这还是绝大部分人都是第一次使用NGP的情况下所取得的成绩，综合实力完全碾压同级别的竞争对手。
NGP300公里远征数据
对于自动驾驶行业来说，2021年是不折不扣的转折之年，一方面苹果、百度以及华为的深度介入无疑会加快技术的发展，另一方面，激光雷达和摄像头纯视觉的技术路线之争也愈演愈烈。
从目前来看，随着技术成熟和成本下降，激光雷达作为视觉感知的一种必要补充手段不再像十年前一样“贵不可攀”，绝大部分想做L3级别的厂商几乎都将激光雷达作为一种必选项，而不是像特斯拉一样负隅顽抗，随着激光雷达进入成熟期，这两条技术路线也将在两三年之内分出个高下。
但无论最终是谁略胜一筹，都无法改变潮水的方向，如何小鹏所说：“在2025年之后，自动辅助驾驶将会变成智能化的一部分，未来会有多个智能能够真正改变我们的生活。”
04. 尾声
对汽车行业的创业者来说，融资能力固然不可或缺，但从中长期来看，能否在技术路线、品牌理念等核心问题上保持足够的定力更是关键。
以美股三剑客为例。
如果蔚来没有一直坚持“傻傻地对用户好”，就不可能会在资金链濒临断裂以及疫情的影响下能拿到合肥的70亿救命钱。
如果理想当初在增程技术路线上摇摆不定，就不可能这么快将产品推出市场，错过政策的红利期。
如果小鹏没有在智能化自研上持续不断的投入，就不会有现在NGP在市场中的口碑，以及公司“智能化”的强有力标签。
从创立第一天开始，小鹏就明确了自己的目标：通过数据+算法+OTA的闭环能力，为中国用户提供更安全、更智能、更差异化的驾乘体验。六年后，这些当初的拼图正在通过一项项可用并且好用的功能体验，一一呈现。
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