作为汽车智能化发展过程中的重要一环，高阶自动驾驶一度成为不少汽车厂商和科技创业公司竞相追逐的技术。然而，近年来业内却不断传出自动驾驶公司裁员或倒闭的消息。去年10月份，由福特、大众联手投资的自动驾驶公司Argo AI宣布关闭并解散。今年5月份，阿里云达摩院宣布解散自动驾驶团队，不再保留相关业务。高阶自动驾驶热度逐渐消退的主要原因在于成本压力，企业长期高额投入始终未能量产落地，不得不退出或转型。然而，抛开成本这一直接导火索，还有哪些因素也在阻碍高阶自动驾驶技术商业化落地？值得深思。

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政策法规制约 高阶自动驾驶技术难落地

随着技术迭代发展，高阶自动驾驶已经从最开始的试验、试运行阶段，逐步走向商业化试点的新阶段。深圳于2022年8月出台了关于智能网联汽车管理规定《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》，允许高阶自动驾驶汽车合法上路。2023年3月1日，《无锡市车联网发展促进条例》正式实施，鼓励和支持市场主体使用智能网联汽车依法开展商业运营活动。此外，北京、上海、广州等地也相继开启自动驾驶汽车公开测试。由此可以看出，近年来地方政府不断出台相关政策，支持整车企业和自动驾驶公司开展道路测试。不过，目前仅限于特定区域测试，且地区间标准并不统一，导致企业运营成本增加，依旧无法形成准入量产下的规模效应。

另一方面，国家层面的标准缺失也是制约高阶自动驾驶技术落地的重要原因。比如现行的《道路交通安全法》中规定汽车上路必须由人驾驶，这与2022年8月交通运输部发布的《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》中所明确的自动驾驶汽车上路的合法地位存在冲突。想要让高阶自动驾驶加快落地，推进《道路交通安全法》修订工作刻不容缓。

除了政策法规方面的因素，道路配套体系建设也在高阶自动驾驶技术落地进程中发挥着关键作用。相比L1、L2阶段的自动驾驶，高阶自动驾驶更依赖于车与车通信以及车路协同发展，因此加强智慧道路建设显得尤为重要。然而，目前国内绝大多数企业仍将目光瞄准单车智能驾驶技术，仅有少部分企业会关注“车路云一体化”方案，造成单车自动驾驶技术与道路配套设施发展不均衡，区域智能交通无法形成，高阶自动驾驶技术发展遇到瓶颈。

数据泄露风险加大 企业损失不可估量

上述提到了高阶自动驾驶车辆需要频繁与外界道路进行信息交互，因此存在数据泄露的风险。2019年，欧洲ADAC汽车协会曾对33个品牌的237款汽车进行了一项安全测试，结果显示99%的车辆能够被黑客解锁。2020年，我国国家市场监管总局缺陷产品管理中心联合相关机构，针对多款智能网联汽车进行信息安全测试，结果发现高达63%的车辆存在一定程度的信息安全隐患。用户信息、车辆核心技术参数等一旦被不法分子窃取，可能会对汽车企业造成不可估量的损失。

为了保障数据安全，企业需要进行数据加密处理，这样无形中会进一步增加成本。与此同时，智慧道路配套设施安全性升级也显得十分必要，可能会涉及城市规划、道路基建等方面，短期内恐怕很难实现。以上因素都直接或间接导致高阶自动驾驶技术被冷落，一些企业甚至开始转型研发更加成熟的L2级自动驾驶。

商业保险利润或将缩水 企业积极性遭受打击

由于自动驾驶技术具有诸多不确定性，目前尚无针对自动驾驶汽车发生交通事故时的完善法规，车辆发生交通事故后责任认定变得十分困难。全球管理咨询公司麦肯锡在最近的一份报告中表示，高阶自动驾驶可能对保险市场产生颠覆性影响，保险责任的承担主体或将发生转移，由驾驶员向汽车企业或自动驾驶供应商过渡。

随着高阶自动驾驶技术的渗透，驾驶员的参与度不断下降，自动驾驶系统将承担更多的责任。为此，汽车企业或自动驾驶供应商在与保险公司进行车险利润分配时可能将下调预期，利润池也将重新调整，汽车企业或自动驾驶供应商的利润可能会进一步缩水。

高阶自动驾驶人才缺口扩大 企业研发受阻

如今，高阶自动驾驶技术正处于商业化落地的关键阶段，行业竞争激烈，自动驾驶人才的频繁变动造成了企业人才流失严重，人才缺口不断扩大。相关机构预测，到2025年，汽车行业对智能网联汽车人才的需求量将达到10.3万人，其中自动驾驶领域的人才缺口预计将达到5万人。

随着自动驾驶赛道不断拓宽，新入局的创业公司对于自动驾驶研发人员的需求量也在持续增长。相关数据显示，研发人员通常占自动驾驶团队总人数的70-80%。高阶自动驾驶技术的复杂性决定了研发人员除了需要掌握多种程序设计语言，还要对汽车硬件充分理解，胜任难度之大可想而知。缺少足够的研发人员，企业推进高阶自动驾驶项目自然也会遇到阻碍。

辅助功能故障频发 高阶自动驾驶技术可靠性亟待提升

除了以上这些外部因素，自动驾驶技术自身存在的问题同样值得关注。车质网数据显示，2019-2023年5月，“行车安全辅助系统故障”投诉量基本呈现出稳中有升的态势，并且在2023年首次突破千宗。从2023年1-5月投诉数据来看，新能源汽车占比明显较高，超过六成。另外，从出现问题时间段和行驶里程来看，购车1个月内和行驶里程在3000-10000公里的车辆所占比例较高。反映出当前“行车安全辅助系统故障”出现的时间较为靠前，新车阶段出现故障的概率相对较大。由此来看，现阶段相对成熟的L2级辅助驾驶功能依然存在诸多问题亟待解决，对于即将量产的高阶自动驾驶技术，其故障率和可靠性无疑更加令人担忧。

总结：

此次全球范围内的高阶自动驾驶热度减退，不禁为其量产前景又蒙上了一层阴云。成本问题表面上看是压倒高阶自动驾驶的最后一根稻草，但通过详细分析不难发现，企业对于高阶自动驾驶技术的态度、人才储备，以及国家和政府的支持等一系列因素都或多或少制约着其发展。实现自动驾驶目标并非企业的个体行为，更需要整个汽车行业共同努力。企业应从提升安全性、降低故障率出发，不断扩大测试范围与测试场景，优化硬件配置与软件算法，突破成本限制和技术瓶颈；国家层面除了加大政策支持力度，建议出台针对自动驾驶的统一化标准，从而缩小各企业之间的技术差距，同时完善相关道路配套设施建设，扩大智慧道路网络覆盖率，助力高阶自动驾驶商业化尽快落地。