不要再自研自动驾驶了!

国内车企该醒醒了!立刻、马上、果断解散自动驾驶自研机构，将节省下来的人才、资金全部投入到汽车本身的研发中，真正回归到车辆的安全性、舒适性、底盘调校、车身工艺等核心领域。自动驾驶终局已定！激光雷达退场，算力巨头垄断。

回望消费电子的发展历程，指纹识别、人脸识别的技术演进早已留下清晰的产业轨迹：从少数企业垄断核心算法与专属采集硬件，到算法定式开源、硬件通用化普及，技术的民主化最终打破行业壁垒，让曾经的高端黑科技成为全民普惠的基础功能。如今，这一规律正精准复刻在自动驾驶领域，激光雷达逐步退场，纯视觉方案强势崛起，算力巨头开启开源时代，自动驾驶的发展方向已然清晰，而特斯拉与英伟达的路线，更是直接敲定了行业的未来终局。指纹识别与人脸识别到自动驾驶技术演进，在过去数年里，自动驾驶的技术路线之争始终围绕激光雷达与纯视觉展开。不少车企将激光雷达视为高阶智驾的“标配”，认为其毫米级的测距精度能弥补环境感知的短板，但这种模式本质上是用硬件堆砌弥补算法不足，不仅让整车成本大幅攀升，更让行业陷入了硬件越堆越多，算法越做越弱的恶性循环。激光雷达终究只是技术过渡的产物，当AI算法与超级算力达到临界点，硬件的物理短板终将被彻底弥补。

而特斯拉的纯视觉路线，早已走在了行业前列，用实际成果印证了未来的发展方向。依托8颗高清摄像头的极简硬件架构，搭配自研的Dojo超级算力芯片进行海量数据训练，特斯拉的纯视觉方案不仅摆脱了对高精地图的依赖，更实现了量产车取消方向盘、踏板的突破性进展。这一操作让自动驾驶彻底回归算法定义驾驶的核心逻辑，证明了无需激光雷达的纯视觉方案，才是自动驾驶的终极技术路线，也为整个行业指明了方向：硬件做减法，算法与算力做加法。

更值得关注的是，自动驾驶正沿着指纹识别、人脸识别的老路，迈入全面开源化的时代，而黄仁勋带领的英伟达，正是这场开源革命的核心推手。作为全球算力巨头，英伟达并未选择独自垄断自动驾驶技术，而是像打造安卓系统一样，开发了专用车机平台，为车企提供端到端的成熟开源系统。从核心算法、场景训练到车端部署，英伟达将自动驾驶的底层技术全部封装为标准化方案，车企无需再从零开始研发，只需像调用指纹识别、人脸识别接口一样，直接集成这套通用化系统即可。

这一模式的出现，让自动驾驶的技术壁垒彻底被打破。就像当年指纹识别算法开源后，所有手机厂商都能轻松搭载该功能，未来的自动驾驶也将成为汽车的基础配置，不再是少数车企的专属卖点。而英伟达的入局，更是加速了这一进程，凭借超级算力与专用车机的软硬件一体化能力，让自动驾驶的开源方案具备了成熟度与实用性，真正实现“车企拿来即用”。

伴随开源化而来的，还有自动驾驶行业百家争鸣的终结。指纹识别、人脸识别的发展证明，当核心技术实现开源后，行业的竞争壁垒将从技术研发转向场景应用，自动驾驶亦是如此。未来的自动驾驶领域，绝不会再出现数十家车企各自研发智驾系统的局面，真正的话语权，将集中在掌握超级算力、能提供软硬件一体化解决方案的巨头手中。

特斯拉凭借纯视觉的算法闭环与自有算力体系，构建了垂直整合的全链路能力；英伟达则以“芯片+开源系统”的模式，成为全球车企的智驾技术供应商。这两家企业虽模式不同，但都牢牢掌握了“算力+算法”的核心竞争力，也成为了自动驾驶行业的两大标杆。未来的行业格局，必然是由这类算力巨头主导，其余参与者只需做好技术集成，而非盲目研发。

面对这样的行业趋势，国内车企亟需做出战略调整，及时停下盲目自研的脚步。当下不少国内车企投入巨资组建自动驾驶自研机构，耗费大量的人才与资金研发底层算法，但受限于算力积累与数据量不足，大多陷入“重复研发、技术滞后”的困境，既浪费了资源，又偏离了车企的核心定位。

在此，给国内车企一个硬核建议：果断解散自动驾驶自研机构，将节省下来的人才、资金全部投入到汽车本身的研发中，真正回归到车辆的安全性、舒适性、底盘调校、车身工艺等核心领域。自动驾驶的终局不是车企的比拼，而是算力巨头的较量，与其在不属于自己的赛道上硬拼，不如打磨好汽车产品的硬实力，静待英伟达等巨头打造的通用化自动驾驶方案落地，以“拿来即用”的方式完成智驾功能集成，这才是符合产业规律的理性选择。

从指纹识别到人脸识别，再到如今的自动驾驶，技术的发展始终遵循“硬件专用化→算法通用化→生态开源化”的底层逻辑。激光雷达的退场是技术成熟的必然，纯视觉+超级算力的组合是自动驾驶的终极方向，而英伟达开启的开源生态，更是让自动驾驶成为了车企可直接调用的标准化功能。

未来的智能汽车，终将像如今的智能手机一样，智驾系统成为基础配置，而车企的核心竞争力，永远会回归到汽车作为交通工具的本质。对于国内车企而言，认清这一趋势，放弃自研的执念，深耕造车本身，才能在自动驾驶的终局时代，占据属于自己的市场位置。