今日，上海正式启用了首条为自动驾驶开辟的专用车道。新规的实施将拓展车联网应用场景，推动自动驾驶技术在交通领域的试点应用。
城市自动驾驶有多难？
城市自动驾驶“难”在何处？它对数据的传输速度和算力提出了更高的要求。Intel预计2025年自动驾驶将得到普及。而在这个过程中传感器、算力的数值也将进一步膨胀，当下相比，2025 年汽车需要的计算性能会是 2017 年的 L2 级别无人车的 100 倍，是 L3 级别无人车的 10 倍。
算法需要持续优化。自动驾驶过程中产生的数据量可能超出人们的想象。根据Intel的估算，单一车辆每小时就会生成大约 4TB 的数据，被推送到云上计算，但这当中，有些数据可能是没有用的，有些算法的效率也不高，所以需要不断地提升算法。
突围在即，国内厂商发力
总体来看，目前国内汽车厂商相继在自动驾驶领域发力。吉利、长安、上汽、长城等多在2018年前后开始研发自动驾驶系统。
此外，国产辅助自动驾驶也有了进展。对标Mobileye的 MINIEYE ，目前MINIEYE拥有近100个量产项目，客户包括40多家车企，主力产品与头部新造车势力、一汽、上汽、吉利、比亚迪、奇瑞、东风、柳汽等乘用车和商用车主机厂确定了合作。过去一年，MINIEYE智能驾驶设备出货量达40万套。
自动驾驶成本的下探。作为商业化量产的重要影响因素，成本的压缩一直是众多企业追求的目标。L4级别自动驾驶汽车使用的64线激光雷达单颗售价，便已经达到了10万美元，约合人民币64万。而根据2021年元戎启行官方的信息，自研的L4自动驾驶技术方案的成本不到1万美元，约合人民币6万左右，这一数字在2022年4月进一步下调至3000美元(约为2万元)。；成立仅3年的L4级自动驾驶通用解决方案公司轻舟智航(QCraft)在首届QCRAFT DAY(轻舟智航品牌日)上发布了车规级自动驾驶方案DBQ V4，将量产成本下沉至1万元人民币。
国内厂商价格的“内卷”在一定程度上进一步压缩自动驾驶的成本，从而加速其商业化落地。随着我国智能网联示范运营过的不断推进，末端配送规模将大大增加，围绕末端配送的产业布局将成为企业重点的布局方向之一。届时，自动驾驶将有更为广阔的应用空间。
