2022年对于自动驾驶行业的从业者来说，是艰难的一年。自动驾驶公司Argo AI纵有大众与福特撑腰，也敌不过行业的寒气袭人，被迫宣布倒闭。在激光雷达公司Ibeo倒下后，Velodyen与Ouster也被迫走向合并求生。此外还有一众曾经股价高企的明星自动驾驶科技公司，也都在经历股价大跌、人员调整的困境。

自动驾驶遭遇困境的核心原因是这些企业在战略上对量产缺乏足够重视，或一段时间内无法获取量产订单，导致企业无法实现自我造血，空有强大的研发能力却迟迟无法实现商业化。前装量产对于自动驾驶企业的重要性不言而喻。在智能车实现规模量产，得以真正地大规模跑在路上，才能获取海量的真实数据，形成数据闭环，为企业后续的智能驾驶算法迭代升级打好基础。

目前，已经有多家L4级自动驾驶公司选择了战略调整，通过场景与技术上的降维，出击前装量产，期待在L2++与L3级的自动驾驶市场竞争中跟上进度。

同样在这一年，也有多家从最初就重视前装量产的本土科技企业，坚定地践行着自动驾驶渐进式路线，以强大的工程化能力与扎实的量产经验，赢得头部主机厂与新势力的信任，获得车企的量产订单，实现了商业上的自我造血。这些打一开始就瞄准前装量产的自动驾驶公司，似乎并未过多受到“寒气”的影响：一方面在保持融资节奏的同时实现了商业收入，另一方面也在与车企建立稳定合作关系的竞争中占得先机，为后边高阶自动驾驶功能的演进赢得先机。

基于此，站在智能驾驶前装量产的起点上，甲子光年智库推出《智能驾驶行业研究报告：开启高阶智能驾驶的量产时代》，与您分享。

报告核心观点：

• 技术、成本、市场、消费者认知、政策等多重因素共同推动智驾量产到来

• 软件定义汽车，产品核心竞争力转向软件与服务，自动驾驶成为可长期运营的产品

• 现阶段智驾功能量产上车已可为解决消费者驾驶疲劳等问题创造真实价值

• 在“安全”绝对底线之上，车企找寻性能与成本的平衡

• 量产带来海量真实数据，在AI加持下实现自动驾驶系统升级的“数据驱动”

• 自动驾驶科技公司与车企如何更好地配合与磨合，是继续推动智能驾驶功能量产的重要挑战

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