過去幾年，在自動駕駛上“暫時落後”的大眾汽車，正在快馬加鞭“趕路”。到目前為止，這家汽車製造商還沒有在這一領域提出任何突破性的技術，甚至落後於那些傳統的競爭對手。
而在全新的自動駕駛汽車子公司（Volkswagen Autonomy）旗下，第一款落地的L4自動駕駛車型將是一款輕型商用車，基於大眾旗下純電動I.D. Buzz的L4版本。
儘管大眾汽車並沒有給出具體的產量數據，但目標肯定不是一款“爛大街”的L4原型測試車。
去年10月，大眾汽車宣佈正式拆分成立自動駕駛子公司。事實上，過去幾年，該公司內部已經有幾個預研項目，包括一些合作供應商。但分散的項目研發，造成人才稀缺、成本高昂，中層工程師的工資往往超過30萬美元。
拆分獨立，意味著降低不必要的成本，同時集中精力和人力。
幾天前，大眾自動駕駛汽車子公司在北美設立了第一個德國本土之外的研發中心，位於加州貝爾蒙特的大眾創新與工程中心，預計今年將招聘50至100名系統工程和架構專家。按照計劃，除了德國慕尼黑、美國加州，大眾汽車計劃很快在中國開設另一家自動駕駛子公司。
在CES的發佈會上，Volkswagen Autonomy負責人表示，對於任何人來說，要達到L5級全自動駕駛非常困難，也就是說在任何地方、任何條件下都要有完全的自動駕駛。“這是我們面臨的最困難的問題之一。這就像我們要去火星一樣。也許這永遠不會發生。”
但不管如何，自動駕駛的掌控權，仍然需要汽車製造商參與。“我們需要完全控制這些系統，因為作為OEM，我們要對安全負責，對車輛的集成負責。”上述負責人表示。
去年，大眾汽車向福特汽車旗下的自動駕駛子公司Argo AI投資了數十億美元，當外界猜測其是否會將旗下全部自動駕駛相關資源整合進入Argo AI時，該負責人近日正式闢謠：大眾汽車實際上並沒有接管Argo AI，未來福特、Argo AI以及大眾汽車子公司將負責自動駕駛技術的不同部分。
其中，Argo AI將專注於核心軟件開發。根據協議，兩家汽車製造商將擁有獨立的自動駕駛汽車業務和獨特的市場營銷策略，但都將使用Argo的軟件。
而大眾自動駕駛子公司也將分階段部署自動駕駛功能，目標是2024年或2025年，L4落地商業化應用。與上一個自動駕駛發展的十年週期相比，汽車行業的許多關鍵參與者在自動駕駛方面採取了更現實的立場。
在此之前，大眾汽車將在2022年率先在卡塔爾啟動基於自動駕駛的公共交通的示範運營。整個交通系統，包括自動駕駛電動穿梭巴士、法律框架、城市基礎設施，以及在那裡部署商業服務所需的打車軟件。自動駕駛汽車將被整合到現有的公共交通系統中。
這支車隊將包括35輛大眾商用車生產的純電動I.D. Buzz，在地理圍欄區域內，將在半固定路線上搭載最多四名乘客。整個封閉測試預計將於2020年開始，2022年底投入使用。
其中，搭載的核心感知——激光雷達，則是由大眾汽車幾個月前投資的初創公司Aeva提供。這家公司由兩位前蘋果工程師創立，將所有的光學器件都集成在單一芯片上，沒有運動部件，可以嵌入安裝在車燈位置，最關鍵的產品價格將“低於500美元”。
對於堅持使用激光雷達，大眾自動駕駛子公司負責人表示，馬斯克的“激光雷達無用論“是基於現階段極高的成本，但如果成本不再高，那麼爭論就自然消失了。”
不過，所謂的自動駕駛大規模商業化落地，核心因素正是受制於成本和資金的持續投入。
大眾自動駕駛子公司的另一個商業模式，則是與其他製造商共享自動駕駛汽車系統。正如大眾汽車向全行業“兜售”自己的MEB電動化平臺一樣。“大眾自始至終，都在堅持規模效應才是行業新技術突破的關鍵點”。
原因是，L4級自動駕駛的傳感器的成本必須降低到6000到7000歐元（約合5萬元人民幣）。而目前的傳感器、處理器和軟件的成本大概在單車5萬歐元的水平。
這還不包括高清地圖、雲計算和聯網的額外成本。比如，時下自動駕駛行業重點關注的V2X技術。大眾最新一代高爾夫將成為歐洲第一款採用V2X無線通信技術的量產車型，該技術可能成為自動駕駛基礎設施的重要組成部分。
總的來說，自動駕駛仍然是一個很大的挑戰。它不僅是建立機器學習模型和擁有正確的傳感器，而且是涉及到大量的驗證。
對於大多數傳統汽車製造商來說，正面臨著兩大抉擇：是自主開發自動駕駛技術，還是從供應商那裡購買；是試圖自己運營Robotaxi等移動出行服務，還是僅僅提供軟硬件。任何一種選擇，都將決定汽車製造商在面臨其有史以來最大一次行業變革中的未來地位。
第一種方法可以提供絕對的控制權，在某些方面可以使事情變得更簡單，但對企業自身提出了更高的要求。第二種方法具有更大的靈活性。但管理和整合多個不同供應商的複雜性，毫無疑問風險極大。
大眾汽車正在迎頭趕上，但考慮到這場圍繞自動駕駛的技術、資金密集型競爭還要持續多久，還是一個未知數。
一些業內人士警告稱，目前的行業形勢，很難判斷各家自動駕駛公司的真實進展，吹捧的試點計劃往往都是在美化自動駕駛的性能。而被過去十年被公認為技術成熟度的衡量標準——一輛自動駕駛汽車行駛了多少英里以及干預次數——也存在問題。不同的測試方法使問題更加複雜。
而在大眾汽車CEO看來，整個行業都面臨著同樣的挑戰：高昂的開發成本、缺乏全球標準、高質量傳感器技術的必要性、對客戶需求的預期以及對人才的尋找。
為此，大眾汽車給出了汽車製造商挺進自動駕駛的三步走戰略。
第一步：分擔必要的投資，我們就能更好地管理為自動駕駛汽車開發軟件和硬件的高昂成本。在這方面，大眾投資Argo AI，目的是期待數十億美元的協同效應。
第二步：利用傳統汽車製造商的行業地位，促進自動駕駛汽車通用測試標準和全球安全標準的制定，以及與當地監管機構的合作。
第三步：才有機會將SDS-kit（自動駕駛模塊）打造成未來領先的技術平臺之一。比如，與Argo AI的軟件開發人員一起，大眾將分析瞭解不同地區特定駕駛行為、道路對象和獨特條件所需的大量數據，從而開發針對特定地區的解決方案。
最為重要，也是大眾汽車一直在提出的觀點就是規模效應。這是汽車製造商在自動駕駛上的獨特天然優勢。
作為自動駕駛的領頭羊，Waymo在本週的新聞發佈會上宣佈，該公司已經在公共道路上行駛了2000萬英里。這一新的里程碑距離Waymo在2018年10月突破1000萬英里大關僅過去15個月。而第一個1000萬英里耗時近十年時間。
但Waymo實際上並沒有在2018年底推出無人駕駛商業產品。該公司錯過了自己設定的最後期限，一年多過去了，Waymo仍然沒有向公眾完全開放並提供無人駕駛汽車服務。
此前，Waymo表示，他們已經在鳳凰城的部分地區完成了一些無人駕駛的測試項目。但目前還不清楚這項完全無人駕駛技術何時能在鳳凰城投入商用。目前還不清楚Waymo將以多快的速度擴展到其他城市，並最終擴展到全世界。
相比而言，特斯拉為代表的汽車製造商，進度更快（目前，所有的特斯拉車型都配備了某種版本的Autopilot，累計總共行駛了大約20億英里，是Waymo的100倍）。在這一點上，Mobileye同樣具備類似的優勢。
並且，基於已出售汽車的數據採集，可以快速幾乎“零成本”積累數億英里的實際里程，而不用類似Waymo一樣，自主承擔測試的鉅額成本（每年至少消耗數億美金）。
在這一點上，大眾汽車相關負責人多次表達了自己的觀點：我們比特斯拉更具有規模效應。但前提是，是否能夠更快採取行動。（來自 高工智能汽車）
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