'解碼自動駕駛景觀，電動汽車和自動駕駛開啟新時代'
過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。
文 | 白及
雷鋒網新智駕按：在本文中，從事汽車移動和汽車技術投資的Firstmile解碼了自動駕駛全景觀。Firstmile是專注於支持下一代具有資本、深領域專業知識和強大工業網絡的歐洲移動技術公司。這項研究報告由 Markus Ferres 和 Jens PhilippKlein 撰寫。
今年 7 月，兩家汽車巨頭福特和大眾宣佈將擴大在美國和歐洲的電動汽車和自動駕駛汽車的全球聯盟。這標誌著一個新時代的開始。過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。該夥伴關係只是最近在自動駕駛汽車領域發佈的眾多公告之一。技術平臺正變得越來越有價值，這讓傳統汽車製造商開始不安。主機廠爭先恐後地追趕新的競爭對手，如 Waymo 和 Uber 等。
與此同時，全球汽車業繼續向研究領域和技術初創公司投入數十億美元，迫切需要找到適合每天成長的新員工。波士頓諮詢公司和密歇根州流動研究所的研究表明，僅美國汽車工業就需要大約 4.5 萬名流動工程師和 7 萬名技術工人，在未來十年內進行自動駕駛車輛的測試和鋪設工作。
行業內已經確切知道的一件事是：流動性變化的浪潮將使車輛的所有權過時，它將破壞目前所有的商業模式：汽車保險、融資和車隊管理。一旦準備就緒，這將比現在的預期更快地投入商業化（儘管最近對 L 5的推動過於樂觀）。
過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。
文 | 白及
雷鋒網新智駕按：在本文中，從事汽車移動和汽車技術投資的Firstmile解碼了自動駕駛全景觀。Firstmile是專注於支持下一代具有資本、深領域專業知識和強大工業網絡的歐洲移動技術公司。這項研究報告由 Markus Ferres 和 Jens PhilippKlein 撰寫。
今年 7 月，兩家汽車巨頭福特和大眾宣佈將擴大在美國和歐洲的電動汽車和自動駕駛汽車的全球聯盟。這標誌著一個新時代的開始。過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。該夥伴關係只是最近在自動駕駛汽車領域發佈的眾多公告之一。技術平臺正變得越來越有價值，這讓傳統汽車製造商開始不安。主機廠爭先恐後地追趕新的競爭對手，如 Waymo 和 Uber 等。
與此同時，全球汽車業繼續向研究領域和技術初創公司投入數十億美元，迫切需要找到適合每天成長的新員工。波士頓諮詢公司和密歇根州流動研究所的研究表明，僅美國汽車工業就需要大約 4.5 萬名流動工程師和 7 萬名技術工人，在未來十年內進行自動駕駛車輛的測試和鋪設工作。
行業內已經確切知道的一件事是：流動性變化的浪潮將使車輛的所有權過時，它將破壞目前所有的商業模式：汽車保險、融資和車隊管理。一旦準備就緒，這將比現在的預期更快地投入商業化（儘管最近對 L 5的推動過於樂觀）。
方法論
為把握幅度和了解模糊界限的車輛製造商、傳統汽車供應商和技術公司，我們專注於 7 個不同集群內的自動駕駛空間。所有 232 家公司的自動駕駛景觀目前或以前都有 VC/PE 的支持。這些數據是使用 CrunchBase、PitchBook、Tracxn 和 FirstMmile 內部消息源進行編寫。
自動駕駛系統為客戶提供全套自動駕駛的軟件和技術。這些可能包括先進的駕駛員輔助系統（ADAS）。其目的是提高某些驅動能力，使技術接近完全自動駕駛系統。數據和模擬公司提供數據分析，圖像註釋和聚類，培訓數據和先進的仿真工具，為客戶尋求培訓他們的自動駕駛系統。這些必須提供超過 99.9999%的準確度和可靠性，因此準確的模擬數據和註釋是至關重要的。
光探測、測距和傳感包括硬件和軟件，能夠實時地對車輛環境進行分析和理解，包括雷達、光探測和測距（激光雷達）系統、超聲波、照相機、芯片和軟件技術初創公司。
自動駕駛汽車製造企業以自動駕駛能力為整車製造企業，而以運輸乘客為主要目的的全自動車輛可能還要幾年時間。目前的產品越來越根植於工業實踐中。這些都是特別用途的車輛，範圍從街道清潔車輛到最後一英里交付吊艙。
地圖和基於位置的服務以最簡單的形式允許現代車輛精確定位，甚至為未來的自動移動提供更為重要的數據（即路邊的可用性、現場交通和停車數據）。在高度精確的地理定位，使車輛瞭解他們的環境，解釋，並推斷從硬件來源收到的數據的行動。應用程序和移動基礎設施公司提供移動性服務，為自動駕駛車輛測試和下一代提供軟件或物理基礎設施 mobility-as-a-service 平臺（MAAS），連接的汽車和通信公司允許設備，車輛和環境之間的通信，使一個完全自動的移動生態系統在未來 5G 通信技術將發揮極為重要的作用。
過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。
文 | 白及
雷鋒網新智駕按：在本文中，從事汽車移動和汽車技術投資的Firstmile解碼了自動駕駛全景觀。Firstmile是專注於支持下一代具有資本、深領域專業知識和強大工業網絡的歐洲移動技術公司。這項研究報告由 Markus Ferres 和 Jens PhilippKlein 撰寫。
今年 7 月，兩家汽車巨頭福特和大眾宣佈將擴大在美國和歐洲的電動汽車和自動駕駛汽車的全球聯盟。這標誌著一個新時代的開始。過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。該夥伴關係只是最近在自動駕駛汽車領域發佈的眾多公告之一。技術平臺正變得越來越有價值，這讓傳統汽車製造商開始不安。主機廠爭先恐後地追趕新的競爭對手，如 Waymo 和 Uber 等。
與此同時，全球汽車業繼續向研究領域和技術初創公司投入數十億美元，迫切需要找到適合每天成長的新員工。波士頓諮詢公司和密歇根州流動研究所的研究表明，僅美國汽車工業就需要大約 4.5 萬名流動工程師和 7 萬名技術工人，在未來十年內進行自動駕駛車輛的測試和鋪設工作。
行業內已經確切知道的一件事是：流動性變化的浪潮將使車輛的所有權過時，它將破壞目前所有的商業模式：汽車保險、融資和車隊管理。一旦準備就緒，這將比現在的預期更快地投入商業化（儘管最近對 L 5的推動過於樂觀）。
方法論
為把握幅度和了解模糊界限的車輛製造商、傳統汽車供應商和技術公司，我們專注於 7 個不同集群內的自動駕駛空間。所有 232 家公司的自動駕駛景觀目前或以前都有 VC/PE 的支持。這些數據是使用 CrunchBase、PitchBook、Tracxn 和 FirstMmile 內部消息源進行編寫。
自動駕駛系統為客戶提供全套自動駕駛的軟件和技術。這些可能包括先進的駕駛員輔助系統（ADAS）。其目的是提高某些驅動能力，使技術接近完全自動駕駛系統。數據和模擬公司提供數據分析，圖像註釋和聚類，培訓數據和先進的仿真工具，為客戶尋求培訓他們的自動駕駛系統。這些必須提供超過 99.9999%的準確度和可靠性，因此準確的模擬數據和註釋是至關重要的。
光探測、測距和傳感包括硬件和軟件，能夠實時地對車輛環境進行分析和理解，包括雷達、光探測和測距（激光雷達）系統、超聲波、照相機、芯片和軟件技術初創公司。
自動駕駛汽車製造企業以自動駕駛能力為整車製造企業，而以運輸乘客為主要目的的全自動車輛可能還要幾年時間。目前的產品越來越根植於工業實踐中。這些都是特別用途的車輛，範圍從街道清潔車輛到最後一英里交付吊艙。
地圖和基於位置的服務以最簡單的形式允許現代車輛精確定位，甚至為未來的自動移動提供更為重要的數據（即路邊的可用性、現場交通和停車數據）。在高度精確的地理定位，使車輛瞭解他們的環境，解釋，並推斷從硬件來源收到的數據的行動。應用程序和移動基礎設施公司提供移動性服務，為自動駕駛車輛測試和下一代提供軟件或物理基礎設施 mobility-as-a-service 平臺（MAAS），連接的汽車和通信公司允許設備，車輛和環境之間的通信，使一個完全自動的移動生態系統在未來 5G 通信技術將發揮極為重要的作用。
解碼自動車輛景觀
過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。
文 | 白及
雷鋒網新智駕按：在本文中，從事汽車移動和汽車技術投資的Firstmile解碼了自動駕駛全景觀。Firstmile是專注於支持下一代具有資本、深領域專業知識和強大工業網絡的歐洲移動技術公司。這項研究報告由 Markus Ferres 和 Jens PhilippKlein 撰寫。
今年 7 月，兩家汽車巨頭福特和大眾宣佈將擴大在美國和歐洲的電動汽車和自動駕駛汽車的全球聯盟。這標誌著一個新時代的開始。過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。該夥伴關係只是最近在自動駕駛汽車領域發佈的眾多公告之一。技術平臺正變得越來越有價值，這讓傳統汽車製造商開始不安。主機廠爭先恐後地追趕新的競爭對手，如 Waymo 和 Uber 等。
與此同時，全球汽車業繼續向研究領域和技術初創公司投入數十億美元，迫切需要找到適合每天成長的新員工。波士頓諮詢公司和密歇根州流動研究所的研究表明，僅美國汽車工業就需要大約 4.5 萬名流動工程師和 7 萬名技術工人，在未來十年內進行自動駕駛車輛的測試和鋪設工作。
行業內已經確切知道的一件事是：流動性變化的浪潮將使車輛的所有權過時，它將破壞目前所有的商業模式：汽車保險、融資和車隊管理。一旦準備就緒，這將比現在的預期更快地投入商業化（儘管最近對 L 5的推動過於樂觀）。
方法論
為把握幅度和了解模糊界限的車輛製造商、傳統汽車供應商和技術公司，我們專注於 7 個不同集群內的自動駕駛空間。所有 232 家公司的自動駕駛景觀目前或以前都有 VC/PE 的支持。這些數據是使用 CrunchBase、PitchBook、Tracxn 和 FirstMmile 內部消息源進行編寫。
自動駕駛系統為客戶提供全套自動駕駛的軟件和技術。這些可能包括先進的駕駛員輔助系統（ADAS）。其目的是提高某些驅動能力，使技術接近完全自動駕駛系統。數據和模擬公司提供數據分析，圖像註釋和聚類，培訓數據和先進的仿真工具，為客戶尋求培訓他們的自動駕駛系統。這些必須提供超過 99.9999%的準確度和可靠性，因此準確的模擬數據和註釋是至關重要的。
光探測、測距和傳感包括硬件和軟件，能夠實時地對車輛環境進行分析和理解，包括雷達、光探測和測距（激光雷達）系統、超聲波、照相機、芯片和軟件技術初創公司。
自動駕駛汽車製造企業以自動駕駛能力為整車製造企業，而以運輸乘客為主要目的的全自動車輛可能還要幾年時間。目前的產品越來越根植於工業實踐中。這些都是特別用途的車輛，範圍從街道清潔車輛到最後一英里交付吊艙。
地圖和基於位置的服務以最簡單的形式允許現代車輛精確定位，甚至為未來的自動移動提供更為重要的數據（即路邊的可用性、現場交通和停車數據）。在高度精確的地理定位，使車輛瞭解他們的環境，解釋，並推斷從硬件來源收到的數據的行動。應用程序和移動基礎設施公司提供移動性服務，為自動駕駛車輛測試和下一代提供軟件或物理基礎設施 mobility-as-a-service 平臺（MAAS），連接的汽車和通信公司允許設備，車輛和環境之間的通信，使一個完全自動的移動生態系統在未來 5G 通信技術將發揮極為重要的作用。
解碼自動車輛景觀
前 20 名自動駕駛汽車公司
過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。
文 | 白及
雷鋒網新智駕按：在本文中，從事汽車移動和汽車技術投資的Firstmile解碼了自動駕駛全景觀。Firstmile是專注於支持下一代具有資本、深領域專業知識和強大工業網絡的歐洲移動技術公司。這項研究報告由 Markus Ferres 和 Jens PhilippKlein 撰寫。
今年 7 月，兩家汽車巨頭福特和大眾宣佈將擴大在美國和歐洲的電動汽車和自動駕駛汽車的全球聯盟。這標誌著一個新時代的開始。過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。該夥伴關係只是最近在自動駕駛汽車領域發佈的眾多公告之一。技術平臺正變得越來越有價值，這讓傳統汽車製造商開始不安。主機廠爭先恐後地追趕新的競爭對手，如 Waymo 和 Uber 等。
與此同時，全球汽車業繼續向研究領域和技術初創公司投入數十億美元，迫切需要找到適合每天成長的新員工。波士頓諮詢公司和密歇根州流動研究所的研究表明，僅美國汽車工業就需要大約 4.5 萬名流動工程師和 7 萬名技術工人，在未來十年內進行自動駕駛車輛的測試和鋪設工作。
行業內已經確切知道的一件事是：流動性變化的浪潮將使車輛的所有權過時，它將破壞目前所有的商業模式：汽車保險、融資和車隊管理。一旦準備就緒，這將比現在的預期更快地投入商業化（儘管最近對 L 5的推動過於樂觀）。
方法論
為把握幅度和了解模糊界限的車輛製造商、傳統汽車供應商和技術公司，我們專注於 7 個不同集群內的自動駕駛空間。所有 232 家公司的自動駕駛景觀目前或以前都有 VC/PE 的支持。這些數據是使用 CrunchBase、PitchBook、Tracxn 和 FirstMmile 內部消息源進行編寫。
自動駕駛系統為客戶提供全套自動駕駛的軟件和技術。這些可能包括先進的駕駛員輔助系統（ADAS）。其目的是提高某些驅動能力，使技術接近完全自動駕駛系統。數據和模擬公司提供數據分析，圖像註釋和聚類，培訓數據和先進的仿真工具，為客戶尋求培訓他們的自動駕駛系統。這些必須提供超過 99.9999%的準確度和可靠性，因此準確的模擬數據和註釋是至關重要的。
光探測、測距和傳感包括硬件和軟件，能夠實時地對車輛環境進行分析和理解，包括雷達、光探測和測距（激光雷達）系統、超聲波、照相機、芯片和軟件技術初創公司。
自動駕駛汽車製造企業以自動駕駛能力為整車製造企業，而以運輸乘客為主要目的的全自動車輛可能還要幾年時間。目前的產品越來越根植於工業實踐中。這些都是特別用途的車輛，範圍從街道清潔車輛到最後一英里交付吊艙。
地圖和基於位置的服務以最簡單的形式允許現代車輛精確定位，甚至為未來的自動移動提供更為重要的數據（即路邊的可用性、現場交通和停車數據）。在高度精確的地理定位，使車輛瞭解他們的環境，解釋，並推斷從硬件來源收到的數據的行動。應用程序和移動基礎設施公司提供移動性服務，為自動駕駛車輛測試和下一代提供軟件或物理基礎設施 mobility-as-a-service 平臺（MAAS），連接的汽車和通信公司允許設備，車輛和環境之間的通信，使一個完全自動的移動生態系統在未來 5G 通信技術將發揮極為重要的作用。
解碼自動車輛景觀
前 20 名自動駕駛汽車公司
前 20 名自動駕駛汽車公司中，有50% 來自美國，而中國公司只有 40%。剩下的兩個來自以色列（Innoviz Technologies）和奧地利（TTTech）。有趣的是，55% 的最受資助的創業公司提供先進的駕駛輔助系統（ADAS）或開發全套自動駕駛軟件，突出了擁有整個自主軟件價值鏈的價值。30% 的初創企業是自動駕駛汽車製造商，其餘 15% 在激光雷達領域活躍，專注於硬件組件。
過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。
文 | 白及
雷鋒網新智駕按：在本文中，從事汽車移動和汽車技術投資的Firstmile解碼了自動駕駛全景觀。Firstmile是專注於支持下一代具有資本、深領域專業知識和強大工業網絡的歐洲移動技術公司。這項研究報告由 Markus Ferres 和 Jens PhilippKlein 撰寫。
今年 7 月，兩家汽車巨頭福特和大眾宣佈將擴大在美國和歐洲的電動汽車和自動駕駛汽車的全球聯盟。這標誌著一個新時代的開始。過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。該夥伴關係只是最近在自動駕駛汽車領域發佈的眾多公告之一。技術平臺正變得越來越有價值，這讓傳統汽車製造商開始不安。主機廠爭先恐後地追趕新的競爭對手，如 Waymo 和 Uber 等。
與此同時，全球汽車業繼續向研究領域和技術初創公司投入數十億美元，迫切需要找到適合每天成長的新員工。波士頓諮詢公司和密歇根州流動研究所的研究表明，僅美國汽車工業就需要大約 4.5 萬名流動工程師和 7 萬名技術工人，在未來十年內進行自動駕駛車輛的測試和鋪設工作。
行業內已經確切知道的一件事是：流動性變化的浪潮將使車輛的所有權過時，它將破壞目前所有的商業模式：汽車保險、融資和車隊管理。一旦準備就緒，這將比現在的預期更快地投入商業化（儘管最近對 L 5的推動過於樂觀）。
方法論
為把握幅度和了解模糊界限的車輛製造商、傳統汽車供應商和技術公司，我們專注於 7 個不同集群內的自動駕駛空間。所有 232 家公司的自動駕駛景觀目前或以前都有 VC/PE 的支持。這些數據是使用 CrunchBase、PitchBook、Tracxn 和 FirstMmile 內部消息源進行編寫。
自動駕駛系統為客戶提供全套自動駕駛的軟件和技術。這些可能包括先進的駕駛員輔助系統（ADAS）。其目的是提高某些驅動能力，使技術接近完全自動駕駛系統。數據和模擬公司提供數據分析，圖像註釋和聚類，培訓數據和先進的仿真工具，為客戶尋求培訓他們的自動駕駛系統。這些必須提供超過 99.9999%的準確度和可靠性，因此準確的模擬數據和註釋是至關重要的。
光探測、測距和傳感包括硬件和軟件，能夠實時地對車輛環境進行分析和理解，包括雷達、光探測和測距（激光雷達）系統、超聲波、照相機、芯片和軟件技術初創公司。
自動駕駛汽車製造企業以自動駕駛能力為整車製造企業，而以運輸乘客為主要目的的全自動車輛可能還要幾年時間。目前的產品越來越根植於工業實踐中。這些都是特別用途的車輛，範圍從街道清潔車輛到最後一英里交付吊艙。
地圖和基於位置的服務以最簡單的形式允許現代車輛精確定位，甚至為未來的自動移動提供更為重要的數據（即路邊的可用性、現場交通和停車數據）。在高度精確的地理定位，使車輛瞭解他們的環境，解釋，並推斷從硬件來源收到的數據的行動。應用程序和移動基礎設施公司提供移動性服務，為自動駕駛車輛測試和下一代提供軟件或物理基礎設施 mobility-as-a-service 平臺（MAAS），連接的汽車和通信公司允許設備，車輛和環境之間的通信，使一個完全自動的移動生態系統在未來 5G 通信技術將發揮極為重要的作用。
解碼自動車輛景觀
前 20 名自動駕駛汽車公司
前 20 名自動駕駛汽車公司中，有50% 來自美國，而中國公司只有 40%。剩下的兩個來自以色列（Innoviz Technologies）和奧地利（TTTech）。有趣的是，55% 的最受資助的創業公司提供先進的駕駛輔助系統（ADAS）或開發全套自動駕駛軟件，突出了擁有整個自主軟件價值鏈的價值。30% 的初創企業是自動駕駛汽車製造商，其餘 15% 在激光雷達領域活躍，專注於硬件組件。
有幾起自動駕駛收購值得注意
過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。
文 | 白及
雷鋒網新智駕按：在本文中，從事汽車移動和汽車技術投資的Firstmile解碼了自動駕駛全景觀。Firstmile是專注於支持下一代具有資本、深領域專業知識和強大工業網絡的歐洲移動技術公司。這項研究報告由 Markus Ferres 和 Jens PhilippKlein 撰寫。
今年 7 月，兩家汽車巨頭福特和大眾宣佈將擴大在美國和歐洲的電動汽車和自動駕駛汽車的全球聯盟。這標誌著一個新時代的開始。過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。該夥伴關係只是最近在自動駕駛汽車領域發佈的眾多公告之一。技術平臺正變得越來越有價值，這讓傳統汽車製造商開始不安。主機廠爭先恐後地追趕新的競爭對手，如 Waymo 和 Uber 等。
與此同時，全球汽車業繼續向研究領域和技術初創公司投入數十億美元，迫切需要找到適合每天成長的新員工。波士頓諮詢公司和密歇根州流動研究所的研究表明，僅美國汽車工業就需要大約 4.5 萬名流動工程師和 7 萬名技術工人，在未來十年內進行自動駕駛車輛的測試和鋪設工作。
行業內已經確切知道的一件事是：流動性變化的浪潮將使車輛的所有權過時，它將破壞目前所有的商業模式：汽車保險、融資和車隊管理。一旦準備就緒，這將比現在的預期更快地投入商業化（儘管最近對 L 5的推動過於樂觀）。
方法論
為把握幅度和了解模糊界限的車輛製造商、傳統汽車供應商和技術公司，我們專注於 7 個不同集群內的自動駕駛空間。所有 232 家公司的自動駕駛景觀目前或以前都有 VC/PE 的支持。這些數據是使用 CrunchBase、PitchBook、Tracxn 和 FirstMmile 內部消息源進行編寫。
自動駕駛系統為客戶提供全套自動駕駛的軟件和技術。這些可能包括先進的駕駛員輔助系統（ADAS）。其目的是提高某些驅動能力，使技術接近完全自動駕駛系統。數據和模擬公司提供數據分析，圖像註釋和聚類，培訓數據和先進的仿真工具，為客戶尋求培訓他們的自動駕駛系統。這些必須提供超過 99.9999%的準確度和可靠性，因此準確的模擬數據和註釋是至關重要的。
光探測、測距和傳感包括硬件和軟件，能夠實時地對車輛環境進行分析和理解，包括雷達、光探測和測距（激光雷達）系統、超聲波、照相機、芯片和軟件技術初創公司。
自動駕駛汽車製造企業以自動駕駛能力為整車製造企業，而以運輸乘客為主要目的的全自動車輛可能還要幾年時間。目前的產品越來越根植於工業實踐中。這些都是特別用途的車輛，範圍從街道清潔車輛到最後一英里交付吊艙。
地圖和基於位置的服務以最簡單的形式允許現代車輛精確定位，甚至為未來的自動移動提供更為重要的數據（即路邊的可用性、現場交通和停車數據）。在高度精確的地理定位，使車輛瞭解他們的環境，解釋，並推斷從硬件來源收到的數據的行動。應用程序和移動基礎設施公司提供移動性服務，為自動駕駛車輛測試和下一代提供軟件或物理基礎設施 mobility-as-a-service 平臺（MAAS），連接的汽車和通信公司允許設備，車輛和環境之間的通信，使一個完全自動的移動生態系統在未來 5G 通信技術將發揮極為重要的作用。
解碼自動車輛景觀
前 20 名自動駕駛汽車公司
前 20 名自動駕駛汽車公司中，有50% 來自美國，而中國公司只有 40%。剩下的兩個來自以色列（Innoviz Technologies）和奧地利（TTTech）。有趣的是，55% 的最受資助的創業公司提供先進的駕駛輔助系統（ADAS）或開發全套自動駕駛軟件，突出了擁有整個自主軟件價值鏈的價值。30% 的初創企業是自動駕駛汽車製造商，其餘 15% 在激光雷達領域活躍，專注於硬件組件。
有幾起自動駕駛收購值得注意
過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。
文 | 白及
雷鋒網新智駕按：在本文中，從事汽車移動和汽車技術投資的Firstmile解碼了自動駕駛全景觀。Firstmile是專注於支持下一代具有資本、深領域專業知識和強大工業網絡的歐洲移動技術公司。這項研究報告由 Markus Ferres 和 Jens PhilippKlein 撰寫。
今年 7 月，兩家汽車巨頭福特和大眾宣佈將擴大在美國和歐洲的電動汽車和自動駕駛汽車的全球聯盟。這標誌著一個新時代的開始。過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。該夥伴關係只是最近在自動駕駛汽車領域發佈的眾多公告之一。技術平臺正變得越來越有價值，這讓傳統汽車製造商開始不安。主機廠爭先恐後地追趕新的競爭對手，如 Waymo 和 Uber 等。
與此同時，全球汽車業繼續向研究領域和技術初創公司投入數十億美元，迫切需要找到適合每天成長的新員工。波士頓諮詢公司和密歇根州流動研究所的研究表明，僅美國汽車工業就需要大約 4.5 萬名流動工程師和 7 萬名技術工人，在未來十年內進行自動駕駛車輛的測試和鋪設工作。
行業內已經確切知道的一件事是：流動性變化的浪潮將使車輛的所有權過時，它將破壞目前所有的商業模式：汽車保險、融資和車隊管理。一旦準備就緒，這將比現在的預期更快地投入商業化（儘管最近對 L 5的推動過於樂觀）。
方法論
為把握幅度和了解模糊界限的車輛製造商、傳統汽車供應商和技術公司，我們專注於 7 個不同集群內的自動駕駛空間。所有 232 家公司的自動駕駛景觀目前或以前都有 VC/PE 的支持。這些數據是使用 CrunchBase、PitchBook、Tracxn 和 FirstMmile 內部消息源進行編寫。
自動駕駛系統為客戶提供全套自動駕駛的軟件和技術。這些可能包括先進的駕駛員輔助系統（ADAS）。其目的是提高某些驅動能力，使技術接近完全自動駕駛系統。數據和模擬公司提供數據分析，圖像註釋和聚類，培訓數據和先進的仿真工具，為客戶尋求培訓他們的自動駕駛系統。這些必須提供超過 99.9999%的準確度和可靠性，因此準確的模擬數據和註釋是至關重要的。
光探測、測距和傳感包括硬件和軟件，能夠實時地對車輛環境進行分析和理解，包括雷達、光探測和測距（激光雷達）系統、超聲波、照相機、芯片和軟件技術初創公司。
自動駕駛汽車製造企業以自動駕駛能力為整車製造企業，而以運輸乘客為主要目的的全自動車輛可能還要幾年時間。目前的產品越來越根植於工業實踐中。這些都是特別用途的車輛，範圍從街道清潔車輛到最後一英里交付吊艙。
地圖和基於位置的服務以最簡單的形式允許現代車輛精確定位，甚至為未來的自動移動提供更為重要的數據（即路邊的可用性、現場交通和停車數據）。在高度精確的地理定位，使車輛瞭解他們的環境，解釋，並推斷從硬件來源收到的數據的行動。應用程序和移動基礎設施公司提供移動性服務，為自動駕駛車輛測試和下一代提供軟件或物理基礎設施 mobility-as-a-service 平臺（MAAS），連接的汽車和通信公司允許設備，車輛和環境之間的通信，使一個完全自動的移動生態系統在未來 5G 通信技術將發揮極為重要的作用。
解碼自動車輛景觀
前 20 名自動駕駛汽車公司
前 20 名自動駕駛汽車公司中，有50% 來自美國，而中國公司只有 40%。剩下的兩個來自以色列（Innoviz Technologies）和奧地利（TTTech）。有趣的是，55% 的最受資助的創業公司提供先進的駕駛輔助系統（ADAS）或開發全套自動駕駛軟件，突出了擁有整個自主軟件價值鏈的價值。30% 的初創企業是自動駕駛汽車製造商，其餘 15% 在激光雷達領域活躍，專注於硬件組件。
有幾起自動駕駛收購值得注意
英特爾在 2017 年收購 Mobileye 被認為是自動駕駛行業的一個轉折點，因為它向傳統的汽車製造商證明，市場不再僅僅基於有形的汽車零部件：現任者必須保持警惕。其他值得注意的收購包括福特收購 Argo Ai 和 Trave 控股公司，通用汽車公司對克魯斯的投資，APTIV（以前的德爾菲技術）收購 Nutonomy 和 Ottomatika，以及蘋果公司最近收購Drive.AI。
過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。
文 | 白及
雷鋒網新智駕按：在本文中，從事汽車移動和汽車技術投資的Firstmile解碼了自動駕駛全景觀。Firstmile是專注於支持下一代具有資本、深領域專業知識和強大工業網絡的歐洲移動技術公司。這項研究報告由 Markus Ferres 和 Jens PhilippKlein 撰寫。
今年 7 月，兩家汽車巨頭福特和大眾宣佈將擴大在美國和歐洲的電動汽車和自動駕駛汽車的全球聯盟。這標誌著一個新時代的開始。過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。該夥伴關係只是最近在自動駕駛汽車領域發佈的眾多公告之一。技術平臺正變得越來越有價值，這讓傳統汽車製造商開始不安。主機廠爭先恐後地追趕新的競爭對手，如 Waymo 和 Uber 等。
與此同時，全球汽車業繼續向研究領域和技術初創公司投入數十億美元，迫切需要找到適合每天成長的新員工。波士頓諮詢公司和密歇根州流動研究所的研究表明，僅美國汽車工業就需要大約 4.5 萬名流動工程師和 7 萬名技術工人，在未來十年內進行自動駕駛車輛的測試和鋪設工作。
行業內已經確切知道的一件事是：流動性變化的浪潮將使車輛的所有權過時，它將破壞目前所有的商業模式：汽車保險、融資和車隊管理。一旦準備就緒，這將比現在的預期更快地投入商業化（儘管最近對 L 5的推動過於樂觀）。
方法論
為把握幅度和了解模糊界限的車輛製造商、傳統汽車供應商和技術公司，我們專注於 7 個不同集群內的自動駕駛空間。所有 232 家公司的自動駕駛景觀目前或以前都有 VC/PE 的支持。這些數據是使用 CrunchBase、PitchBook、Tracxn 和 FirstMmile 內部消息源進行編寫。
自動駕駛系統為客戶提供全套自動駕駛的軟件和技術。這些可能包括先進的駕駛員輔助系統（ADAS）。其目的是提高某些驅動能力，使技術接近完全自動駕駛系統。數據和模擬公司提供數據分析，圖像註釋和聚類，培訓數據和先進的仿真工具，為客戶尋求培訓他們的自動駕駛系統。這些必須提供超過 99.9999%的準確度和可靠性，因此準確的模擬數據和註釋是至關重要的。
光探測、測距和傳感包括硬件和軟件，能夠實時地對車輛環境進行分析和理解，包括雷達、光探測和測距（激光雷達）系統、超聲波、照相機、芯片和軟件技術初創公司。
自動駕駛汽車製造企業以自動駕駛能力為整車製造企業，而以運輸乘客為主要目的的全自動車輛可能還要幾年時間。目前的產品越來越根植於工業實踐中。這些都是特別用途的車輛，範圍從街道清潔車輛到最後一英里交付吊艙。
地圖和基於位置的服務以最簡單的形式允許現代車輛精確定位，甚至為未來的自動移動提供更為重要的數據（即路邊的可用性、現場交通和停車數據）。在高度精確的地理定位，使車輛瞭解他們的環境，解釋，並推斷從硬件來源收到的數據的行動。應用程序和移動基礎設施公司提供移動性服務，為自動駕駛車輛測試和下一代提供軟件或物理基礎設施 mobility-as-a-service 平臺（MAAS），連接的汽車和通信公司允許設備，車輛和環境之間的通信，使一個完全自動的移動生態系統在未來 5G 通信技術將發揮極為重要的作用。
解碼自動車輛景觀
前 20 名自動駕駛汽車公司
前 20 名自動駕駛汽車公司中，有50% 來自美國，而中國公司只有 40%。剩下的兩個來自以色列（Innoviz Technologies）和奧地利（TTTech）。有趣的是，55% 的最受資助的創業公司提供先進的駕駛輔助系統（ADAS）或開發全套自動駕駛軟件，突出了擁有整個自主軟件價值鏈的價值。30% 的初創企業是自動駕駛汽車製造商，其餘 15% 在激光雷達領域活躍，專注於硬件組件。
有幾起自動駕駛收購值得注意
英特爾在 2017 年收購 Mobileye 被認為是自動駕駛行業的一個轉折點，因為它向傳統的汽車製造商證明，市場不再僅僅基於有形的汽車零部件：現任者必須保持警惕。其他值得注意的收購包括福特收購 Argo Ai 和 Trave 控股公司，通用汽車公司對克魯斯的投資，APTIV（以前的德爾菲技術）收購 Nutonomy 和 Ottomatika，以及蘋果公司最近收購Drive.AI。
自動駕駛夥伴關係
過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。
文 | 白及
雷鋒網新智駕按：在本文中，從事汽車移動和汽車技術投資的Firstmile解碼了自動駕駛全景觀。Firstmile是專注於支持下一代具有資本、深領域專業知識和強大工業網絡的歐洲移動技術公司。這項研究報告由 Markus Ferres 和 Jens PhilippKlein 撰寫。
今年 7 月，兩家汽車巨頭福特和大眾宣佈將擴大在美國和歐洲的電動汽車和自動駕駛汽車的全球聯盟。這標誌著一個新時代的開始。過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。該夥伴關係只是最近在自動駕駛汽車領域發佈的眾多公告之一。技術平臺正變得越來越有價值，這讓傳統汽車製造商開始不安。主機廠爭先恐後地追趕新的競爭對手，如 Waymo 和 Uber 等。
與此同時，全球汽車業繼續向研究領域和技術初創公司投入數十億美元，迫切需要找到適合每天成長的新員工。波士頓諮詢公司和密歇根州流動研究所的研究表明，僅美國汽車工業就需要大約 4.5 萬名流動工程師和 7 萬名技術工人，在未來十年內進行自動駕駛車輛的測試和鋪設工作。
行業內已經確切知道的一件事是：流動性變化的浪潮將使車輛的所有權過時，它將破壞目前所有的商業模式：汽車保險、融資和車隊管理。一旦準備就緒，這將比現在的預期更快地投入商業化（儘管最近對 L 5的推動過於樂觀）。
方法論
為把握幅度和了解模糊界限的車輛製造商、傳統汽車供應商和技術公司，我們專注於 7 個不同集群內的自動駕駛空間。所有 232 家公司的自動駕駛景觀目前或以前都有 VC/PE 的支持。這些數據是使用 CrunchBase、PitchBook、Tracxn 和 FirstMmile 內部消息源進行編寫。
自動駕駛系統為客戶提供全套自動駕駛的軟件和技術。這些可能包括先進的駕駛員輔助系統（ADAS）。其目的是提高某些驅動能力，使技術接近完全自動駕駛系統。數據和模擬公司提供數據分析，圖像註釋和聚類，培訓數據和先進的仿真工具，為客戶尋求培訓他們的自動駕駛系統。這些必須提供超過 99.9999%的準確度和可靠性，因此準確的模擬數據和註釋是至關重要的。
光探測、測距和傳感包括硬件和軟件，能夠實時地對車輛環境進行分析和理解，包括雷達、光探測和測距（激光雷達）系統、超聲波、照相機、芯片和軟件技術初創公司。
自動駕駛汽車製造企業以自動駕駛能力為整車製造企業，而以運輸乘客為主要目的的全自動車輛可能還要幾年時間。目前的產品越來越根植於工業實踐中。這些都是特別用途的車輛，範圍從街道清潔車輛到最後一英里交付吊艙。
地圖和基於位置的服務以最簡單的形式允許現代車輛精確定位，甚至為未來的自動移動提供更為重要的數據（即路邊的可用性、現場交通和停車數據）。在高度精確的地理定位，使車輛瞭解他們的環境，解釋，並推斷從硬件來源收到的數據的行動。應用程序和移動基礎設施公司提供移動性服務，為自動駕駛車輛測試和下一代提供軟件或物理基礎設施 mobility-as-a-service 平臺（MAAS），連接的汽車和通信公司允許設備，車輛和環境之間的通信，使一個完全自動的移動生態系統在未來 5G 通信技術將發揮極為重要的作用。
解碼自動車輛景觀
前 20 名自動駕駛汽車公司
前 20 名自動駕駛汽車公司中，有50% 來自美國，而中國公司只有 40%。剩下的兩個來自以色列（Innoviz Technologies）和奧地利（TTTech）。有趣的是，55% 的最受資助的創業公司提供先進的駕駛輔助系統（ADAS）或開發全套自動駕駛軟件，突出了擁有整個自主軟件價值鏈的價值。30% 的初創企業是自動駕駛汽車製造商，其餘 15% 在激光雷達領域活躍，專注於硬件組件。
有幾起自動駕駛收購值得注意
英特爾在 2017 年收購 Mobileye 被認為是自動駕駛行業的一個轉折點，因為它向傳統的汽車製造商證明，市場不再僅僅基於有形的汽車零部件：現任者必須保持警惕。其他值得注意的收購包括福特收購 Argo Ai 和 Trave 控股公司，通用汽車公司對克魯斯的投資，APTIV（以前的德爾菲技術）收購 Nutonomy 和 Ottomatika，以及蘋果公司最近收購Drive.AI。
自動駕駛夥伴關係
雖然看起來夥伴關係和聯盟的絕對數量是相當大的。然而，更仔細地看的時候，我們從中解讀了三個關鍵的趨勢:
一是下一代的新浪潮，軟件集中的汽車供應公司正在崛起。在 1977 年，通用汽車 Oldsmobile Toronado 是第一輛擁有電子控制單元來管理時間的車輛。到了 1981 年，通用汽車已經在他們的乘用車線路上部署了大約 5 萬行代碼，而今天，雪佛蘭 Volt（Chevrolet Volt）就運行了超過 1000 萬行代碼。隨著時間的推移，硬件供應商和汽車製造商已經努力地開發了他們的軟件技術。但硬件仍然是製造商的心臟。
現在，擁有純軟件和技術背景的汽車行業的玩家數量正在迅速增長。它已不再足以生產最佳的傳動系統或汽車。越來越明顯的是，軟件將成為未來的王，必須同時開發，而不是在 Siloed 的業務單元中。
二是技術挑戰的規模在大型主機廠和技術公司之間建立了新的聯盟，而只有少數選擇公司選擇在自行開發技術。在經歷了很大程度上覆雜的自動駕駛技術所帶來的挑戰後，大型原始設備製造商已經轉向了更開放的方式：與已成立的技術公司建立夥伴關係，以提高其專業知識和獲得最先進的知識。目前，越來越多的領域，從自己的隊伍中招募專家，證明比預期的更困難：主機廠需要與外部知識的合作伙伴。雖然寶馬仍然依賴內部發展的例子，但大眾汽車已經向前跳，與 Argo Al 和 Ford 合作。
科技巨頭如微軟、Nvidia 和 IBM 也加入了這場可能會讓主機廠落後的戰鬥。另一方面，特斯拉和蘋果公司似乎在積極地規避夥伴關係，因為他們在沒有一個廣泛的汽車或技術盟友網絡的情況下進入了風暴：他們堅信內部的發展。
三是美國和中國正在出現新的參與者，歐洲落後。最近宣佈的五個汽車製造商加入由豐田和軟銀（“莫奈技術”）支持的自主技術合資企業，亞洲初創公司正利用其技術專長，在自主駕駛汽車技術方面取得快速進步。百度自動駕駛平臺“阿波羅”是亞洲科技公司如何在其他人面前掌握廣泛合作關係的絕佳例證：在他們的夥伴關係頁面上一瞥，就有可能使德國汽車業高管們感到嚴重眩暈。
然而，儘管德國汽車公司對其自動駕駛技術保持沉默，但更近距離的觀察揭示了一個廣泛的夥伴關係、聯盟和合資企業的網絡，以形成自主流動的未來。最重要的是下面的詳細介紹：
- 大眾
過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。
文 | 白及
雷鋒網新智駕按：在本文中，從事汽車移動和汽車技術投資的Firstmile解碼了自動駕駛全景觀。Firstmile是專注於支持下一代具有資本、深領域專業知識和強大工業網絡的歐洲移動技術公司。這項研究報告由 Markus Ferres 和 Jens PhilippKlein 撰寫。
今年 7 月，兩家汽車巨頭福特和大眾宣佈將擴大在美國和歐洲的電動汽車和自動駕駛汽車的全球聯盟。這標誌著一個新時代的開始。過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。該夥伴關係只是最近在自動駕駛汽車領域發佈的眾多公告之一。技術平臺正變得越來越有價值，這讓傳統汽車製造商開始不安。主機廠爭先恐後地追趕新的競爭對手，如 Waymo 和 Uber 等。
與此同時，全球汽車業繼續向研究領域和技術初創公司投入數十億美元，迫切需要找到適合每天成長的新員工。波士頓諮詢公司和密歇根州流動研究所的研究表明，僅美國汽車工業就需要大約 4.5 萬名流動工程師和 7 萬名技術工人，在未來十年內進行自動駕駛車輛的測試和鋪設工作。
行業內已經確切知道的一件事是：流動性變化的浪潮將使車輛的所有權過時，它將破壞目前所有的商業模式：汽車保險、融資和車隊管理。一旦準備就緒，這將比現在的預期更快地投入商業化（儘管最近對 L 5的推動過於樂觀）。
方法論
為把握幅度和了解模糊界限的車輛製造商、傳統汽車供應商和技術公司，我們專注於 7 個不同集群內的自動駕駛空間。所有 232 家公司的自動駕駛景觀目前或以前都有 VC/PE 的支持。這些數據是使用 CrunchBase、PitchBook、Tracxn 和 FirstMmile 內部消息源進行編寫。
自動駕駛系統為客戶提供全套自動駕駛的軟件和技術。這些可能包括先進的駕駛員輔助系統（ADAS）。其目的是提高某些驅動能力，使技術接近完全自動駕駛系統。數據和模擬公司提供數據分析，圖像註釋和聚類，培訓數據和先進的仿真工具，為客戶尋求培訓他們的自動駕駛系統。這些必須提供超過 99.9999%的準確度和可靠性，因此準確的模擬數據和註釋是至關重要的。
光探測、測距和傳感包括硬件和軟件，能夠實時地對車輛環境進行分析和理解，包括雷達、光探測和測距（激光雷達）系統、超聲波、照相機、芯片和軟件技術初創公司。
自動駕駛汽車製造企業以自動駕駛能力為整車製造企業，而以運輸乘客為主要目的的全自動車輛可能還要幾年時間。目前的產品越來越根植於工業實踐中。這些都是特別用途的車輛，範圍從街道清潔車輛到最後一英里交付吊艙。
地圖和基於位置的服務以最簡單的形式允許現代車輛精確定位，甚至為未來的自動移動提供更為重要的數據（即路邊的可用性、現場交通和停車數據）。在高度精確的地理定位，使車輛瞭解他們的環境，解釋，並推斷從硬件來源收到的數據的行動。應用程序和移動基礎設施公司提供移動性服務，為自動駕駛車輛測試和下一代提供軟件或物理基礎設施 mobility-as-a-service 平臺（MAAS），連接的汽車和通信公司允許設備，車輛和環境之間的通信，使一個完全自動的移動生態系統在未來 5G 通信技術將發揮極為重要的作用。
解碼自動車輛景觀
前 20 名自動駕駛汽車公司
前 20 名自動駕駛汽車公司中，有50% 來自美國，而中國公司只有 40%。剩下的兩個來自以色列（Innoviz Technologies）和奧地利（TTTech）。有趣的是，55% 的最受資助的創業公司提供先進的駕駛輔助系統（ADAS）或開發全套自動駕駛軟件，突出了擁有整個自主軟件價值鏈的價值。30% 的初創企業是自動駕駛汽車製造商，其餘 15% 在激光雷達領域活躍，專注於硬件組件。
有幾起自動駕駛收購值得注意
英特爾在 2017 年收購 Mobileye 被認為是自動駕駛行業的一個轉折點，因為它向傳統的汽車製造商證明，市場不再僅僅基於有形的汽車零部件：現任者必須保持警惕。其他值得注意的收購包括福特收購 Argo Ai 和 Trave 控股公司，通用汽車公司對克魯斯的投資，APTIV（以前的德爾菲技術）收購 Nutonomy 和 Ottomatika，以及蘋果公司最近收購Drive.AI。
自動駕駛夥伴關係
雖然看起來夥伴關係和聯盟的絕對數量是相當大的。然而，更仔細地看的時候，我們從中解讀了三個關鍵的趨勢:
一是下一代的新浪潮，軟件集中的汽車供應公司正在崛起。在 1977 年，通用汽車 Oldsmobile Toronado 是第一輛擁有電子控制單元來管理時間的車輛。到了 1981 年，通用汽車已經在他們的乘用車線路上部署了大約 5 萬行代碼，而今天，雪佛蘭 Volt（Chevrolet Volt）就運行了超過 1000 萬行代碼。隨著時間的推移，硬件供應商和汽車製造商已經努力地開發了他們的軟件技術。但硬件仍然是製造商的心臟。
現在，擁有純軟件和技術背景的汽車行業的玩家數量正在迅速增長。它已不再足以生產最佳的傳動系統或汽車。越來越明顯的是，軟件將成為未來的王，必須同時開發，而不是在 Siloed 的業務單元中。
二是技術挑戰的規模在大型主機廠和技術公司之間建立了新的聯盟，而只有少數選擇公司選擇在自行開發技術。在經歷了很大程度上覆雜的自動駕駛技術所帶來的挑戰後，大型原始設備製造商已經轉向了更開放的方式：與已成立的技術公司建立夥伴關係，以提高其專業知識和獲得最先進的知識。目前，越來越多的領域，從自己的隊伍中招募專家，證明比預期的更困難：主機廠需要與外部知識的合作伙伴。雖然寶馬仍然依賴內部發展的例子，但大眾汽車已經向前跳，與 Argo Al 和 Ford 合作。
科技巨頭如微軟、Nvidia 和 IBM 也加入了這場可能會讓主機廠落後的戰鬥。另一方面，特斯拉和蘋果公司似乎在積極地規避夥伴關係，因為他們在沒有一個廣泛的汽車或技術盟友網絡的情況下進入了風暴：他們堅信內部的發展。
三是美國和中國正在出現新的參與者，歐洲落後。最近宣佈的五個汽車製造商加入由豐田和軟銀（“莫奈技術”）支持的自主技術合資企業，亞洲初創公司正利用其技術專長，在自主駕駛汽車技術方面取得快速進步。百度自動駕駛平臺“阿波羅”是亞洲科技公司如何在其他人面前掌握廣泛合作關係的絕佳例證：在他們的夥伴關係頁面上一瞥，就有可能使德國汽車業高管們感到嚴重眩暈。
然而，儘管德國汽車公司對其自動駕駛技術保持沉默，但更近距離的觀察揭示了一個廣泛的夥伴關係、聯盟和合資企業的網絡，以形成自主流動的未來。最重要的是下面的詳細介紹：
- 大眾
在大眾汽車的新機動性戰略中，電氣化的驅動力佔據主導地位，它在自動駕駛領域具有廣泛的定位，並擁有多元化的合作伙伴。兩個關鍵的聯盟構成了其最近更強大的立足點的基礎：自動車輛教育的合作伙伴（“鋪設”）聯盟與其他全球 OEM 和網絡的一個 utonomous 車輛（“NAV”）聯盟的車輛的互聯性。
今年 7 月，大眾還決定與 Aurora 公司合作，開發自動駕駛汽車技術的領先技術人員。並加入了福特公司，投資 $2.6B 美元，作為一個更廣泛的自動駕駛和電動汽車聯盟的一部分。這使得 ARGO AI 能夠在全球開發自動駕駛技術的競賽中加速他們的遊戲。具體地說，他們的目標是發展一個汽車工程師協會（“SAE”）4 級的自動駕駛系統，並大幅提高其員工的 40%。
最後，大眾通過與亞洲球員建立夥伴關係以增強他們在國際上的影響力，顯示出明確的戰略意圖，與科技公司的夥伴關係，讓他們更廣泛地獲得新的技術創新和與微軟和百度的夥伴關係，以促進其汽車雲業務的發展。
- 寶馬和戴姆勒
過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。
文 | 白及
雷鋒網新智駕按：在本文中，從事汽車移動和汽車技術投資的Firstmile解碼了自動駕駛全景觀。Firstmile是專注於支持下一代具有資本、深領域專業知識和強大工業網絡的歐洲移動技術公司。這項研究報告由 Markus Ferres 和 Jens PhilippKlein 撰寫。
今年 7 月，兩家汽車巨頭福特和大眾宣佈將擴大在美國和歐洲的電動汽車和自動駕駛汽車的全球聯盟。這標誌著一個新時代的開始。過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。該夥伴關係只是最近在自動駕駛汽車領域發佈的眾多公告之一。技術平臺正變得越來越有價值，這讓傳統汽車製造商開始不安。主機廠爭先恐後地追趕新的競爭對手，如 Waymo 和 Uber 等。
與此同時，全球汽車業繼續向研究領域和技術初創公司投入數十億美元，迫切需要找到適合每天成長的新員工。波士頓諮詢公司和密歇根州流動研究所的研究表明，僅美國汽車工業就需要大約 4.5 萬名流動工程師和 7 萬名技術工人，在未來十年內進行自動駕駛車輛的測試和鋪設工作。
行業內已經確切知道的一件事是：流動性變化的浪潮將使車輛的所有權過時，它將破壞目前所有的商業模式：汽車保險、融資和車隊管理。一旦準備就緒，這將比現在的預期更快地投入商業化（儘管最近對 L 5的推動過於樂觀）。
方法論
為把握幅度和了解模糊界限的車輛製造商、傳統汽車供應商和技術公司，我們專注於 7 個不同集群內的自動駕駛空間。所有 232 家公司的自動駕駛景觀目前或以前都有 VC/PE 的支持。這些數據是使用 CrunchBase、PitchBook、Tracxn 和 FirstMmile 內部消息源進行編寫。
自動駕駛系統為客戶提供全套自動駕駛的軟件和技術。這些可能包括先進的駕駛員輔助系統（ADAS）。其目的是提高某些驅動能力，使技術接近完全自動駕駛系統。數據和模擬公司提供數據分析，圖像註釋和聚類，培訓數據和先進的仿真工具，為客戶尋求培訓他們的自動駕駛系統。這些必須提供超過 99.9999%的準確度和可靠性，因此準確的模擬數據和註釋是至關重要的。
光探測、測距和傳感包括硬件和軟件，能夠實時地對車輛環境進行分析和理解，包括雷達、光探測和測距（激光雷達）系統、超聲波、照相機、芯片和軟件技術初創公司。
自動駕駛汽車製造企業以自動駕駛能力為整車製造企業，而以運輸乘客為主要目的的全自動車輛可能還要幾年時間。目前的產品越來越根植於工業實踐中。這些都是特別用途的車輛，範圍從街道清潔車輛到最後一英里交付吊艙。
地圖和基於位置的服務以最簡單的形式允許現代車輛精確定位，甚至為未來的自動移動提供更為重要的數據（即路邊的可用性、現場交通和停車數據）。在高度精確的地理定位，使車輛瞭解他們的環境，解釋，並推斷從硬件來源收到的數據的行動。應用程序和移動基礎設施公司提供移動性服務，為自動駕駛車輛測試和下一代提供軟件或物理基礎設施 mobility-as-a-service 平臺（MAAS），連接的汽車和通信公司允許設備，車輛和環境之間的通信，使一個完全自動的移動生態系統在未來 5G 通信技術將發揮極為重要的作用。
解碼自動車輛景觀
前 20 名自動駕駛汽車公司
前 20 名自動駕駛汽車公司中，有50% 來自美國，而中國公司只有 40%。剩下的兩個來自以色列（Innoviz Technologies）和奧地利（TTTech）。有趣的是，55% 的最受資助的創業公司提供先進的駕駛輔助系統（ADAS）或開發全套自動駕駛軟件，突出了擁有整個自主軟件價值鏈的價值。30% 的初創企業是自動駕駛汽車製造商，其餘 15% 在激光雷達領域活躍，專注於硬件組件。
有幾起自動駕駛收購值得注意
英特爾在 2017 年收購 Mobileye 被認為是自動駕駛行業的一個轉折點，因為它向傳統的汽車製造商證明，市場不再僅僅基於有形的汽車零部件：現任者必須保持警惕。其他值得注意的收購包括福特收購 Argo Ai 和 Trave 控股公司，通用汽車公司對克魯斯的投資，APTIV（以前的德爾菲技術）收購 Nutonomy 和 Ottomatika，以及蘋果公司最近收購Drive.AI。
自動駕駛夥伴關係
雖然看起來夥伴關係和聯盟的絕對數量是相當大的。然而，更仔細地看的時候，我們從中解讀了三個關鍵的趨勢:
一是下一代的新浪潮，軟件集中的汽車供應公司正在崛起。在 1977 年，通用汽車 Oldsmobile Toronado 是第一輛擁有電子控制單元來管理時間的車輛。到了 1981 年，通用汽車已經在他們的乘用車線路上部署了大約 5 萬行代碼，而今天，雪佛蘭 Volt（Chevrolet Volt）就運行了超過 1000 萬行代碼。隨著時間的推移，硬件供應商和汽車製造商已經努力地開發了他們的軟件技術。但硬件仍然是製造商的心臟。
現在，擁有純軟件和技術背景的汽車行業的玩家數量正在迅速增長。它已不再足以生產最佳的傳動系統或汽車。越來越明顯的是，軟件將成為未來的王，必須同時開發，而不是在 Siloed 的業務單元中。
二是技術挑戰的規模在大型主機廠和技術公司之間建立了新的聯盟，而只有少數選擇公司選擇在自行開發技術。在經歷了很大程度上覆雜的自動駕駛技術所帶來的挑戰後，大型原始設備製造商已經轉向了更開放的方式：與已成立的技術公司建立夥伴關係，以提高其專業知識和獲得最先進的知識。目前，越來越多的領域，從自己的隊伍中招募專家，證明比預期的更困難：主機廠需要與外部知識的合作伙伴。雖然寶馬仍然依賴內部發展的例子，但大眾汽車已經向前跳，與 Argo Al 和 Ford 合作。
科技巨頭如微軟、Nvidia 和 IBM 也加入了這場可能會讓主機廠落後的戰鬥。另一方面，特斯拉和蘋果公司似乎在積極地規避夥伴關係，因為他們在沒有一個廣泛的汽車或技術盟友網絡的情況下進入了風暴：他們堅信內部的發展。
三是美國和中國正在出現新的參與者，歐洲落後。最近宣佈的五個汽車製造商加入由豐田和軟銀（“莫奈技術”）支持的自主技術合資企業，亞洲初創公司正利用其技術專長，在自主駕駛汽車技術方面取得快速進步。百度自動駕駛平臺“阿波羅”是亞洲科技公司如何在其他人面前掌握廣泛合作關係的絕佳例證：在他們的夥伴關係頁面上一瞥，就有可能使德國汽車業高管們感到嚴重眩暈。
然而，儘管德國汽車公司對其自動駕駛技術保持沉默，但更近距離的觀察揭示了一個廣泛的夥伴關係、聯盟和合資企業的網絡，以形成自主流動的未來。最重要的是下面的詳細介紹：
- 大眾
在大眾汽車的新機動性戰略中，電氣化的驅動力佔據主導地位，它在自動駕駛領域具有廣泛的定位，並擁有多元化的合作伙伴。兩個關鍵的聯盟構成了其最近更強大的立足點的基礎：自動車輛教育的合作伙伴（“鋪設”）聯盟與其他全球 OEM 和網絡的一個 utonomous 車輛（“NAV”）聯盟的車輛的互聯性。
今年 7 月，大眾還決定與 Aurora 公司合作，開發自動駕駛汽車技術的領先技術人員。並加入了福特公司，投資 $2.6B 美元，作為一個更廣泛的自動駕駛和電動汽車聯盟的一部分。這使得 ARGO AI 能夠在全球開發自動駕駛技術的競賽中加速他們的遊戲。具體地說，他們的目標是發展一個汽車工程師協會（“SAE”）4 級的自動駕駛系統，並大幅提高其員工的 40%。
最後，大眾通過與亞洲球員建立夥伴關係以增強他們在國際上的影響力，顯示出明確的戰略意圖，與科技公司的夥伴關係，讓他們更廣泛地獲得新的技術創新和與微軟和百度的夥伴關係，以促進其汽車雲業務的發展。
- 寶馬和戴姆勒
最近宣佈的兩個德國高級 OEM 廠商之間的夥伴關係讓許多人感到意外，內部技術開發顯然是事先的一個優先事項。即使兩者結合起來，雙方的自動駕駛關係似乎也遠不如大眾。
但脫穎而出的是，寶馬與雲技術專家（即微軟、騰訊、IBM）和戴姆勒公司（Daimler）合作將其網絡擴展到亞洲與吉利的合作。以及通過 Torc 機器人技術和 TransDev 整合自駕卡車技術 。特別值得注意的是，戴姆勒，博世和 Nvidia 之間的夥伴關係，發展自動駕駛L4 和 L5 級驅動技術，從一個自動化的代客停車測試運行。
雖然在未命名的自動駕駛平臺上，由寶馬驅動的知識共享水平相比，鋪設或導航聯盟可能難以評估外部，平臺的深度和水平似乎更淺。不過，它也包括了各種傳統的汽車供應商、技術人員和自動駕駛汽車公司，包括英特爾、APTIV、Innoviz Technologies、TTech 和百度的阿波羅平臺內在的公司和自動駕駛汽車初創公司都在推動這一發展進程。
- 豐田
過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。
文 | 白及
雷鋒網新智駕按：在本文中，從事汽車移動和汽車技術投資的Firstmile解碼了自動駕駛全景觀。Firstmile是專注於支持下一代具有資本、深領域專業知識和強大工業網絡的歐洲移動技術公司。這項研究報告由 Markus Ferres 和 Jens PhilippKlein 撰寫。
今年 7 月，兩家汽車巨頭福特和大眾宣佈將擴大在美國和歐洲的電動汽車和自動駕駛汽車的全球聯盟。這標誌著一個新時代的開始。過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。該夥伴關係只是最近在自動駕駛汽車領域發佈的眾多公告之一。技術平臺正變得越來越有價值，這讓傳統汽車製造商開始不安。主機廠爭先恐後地追趕新的競爭對手，如 Waymo 和 Uber 等。
與此同時，全球汽車業繼續向研究領域和技術初創公司投入數十億美元，迫切需要找到適合每天成長的新員工。波士頓諮詢公司和密歇根州流動研究所的研究表明，僅美國汽車工業就需要大約 4.5 萬名流動工程師和 7 萬名技術工人，在未來十年內進行自動駕駛車輛的測試和鋪設工作。
行業內已經確切知道的一件事是：流動性變化的浪潮將使車輛的所有權過時，它將破壞目前所有的商業模式：汽車保險、融資和車隊管理。一旦準備就緒，這將比現在的預期更快地投入商業化（儘管最近對 L 5的推動過於樂觀）。
方法論
為把握幅度和了解模糊界限的車輛製造商、傳統汽車供應商和技術公司，我們專注於 7 個不同集群內的自動駕駛空間。所有 232 家公司的自動駕駛景觀目前或以前都有 VC/PE 的支持。這些數據是使用 CrunchBase、PitchBook、Tracxn 和 FirstMmile 內部消息源進行編寫。
自動駕駛系統為客戶提供全套自動駕駛的軟件和技術。這些可能包括先進的駕駛員輔助系統（ADAS）。其目的是提高某些驅動能力，使技術接近完全自動駕駛系統。數據和模擬公司提供數據分析，圖像註釋和聚類，培訓數據和先進的仿真工具，為客戶尋求培訓他們的自動駕駛系統。這些必須提供超過 99.9999%的準確度和可靠性，因此準確的模擬數據和註釋是至關重要的。
光探測、測距和傳感包括硬件和軟件，能夠實時地對車輛環境進行分析和理解，包括雷達、光探測和測距（激光雷達）系統、超聲波、照相機、芯片和軟件技術初創公司。
自動駕駛汽車製造企業以自動駕駛能力為整車製造企業，而以運輸乘客為主要目的的全自動車輛可能還要幾年時間。目前的產品越來越根植於工業實踐中。這些都是特別用途的車輛，範圍從街道清潔車輛到最後一英里交付吊艙。
地圖和基於位置的服務以最簡單的形式允許現代車輛精確定位，甚至為未來的自動移動提供更為重要的數據（即路邊的可用性、現場交通和停車數據）。在高度精確的地理定位，使車輛瞭解他們的環境，解釋，並推斷從硬件來源收到的數據的行動。應用程序和移動基礎設施公司提供移動性服務，為自動駕駛車輛測試和下一代提供軟件或物理基礎設施 mobility-as-a-service 平臺（MAAS），連接的汽車和通信公司允許設備，車輛和環境之間的通信，使一個完全自動的移動生態系統在未來 5G 通信技術將發揮極為重要的作用。
解碼自動車輛景觀
前 20 名自動駕駛汽車公司
前 20 名自動駕駛汽車公司中，有50% 來自美國，而中國公司只有 40%。剩下的兩個來自以色列（Innoviz Technologies）和奧地利（TTTech）。有趣的是，55% 的最受資助的創業公司提供先進的駕駛輔助系統（ADAS）或開發全套自動駕駛軟件，突出了擁有整個自主軟件價值鏈的價值。30% 的初創企業是自動駕駛汽車製造商，其餘 15% 在激光雷達領域活躍，專注於硬件組件。
有幾起自動駕駛收購值得注意
英特爾在 2017 年收購 Mobileye 被認為是自動駕駛行業的一個轉折點，因為它向傳統的汽車製造商證明，市場不再僅僅基於有形的汽車零部件：現任者必須保持警惕。其他值得注意的收購包括福特收購 Argo Ai 和 Trave 控股公司，通用汽車公司對克魯斯的投資，APTIV（以前的德爾菲技術）收購 Nutonomy 和 Ottomatika，以及蘋果公司最近收購Drive.AI。
自動駕駛夥伴關係
雖然看起來夥伴關係和聯盟的絕對數量是相當大的。然而，更仔細地看的時候，我們從中解讀了三個關鍵的趨勢:
一是下一代的新浪潮，軟件集中的汽車供應公司正在崛起。在 1977 年，通用汽車 Oldsmobile Toronado 是第一輛擁有電子控制單元來管理時間的車輛。到了 1981 年，通用汽車已經在他們的乘用車線路上部署了大約 5 萬行代碼，而今天，雪佛蘭 Volt（Chevrolet Volt）就運行了超過 1000 萬行代碼。隨著時間的推移，硬件供應商和汽車製造商已經努力地開發了他們的軟件技術。但硬件仍然是製造商的心臟。
現在，擁有純軟件和技術背景的汽車行業的玩家數量正在迅速增長。它已不再足以生產最佳的傳動系統或汽車。越來越明顯的是，軟件將成為未來的王，必須同時開發，而不是在 Siloed 的業務單元中。
二是技術挑戰的規模在大型主機廠和技術公司之間建立了新的聯盟，而只有少數選擇公司選擇在自行開發技術。在經歷了很大程度上覆雜的自動駕駛技術所帶來的挑戰後，大型原始設備製造商已經轉向了更開放的方式：與已成立的技術公司建立夥伴關係，以提高其專業知識和獲得最先進的知識。目前，越來越多的領域，從自己的隊伍中招募專家，證明比預期的更困難：主機廠需要與外部知識的合作伙伴。雖然寶馬仍然依賴內部發展的例子，但大眾汽車已經向前跳，與 Argo Al 和 Ford 合作。
科技巨頭如微軟、Nvidia 和 IBM 也加入了這場可能會讓主機廠落後的戰鬥。另一方面，特斯拉和蘋果公司似乎在積極地規避夥伴關係，因為他們在沒有一個廣泛的汽車或技術盟友網絡的情況下進入了風暴：他們堅信內部的發展。
三是美國和中國正在出現新的參與者，歐洲落後。最近宣佈的五個汽車製造商加入由豐田和軟銀（“莫奈技術”）支持的自主技術合資企業，亞洲初創公司正利用其技術專長，在自主駕駛汽車技術方面取得快速進步。百度自動駕駛平臺“阿波羅”是亞洲科技公司如何在其他人面前掌握廣泛合作關係的絕佳例證：在他們的夥伴關係頁面上一瞥，就有可能使德國汽車業高管們感到嚴重眩暈。
然而，儘管德國汽車公司對其自動駕駛技術保持沉默，但更近距離的觀察揭示了一個廣泛的夥伴關係、聯盟和合資企業的網絡，以形成自主流動的未來。最重要的是下面的詳細介紹：
- 大眾
在大眾汽車的新機動性戰略中，電氣化的驅動力佔據主導地位，它在自動駕駛領域具有廣泛的定位，並擁有多元化的合作伙伴。兩個關鍵的聯盟構成了其最近更強大的立足點的基礎：自動車輛教育的合作伙伴（“鋪設”）聯盟與其他全球 OEM 和網絡的一個 utonomous 車輛（“NAV”）聯盟的車輛的互聯性。
今年 7 月，大眾還決定與 Aurora 公司合作，開發自動駕駛汽車技術的領先技術人員。並加入了福特公司，投資 $2.6B 美元，作為一個更廣泛的自動駕駛和電動汽車聯盟的一部分。這使得 ARGO AI 能夠在全球開發自動駕駛技術的競賽中加速他們的遊戲。具體地說，他們的目標是發展一個汽車工程師協會（“SAE”）4 級的自動駕駛系統，並大幅提高其員工的 40%。
最後，大眾通過與亞洲球員建立夥伴關係以增強他們在國際上的影響力，顯示出明確的戰略意圖，與科技公司的夥伴關係，讓他們更廣泛地獲得新的技術創新和與微軟和百度的夥伴關係，以促進其汽車雲業務的發展。
- 寶馬和戴姆勒
最近宣佈的兩個德國高級 OEM 廠商之間的夥伴關係讓許多人感到意外，內部技術開發顯然是事先的一個優先事項。即使兩者結合起來，雙方的自動駕駛關係似乎也遠不如大眾。
但脫穎而出的是，寶馬與雲技術專家（即微軟、騰訊、IBM）和戴姆勒公司（Daimler）合作將其網絡擴展到亞洲與吉利的合作。以及通過 Torc 機器人技術和 TransDev 整合自駕卡車技術 。特別值得注意的是，戴姆勒，博世和 Nvidia 之間的夥伴關係，發展自動駕駛L4 和 L5 級驅動技術，從一個自動化的代客停車測試運行。
雖然在未命名的自動駕駛平臺上，由寶馬驅動的知識共享水平相比，鋪設或導航聯盟可能難以評估外部，平臺的深度和水平似乎更淺。不過，它也包括了各種傳統的汽車供應商、技術人員和自動駕駛汽車公司，包括英特爾、APTIV、Innoviz Technologies、TTech 和百度的阿波羅平臺內在的公司和自動駕駛汽車初創公司都在推動這一發展進程。
- 豐田
莫奈技術公司成立於幾周前，它為豐田公司在 AV 技術和全球戰略伙伴關係中的各種共同投資奠定了堅實的基礎。與軟銀、鈴木、五十鈴、斯巴魯、馬自達和大發的合資企業，將所有成員的數據和技術結合起來，在亞洲市場上創造一個主導的角色。
清晰的地理位置讓豐田能夠探索自動駕駛技術的領域，而這一領域的監管界限不那麼明顯，許多美國和歐洲的競爭對手都面臨這樣的問題。與此同時，他們與領先的雲基礎設施和技術公司有著密切的關係，他們有著領先優勢，發展完全自動的汽車技術。
其他著名的成員是特斯拉，蘋果，Waymo（谷歌）和 Uber。這四家公司都有很強的技術背景，有明確的戰略目標，在內部發展自動駕駛技術，不需要建立廣泛的夥伴關係網絡。
過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。
文 | 白及
雷鋒網新智駕按：在本文中，從事汽車移動和汽車技術投資的Firstmile解碼了自動駕駛全景觀。Firstmile是專注於支持下一代具有資本、深領域專業知識和強大工業網絡的歐洲移動技術公司。這項研究報告由 Markus Ferres 和 Jens PhilippKlein 撰寫。
今年 7 月，兩家汽車巨頭福特和大眾宣佈將擴大在美國和歐洲的電動汽車和自動駕駛汽車的全球聯盟。這標誌著一個新時代的開始。過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。該夥伴關係只是最近在自動駕駛汽車領域發佈的眾多公告之一。技術平臺正變得越來越有價值，這讓傳統汽車製造商開始不安。主機廠爭先恐後地追趕新的競爭對手，如 Waymo 和 Uber 等。
與此同時，全球汽車業繼續向研究領域和技術初創公司投入數十億美元，迫切需要找到適合每天成長的新員工。波士頓諮詢公司和密歇根州流動研究所的研究表明，僅美國汽車工業就需要大約 4.5 萬名流動工程師和 7 萬名技術工人，在未來十年內進行自動駕駛車輛的測試和鋪設工作。
行業內已經確切知道的一件事是：流動性變化的浪潮將使車輛的所有權過時，它將破壞目前所有的商業模式：汽車保險、融資和車隊管理。一旦準備就緒，這將比現在的預期更快地投入商業化（儘管最近對 L 5的推動過於樂觀）。
方法論
為把握幅度和了解模糊界限的車輛製造商、傳統汽車供應商和技術公司，我們專注於 7 個不同集群內的自動駕駛空間。所有 232 家公司的自動駕駛景觀目前或以前都有 VC/PE 的支持。這些數據是使用 CrunchBase、PitchBook、Tracxn 和 FirstMmile 內部消息源進行編寫。
自動駕駛系統為客戶提供全套自動駕駛的軟件和技術。這些可能包括先進的駕駛員輔助系統（ADAS）。其目的是提高某些驅動能力，使技術接近完全自動駕駛系統。數據和模擬公司提供數據分析，圖像註釋和聚類，培訓數據和先進的仿真工具，為客戶尋求培訓他們的自動駕駛系統。這些必須提供超過 99.9999%的準確度和可靠性，因此準確的模擬數據和註釋是至關重要的。
光探測、測距和傳感包括硬件和軟件，能夠實時地對車輛環境進行分析和理解，包括雷達、光探測和測距（激光雷達）系統、超聲波、照相機、芯片和軟件技術初創公司。
自動駕駛汽車製造企業以自動駕駛能力為整車製造企業，而以運輸乘客為主要目的的全自動車輛可能還要幾年時間。目前的產品越來越根植於工業實踐中。這些都是特別用途的車輛，範圍從街道清潔車輛到最後一英里交付吊艙。
地圖和基於位置的服務以最簡單的形式允許現代車輛精確定位，甚至為未來的自動移動提供更為重要的數據（即路邊的可用性、現場交通和停車數據）。在高度精確的地理定位，使車輛瞭解他們的環境，解釋，並推斷從硬件來源收到的數據的行動。應用程序和移動基礎設施公司提供移動性服務，為自動駕駛車輛測試和下一代提供軟件或物理基礎設施 mobility-as-a-service 平臺（MAAS），連接的汽車和通信公司允許設備，車輛和環境之間的通信，使一個完全自動的移動生態系統在未來 5G 通信技術將發揮極為重要的作用。
解碼自動車輛景觀
前 20 名自動駕駛汽車公司
前 20 名自動駕駛汽車公司中，有50% 來自美國，而中國公司只有 40%。剩下的兩個來自以色列（Innoviz Technologies）和奧地利（TTTech）。有趣的是，55% 的最受資助的創業公司提供先進的駕駛輔助系統（ADAS）或開發全套自動駕駛軟件，突出了擁有整個自主軟件價值鏈的價值。30% 的初創企業是自動駕駛汽車製造商，其餘 15% 在激光雷達領域活躍，專注於硬件組件。
有幾起自動駕駛收購值得注意
英特爾在 2017 年收購 Mobileye 被認為是自動駕駛行業的一個轉折點，因為它向傳統的汽車製造商證明，市場不再僅僅基於有形的汽車零部件：現任者必須保持警惕。其他值得注意的收購包括福特收購 Argo Ai 和 Trave 控股公司，通用汽車公司對克魯斯的投資，APTIV（以前的德爾菲技術）收購 Nutonomy 和 Ottomatika，以及蘋果公司最近收購Drive.AI。
自動駕駛夥伴關係
雖然看起來夥伴關係和聯盟的絕對數量是相當大的。然而，更仔細地看的時候，我們從中解讀了三個關鍵的趨勢:
一是下一代的新浪潮，軟件集中的汽車供應公司正在崛起。在 1977 年，通用汽車 Oldsmobile Toronado 是第一輛擁有電子控制單元來管理時間的車輛。到了 1981 年，通用汽車已經在他們的乘用車線路上部署了大約 5 萬行代碼，而今天，雪佛蘭 Volt（Chevrolet Volt）就運行了超過 1000 萬行代碼。隨著時間的推移，硬件供應商和汽車製造商已經努力地開發了他們的軟件技術。但硬件仍然是製造商的心臟。
現在，擁有純軟件和技術背景的汽車行業的玩家數量正在迅速增長。它已不再足以生產最佳的傳動系統或汽車。越來越明顯的是，軟件將成為未來的王，必須同時開發，而不是在 Siloed 的業務單元中。
二是技術挑戰的規模在大型主機廠和技術公司之間建立了新的聯盟，而只有少數選擇公司選擇在自行開發技術。在經歷了很大程度上覆雜的自動駕駛技術所帶來的挑戰後，大型原始設備製造商已經轉向了更開放的方式：與已成立的技術公司建立夥伴關係，以提高其專業知識和獲得最先進的知識。目前，越來越多的領域，從自己的隊伍中招募專家，證明比預期的更困難：主機廠需要與外部知識的合作伙伴。雖然寶馬仍然依賴內部發展的例子，但大眾汽車已經向前跳，與 Argo Al 和 Ford 合作。
科技巨頭如微軟、Nvidia 和 IBM 也加入了這場可能會讓主機廠落後的戰鬥。另一方面，特斯拉和蘋果公司似乎在積極地規避夥伴關係，因為他們在沒有一個廣泛的汽車或技術盟友網絡的情況下進入了風暴：他們堅信內部的發展。
三是美國和中國正在出現新的參與者，歐洲落後。最近宣佈的五個汽車製造商加入由豐田和軟銀（“莫奈技術”）支持的自主技術合資企業，亞洲初創公司正利用其技術專長，在自主駕駛汽車技術方面取得快速進步。百度自動駕駛平臺“阿波羅”是亞洲科技公司如何在其他人面前掌握廣泛合作關係的絕佳例證：在他們的夥伴關係頁面上一瞥，就有可能使德國汽車業高管們感到嚴重眩暈。
然而，儘管德國汽車公司對其自動駕駛技術保持沉默，但更近距離的觀察揭示了一個廣泛的夥伴關係、聯盟和合資企業的網絡，以形成自主流動的未來。最重要的是下面的詳細介紹：
- 大眾
在大眾汽車的新機動性戰略中，電氣化的驅動力佔據主導地位，它在自動駕駛領域具有廣泛的定位，並擁有多元化的合作伙伴。兩個關鍵的聯盟構成了其最近更強大的立足點的基礎：自動車輛教育的合作伙伴（“鋪設”）聯盟與其他全球 OEM 和網絡的一個 utonomous 車輛（“NAV”）聯盟的車輛的互聯性。
今年 7 月，大眾還決定與 Aurora 公司合作，開發自動駕駛汽車技術的領先技術人員。並加入了福特公司，投資 $2.6B 美元，作為一個更廣泛的自動駕駛和電動汽車聯盟的一部分。這使得 ARGO AI 能夠在全球開發自動駕駛技術的競賽中加速他們的遊戲。具體地說，他們的目標是發展一個汽車工程師協會（“SAE”）4 級的自動駕駛系統，並大幅提高其員工的 40%。
最後，大眾通過與亞洲球員建立夥伴關係以增強他們在國際上的影響力，顯示出明確的戰略意圖，與科技公司的夥伴關係，讓他們更廣泛地獲得新的技術創新和與微軟和百度的夥伴關係，以促進其汽車雲業務的發展。
- 寶馬和戴姆勒
最近宣佈的兩個德國高級 OEM 廠商之間的夥伴關係讓許多人感到意外，內部技術開發顯然是事先的一個優先事項。即使兩者結合起來，雙方的自動駕駛關係似乎也遠不如大眾。
但脫穎而出的是，寶馬與雲技術專家（即微軟、騰訊、IBM）和戴姆勒公司（Daimler）合作將其網絡擴展到亞洲與吉利的合作。以及通過 Torc 機器人技術和 TransDev 整合自駕卡車技術 。特別值得注意的是，戴姆勒，博世和 Nvidia 之間的夥伴關係，發展自動駕駛L4 和 L5 級驅動技術，從一個自動化的代客停車測試運行。
雖然在未命名的自動駕駛平臺上，由寶馬驅動的知識共享水平相比，鋪設或導航聯盟可能難以評估外部，平臺的深度和水平似乎更淺。不過，它也包括了各種傳統的汽車供應商、技術人員和自動駕駛汽車公司，包括英特爾、APTIV、Innoviz Technologies、TTech 和百度的阿波羅平臺內在的公司和自動駕駛汽車初創公司都在推動這一發展進程。
- 豐田
莫奈技術公司成立於幾周前，它為豐田公司在 AV 技術和全球戰略伙伴關係中的各種共同投資奠定了堅實的基礎。與軟銀、鈴木、五十鈴、斯巴魯、馬自達和大發的合資企業，將所有成員的數據和技術結合起來，在亞洲市場上創造一個主導的角色。
清晰的地理位置讓豐田能夠探索自動駕駛技術的領域，而這一領域的監管界限不那麼明顯，許多美國和歐洲的競爭對手都面臨這樣的問題。與此同時，他們與領先的雲基礎設施和技術公司有著密切的關係，他們有著領先優勢，發展完全自動的汽車技術。
其他著名的成員是特斯拉，蘋果，Waymo（谷歌）和 Uber。這四家公司都有很強的技術背景，有明確的戰略目標，在內部發展自動駕駛技術，不需要建立廣泛的夥伴關係網絡。
- 蘋果
蘋果公司在自動駕駛的努力下發出了混合信號，在7月聘請了前特斯拉工程師 MacManus，之後兩名首席工程師在 2 月份停止了 190 名員工招聘。最近的評論強調了不利的工作條件和員工的高損耗，說明了在推動蘋果自動駕駛技術方面的困難是罪魁禍首。今年 7 月，Acqui 租用了 Drive.ai，為蘋果公司提供了一個經驗豐富的工程師來完善自我驅動汽車的機會。
- 特斯拉
像往常一樣，特斯拉在其公開的外觀和自動駕駛技術的意見，特別是激進。首先，激光雷達技術遭到了特斯拉創始人兼首席執行官 Elon 的殘酷排斥。第二，夥伴關係似乎不是一個高度優先事項，因為很少有公開的夥伴關係。特斯拉在汽車工業中保持著一個幾乎是 siloed 的位置：一個先驅，但關閉了。
- Waymo 和 Uber
Waymo 和 Uber 都在內部開發他們的技術和軟件，只與那些能夠和願意為他們提供所需資源的公司合作。他們顯然擁有數量有限的技術合作夥伴，他們的觀點和野心，開發全套自動駕駛技術在國內。夥伴關係的主要目的是測試和改進汽車的自駕車技術，同時微調客戶價值主張。LYFT 最近發出了支持的呼籲，向公眾開放了他們的 5 級數據集（包含 55000 個 3D 框架）。
令人驚訝的是，儘管 Tesla、Waymo 和 Uber 總部的距離很近，但這些關鍵的行業參與者之間並沒有公共的夥伴關係或聯盟。然而，Waymo確實與一個新創公司 DeepMind緊密合作，開發新的人工智能培訓模式。
過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。
文 | 白及
雷鋒網新智駕按：在本文中，從事汽車移動和汽車技術投資的Firstmile解碼了自動駕駛全景觀。Firstmile是專注於支持下一代具有資本、深領域專業知識和強大工業網絡的歐洲移動技術公司。這項研究報告由 Markus Ferres 和 Jens PhilippKlein 撰寫。
今年 7 月，兩家汽車巨頭福特和大眾宣佈將擴大在美國和歐洲的電動汽車和自動駕駛汽車的全球聯盟。這標誌著一個新時代的開始。過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。該夥伴關係只是最近在自動駕駛汽車領域發佈的眾多公告之一。技術平臺正變得越來越有價值，這讓傳統汽車製造商開始不安。主機廠爭先恐後地追趕新的競爭對手，如 Waymo 和 Uber 等。
與此同時，全球汽車業繼續向研究領域和技術初創公司投入數十億美元，迫切需要找到適合每天成長的新員工。波士頓諮詢公司和密歇根州流動研究所的研究表明，僅美國汽車工業就需要大約 4.5 萬名流動工程師和 7 萬名技術工人，在未來十年內進行自動駕駛車輛的測試和鋪設工作。
行業內已經確切知道的一件事是：流動性變化的浪潮將使車輛的所有權過時，它將破壞目前所有的商業模式：汽車保險、融資和車隊管理。一旦準備就緒，這將比現在的預期更快地投入商業化（儘管最近對 L 5的推動過於樂觀）。
方法論
為把握幅度和了解模糊界限的車輛製造商、傳統汽車供應商和技術公司，我們專注於 7 個不同集群內的自動駕駛空間。所有 232 家公司的自動駕駛景觀目前或以前都有 VC/PE 的支持。這些數據是使用 CrunchBase、PitchBook、Tracxn 和 FirstMmile 內部消息源進行編寫。
自動駕駛系統為客戶提供全套自動駕駛的軟件和技術。這些可能包括先進的駕駛員輔助系統（ADAS）。其目的是提高某些驅動能力，使技術接近完全自動駕駛系統。數據和模擬公司提供數據分析，圖像註釋和聚類，培訓數據和先進的仿真工具，為客戶尋求培訓他們的自動駕駛系統。這些必須提供超過 99.9999%的準確度和可靠性，因此準確的模擬數據和註釋是至關重要的。
光探測、測距和傳感包括硬件和軟件，能夠實時地對車輛環境進行分析和理解，包括雷達、光探測和測距（激光雷達）系統、超聲波、照相機、芯片和軟件技術初創公司。
自動駕駛汽車製造企業以自動駕駛能力為整車製造企業，而以運輸乘客為主要目的的全自動車輛可能還要幾年時間。目前的產品越來越根植於工業實踐中。這些都是特別用途的車輛，範圍從街道清潔車輛到最後一英里交付吊艙。
地圖和基於位置的服務以最簡單的形式允許現代車輛精確定位，甚至為未來的自動移動提供更為重要的數據（即路邊的可用性、現場交通和停車數據）。在高度精確的地理定位，使車輛瞭解他們的環境，解釋，並推斷從硬件來源收到的數據的行動。應用程序和移動基礎設施公司提供移動性服務，為自動駕駛車輛測試和下一代提供軟件或物理基礎設施 mobility-as-a-service 平臺（MAAS），連接的汽車和通信公司允許設備，車輛和環境之間的通信，使一個完全自動的移動生態系統在未來 5G 通信技術將發揮極為重要的作用。
解碼自動車輛景觀
前 20 名自動駕駛汽車公司
前 20 名自動駕駛汽車公司中，有50% 來自美國，而中國公司只有 40%。剩下的兩個來自以色列（Innoviz Technologies）和奧地利（TTTech）。有趣的是，55% 的最受資助的創業公司提供先進的駕駛輔助系統（ADAS）或開發全套自動駕駛軟件，突出了擁有整個自主軟件價值鏈的價值。30% 的初創企業是自動駕駛汽車製造商，其餘 15% 在激光雷達領域活躍，專注於硬件組件。
有幾起自動駕駛收購值得注意
英特爾在 2017 年收購 Mobileye 被認為是自動駕駛行業的一個轉折點，因為它向傳統的汽車製造商證明，市場不再僅僅基於有形的汽車零部件：現任者必須保持警惕。其他值得注意的收購包括福特收購 Argo Ai 和 Trave 控股公司，通用汽車公司對克魯斯的投資，APTIV（以前的德爾菲技術）收購 Nutonomy 和 Ottomatika，以及蘋果公司最近收購Drive.AI。
自動駕駛夥伴關係
雖然看起來夥伴關係和聯盟的絕對數量是相當大的。然而，更仔細地看的時候，我們從中解讀了三個關鍵的趨勢:
一是下一代的新浪潮，軟件集中的汽車供應公司正在崛起。在 1977 年，通用汽車 Oldsmobile Toronado 是第一輛擁有電子控制單元來管理時間的車輛。到了 1981 年，通用汽車已經在他們的乘用車線路上部署了大約 5 萬行代碼，而今天，雪佛蘭 Volt（Chevrolet Volt）就運行了超過 1000 萬行代碼。隨著時間的推移，硬件供應商和汽車製造商已經努力地開發了他們的軟件技術。但硬件仍然是製造商的心臟。
現在，擁有純軟件和技術背景的汽車行業的玩家數量正在迅速增長。它已不再足以生產最佳的傳動系統或汽車。越來越明顯的是，軟件將成為未來的王，必須同時開發，而不是在 Siloed 的業務單元中。
二是技術挑戰的規模在大型主機廠和技術公司之間建立了新的聯盟，而只有少數選擇公司選擇在自行開發技術。在經歷了很大程度上覆雜的自動駕駛技術所帶來的挑戰後，大型原始設備製造商已經轉向了更開放的方式：與已成立的技術公司建立夥伴關係，以提高其專業知識和獲得最先進的知識。目前，越來越多的領域，從自己的隊伍中招募專家，證明比預期的更困難：主機廠需要與外部知識的合作伙伴。雖然寶馬仍然依賴內部發展的例子，但大眾汽車已經向前跳，與 Argo Al 和 Ford 合作。
科技巨頭如微軟、Nvidia 和 IBM 也加入了這場可能會讓主機廠落後的戰鬥。另一方面，特斯拉和蘋果公司似乎在積極地規避夥伴關係，因為他們在沒有一個廣泛的汽車或技術盟友網絡的情況下進入了風暴：他們堅信內部的發展。
三是美國和中國正在出現新的參與者，歐洲落後。最近宣佈的五個汽車製造商加入由豐田和軟銀（“莫奈技術”）支持的自主技術合資企業，亞洲初創公司正利用其技術專長，在自主駕駛汽車技術方面取得快速進步。百度自動駕駛平臺“阿波羅”是亞洲科技公司如何在其他人面前掌握廣泛合作關係的絕佳例證：在他們的夥伴關係頁面上一瞥，就有可能使德國汽車業高管們感到嚴重眩暈。
然而，儘管德國汽車公司對其自動駕駛技術保持沉默，但更近距離的觀察揭示了一個廣泛的夥伴關係、聯盟和合資企業的網絡，以形成自主流動的未來。最重要的是下面的詳細介紹：
- 大眾
在大眾汽車的新機動性戰略中，電氣化的驅動力佔據主導地位，它在自動駕駛領域具有廣泛的定位，並擁有多元化的合作伙伴。兩個關鍵的聯盟構成了其最近更強大的立足點的基礎：自動車輛教育的合作伙伴（“鋪設”）聯盟與其他全球 OEM 和網絡的一個 utonomous 車輛（“NAV”）聯盟的車輛的互聯性。
今年 7 月，大眾還決定與 Aurora 公司合作，開發自動駕駛汽車技術的領先技術人員。並加入了福特公司，投資 $2.6B 美元，作為一個更廣泛的自動駕駛和電動汽車聯盟的一部分。這使得 ARGO AI 能夠在全球開發自動駕駛技術的競賽中加速他們的遊戲。具體地說，他們的目標是發展一個汽車工程師協會（“SAE”）4 級的自動駕駛系統，並大幅提高其員工的 40%。
最後，大眾通過與亞洲球員建立夥伴關係以增強他們在國際上的影響力，顯示出明確的戰略意圖，與科技公司的夥伴關係，讓他們更廣泛地獲得新的技術創新和與微軟和百度的夥伴關係，以促進其汽車雲業務的發展。
- 寶馬和戴姆勒
最近宣佈的兩個德國高級 OEM 廠商之間的夥伴關係讓許多人感到意外，內部技術開發顯然是事先的一個優先事項。即使兩者結合起來，雙方的自動駕駛關係似乎也遠不如大眾。
但脫穎而出的是，寶馬與雲技術專家（即微軟、騰訊、IBM）和戴姆勒公司（Daimler）合作將其網絡擴展到亞洲與吉利的合作。以及通過 Torc 機器人技術和 TransDev 整合自駕卡車技術 。特別值得注意的是，戴姆勒，博世和 Nvidia 之間的夥伴關係，發展自動駕駛L4 和 L5 級驅動技術，從一個自動化的代客停車測試運行。
雖然在未命名的自動駕駛平臺上，由寶馬驅動的知識共享水平相比，鋪設或導航聯盟可能難以評估外部，平臺的深度和水平似乎更淺。不過，它也包括了各種傳統的汽車供應商、技術人員和自動駕駛汽車公司，包括英特爾、APTIV、Innoviz Technologies、TTech 和百度的阿波羅平臺內在的公司和自動駕駛汽車初創公司都在推動這一發展進程。
- 豐田
莫奈技術公司成立於幾周前，它為豐田公司在 AV 技術和全球戰略伙伴關係中的各種共同投資奠定了堅實的基礎。與軟銀、鈴木、五十鈴、斯巴魯、馬自達和大發的合資企業，將所有成員的數據和技術結合起來，在亞洲市場上創造一個主導的角色。
清晰的地理位置讓豐田能夠探索自動駕駛技術的領域，而這一領域的監管界限不那麼明顯，許多美國和歐洲的競爭對手都面臨這樣的問題。與此同時，他們與領先的雲基礎設施和技術公司有著密切的關係，他們有著領先優勢，發展完全自動的汽車技術。
其他著名的成員是特斯拉，蘋果，Waymo（谷歌）和 Uber。這四家公司都有很強的技術背景，有明確的戰略目標，在內部發展自動駕駛技術，不需要建立廣泛的夥伴關係網絡。
- 蘋果
蘋果公司在自動駕駛的努力下發出了混合信號，在7月聘請了前特斯拉工程師 MacManus，之後兩名首席工程師在 2 月份停止了 190 名員工招聘。最近的評論強調了不利的工作條件和員工的高損耗，說明了在推動蘋果自動駕駛技術方面的困難是罪魁禍首。今年 7 月，Acqui 租用了 Drive.ai，為蘋果公司提供了一個經驗豐富的工程師來完善自我驅動汽車的機會。
- 特斯拉
像往常一樣，特斯拉在其公開的外觀和自動駕駛技術的意見，特別是激進。首先，激光雷達技術遭到了特斯拉創始人兼首席執行官 Elon 的殘酷排斥。第二，夥伴關係似乎不是一個高度優先事項，因為很少有公開的夥伴關係。特斯拉在汽車工業中保持著一個幾乎是 siloed 的位置：一個先驅，但關閉了。
- Waymo 和 Uber
Waymo 和 Uber 都在內部開發他們的技術和軟件，只與那些能夠和願意為他們提供所需資源的公司合作。他們顯然擁有數量有限的技術合作夥伴，他們的觀點和野心，開發全套自動駕駛技術在國內。夥伴關係的主要目的是測試和改進汽車的自駕車技術，同時微調客戶價值主張。LYFT 最近發出了支持的呼籲，向公眾開放了他們的 5 級數據集（包含 55000 個 3D 框架）。
令人驚訝的是，儘管 Tesla、Waymo 和 Uber 總部的距離很近，但這些關鍵的行業參與者之間並沒有公共的夥伴關係或聯盟。然而，Waymo確實與一個新創公司 DeepMind緊密合作，開發新的人工智能培訓模式。
自動駕駛公司地點
過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。
文 | 白及
雷鋒網新智駕按：在本文中，從事汽車移動和汽車技術投資的Firstmile解碼了自動駕駛全景觀。Firstmile是專注於支持下一代具有資本、深領域專業知識和強大工業網絡的歐洲移動技術公司。這項研究報告由 Markus Ferres 和 Jens PhilippKlein 撰寫。
今年 7 月，兩家汽車巨頭福特和大眾宣佈將擴大在美國和歐洲的電動汽車和自動駕駛汽車的全球聯盟。這標誌著一個新時代的開始。過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。該夥伴關係只是最近在自動駕駛汽車領域發佈的眾多公告之一。技術平臺正變得越來越有價值，這讓傳統汽車製造商開始不安。主機廠爭先恐後地追趕新的競爭對手，如 Waymo 和 Uber 等。
與此同時，全球汽車業繼續向研究領域和技術初創公司投入數十億美元，迫切需要找到適合每天成長的新員工。波士頓諮詢公司和密歇根州流動研究所的研究表明，僅美國汽車工業就需要大約 4.5 萬名流動工程師和 7 萬名技術工人，在未來十年內進行自動駕駛車輛的測試和鋪設工作。
行業內已經確切知道的一件事是：流動性變化的浪潮將使車輛的所有權過時，它將破壞目前所有的商業模式：汽車保險、融資和車隊管理。一旦準備就緒，這將比現在的預期更快地投入商業化（儘管最近對 L 5的推動過於樂觀）。
方法論
為把握幅度和了解模糊界限的車輛製造商、傳統汽車供應商和技術公司，我們專注於 7 個不同集群內的自動駕駛空間。所有 232 家公司的自動駕駛景觀目前或以前都有 VC/PE 的支持。這些數據是使用 CrunchBase、PitchBook、Tracxn 和 FirstMmile 內部消息源進行編寫。
自動駕駛系統為客戶提供全套自動駕駛的軟件和技術。這些可能包括先進的駕駛員輔助系統（ADAS）。其目的是提高某些驅動能力，使技術接近完全自動駕駛系統。數據和模擬公司提供數據分析，圖像註釋和聚類，培訓數據和先進的仿真工具，為客戶尋求培訓他們的自動駕駛系統。這些必須提供超過 99.9999%的準確度和可靠性，因此準確的模擬數據和註釋是至關重要的。
光探測、測距和傳感包括硬件和軟件，能夠實時地對車輛環境進行分析和理解，包括雷達、光探測和測距（激光雷達）系統、超聲波、照相機、芯片和軟件技術初創公司。
自動駕駛汽車製造企業以自動駕駛能力為整車製造企業，而以運輸乘客為主要目的的全自動車輛可能還要幾年時間。目前的產品越來越根植於工業實踐中。這些都是特別用途的車輛，範圍從街道清潔車輛到最後一英里交付吊艙。
地圖和基於位置的服務以最簡單的形式允許現代車輛精確定位，甚至為未來的自動移動提供更為重要的數據（即路邊的可用性、現場交通和停車數據）。在高度精確的地理定位，使車輛瞭解他們的環境，解釋，並推斷從硬件來源收到的數據的行動。應用程序和移動基礎設施公司提供移動性服務，為自動駕駛車輛測試和下一代提供軟件或物理基礎設施 mobility-as-a-service 平臺（MAAS），連接的汽車和通信公司允許設備，車輛和環境之間的通信，使一個完全自動的移動生態系統在未來 5G 通信技術將發揮極為重要的作用。
解碼自動車輛景觀
前 20 名自動駕駛汽車公司
前 20 名自動駕駛汽車公司中，有50% 來自美國，而中國公司只有 40%。剩下的兩個來自以色列（Innoviz Technologies）和奧地利（TTTech）。有趣的是，55% 的最受資助的創業公司提供先進的駕駛輔助系統（ADAS）或開發全套自動駕駛軟件，突出了擁有整個自主軟件價值鏈的價值。30% 的初創企業是自動駕駛汽車製造商，其餘 15% 在激光雷達領域活躍，專注於硬件組件。
有幾起自動駕駛收購值得注意
英特爾在 2017 年收購 Mobileye 被認為是自動駕駛行業的一個轉折點，因為它向傳統的汽車製造商證明，市場不再僅僅基於有形的汽車零部件：現任者必須保持警惕。其他值得注意的收購包括福特收購 Argo Ai 和 Trave 控股公司，通用汽車公司對克魯斯的投資，APTIV（以前的德爾菲技術）收購 Nutonomy 和 Ottomatika，以及蘋果公司最近收購Drive.AI。
自動駕駛夥伴關係
雖然看起來夥伴關係和聯盟的絕對數量是相當大的。然而，更仔細地看的時候，我們從中解讀了三個關鍵的趨勢:
一是下一代的新浪潮，軟件集中的汽車供應公司正在崛起。在 1977 年，通用汽車 Oldsmobile Toronado 是第一輛擁有電子控制單元來管理時間的車輛。到了 1981 年，通用汽車已經在他們的乘用車線路上部署了大約 5 萬行代碼，而今天，雪佛蘭 Volt（Chevrolet Volt）就運行了超過 1000 萬行代碼。隨著時間的推移，硬件供應商和汽車製造商已經努力地開發了他們的軟件技術。但硬件仍然是製造商的心臟。
現在，擁有純軟件和技術背景的汽車行業的玩家數量正在迅速增長。它已不再足以生產最佳的傳動系統或汽車。越來越明顯的是，軟件將成為未來的王，必須同時開發，而不是在 Siloed 的業務單元中。
二是技術挑戰的規模在大型主機廠和技術公司之間建立了新的聯盟，而只有少數選擇公司選擇在自行開發技術。在經歷了很大程度上覆雜的自動駕駛技術所帶來的挑戰後，大型原始設備製造商已經轉向了更開放的方式：與已成立的技術公司建立夥伴關係，以提高其專業知識和獲得最先進的知識。目前，越來越多的領域，從自己的隊伍中招募專家，證明比預期的更困難：主機廠需要與外部知識的合作伙伴。雖然寶馬仍然依賴內部發展的例子，但大眾汽車已經向前跳，與 Argo Al 和 Ford 合作。
科技巨頭如微軟、Nvidia 和 IBM 也加入了這場可能會讓主機廠落後的戰鬥。另一方面，特斯拉和蘋果公司似乎在積極地規避夥伴關係，因為他們在沒有一個廣泛的汽車或技術盟友網絡的情況下進入了風暴：他們堅信內部的發展。
三是美國和中國正在出現新的參與者，歐洲落後。最近宣佈的五個汽車製造商加入由豐田和軟銀（“莫奈技術”）支持的自主技術合資企業，亞洲初創公司正利用其技術專長，在自主駕駛汽車技術方面取得快速進步。百度自動駕駛平臺“阿波羅”是亞洲科技公司如何在其他人面前掌握廣泛合作關係的絕佳例證：在他們的夥伴關係頁面上一瞥，就有可能使德國汽車業高管們感到嚴重眩暈。
然而，儘管德國汽車公司對其自動駕駛技術保持沉默，但更近距離的觀察揭示了一個廣泛的夥伴關係、聯盟和合資企業的網絡，以形成自主流動的未來。最重要的是下面的詳細介紹：
- 大眾
在大眾汽車的新機動性戰略中，電氣化的驅動力佔據主導地位，它在自動駕駛領域具有廣泛的定位，並擁有多元化的合作伙伴。兩個關鍵的聯盟構成了其最近更強大的立足點的基礎：自動車輛教育的合作伙伴（“鋪設”）聯盟與其他全球 OEM 和網絡的一個 utonomous 車輛（“NAV”）聯盟的車輛的互聯性。
今年 7 月，大眾還決定與 Aurora 公司合作，開發自動駕駛汽車技術的領先技術人員。並加入了福特公司，投資 $2.6B 美元，作為一個更廣泛的自動駕駛和電動汽車聯盟的一部分。這使得 ARGO AI 能夠在全球開發自動駕駛技術的競賽中加速他們的遊戲。具體地說，他們的目標是發展一個汽車工程師協會（“SAE”）4 級的自動駕駛系統，並大幅提高其員工的 40%。
最後，大眾通過與亞洲球員建立夥伴關係以增強他們在國際上的影響力，顯示出明確的戰略意圖，與科技公司的夥伴關係，讓他們更廣泛地獲得新的技術創新和與微軟和百度的夥伴關係，以促進其汽車雲業務的發展。
- 寶馬和戴姆勒
最近宣佈的兩個德國高級 OEM 廠商之間的夥伴關係讓許多人感到意外，內部技術開發顯然是事先的一個優先事項。即使兩者結合起來，雙方的自動駕駛關係似乎也遠不如大眾。
但脫穎而出的是，寶馬與雲技術專家（即微軟、騰訊、IBM）和戴姆勒公司（Daimler）合作將其網絡擴展到亞洲與吉利的合作。以及通過 Torc 機器人技術和 TransDev 整合自駕卡車技術 。特別值得注意的是，戴姆勒，博世和 Nvidia 之間的夥伴關係，發展自動駕駛L4 和 L5 級驅動技術，從一個自動化的代客停車測試運行。
雖然在未命名的自動駕駛平臺上，由寶馬驅動的知識共享水平相比，鋪設或導航聯盟可能難以評估外部，平臺的深度和水平似乎更淺。不過，它也包括了各種傳統的汽車供應商、技術人員和自動駕駛汽車公司，包括英特爾、APTIV、Innoviz Technologies、TTech 和百度的阿波羅平臺內在的公司和自動駕駛汽車初創公司都在推動這一發展進程。
- 豐田
莫奈技術公司成立於幾周前，它為豐田公司在 AV 技術和全球戰略伙伴關係中的各種共同投資奠定了堅實的基礎。與軟銀、鈴木、五十鈴、斯巴魯、馬自達和大發的合資企業，將所有成員的數據和技術結合起來，在亞洲市場上創造一個主導的角色。
清晰的地理位置讓豐田能夠探索自動駕駛技術的領域，而這一領域的監管界限不那麼明顯，許多美國和歐洲的競爭對手都面臨這樣的問題。與此同時，他們與領先的雲基礎設施和技術公司有著密切的關係，他們有著領先優勢，發展完全自動的汽車技術。
其他著名的成員是特斯拉，蘋果，Waymo（谷歌）和 Uber。這四家公司都有很強的技術背景，有明確的戰略目標，在內部發展自動駕駛技術，不需要建立廣泛的夥伴關係網絡。
- 蘋果
蘋果公司在自動駕駛的努力下發出了混合信號，在7月聘請了前特斯拉工程師 MacManus，之後兩名首席工程師在 2 月份停止了 190 名員工招聘。最近的評論強調了不利的工作條件和員工的高損耗，說明了在推動蘋果自動駕駛技術方面的困難是罪魁禍首。今年 7 月，Acqui 租用了 Drive.ai，為蘋果公司提供了一個經驗豐富的工程師來完善自我驅動汽車的機會。
- 特斯拉
像往常一樣，特斯拉在其公開的外觀和自動駕駛技術的意見，特別是激進。首先，激光雷達技術遭到了特斯拉創始人兼首席執行官 Elon 的殘酷排斥。第二，夥伴關係似乎不是一個高度優先事項，因為很少有公開的夥伴關係。特斯拉在汽車工業中保持著一個幾乎是 siloed 的位置：一個先驅，但關閉了。
- Waymo 和 Uber
Waymo 和 Uber 都在內部開發他們的技術和軟件，只與那些能夠和願意為他們提供所需資源的公司合作。他們顯然擁有數量有限的技術合作夥伴，他們的觀點和野心，開發全套自動駕駛技術在國內。夥伴關係的主要目的是測試和改進汽車的自駕車技術，同時微調客戶價值主張。LYFT 最近發出了支持的呼籲，向公眾開放了他們的 5 級數據集（包含 55000 個 3D 框架）。
令人驚訝的是，儘管 Tesla、Waymo 和 Uber 總部的距離很近，但這些關鍵的行業參與者之間並沒有公共的夥伴關係或聯盟。然而，Waymo確實與一個新創公司 DeepMind緊密合作，開發新的人工智能培訓模式。
自動駕駛公司地點
歐洲汽車製造商以其製造能力而聞名，並在 OEM 和供應商兩個方面建立了良好的聲譽。著名的公司包括大陸、博世和西門子。在考察歐洲市場上的少數大純技術成員時，這種關注和可能落後於快速移動行業的能力是顯而易見的。
美國似乎更適合於汽車行業的技術變革浪潮，蘋果、微軟、微軟等大型技術人員正在緩慢地浸入自動駕駛技術的深水區，而極光、APTIV、Mobileye，和 waymo 已經有了強大的地位。福特、通用和特斯拉同樣處於自動駕駛價值鏈的頂端。
亞洲為科技公司提供了強大的培育基地，因此，許多領先的移動公司和市場挑戰者（即滴滴和百度的阿波羅平臺）都有了自己的家，莫奈科技的合資企業彰顯了高水平的雄心。
過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。
文 | 白及
雷鋒網新智駕按：在本文中，從事汽車移動和汽車技術投資的Firstmile解碼了自動駕駛全景觀。Firstmile是專注於支持下一代具有資本、深領域專業知識和強大工業網絡的歐洲移動技術公司。這項研究報告由 Markus Ferres 和 Jens PhilippKlein 撰寫。
今年 7 月，兩家汽車巨頭福特和大眾宣佈將擴大在美國和歐洲的電動汽車和自動駕駛汽車的全球聯盟。這標誌著一個新時代的開始。過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。該夥伴關係只是最近在自動駕駛汽車領域發佈的眾多公告之一。技術平臺正變得越來越有價值，這讓傳統汽車製造商開始不安。主機廠爭先恐後地追趕新的競爭對手，如 Waymo 和 Uber 等。
與此同時，全球汽車業繼續向研究領域和技術初創公司投入數十億美元，迫切需要找到適合每天成長的新員工。波士頓諮詢公司和密歇根州流動研究所的研究表明，僅美國汽車工業就需要大約 4.5 萬名流動工程師和 7 萬名技術工人，在未來十年內進行自動駕駛車輛的測試和鋪設工作。
行業內已經確切知道的一件事是：流動性變化的浪潮將使車輛的所有權過時，它將破壞目前所有的商業模式：汽車保險、融資和車隊管理。一旦準備就緒，這將比現在的預期更快地投入商業化（儘管最近對 L 5的推動過於樂觀）。
方法論
為把握幅度和了解模糊界限的車輛製造商、傳統汽車供應商和技術公司，我們專注於 7 個不同集群內的自動駕駛空間。所有 232 家公司的自動駕駛景觀目前或以前都有 VC/PE 的支持。這些數據是使用 CrunchBase、PitchBook、Tracxn 和 FirstMmile 內部消息源進行編寫。
自動駕駛系統為客戶提供全套自動駕駛的軟件和技術。這些可能包括先進的駕駛員輔助系統（ADAS）。其目的是提高某些驅動能力，使技術接近完全自動駕駛系統。數據和模擬公司提供數據分析，圖像註釋和聚類，培訓數據和先進的仿真工具，為客戶尋求培訓他們的自動駕駛系統。這些必須提供超過 99.9999%的準確度和可靠性，因此準確的模擬數據和註釋是至關重要的。
光探測、測距和傳感包括硬件和軟件，能夠實時地對車輛環境進行分析和理解，包括雷達、光探測和測距（激光雷達）系統、超聲波、照相機、芯片和軟件技術初創公司。
自動駕駛汽車製造企業以自動駕駛能力為整車製造企業，而以運輸乘客為主要目的的全自動車輛可能還要幾年時間。目前的產品越來越根植於工業實踐中。這些都是特別用途的車輛，範圍從街道清潔車輛到最後一英里交付吊艙。
地圖和基於位置的服務以最簡單的形式允許現代車輛精確定位，甚至為未來的自動移動提供更為重要的數據（即路邊的可用性、現場交通和停車數據）。在高度精確的地理定位，使車輛瞭解他們的環境，解釋，並推斷從硬件來源收到的數據的行動。應用程序和移動基礎設施公司提供移動性服務，為自動駕駛車輛測試和下一代提供軟件或物理基礎設施 mobility-as-a-service 平臺（MAAS），連接的汽車和通信公司允許設備，車輛和環境之間的通信，使一個完全自動的移動生態系統在未來 5G 通信技術將發揮極為重要的作用。
解碼自動車輛景觀
前 20 名自動駕駛汽車公司
前 20 名自動駕駛汽車公司中，有50% 來自美國，而中國公司只有 40%。剩下的兩個來自以色列（Innoviz Technologies）和奧地利（TTTech）。有趣的是，55% 的最受資助的創業公司提供先進的駕駛輔助系統（ADAS）或開發全套自動駕駛軟件，突出了擁有整個自主軟件價值鏈的價值。30% 的初創企業是自動駕駛汽車製造商，其餘 15% 在激光雷達領域活躍，專注於硬件組件。
有幾起自動駕駛收購值得注意
英特爾在 2017 年收購 Mobileye 被認為是自動駕駛行業的一個轉折點，因為它向傳統的汽車製造商證明，市場不再僅僅基於有形的汽車零部件：現任者必須保持警惕。其他值得注意的收購包括福特收購 Argo Ai 和 Trave 控股公司，通用汽車公司對克魯斯的投資，APTIV（以前的德爾菲技術）收購 Nutonomy 和 Ottomatika，以及蘋果公司最近收購Drive.AI。
自動駕駛夥伴關係
雖然看起來夥伴關係和聯盟的絕對數量是相當大的。然而，更仔細地看的時候，我們從中解讀了三個關鍵的趨勢:
一是下一代的新浪潮，軟件集中的汽車供應公司正在崛起。在 1977 年，通用汽車 Oldsmobile Toronado 是第一輛擁有電子控制單元來管理時間的車輛。到了 1981 年，通用汽車已經在他們的乘用車線路上部署了大約 5 萬行代碼，而今天，雪佛蘭 Volt（Chevrolet Volt）就運行了超過 1000 萬行代碼。隨著時間的推移，硬件供應商和汽車製造商已經努力地開發了他們的軟件技術。但硬件仍然是製造商的心臟。
現在，擁有純軟件和技術背景的汽車行業的玩家數量正在迅速增長。它已不再足以生產最佳的傳動系統或汽車。越來越明顯的是，軟件將成為未來的王，必須同時開發，而不是在 Siloed 的業務單元中。
二是技術挑戰的規模在大型主機廠和技術公司之間建立了新的聯盟，而只有少數選擇公司選擇在自行開發技術。在經歷了很大程度上覆雜的自動駕駛技術所帶來的挑戰後，大型原始設備製造商已經轉向了更開放的方式：與已成立的技術公司建立夥伴關係，以提高其專業知識和獲得最先進的知識。目前，越來越多的領域，從自己的隊伍中招募專家，證明比預期的更困難：主機廠需要與外部知識的合作伙伴。雖然寶馬仍然依賴內部發展的例子，但大眾汽車已經向前跳，與 Argo Al 和 Ford 合作。
科技巨頭如微軟、Nvidia 和 IBM 也加入了這場可能會讓主機廠落後的戰鬥。另一方面，特斯拉和蘋果公司似乎在積極地規避夥伴關係，因為他們在沒有一個廣泛的汽車或技術盟友網絡的情況下進入了風暴：他們堅信內部的發展。
三是美國和中國正在出現新的參與者，歐洲落後。最近宣佈的五個汽車製造商加入由豐田和軟銀（“莫奈技術”）支持的自主技術合資企業，亞洲初創公司正利用其技術專長，在自主駕駛汽車技術方面取得快速進步。百度自動駕駛平臺“阿波羅”是亞洲科技公司如何在其他人面前掌握廣泛合作關係的絕佳例證：在他們的夥伴關係頁面上一瞥，就有可能使德國汽車業高管們感到嚴重眩暈。
然而，儘管德國汽車公司對其自動駕駛技術保持沉默，但更近距離的觀察揭示了一個廣泛的夥伴關係、聯盟和合資企業的網絡，以形成自主流動的未來。最重要的是下面的詳細介紹：
- 大眾
在大眾汽車的新機動性戰略中，電氣化的驅動力佔據主導地位，它在自動駕駛領域具有廣泛的定位，並擁有多元化的合作伙伴。兩個關鍵的聯盟構成了其最近更強大的立足點的基礎：自動車輛教育的合作伙伴（“鋪設”）聯盟與其他全球 OEM 和網絡的一個 utonomous 車輛（“NAV”）聯盟的車輛的互聯性。
今年 7 月，大眾還決定與 Aurora 公司合作，開發自動駕駛汽車技術的領先技術人員。並加入了福特公司，投資 $2.6B 美元，作為一個更廣泛的自動駕駛和電動汽車聯盟的一部分。這使得 ARGO AI 能夠在全球開發自動駕駛技術的競賽中加速他們的遊戲。具體地說，他們的目標是發展一個汽車工程師協會（“SAE”）4 級的自動駕駛系統，並大幅提高其員工的 40%。
最後，大眾通過與亞洲球員建立夥伴關係以增強他們在國際上的影響力，顯示出明確的戰略意圖，與科技公司的夥伴關係，讓他們更廣泛地獲得新的技術創新和與微軟和百度的夥伴關係，以促進其汽車雲業務的發展。
- 寶馬和戴姆勒
最近宣佈的兩個德國高級 OEM 廠商之間的夥伴關係讓許多人感到意外，內部技術開發顯然是事先的一個優先事項。即使兩者結合起來，雙方的自動駕駛關係似乎也遠不如大眾。
但脫穎而出的是，寶馬與雲技術專家（即微軟、騰訊、IBM）和戴姆勒公司（Daimler）合作將其網絡擴展到亞洲與吉利的合作。以及通過 Torc 機器人技術和 TransDev 整合自駕卡車技術 。特別值得注意的是，戴姆勒，博世和 Nvidia 之間的夥伴關係，發展自動駕駛L4 和 L5 級驅動技術，從一個自動化的代客停車測試運行。
雖然在未命名的自動駕駛平臺上，由寶馬驅動的知識共享水平相比，鋪設或導航聯盟可能難以評估外部，平臺的深度和水平似乎更淺。不過，它也包括了各種傳統的汽車供應商、技術人員和自動駕駛汽車公司，包括英特爾、APTIV、Innoviz Technologies、TTech 和百度的阿波羅平臺內在的公司和自動駕駛汽車初創公司都在推動這一發展進程。
- 豐田
莫奈技術公司成立於幾周前，它為豐田公司在 AV 技術和全球戰略伙伴關係中的各種共同投資奠定了堅實的基礎。與軟銀、鈴木、五十鈴、斯巴魯、馬自達和大發的合資企業，將所有成員的數據和技術結合起來，在亞洲市場上創造一個主導的角色。
清晰的地理位置讓豐田能夠探索自動駕駛技術的領域，而這一領域的監管界限不那麼明顯，許多美國和歐洲的競爭對手都面臨這樣的問題。與此同時，他們與領先的雲基礎設施和技術公司有著密切的關係，他們有著領先優勢，發展完全自動的汽車技術。
其他著名的成員是特斯拉，蘋果，Waymo（谷歌）和 Uber。這四家公司都有很強的技術背景，有明確的戰略目標，在內部發展自動駕駛技術，不需要建立廣泛的夥伴關係網絡。
- 蘋果
蘋果公司在自動駕駛的努力下發出了混合信號，在7月聘請了前特斯拉工程師 MacManus，之後兩名首席工程師在 2 月份停止了 190 名員工招聘。最近的評論強調了不利的工作條件和員工的高損耗，說明了在推動蘋果自動駕駛技術方面的困難是罪魁禍首。今年 7 月，Acqui 租用了 Drive.ai，為蘋果公司提供了一個經驗豐富的工程師來完善自我驅動汽車的機會。
- 特斯拉
像往常一樣，特斯拉在其公開的外觀和自動駕駛技術的意見，特別是激進。首先，激光雷達技術遭到了特斯拉創始人兼首席執行官 Elon 的殘酷排斥。第二，夥伴關係似乎不是一個高度優先事項，因為很少有公開的夥伴關係。特斯拉在汽車工業中保持著一個幾乎是 siloed 的位置：一個先驅，但關閉了。
- Waymo 和 Uber
Waymo 和 Uber 都在內部開發他們的技術和軟件，只與那些能夠和願意為他們提供所需資源的公司合作。他們顯然擁有數量有限的技術合作夥伴，他們的觀點和野心，開發全套自動駕駛技術在國內。夥伴關係的主要目的是測試和改進汽車的自駕車技術，同時微調客戶價值主張。LYFT 最近發出了支持的呼籲，向公眾開放了他們的 5 級數據集（包含 55000 個 3D 框架）。
令人驚訝的是，儘管 Tesla、Waymo 和 Uber 總部的距離很近，但這些關鍵的行業參與者之間並沒有公共的夥伴關係或聯盟。然而，Waymo確實與一個新創公司 DeepMind緊密合作，開發新的人工智能培訓模式。
自動駕駛公司地點
歐洲汽車製造商以其製造能力而聞名，並在 OEM 和供應商兩個方面建立了良好的聲譽。著名的公司包括大陸、博世和西門子。在考察歐洲市場上的少數大純技術成員時，這種關注和可能落後於快速移動行業的能力是顯而易見的。
美國似乎更適合於汽車行業的技術變革浪潮，蘋果、微軟、微軟等大型技術人員正在緩慢地浸入自動駕駛技術的深水區，而極光、APTIV、Mobileye，和 waymo 已經有了強大的地位。福特、通用和特斯拉同樣處於自動駕駛價值鏈的頂端。
亞洲為科技公司提供了強大的培育基地，因此，許多領先的移動公司和市場挑戰者（即滴滴和百度的阿波羅平臺）都有了自己的家，莫奈科技的合資企業彰顯了高水平的雄心。
自動駕駛專利申請
過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。
文 | 白及
雷鋒網新智駕按：在本文中，從事汽車移動和汽車技術投資的Firstmile解碼了自動駕駛全景觀。Firstmile是專注於支持下一代具有資本、深領域專業知識和強大工業網絡的歐洲移動技術公司。這項研究報告由 Markus Ferres 和 Jens PhilippKlein 撰寫。
今年 7 月，兩家汽車巨頭福特和大眾宣佈將擴大在美國和歐洲的電動汽車和自動駕駛汽車的全球聯盟。這標誌著一個新時代的開始。過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。該夥伴關係只是最近在自動駕駛汽車領域發佈的眾多公告之一。技術平臺正變得越來越有價值，這讓傳統汽車製造商開始不安。主機廠爭先恐後地追趕新的競爭對手，如 Waymo 和 Uber 等。
與此同時，全球汽車業繼續向研究領域和技術初創公司投入數十億美元，迫切需要找到適合每天成長的新員工。波士頓諮詢公司和密歇根州流動研究所的研究表明，僅美國汽車工業就需要大約 4.5 萬名流動工程師和 7 萬名技術工人，在未來十年內進行自動駕駛車輛的測試和鋪設工作。
行業內已經確切知道的一件事是：流動性變化的浪潮將使車輛的所有權過時，它將破壞目前所有的商業模式：汽車保險、融資和車隊管理。一旦準備就緒，這將比現在的預期更快地投入商業化（儘管最近對 L 5的推動過於樂觀）。
方法論
為把握幅度和了解模糊界限的車輛製造商、傳統汽車供應商和技術公司，我們專注於 7 個不同集群內的自動駕駛空間。所有 232 家公司的自動駕駛景觀目前或以前都有 VC/PE 的支持。這些數據是使用 CrunchBase、PitchBook、Tracxn 和 FirstMmile 內部消息源進行編寫。
自動駕駛系統為客戶提供全套自動駕駛的軟件和技術。這些可能包括先進的駕駛員輔助系統（ADAS）。其目的是提高某些驅動能力，使技術接近完全自動駕駛系統。數據和模擬公司提供數據分析，圖像註釋和聚類，培訓數據和先進的仿真工具，為客戶尋求培訓他們的自動駕駛系統。這些必須提供超過 99.9999%的準確度和可靠性，因此準確的模擬數據和註釋是至關重要的。
光探測、測距和傳感包括硬件和軟件，能夠實時地對車輛環境進行分析和理解，包括雷達、光探測和測距（激光雷達）系統、超聲波、照相機、芯片和軟件技術初創公司。
自動駕駛汽車製造企業以自動駕駛能力為整車製造企業，而以運輸乘客為主要目的的全自動車輛可能還要幾年時間。目前的產品越來越根植於工業實踐中。這些都是特別用途的車輛，範圍從街道清潔車輛到最後一英里交付吊艙。
地圖和基於位置的服務以最簡單的形式允許現代車輛精確定位，甚至為未來的自動移動提供更為重要的數據（即路邊的可用性、現場交通和停車數據）。在高度精確的地理定位，使車輛瞭解他們的環境，解釋，並推斷從硬件來源收到的數據的行動。應用程序和移動基礎設施公司提供移動性服務，為自動駕駛車輛測試和下一代提供軟件或物理基礎設施 mobility-as-a-service 平臺（MAAS），連接的汽車和通信公司允許設備，車輛和環境之間的通信，使一個完全自動的移動生態系統在未來 5G 通信技術將發揮極為重要的作用。
解碼自動車輛景觀
前 20 名自動駕駛汽車公司
前 20 名自動駕駛汽車公司中，有50% 來自美國，而中國公司只有 40%。剩下的兩個來自以色列（Innoviz Technologies）和奧地利（TTTech）。有趣的是，55% 的最受資助的創業公司提供先進的駕駛輔助系統（ADAS）或開發全套自動駕駛軟件，突出了擁有整個自主軟件價值鏈的價值。30% 的初創企業是自動駕駛汽車製造商，其餘 15% 在激光雷達領域活躍，專注於硬件組件。
有幾起自動駕駛收購值得注意
英特爾在 2017 年收購 Mobileye 被認為是自動駕駛行業的一個轉折點，因為它向傳統的汽車製造商證明，市場不再僅僅基於有形的汽車零部件：現任者必須保持警惕。其他值得注意的收購包括福特收購 Argo Ai 和 Trave 控股公司，通用汽車公司對克魯斯的投資，APTIV（以前的德爾菲技術）收購 Nutonomy 和 Ottomatika，以及蘋果公司最近收購Drive.AI。
自動駕駛夥伴關係
雖然看起來夥伴關係和聯盟的絕對數量是相當大的。然而，更仔細地看的時候，我們從中解讀了三個關鍵的趨勢:
一是下一代的新浪潮，軟件集中的汽車供應公司正在崛起。在 1977 年，通用汽車 Oldsmobile Toronado 是第一輛擁有電子控制單元來管理時間的車輛。到了 1981 年，通用汽車已經在他們的乘用車線路上部署了大約 5 萬行代碼，而今天，雪佛蘭 Volt（Chevrolet Volt）就運行了超過 1000 萬行代碼。隨著時間的推移，硬件供應商和汽車製造商已經努力地開發了他們的軟件技術。但硬件仍然是製造商的心臟。
現在，擁有純軟件和技術背景的汽車行業的玩家數量正在迅速增長。它已不再足以生產最佳的傳動系統或汽車。越來越明顯的是，軟件將成為未來的王，必須同時開發，而不是在 Siloed 的業務單元中。
二是技術挑戰的規模在大型主機廠和技術公司之間建立了新的聯盟，而只有少數選擇公司選擇在自行開發技術。在經歷了很大程度上覆雜的自動駕駛技術所帶來的挑戰後，大型原始設備製造商已經轉向了更開放的方式：與已成立的技術公司建立夥伴關係，以提高其專業知識和獲得最先進的知識。目前，越來越多的領域，從自己的隊伍中招募專家，證明比預期的更困難：主機廠需要與外部知識的合作伙伴。雖然寶馬仍然依賴內部發展的例子，但大眾汽車已經向前跳，與 Argo Al 和 Ford 合作。
科技巨頭如微軟、Nvidia 和 IBM 也加入了這場可能會讓主機廠落後的戰鬥。另一方面，特斯拉和蘋果公司似乎在積極地規避夥伴關係，因為他們在沒有一個廣泛的汽車或技術盟友網絡的情況下進入了風暴：他們堅信內部的發展。
三是美國和中國正在出現新的參與者，歐洲落後。最近宣佈的五個汽車製造商加入由豐田和軟銀（“莫奈技術”）支持的自主技術合資企業，亞洲初創公司正利用其技術專長，在自主駕駛汽車技術方面取得快速進步。百度自動駕駛平臺“阿波羅”是亞洲科技公司如何在其他人面前掌握廣泛合作關係的絕佳例證：在他們的夥伴關係頁面上一瞥，就有可能使德國汽車業高管們感到嚴重眩暈。
然而，儘管德國汽車公司對其自動駕駛技術保持沉默，但更近距離的觀察揭示了一個廣泛的夥伴關係、聯盟和合資企業的網絡，以形成自主流動的未來。最重要的是下面的詳細介紹：
- 大眾
在大眾汽車的新機動性戰略中，電氣化的驅動力佔據主導地位，它在自動駕駛領域具有廣泛的定位，並擁有多元化的合作伙伴。兩個關鍵的聯盟構成了其最近更強大的立足點的基礎：自動車輛教育的合作伙伴（“鋪設”）聯盟與其他全球 OEM 和網絡的一個 utonomous 車輛（“NAV”）聯盟的車輛的互聯性。
今年 7 月，大眾還決定與 Aurora 公司合作，開發自動駕駛汽車技術的領先技術人員。並加入了福特公司，投資 $2.6B 美元，作為一個更廣泛的自動駕駛和電動汽車聯盟的一部分。這使得 ARGO AI 能夠在全球開發自動駕駛技術的競賽中加速他們的遊戲。具體地說，他們的目標是發展一個汽車工程師協會（“SAE”）4 級的自動駕駛系統，並大幅提高其員工的 40%。
最後，大眾通過與亞洲球員建立夥伴關係以增強他們在國際上的影響力，顯示出明確的戰略意圖，與科技公司的夥伴關係，讓他們更廣泛地獲得新的技術創新和與微軟和百度的夥伴關係，以促進其汽車雲業務的發展。
- 寶馬和戴姆勒
最近宣佈的兩個德國高級 OEM 廠商之間的夥伴關係讓許多人感到意外，內部技術開發顯然是事先的一個優先事項。即使兩者結合起來，雙方的自動駕駛關係似乎也遠不如大眾。
但脫穎而出的是，寶馬與雲技術專家（即微軟、騰訊、IBM）和戴姆勒公司（Daimler）合作將其網絡擴展到亞洲與吉利的合作。以及通過 Torc 機器人技術和 TransDev 整合自駕卡車技術 。特別值得注意的是，戴姆勒，博世和 Nvidia 之間的夥伴關係，發展自動駕駛L4 和 L5 級驅動技術，從一個自動化的代客停車測試運行。
雖然在未命名的自動駕駛平臺上，由寶馬驅動的知識共享水平相比，鋪設或導航聯盟可能難以評估外部，平臺的深度和水平似乎更淺。不過，它也包括了各種傳統的汽車供應商、技術人員和自動駕駛汽車公司，包括英特爾、APTIV、Innoviz Technologies、TTech 和百度的阿波羅平臺內在的公司和自動駕駛汽車初創公司都在推動這一發展進程。
- 豐田
莫奈技術公司成立於幾周前，它為豐田公司在 AV 技術和全球戰略伙伴關係中的各種共同投資奠定了堅實的基礎。與軟銀、鈴木、五十鈴、斯巴魯、馬自達和大發的合資企業，將所有成員的數據和技術結合起來，在亞洲市場上創造一個主導的角色。
清晰的地理位置讓豐田能夠探索自動駕駛技術的領域，而這一領域的監管界限不那麼明顯，許多美國和歐洲的競爭對手都面臨這樣的問題。與此同時，他們與領先的雲基礎設施和技術公司有著密切的關係，他們有著領先優勢，發展完全自動的汽車技術。
其他著名的成員是特斯拉，蘋果，Waymo（谷歌）和 Uber。這四家公司都有很強的技術背景，有明確的戰略目標，在內部發展自動駕駛技術，不需要建立廣泛的夥伴關係網絡。
- 蘋果
蘋果公司在自動駕駛的努力下發出了混合信號，在7月聘請了前特斯拉工程師 MacManus，之後兩名首席工程師在 2 月份停止了 190 名員工招聘。最近的評論強調了不利的工作條件和員工的高損耗，說明了在推動蘋果自動駕駛技術方面的困難是罪魁禍首。今年 7 月，Acqui 租用了 Drive.ai，為蘋果公司提供了一個經驗豐富的工程師來完善自我驅動汽車的機會。
- 特斯拉
像往常一樣，特斯拉在其公開的外觀和自動駕駛技術的意見，特別是激進。首先，激光雷達技術遭到了特斯拉創始人兼首席執行官 Elon 的殘酷排斥。第二，夥伴關係似乎不是一個高度優先事項，因為很少有公開的夥伴關係。特斯拉在汽車工業中保持著一個幾乎是 siloed 的位置：一個先驅，但關閉了。
- Waymo 和 Uber
Waymo 和 Uber 都在內部開發他們的技術和軟件，只與那些能夠和願意為他們提供所需資源的公司合作。他們顯然擁有數量有限的技術合作夥伴，他們的觀點和野心，開發全套自動駕駛技術在國內。夥伴關係的主要目的是測試和改進汽車的自駕車技術，同時微調客戶價值主張。LYFT 最近發出了支持的呼籲，向公眾開放了他們的 5 級數據集（包含 55000 個 3D 框架）。
令人驚訝的是，儘管 Tesla、Waymo 和 Uber 總部的距離很近，但這些關鍵的行業參與者之間並沒有公共的夥伴關係或聯盟。然而，Waymo確實與一個新創公司 DeepMind緊密合作，開發新的人工智能培訓模式。
自動駕駛公司地點
歐洲汽車製造商以其製造能力而聞名，並在 OEM 和供應商兩個方面建立了良好的聲譽。著名的公司包括大陸、博世和西門子。在考察歐洲市場上的少數大純技術成員時，這種關注和可能落後於快速移動行業的能力是顯而易見的。
美國似乎更適合於汽車行業的技術變革浪潮，蘋果、微軟、微軟等大型技術人員正在緩慢地浸入自動駕駛技術的深水區，而極光、APTIV、Mobileye，和 waymo 已經有了強大的地位。福特、通用和特斯拉同樣處於自動駕駛價值鏈的頂端。
亞洲為科技公司提供了強大的培育基地，因此，許多領先的移動公司和市場挑戰者（即滴滴和百度的阿波羅平臺）都有了自己的家，莫奈科技的合資企業彰顯了高水平的雄心。
自動駕駛專利申請
世界知識產權組織（WIPO）的頂級專利申請，與全球範圍內自主球員的傳播不同。在歐洲，自動駕駛的專利申請數量比其他技術近幾年增長了 20 倍，增長了 330%，而同期所有技術的增幅為 16%。雖然在自動汽車景觀的公司顯然有相似的方面，並看到明確的需要驅動 AV 技術的統計數字為自動駕駛的專利，然而，應謹慎解釋。
總的來說，德國公司在研究自動駕駛專利時有很強的影響力。這可能有兩個原因。首先，軟件組件只在專利局的特定條件下注冊，其中一些可能不直接適用於面向未來的自動駕駛技術。第二，博世、奧迪和歐陸有著註冊許多不同類型的硬件專利的歷史。同時，純軟件球員 Waymo 和 Argo AI 甚至不在前 10 名。因此，解釋有限的數據的準確性和外推註冊專利的汽車公司真正的競爭定位可能是有限的。
過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。
文 | 白及
雷鋒網新智駕按：在本文中，從事汽車移動和汽車技術投資的Firstmile解碼了自動駕駛全景觀。Firstmile是專注於支持下一代具有資本、深領域專業知識和強大工業網絡的歐洲移動技術公司。這項研究報告由 Markus Ferres 和 Jens PhilippKlein 撰寫。
今年 7 月，兩家汽車巨頭福特和大眾宣佈將擴大在美國和歐洲的電動汽車和自動駕駛汽車的全球聯盟。這標誌著一個新時代的開始。過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。該夥伴關係只是最近在自動駕駛汽車領域發佈的眾多公告之一。技術平臺正變得越來越有價值，這讓傳統汽車製造商開始不安。主機廠爭先恐後地追趕新的競爭對手，如 Waymo 和 Uber 等。
與此同時，全球汽車業繼續向研究領域和技術初創公司投入數十億美元，迫切需要找到適合每天成長的新員工。波士頓諮詢公司和密歇根州流動研究所的研究表明，僅美國汽車工業就需要大約 4.5 萬名流動工程師和 7 萬名技術工人，在未來十年內進行自動駕駛車輛的測試和鋪設工作。
行業內已經確切知道的一件事是：流動性變化的浪潮將使車輛的所有權過時，它將破壞目前所有的商業模式：汽車保險、融資和車隊管理。一旦準備就緒，這將比現在的預期更快地投入商業化（儘管最近對 L 5的推動過於樂觀）。
方法論
為把握幅度和了解模糊界限的車輛製造商、傳統汽車供應商和技術公司，我們專注於 7 個不同集群內的自動駕駛空間。所有 232 家公司的自動駕駛景觀目前或以前都有 VC/PE 的支持。這些數據是使用 CrunchBase、PitchBook、Tracxn 和 FirstMmile 內部消息源進行編寫。
自動駕駛系統為客戶提供全套自動駕駛的軟件和技術。這些可能包括先進的駕駛員輔助系統（ADAS）。其目的是提高某些驅動能力，使技術接近完全自動駕駛系統。數據和模擬公司提供數據分析，圖像註釋和聚類，培訓數據和先進的仿真工具，為客戶尋求培訓他們的自動駕駛系統。這些必須提供超過 99.9999%的準確度和可靠性，因此準確的模擬數據和註釋是至關重要的。
光探測、測距和傳感包括硬件和軟件，能夠實時地對車輛環境進行分析和理解，包括雷達、光探測和測距（激光雷達）系統、超聲波、照相機、芯片和軟件技術初創公司。
自動駕駛汽車製造企業以自動駕駛能力為整車製造企業，而以運輸乘客為主要目的的全自動車輛可能還要幾年時間。目前的產品越來越根植於工業實踐中。這些都是特別用途的車輛，範圍從街道清潔車輛到最後一英里交付吊艙。
地圖和基於位置的服務以最簡單的形式允許現代車輛精確定位，甚至為未來的自動移動提供更為重要的數據（即路邊的可用性、現場交通和停車數據）。在高度精確的地理定位，使車輛瞭解他們的環境，解釋，並推斷從硬件來源收到的數據的行動。應用程序和移動基礎設施公司提供移動性服務，為自動駕駛車輛測試和下一代提供軟件或物理基礎設施 mobility-as-a-service 平臺（MAAS），連接的汽車和通信公司允許設備，車輛和環境之間的通信，使一個完全自動的移動生態系統在未來 5G 通信技術將發揮極為重要的作用。
解碼自動車輛景觀
前 20 名自動駕駛汽車公司
前 20 名自動駕駛汽車公司中，有50% 來自美國，而中國公司只有 40%。剩下的兩個來自以色列（Innoviz Technologies）和奧地利（TTTech）。有趣的是，55% 的最受資助的創業公司提供先進的駕駛輔助系統（ADAS）或開發全套自動駕駛軟件，突出了擁有整個自主軟件價值鏈的價值。30% 的初創企業是自動駕駛汽車製造商，其餘 15% 在激光雷達領域活躍，專注於硬件組件。
有幾起自動駕駛收購值得注意
英特爾在 2017 年收購 Mobileye 被認為是自動駕駛行業的一個轉折點，因為它向傳統的汽車製造商證明，市場不再僅僅基於有形的汽車零部件：現任者必須保持警惕。其他值得注意的收購包括福特收購 Argo Ai 和 Trave 控股公司，通用汽車公司對克魯斯的投資，APTIV（以前的德爾菲技術）收購 Nutonomy 和 Ottomatika，以及蘋果公司最近收購Drive.AI。
自動駕駛夥伴關係
雖然看起來夥伴關係和聯盟的絕對數量是相當大的。然而，更仔細地看的時候，我們從中解讀了三個關鍵的趨勢:
一是下一代的新浪潮，軟件集中的汽車供應公司正在崛起。在 1977 年，通用汽車 Oldsmobile Toronado 是第一輛擁有電子控制單元來管理時間的車輛。到了 1981 年，通用汽車已經在他們的乘用車線路上部署了大約 5 萬行代碼，而今天，雪佛蘭 Volt（Chevrolet Volt）就運行了超過 1000 萬行代碼。隨著時間的推移，硬件供應商和汽車製造商已經努力地開發了他們的軟件技術。但硬件仍然是製造商的心臟。
現在，擁有純軟件和技術背景的汽車行業的玩家數量正在迅速增長。它已不再足以生產最佳的傳動系統或汽車。越來越明顯的是，軟件將成為未來的王，必須同時開發，而不是在 Siloed 的業務單元中。
二是技術挑戰的規模在大型主機廠和技術公司之間建立了新的聯盟，而只有少數選擇公司選擇在自行開發技術。在經歷了很大程度上覆雜的自動駕駛技術所帶來的挑戰後，大型原始設備製造商已經轉向了更開放的方式：與已成立的技術公司建立夥伴關係，以提高其專業知識和獲得最先進的知識。目前，越來越多的領域，從自己的隊伍中招募專家，證明比預期的更困難：主機廠需要與外部知識的合作伙伴。雖然寶馬仍然依賴內部發展的例子，但大眾汽車已經向前跳，與 Argo Al 和 Ford 合作。
科技巨頭如微軟、Nvidia 和 IBM 也加入了這場可能會讓主機廠落後的戰鬥。另一方面，特斯拉和蘋果公司似乎在積極地規避夥伴關係，因為他們在沒有一個廣泛的汽車或技術盟友網絡的情況下進入了風暴：他們堅信內部的發展。
三是美國和中國正在出現新的參與者，歐洲落後。最近宣佈的五個汽車製造商加入由豐田和軟銀（“莫奈技術”）支持的自主技術合資企業，亞洲初創公司正利用其技術專長，在自主駕駛汽車技術方面取得快速進步。百度自動駕駛平臺“阿波羅”是亞洲科技公司如何在其他人面前掌握廣泛合作關係的絕佳例證：在他們的夥伴關係頁面上一瞥，就有可能使德國汽車業高管們感到嚴重眩暈。
然而，儘管德國汽車公司對其自動駕駛技術保持沉默，但更近距離的觀察揭示了一個廣泛的夥伴關係、聯盟和合資企業的網絡，以形成自主流動的未來。最重要的是下面的詳細介紹：
- 大眾
在大眾汽車的新機動性戰略中，電氣化的驅動力佔據主導地位，它在自動駕駛領域具有廣泛的定位，並擁有多元化的合作伙伴。兩個關鍵的聯盟構成了其最近更強大的立足點的基礎：自動車輛教育的合作伙伴（“鋪設”）聯盟與其他全球 OEM 和網絡的一個 utonomous 車輛（“NAV”）聯盟的車輛的互聯性。
今年 7 月，大眾還決定與 Aurora 公司合作，開發自動駕駛汽車技術的領先技術人員。並加入了福特公司，投資 $2.6B 美元，作為一個更廣泛的自動駕駛和電動汽車聯盟的一部分。這使得 ARGO AI 能夠在全球開發自動駕駛技術的競賽中加速他們的遊戲。具體地說，他們的目標是發展一個汽車工程師協會（“SAE”）4 級的自動駕駛系統，並大幅提高其員工的 40%。
最後，大眾通過與亞洲球員建立夥伴關係以增強他們在國際上的影響力，顯示出明確的戰略意圖，與科技公司的夥伴關係，讓他們更廣泛地獲得新的技術創新和與微軟和百度的夥伴關係，以促進其汽車雲業務的發展。
- 寶馬和戴姆勒
最近宣佈的兩個德國高級 OEM 廠商之間的夥伴關係讓許多人感到意外，內部技術開發顯然是事先的一個優先事項。即使兩者結合起來，雙方的自動駕駛關係似乎也遠不如大眾。
但脫穎而出的是，寶馬與雲技術專家（即微軟、騰訊、IBM）和戴姆勒公司（Daimler）合作將其網絡擴展到亞洲與吉利的合作。以及通過 Torc 機器人技術和 TransDev 整合自駕卡車技術 。特別值得注意的是，戴姆勒，博世和 Nvidia 之間的夥伴關係，發展自動駕駛L4 和 L5 級驅動技術，從一個自動化的代客停車測試運行。
雖然在未命名的自動駕駛平臺上，由寶馬驅動的知識共享水平相比，鋪設或導航聯盟可能難以評估外部，平臺的深度和水平似乎更淺。不過，它也包括了各種傳統的汽車供應商、技術人員和自動駕駛汽車公司，包括英特爾、APTIV、Innoviz Technologies、TTech 和百度的阿波羅平臺內在的公司和自動駕駛汽車初創公司都在推動這一發展進程。
- 豐田
莫奈技術公司成立於幾周前，它為豐田公司在 AV 技術和全球戰略伙伴關係中的各種共同投資奠定了堅實的基礎。與軟銀、鈴木、五十鈴、斯巴魯、馬自達和大發的合資企業，將所有成員的數據和技術結合起來，在亞洲市場上創造一個主導的角色。
清晰的地理位置讓豐田能夠探索自動駕駛技術的領域，而這一領域的監管界限不那麼明顯，許多美國和歐洲的競爭對手都面臨這樣的問題。與此同時，他們與領先的雲基礎設施和技術公司有著密切的關係，他們有著領先優勢，發展完全自動的汽車技術。
其他著名的成員是特斯拉，蘋果，Waymo（谷歌）和 Uber。這四家公司都有很強的技術背景，有明確的戰略目標，在內部發展自動駕駛技術，不需要建立廣泛的夥伴關係網絡。
- 蘋果
蘋果公司在自動駕駛的努力下發出了混合信號，在7月聘請了前特斯拉工程師 MacManus，之後兩名首席工程師在 2 月份停止了 190 名員工招聘。最近的評論強調了不利的工作條件和員工的高損耗，說明了在推動蘋果自動駕駛技術方面的困難是罪魁禍首。今年 7 月，Acqui 租用了 Drive.ai，為蘋果公司提供了一個經驗豐富的工程師來完善自我驅動汽車的機會。
- 特斯拉
像往常一樣，特斯拉在其公開的外觀和自動駕駛技術的意見，特別是激進。首先，激光雷達技術遭到了特斯拉創始人兼首席執行官 Elon 的殘酷排斥。第二，夥伴關係似乎不是一個高度優先事項，因為很少有公開的夥伴關係。特斯拉在汽車工業中保持著一個幾乎是 siloed 的位置：一個先驅，但關閉了。
- Waymo 和 Uber
Waymo 和 Uber 都在內部開發他們的技術和軟件，只與那些能夠和願意為他們提供所需資源的公司合作。他們顯然擁有數量有限的技術合作夥伴，他們的觀點和野心，開發全套自動駕駛技術在國內。夥伴關係的主要目的是測試和改進汽車的自駕車技術，同時微調客戶價值主張。LYFT 最近發出了支持的呼籲，向公眾開放了他們的 5 級數據集（包含 55000 個 3D 框架）。
令人驚訝的是，儘管 Tesla、Waymo 和 Uber 總部的距離很近，但這些關鍵的行業參與者之間並沒有公共的夥伴關係或聯盟。然而，Waymo確實與一個新創公司 DeepMind緊密合作，開發新的人工智能培訓模式。
自動駕駛公司地點
歐洲汽車製造商以其製造能力而聞名，並在 OEM 和供應商兩個方面建立了良好的聲譽。著名的公司包括大陸、博世和西門子。在考察歐洲市場上的少數大純技術成員時，這種關注和可能落後於快速移動行業的能力是顯而易見的。
美國似乎更適合於汽車行業的技術變革浪潮，蘋果、微軟、微軟等大型技術人員正在緩慢地浸入自動駕駛技術的深水區，而極光、APTIV、Mobileye，和 waymo 已經有了強大的地位。福特、通用和特斯拉同樣處於自動駕駛價值鏈的頂端。
亞洲為科技公司提供了強大的培育基地，因此，許多領先的移動公司和市場挑戰者（即滴滴和百度的阿波羅平臺）都有了自己的家，莫奈科技的合資企業彰顯了高水平的雄心。
自動駕駛專利申請
世界知識產權組織（WIPO）的頂級專利申請，與全球範圍內自主球員的傳播不同。在歐洲，自動駕駛的專利申請數量比其他技術近幾年增長了 20 倍，增長了 330%，而同期所有技術的增幅為 16%。雖然在自動汽車景觀的公司顯然有相似的方面，並看到明確的需要驅動 AV 技術的統計數字為自動駕駛的專利，然而，應謹慎解釋。
總的來說，德國公司在研究自動駕駛專利時有很強的影響力。這可能有兩個原因。首先，軟件組件只在專利局的特定條件下注冊，其中一些可能不直接適用於面向未來的自動駕駛技術。第二，博世、奧迪和歐陸有著註冊許多不同類型的硬件專利的歷史。同時，純軟件球員 Waymo 和 Argo AI 甚至不在前 10 名。因此，解釋有限的數據的準確性和外推註冊專利的汽車公司真正的競爭定位可能是有限的。
自動駕駛里程數
過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。
文 | 白及
雷鋒網新智駕按：在本文中，從事汽車移動和汽車技術投資的Firstmile解碼了自動駕駛全景觀。Firstmile是專注於支持下一代具有資本、深領域專業知識和強大工業網絡的歐洲移動技術公司。這項研究報告由 Markus Ferres 和 Jens PhilippKlein 撰寫。
今年 7 月，兩家汽車巨頭福特和大眾宣佈將擴大在美國和歐洲的電動汽車和自動駕駛汽車的全球聯盟。這標誌著一個新時代的開始。過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。該夥伴關係只是最近在自動駕駛汽車領域發佈的眾多公告之一。技術平臺正變得越來越有價值，這讓傳統汽車製造商開始不安。主機廠爭先恐後地追趕新的競爭對手，如 Waymo 和 Uber 等。
與此同時，全球汽車業繼續向研究領域和技術初創公司投入數十億美元，迫切需要找到適合每天成長的新員工。波士頓諮詢公司和密歇根州流動研究所的研究表明，僅美國汽車工業就需要大約 4.5 萬名流動工程師和 7 萬名技術工人，在未來十年內進行自動駕駛車輛的測試和鋪設工作。
行業內已經確切知道的一件事是：流動性變化的浪潮將使車輛的所有權過時，它將破壞目前所有的商業模式：汽車保險、融資和車隊管理。一旦準備就緒，這將比現在的預期更快地投入商業化（儘管最近對 L 5的推動過於樂觀）。
方法論
為把握幅度和了解模糊界限的車輛製造商、傳統汽車供應商和技術公司，我們專注於 7 個不同集群內的自動駕駛空間。所有 232 家公司的自動駕駛景觀目前或以前都有 VC/PE 的支持。這些數據是使用 CrunchBase、PitchBook、Tracxn 和 FirstMmile 內部消息源進行編寫。
自動駕駛系統為客戶提供全套自動駕駛的軟件和技術。這些可能包括先進的駕駛員輔助系統（ADAS）。其目的是提高某些驅動能力，使技術接近完全自動駕駛系統。數據和模擬公司提供數據分析，圖像註釋和聚類，培訓數據和先進的仿真工具，為客戶尋求培訓他們的自動駕駛系統。這些必須提供超過 99.9999%的準確度和可靠性，因此準確的模擬數據和註釋是至關重要的。
光探測、測距和傳感包括硬件和軟件，能夠實時地對車輛環境進行分析和理解，包括雷達、光探測和測距（激光雷達）系統、超聲波、照相機、芯片和軟件技術初創公司。
自動駕駛汽車製造企業以自動駕駛能力為整車製造企業，而以運輸乘客為主要目的的全自動車輛可能還要幾年時間。目前的產品越來越根植於工業實踐中。這些都是特別用途的車輛，範圍從街道清潔車輛到最後一英里交付吊艙。
地圖和基於位置的服務以最簡單的形式允許現代車輛精確定位，甚至為未來的自動移動提供更為重要的數據（即路邊的可用性、現場交通和停車數據）。在高度精確的地理定位，使車輛瞭解他們的環境，解釋，並推斷從硬件來源收到的數據的行動。應用程序和移動基礎設施公司提供移動性服務，為自動駕駛車輛測試和下一代提供軟件或物理基礎設施 mobility-as-a-service 平臺（MAAS），連接的汽車和通信公司允許設備，車輛和環境之間的通信，使一個完全自動的移動生態系統在未來 5G 通信技術將發揮極為重要的作用。
解碼自動車輛景觀
前 20 名自動駕駛汽車公司
前 20 名自動駕駛汽車公司中，有50% 來自美國，而中國公司只有 40%。剩下的兩個來自以色列（Innoviz Technologies）和奧地利（TTTech）。有趣的是，55% 的最受資助的創業公司提供先進的駕駛輔助系統（ADAS）或開發全套自動駕駛軟件，突出了擁有整個自主軟件價值鏈的價值。30% 的初創企業是自動駕駛汽車製造商，其餘 15% 在激光雷達領域活躍，專注於硬件組件。
有幾起自動駕駛收購值得注意
英特爾在 2017 年收購 Mobileye 被認為是自動駕駛行業的一個轉折點，因為它向傳統的汽車製造商證明，市場不再僅僅基於有形的汽車零部件：現任者必須保持警惕。其他值得注意的收購包括福特收購 Argo Ai 和 Trave 控股公司，通用汽車公司對克魯斯的投資，APTIV（以前的德爾菲技術）收購 Nutonomy 和 Ottomatika，以及蘋果公司最近收購Drive.AI。
自動駕駛夥伴關係
雖然看起來夥伴關係和聯盟的絕對數量是相當大的。然而，更仔細地看的時候，我們從中解讀了三個關鍵的趨勢:
一是下一代的新浪潮，軟件集中的汽車供應公司正在崛起。在 1977 年，通用汽車 Oldsmobile Toronado 是第一輛擁有電子控制單元來管理時間的車輛。到了 1981 年，通用汽車已經在他們的乘用車線路上部署了大約 5 萬行代碼，而今天，雪佛蘭 Volt（Chevrolet Volt）就運行了超過 1000 萬行代碼。隨著時間的推移，硬件供應商和汽車製造商已經努力地開發了他們的軟件技術。但硬件仍然是製造商的心臟。
現在，擁有純軟件和技術背景的汽車行業的玩家數量正在迅速增長。它已不再足以生產最佳的傳動系統或汽車。越來越明顯的是，軟件將成為未來的王，必須同時開發，而不是在 Siloed 的業務單元中。
二是技術挑戰的規模在大型主機廠和技術公司之間建立了新的聯盟，而只有少數選擇公司選擇在自行開發技術。在經歷了很大程度上覆雜的自動駕駛技術所帶來的挑戰後，大型原始設備製造商已經轉向了更開放的方式：與已成立的技術公司建立夥伴關係，以提高其專業知識和獲得最先進的知識。目前，越來越多的領域，從自己的隊伍中招募專家，證明比預期的更困難：主機廠需要與外部知識的合作伙伴。雖然寶馬仍然依賴內部發展的例子，但大眾汽車已經向前跳，與 Argo Al 和 Ford 合作。
科技巨頭如微軟、Nvidia 和 IBM 也加入了這場可能會讓主機廠落後的戰鬥。另一方面，特斯拉和蘋果公司似乎在積極地規避夥伴關係，因為他們在沒有一個廣泛的汽車或技術盟友網絡的情況下進入了風暴：他們堅信內部的發展。
三是美國和中國正在出現新的參與者，歐洲落後。最近宣佈的五個汽車製造商加入由豐田和軟銀（“莫奈技術”）支持的自主技術合資企業，亞洲初創公司正利用其技術專長，在自主駕駛汽車技術方面取得快速進步。百度自動駕駛平臺“阿波羅”是亞洲科技公司如何在其他人面前掌握廣泛合作關係的絕佳例證：在他們的夥伴關係頁面上一瞥，就有可能使德國汽車業高管們感到嚴重眩暈。
然而，儘管德國汽車公司對其自動駕駛技術保持沉默，但更近距離的觀察揭示了一個廣泛的夥伴關係、聯盟和合資企業的網絡，以形成自主流動的未來。最重要的是下面的詳細介紹：
- 大眾
在大眾汽車的新機動性戰略中，電氣化的驅動力佔據主導地位，它在自動駕駛領域具有廣泛的定位，並擁有多元化的合作伙伴。兩個關鍵的聯盟構成了其最近更強大的立足點的基礎：自動車輛教育的合作伙伴（“鋪設”）聯盟與其他全球 OEM 和網絡的一個 utonomous 車輛（“NAV”）聯盟的車輛的互聯性。
今年 7 月，大眾還決定與 Aurora 公司合作，開發自動駕駛汽車技術的領先技術人員。並加入了福特公司，投資 $2.6B 美元，作為一個更廣泛的自動駕駛和電動汽車聯盟的一部分。這使得 ARGO AI 能夠在全球開發自動駕駛技術的競賽中加速他們的遊戲。具體地說，他們的目標是發展一個汽車工程師協會（“SAE”）4 級的自動駕駛系統，並大幅提高其員工的 40%。
最後，大眾通過與亞洲球員建立夥伴關係以增強他們在國際上的影響力，顯示出明確的戰略意圖，與科技公司的夥伴關係，讓他們更廣泛地獲得新的技術創新和與微軟和百度的夥伴關係，以促進其汽車雲業務的發展。
- 寶馬和戴姆勒
最近宣佈的兩個德國高級 OEM 廠商之間的夥伴關係讓許多人感到意外，內部技術開發顯然是事先的一個優先事項。即使兩者結合起來，雙方的自動駕駛關係似乎也遠不如大眾。
但脫穎而出的是，寶馬與雲技術專家（即微軟、騰訊、IBM）和戴姆勒公司（Daimler）合作將其網絡擴展到亞洲與吉利的合作。以及通過 Torc 機器人技術和 TransDev 整合自駕卡車技術 。特別值得注意的是，戴姆勒，博世和 Nvidia 之間的夥伴關係，發展自動駕駛L4 和 L5 級驅動技術，從一個自動化的代客停車測試運行。
雖然在未命名的自動駕駛平臺上，由寶馬驅動的知識共享水平相比，鋪設或導航聯盟可能難以評估外部，平臺的深度和水平似乎更淺。不過，它也包括了各種傳統的汽車供應商、技術人員和自動駕駛汽車公司，包括英特爾、APTIV、Innoviz Technologies、TTech 和百度的阿波羅平臺內在的公司和自動駕駛汽車初創公司都在推動這一發展進程。
- 豐田
莫奈技術公司成立於幾周前，它為豐田公司在 AV 技術和全球戰略伙伴關係中的各種共同投資奠定了堅實的基礎。與軟銀、鈴木、五十鈴、斯巴魯、馬自達和大發的合資企業，將所有成員的數據和技術結合起來，在亞洲市場上創造一個主導的角色。
清晰的地理位置讓豐田能夠探索自動駕駛技術的領域，而這一領域的監管界限不那麼明顯，許多美國和歐洲的競爭對手都面臨這樣的問題。與此同時，他們與領先的雲基礎設施和技術公司有著密切的關係，他們有著領先優勢，發展完全自動的汽車技術。
其他著名的成員是特斯拉，蘋果，Waymo（谷歌）和 Uber。這四家公司都有很強的技術背景，有明確的戰略目標，在內部發展自動駕駛技術，不需要建立廣泛的夥伴關係網絡。
- 蘋果
蘋果公司在自動駕駛的努力下發出了混合信號，在7月聘請了前特斯拉工程師 MacManus，之後兩名首席工程師在 2 月份停止了 190 名員工招聘。最近的評論強調了不利的工作條件和員工的高損耗，說明了在推動蘋果自動駕駛技術方面的困難是罪魁禍首。今年 7 月，Acqui 租用了 Drive.ai，為蘋果公司提供了一個經驗豐富的工程師來完善自我驅動汽車的機會。
- 特斯拉
像往常一樣，特斯拉在其公開的外觀和自動駕駛技術的意見，特別是激進。首先，激光雷達技術遭到了特斯拉創始人兼首席執行官 Elon 的殘酷排斥。第二，夥伴關係似乎不是一個高度優先事項，因為很少有公開的夥伴關係。特斯拉在汽車工業中保持著一個幾乎是 siloed 的位置：一個先驅，但關閉了。
- Waymo 和 Uber
Waymo 和 Uber 都在內部開發他們的技術和軟件，只與那些能夠和願意為他們提供所需資源的公司合作。他們顯然擁有數量有限的技術合作夥伴，他們的觀點和野心，開發全套自動駕駛技術在國內。夥伴關係的主要目的是測試和改進汽車的自駕車技術，同時微調客戶價值主張。LYFT 最近發出了支持的呼籲，向公眾開放了他們的 5 級數據集（包含 55000 個 3D 框架）。
令人驚訝的是，儘管 Tesla、Waymo 和 Uber 總部的距離很近，但這些關鍵的行業參與者之間並沒有公共的夥伴關係或聯盟。然而，Waymo確實與一個新創公司 DeepMind緊密合作，開發新的人工智能培訓模式。
自動駕駛公司地點
歐洲汽車製造商以其製造能力而聞名，並在 OEM 和供應商兩個方面建立了良好的聲譽。著名的公司包括大陸、博世和西門子。在考察歐洲市場上的少數大純技術成員時，這種關注和可能落後於快速移動行業的能力是顯而易見的。
美國似乎更適合於汽車行業的技術變革浪潮，蘋果、微軟、微軟等大型技術人員正在緩慢地浸入自動駕駛技術的深水區，而極光、APTIV、Mobileye，和 waymo 已經有了強大的地位。福特、通用和特斯拉同樣處於自動駕駛價值鏈的頂端。
亞洲為科技公司提供了強大的培育基地，因此，許多領先的移動公司和市場挑戰者（即滴滴和百度的阿波羅平臺）都有了自己的家，莫奈科技的合資企業彰顯了高水平的雄心。
自動駕駛專利申請
世界知識產權組織（WIPO）的頂級專利申請，與全球範圍內自主球員的傳播不同。在歐洲，自動駕駛的專利申請數量比其他技術近幾年增長了 20 倍，增長了 330%，而同期所有技術的增幅為 16%。雖然在自動汽車景觀的公司顯然有相似的方面，並看到明確的需要驅動 AV 技術的統計數字為自動駕駛的專利，然而，應謹慎解釋。
總的來說，德國公司在研究自動駕駛專利時有很強的影響力。這可能有兩個原因。首先，軟件組件只在專利局的特定條件下注冊，其中一些可能不直接適用於面向未來的自動駕駛技術。第二，博世、奧迪和歐陸有著註冊許多不同類型的硬件專利的歷史。同時，純軟件球員 Waymo 和 Argo AI 甚至不在前 10 名。因此，解釋有限的數據的準確性和外推註冊專利的汽車公司真正的競爭定位可能是有限的。
自動駕駛里程數
每脫離接觸英里是自動駕駛公司技術進步的一個指標。加利福尼亞州機動車局將脫離接觸定義為“當檢測到自動駕駛技術故障或測試駕駛員脫離自動模式時，自動模式的失活”。
在度量標準的精確度上有很多分歧，因為它可能過於模糊，只適用於加利福尼亞州，允許公司避免報告某些道路事件，並可能無法反映所選擇的駕駛環境的困難。然而，這是一個度量，可以用來顯示，有一個大的差距優勢，美國技術公司與 Waymo，通用汽車（巡航）和 Zoox 能夠涵蓋了 1000，5200 和 1900 英里在脫離接觸之前。
但就上下文而言，Waymo（第一）在 2018 年驅動了 40 倍於 Zoox（第三）的里程數。因此，不僅很難進一步解釋每一個基於里程驅動的公司所取得的進展水平，但也有一些可能是有意測試軟件對新情況的反應。沒有適當的上下文和與數據相關的精確路由，數字顯示了顯著的進展，並顯示了該行業內的技術進步，但不足以完全比較不同的成員。
過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。
文 | 白及
雷鋒網新智駕按：在本文中，從事汽車移動和汽車技術投資的Firstmile解碼了自動駕駛全景觀。Firstmile是專注於支持下一代具有資本、深領域專業知識和強大工業網絡的歐洲移動技術公司。這項研究報告由 Markus Ferres 和 Jens PhilippKlein 撰寫。
今年 7 月，兩家汽車巨頭福特和大眾宣佈將擴大在美國和歐洲的電動汽車和自動駕駛汽車的全球聯盟。這標誌著一個新時代的開始。過去的競爭對手聯合起來在高度戰略性的項目上共同努力。該夥伴關係只是最近在自動駕駛汽車領域發佈的眾多公告之一。技術平臺正變得越來越有價值，這讓傳統汽車製造商開始不安。主機廠爭先恐後地追趕新的競爭對手，如 Waymo 和 Uber 等。
與此同時，全球汽車業繼續向研究領域和技術初創公司投入數十億美元，迫切需要找到適合每天成長的新員工。波士頓諮詢公司和密歇根州流動研究所的研究表明，僅美國汽車工業就需要大約 4.5 萬名流動工程師和 7 萬名技術工人，在未來十年內進行自動駕駛車輛的測試和鋪設工作。
行業內已經確切知道的一件事是：流動性變化的浪潮將使車輛的所有權過時，它將破壞目前所有的商業模式：汽車保險、融資和車隊管理。一旦準備就緒，這將比現在的預期更快地投入商業化（儘管最近對 L 5的推動過於樂觀）。
方法論
為把握幅度和了解模糊界限的車輛製造商、傳統汽車供應商和技術公司，我們專注於 7 個不同集群內的自動駕駛空間。所有 232 家公司的自動駕駛景觀目前或以前都有 VC/PE 的支持。這些數據是使用 CrunchBase、PitchBook、Tracxn 和 FirstMmile 內部消息源進行編寫。
自動駕駛系統為客戶提供全套自動駕駛的軟件和技術。這些可能包括先進的駕駛員輔助系統（ADAS）。其目的是提高某些驅動能力，使技術接近完全自動駕駛系統。數據和模擬公司提供數據分析，圖像註釋和聚類，培訓數據和先進的仿真工具，為客戶尋求培訓他們的自動駕駛系統。這些必須提供超過 99.9999%的準確度和可靠性，因此準確的模擬數據和註釋是至關重要的。
光探測、測距和傳感包括硬件和軟件，能夠實時地對車輛環境進行分析和理解，包括雷達、光探測和測距（激光雷達）系統、超聲波、照相機、芯片和軟件技術初創公司。
自動駕駛汽車製造企業以自動駕駛能力為整車製造企業，而以運輸乘客為主要目的的全自動車輛可能還要幾年時間。目前的產品越來越根植於工業實踐中。這些都是特別用途的車輛，範圍從街道清潔車輛到最後一英里交付吊艙。
地圖和基於位置的服務以最簡單的形式允許現代車輛精確定位，甚至為未來的自動移動提供更為重要的數據（即路邊的可用性、現場交通和停車數據）。在高度精確的地理定位，使車輛瞭解他們的環境，解釋，並推斷從硬件來源收到的數據的行動。應用程序和移動基礎設施公司提供移動性服務，為自動駕駛車輛測試和下一代提供軟件或物理基礎設施 mobility-as-a-service 平臺（MAAS），連接的汽車和通信公司允許設備，車輛和環境之間的通信，使一個完全自動的移動生態系統在未來 5G 通信技術將發揮極為重要的作用。
解碼自動車輛景觀
前 20 名自動駕駛汽車公司
前 20 名自動駕駛汽車公司中，有50% 來自美國，而中國公司只有 40%。剩下的兩個來自以色列（Innoviz Technologies）和奧地利（TTTech）。有趣的是，55% 的最受資助的創業公司提供先進的駕駛輔助系統（ADAS）或開發全套自動駕駛軟件，突出了擁有整個自主軟件價值鏈的價值。30% 的初創企業是自動駕駛汽車製造商，其餘 15% 在激光雷達領域活躍，專注於硬件組件。
有幾起自動駕駛收購值得注意
英特爾在 2017 年收購 Mobileye 被認為是自動駕駛行業的一個轉折點，因為它向傳統的汽車製造商證明，市場不再僅僅基於有形的汽車零部件：現任者必須保持警惕。其他值得注意的收購包括福特收購 Argo Ai 和 Trave 控股公司，通用汽車公司對克魯斯的投資，APTIV（以前的德爾菲技術）收購 Nutonomy 和 Ottomatika，以及蘋果公司最近收購Drive.AI。
自動駕駛夥伴關係
雖然看起來夥伴關係和聯盟的絕對數量是相當大的。然而，更仔細地看的時候，我們從中解讀了三個關鍵的趨勢:
一是下一代的新浪潮，軟件集中的汽車供應公司正在崛起。在 1977 年，通用汽車 Oldsmobile Toronado 是第一輛擁有電子控制單元來管理時間的車輛。到了 1981 年，通用汽車已經在他們的乘用車線路上部署了大約 5 萬行代碼，而今天，雪佛蘭 Volt（Chevrolet Volt）就運行了超過 1000 萬行代碼。隨著時間的推移，硬件供應商和汽車製造商已經努力地開發了他們的軟件技術。但硬件仍然是製造商的心臟。
現在，擁有純軟件和技術背景的汽車行業的玩家數量正在迅速增長。它已不再足以生產最佳的傳動系統或汽車。越來越明顯的是，軟件將成為未來的王，必須同時開發，而不是在 Siloed 的業務單元中。
二是技術挑戰的規模在大型主機廠和技術公司之間建立了新的聯盟，而只有少數選擇公司選擇在自行開發技術。在經歷了很大程度上覆雜的自動駕駛技術所帶來的挑戰後，大型原始設備製造商已經轉向了更開放的方式：與已成立的技術公司建立夥伴關係，以提高其專業知識和獲得最先進的知識。目前，越來越多的領域，從自己的隊伍中招募專家，證明比預期的更困難：主機廠需要與外部知識的合作伙伴。雖然寶馬仍然依賴內部發展的例子，但大眾汽車已經向前跳，與 Argo Al 和 Ford 合作。
科技巨頭如微軟、Nvidia 和 IBM 也加入了這場可能會讓主機廠落後的戰鬥。另一方面，特斯拉和蘋果公司似乎在積極地規避夥伴關係，因為他們在沒有一個廣泛的汽車或技術盟友網絡的情況下進入了風暴：他們堅信內部的發展。
三是美國和中國正在出現新的參與者，歐洲落後。最近宣佈的五個汽車製造商加入由豐田和軟銀（“莫奈技術”）支持的自主技術合資企業，亞洲初創公司正利用其技術專長，在自主駕駛汽車技術方面取得快速進步。百度自動駕駛平臺“阿波羅”是亞洲科技公司如何在其他人面前掌握廣泛合作關係的絕佳例證：在他們的夥伴關係頁面上一瞥，就有可能使德國汽車業高管們感到嚴重眩暈。
然而，儘管德國汽車公司對其自動駕駛技術保持沉默，但更近距離的觀察揭示了一個廣泛的夥伴關係、聯盟和合資企業的網絡，以形成自主流動的未來。最重要的是下面的詳細介紹：
- 大眾
在大眾汽車的新機動性戰略中，電氣化的驅動力佔據主導地位，它在自動駕駛領域具有廣泛的定位，並擁有多元化的合作伙伴。兩個關鍵的聯盟構成了其最近更強大的立足點的基礎：自動車輛教育的合作伙伴（“鋪設”）聯盟與其他全球 OEM 和網絡的一個 utonomous 車輛（“NAV”）聯盟的車輛的互聯性。
今年 7 月，大眾還決定與 Aurora 公司合作，開發自動駕駛汽車技術的領先技術人員。並加入了福特公司，投資 $2.6B 美元，作為一個更廣泛的自動駕駛和電動汽車聯盟的一部分。這使得 ARGO AI 能夠在全球開發自動駕駛技術的競賽中加速他們的遊戲。具體地說，他們的目標是發展一個汽車工程師協會（“SAE”）4 級的自動駕駛系統，並大幅提高其員工的 40%。
最後，大眾通過與亞洲球員建立夥伴關係以增強他們在國際上的影響力，顯示出明確的戰略意圖，與科技公司的夥伴關係，讓他們更廣泛地獲得新的技術創新和與微軟和百度的夥伴關係，以促進其汽車雲業務的發展。
- 寶馬和戴姆勒
最近宣佈的兩個德國高級 OEM 廠商之間的夥伴關係讓許多人感到意外，內部技術開發顯然是事先的一個優先事項。即使兩者結合起來，雙方的自動駕駛關係似乎也遠不如大眾。
但脫穎而出的是，寶馬與雲技術專家（即微軟、騰訊、IBM）和戴姆勒公司（Daimler）合作將其網絡擴展到亞洲與吉利的合作。以及通過 Torc 機器人技術和 TransDev 整合自駕卡車技術 。特別值得注意的是，戴姆勒，博世和 Nvidia 之間的夥伴關係，發展自動駕駛L4 和 L5 級驅動技術，從一個自動化的代客停車測試運行。
雖然在未命名的自動駕駛平臺上，由寶馬驅動的知識共享水平相比，鋪設或導航聯盟可能難以評估外部，平臺的深度和水平似乎更淺。不過，它也包括了各種傳統的汽車供應商、技術人員和自動駕駛汽車公司，包括英特爾、APTIV、Innoviz Technologies、TTech 和百度的阿波羅平臺內在的公司和自動駕駛汽車初創公司都在推動這一發展進程。
- 豐田
莫奈技術公司成立於幾周前，它為豐田公司在 AV 技術和全球戰略伙伴關係中的各種共同投資奠定了堅實的基礎。與軟銀、鈴木、五十鈴、斯巴魯、馬自達和大發的合資企業，將所有成員的數據和技術結合起來，在亞洲市場上創造一個主導的角色。
清晰的地理位置讓豐田能夠探索自動駕駛技術的領域，而這一領域的監管界限不那麼明顯，許多美國和歐洲的競爭對手都面臨這樣的問題。與此同時，他們與領先的雲基礎設施和技術公司有著密切的關係，他們有著領先優勢，發展完全自動的汽車技術。
其他著名的成員是特斯拉，蘋果，Waymo（谷歌）和 Uber。這四家公司都有很強的技術背景，有明確的戰略目標，在內部發展自動駕駛技術，不需要建立廣泛的夥伴關係網絡。
- 蘋果
蘋果公司在自動駕駛的努力下發出了混合信號，在7月聘請了前特斯拉工程師 MacManus，之後兩名首席工程師在 2 月份停止了 190 名員工招聘。最近的評論強調了不利的工作條件和員工的高損耗，說明了在推動蘋果自動駕駛技術方面的困難是罪魁禍首。今年 7 月，Acqui 租用了 Drive.ai，為蘋果公司提供了一個經驗豐富的工程師來完善自我驅動汽車的機會。
- 特斯拉
像往常一樣，特斯拉在其公開的外觀和自動駕駛技術的意見，特別是激進。首先，激光雷達技術遭到了特斯拉創始人兼首席執行官 Elon 的殘酷排斥。第二，夥伴關係似乎不是一個高度優先事項，因為很少有公開的夥伴關係。特斯拉在汽車工業中保持著一個幾乎是 siloed 的位置：一個先驅，但關閉了。
- Waymo 和 Uber
Waymo 和 Uber 都在內部開發他們的技術和軟件，只與那些能夠和願意為他們提供所需資源的公司合作。他們顯然擁有數量有限的技術合作夥伴，他們的觀點和野心，開發全套自動駕駛技術在國內。夥伴關係的主要目的是測試和改進汽車的自駕車技術，同時微調客戶價值主張。LYFT 最近發出了支持的呼籲，向公眾開放了他們的 5 級數據集（包含 55000 個 3D 框架）。
令人驚訝的是，儘管 Tesla、Waymo 和 Uber 總部的距離很近，但這些關鍵的行業參與者之間並沒有公共的夥伴關係或聯盟。然而，Waymo確實與一個新創公司 DeepMind緊密合作，開發新的人工智能培訓模式。
自動駕駛公司地點
歐洲汽車製造商以其製造能力而聞名，並在 OEM 和供應商兩個方面建立了良好的聲譽。著名的公司包括大陸、博世和西門子。在考察歐洲市場上的少數大純技術成員時，這種關注和可能落後於快速移動行業的能力是顯而易見的。
美國似乎更適合於汽車行業的技術變革浪潮，蘋果、微軟、微軟等大型技術人員正在緩慢地浸入自動駕駛技術的深水區，而極光、APTIV、Mobileye，和 waymo 已經有了強大的地位。福特、通用和特斯拉同樣處於自動駕駛價值鏈的頂端。
亞洲為科技公司提供了強大的培育基地，因此，許多領先的移動公司和市場挑戰者（即滴滴和百度的阿波羅平臺）都有了自己的家，莫奈科技的合資企業彰顯了高水平的雄心。
自動駕駛專利申請
世界知識產權組織（WIPO）的頂級專利申請，與全球範圍內自主球員的傳播不同。在歐洲，自動駕駛的專利申請數量比其他技術近幾年增長了 20 倍，增長了 330%，而同期所有技術的增幅為 16%。雖然在自動汽車景觀的公司顯然有相似的方面，並看到明確的需要驅動 AV 技術的統計數字為自動駕駛的專利，然而，應謹慎解釋。
總的來說，德國公司在研究自動駕駛專利時有很強的影響力。這可能有兩個原因。首先，軟件組件只在專利局的特定條件下注冊，其中一些可能不直接適用於面向未來的自動駕駛技術。第二，博世、奧迪和歐陸有著註冊許多不同類型的硬件專利的歷史。同時，純軟件球員 Waymo 和 Argo AI 甚至不在前 10 名。因此，解釋有限的數據的準確性和外推註冊專利的汽車公司真正的競爭定位可能是有限的。
自動駕駛里程數
每脫離接觸英里是自動駕駛公司技術進步的一個指標。加利福尼亞州機動車局將脫離接觸定義為“當檢測到自動駕駛技術故障或測試駕駛員脫離自動模式時，自動模式的失活”。
在度量標準的精確度上有很多分歧，因為它可能過於模糊，只適用於加利福尼亞州，允許公司避免報告某些道路事件，並可能無法反映所選擇的駕駛環境的困難。然而，這是一個度量，可以用來顯示，有一個大的差距優勢，美國技術公司與 Waymo，通用汽車（巡航）和 Zoox 能夠涵蓋了 1000，5200 和 1900 英里在脫離接觸之前。
但就上下文而言，Waymo（第一）在 2018 年驅動了 40 倍於 Zoox（第三）的里程數。因此，不僅很難進一步解釋每一個基於里程驅動的公司所取得的進展水平，但也有一些可能是有意測試軟件對新情況的反應。沒有適當的上下文和與數據相關的精確路由，數字顯示了顯著的進展，並顯示了該行業內的技術進步，但不足以完全比較不同的成員。
對未來的影響
正如我們所展示的，所有的玩家，從汽車製造商到技術挑戰者，現在都在追求完全自動駕駛技術。今天，我們可以扣除任何可預見的領先者或落後者，以及沒有精確的日期時，完全自動駕駛將是市售。然而，在我們看來，這並不重要，當這正好將發生，但如何在位企業和新的初創公司出現，未來和發展，在未來幾年。這無疑是流動史上最激動人心的時期之一。
完全自動駕駛會到來，一旦準備就緒，將在眨眼間到達，最終將機動性變成一種商品。正如今天傳統的自動駕駛景觀一樣，將沒有贏家通吃，如看到與社會媒體巨頭 Facebook。區域文化和監管的差異將允許不同的玩家控制當地市場。然而，軟件將為他的（汽車）世界帶來機遇。