对于新能源汽车产业和市场来说，过去的2023年，自动驾驶能力已成为整个汽车圈的“兵家必争之地”，但从结果来看，用一半是海水，一半是火焰来形容更为贴切。
全方位助力，自动驾驶加速落地
根据工信部数据，截至2023年上半年，我国搭载辅助自动驾驶系统的智能网联乘用车市场渗透率已达到42.4%。根据乘联会最新数据，2023年1~10月新能源乘用车L2级及以上的辅助驾驶功能装车率已经达到51%。
以L2+ADAS典型功能NOA(Navigateonautopilot，导航辅助驾驶系统)为例，NOA可实现高速公路、城市等场景下的自动跟车、变道，技术难度较L2级别功能(如ACC自适应巡航、LKA车道保持)更高。其中NOA功能呈现两个发展趋势，首先由于高精度地图成本高昂，NOA实现方式逐渐由“重地图、轻感知”转向“重感知、轻地图”；其次是应用场景由高速延伸至城市，新势力头部车企均发布城市NOA方案。高工智能汽车数据显示，5M23国内乘用车标配NOA累计渗透率达2.0%，2023年以来渗透率提升明显。
具体到车企，去年4月份，余承东就喊出在2023年城市辅助驾驶要覆盖45城的口号，后又在问界新M7发布会上表示，华为高阶智能驾驶系统将不再只覆盖45城，而是要在2023年12月向全国开放；7月份，理想表示要在年底实现城市辅助驾驶落地100城；10月份，小鹏宣布计划年内开放50座城市的无高精地图城市辅助驾驶.。
除了上述技术外，在示范应用方面，全国已建设17家国家级测试示范区，7个国家级车联网先导区，16个“双智”试点城市。各地加快测试示范部署与基础设施建设，省、市发布道路测试实施细则约50个，全国累计开放超过15000公里测试道路，发放测试牌照超过2800张，道路测试总里程达到7000多万公里，部署路侧网联基础设施超过7000套；
最后是政策方面不断加码，例如临近去年年底的11月17日，工业和信息化部、公安部、住房和城乡建设部、交通运输部联合发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，我国智能网联汽车产业发展迈出关键一步；12月5日，交通运输部发布《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》，明确使用自动驾驶汽车在城市道路、公路等用于社会机动车通行的各类道路上，从事城市公共汽电车客运、出租汽车客运、道路旅客运输经营、道路货物运输经营活动的，适用本指南。
综上，在技术、政策、应用等全方位的助力下，过去的一年，国内自动驾驶正在加速落地。
挑战犹存，仍需知难而行
如上述，过去的2023年，国内的自动驾驶纷纷落地，呈现方兴未艾之势，但与此同时，方兴未艾的自动驾驶浪潮的背后其实也有所降温。
首先看海外，早在2023年伊始，谷歌母公司Alphabet旗下的自动驾驶企业Waymo就启动裁员计划，虽然并未透露具体的裁员规模，但裁员范围十分广泛，涉及多个部门；5月，有着“自动驾驶第一股”之称的图森未来，官方称为了“保留现金并维持业务”，进行了新一轮大裁员，其美国公司人数从550人下降到220人。而此轮裁员前不久，图森未来因无法提交2022年报，收到纳斯达克退市警告；8月，美国旧金山政府一度放宽了自动驾驶商业化运营限制，谷歌旗下的Waymo和Cruise都大受鼓舞，纷纷表示这是“一个伟大的进程”。但在放开限制仅仅一个月之后，Cruise收到的安全投诉就大幅飙升，不少学者、议员都要求重启限制。
再看国内，百度放弃了入局整车制造想法而专心于Apollo平台；阿里达摩院也大幅调低自动驾驶业务重视程度；而文远知行、小马智行等主攻L4的公司，则把方向转向更易落地的L2，转向尝试成为Tier1供应商。
究其原因，过去几年的现实已经证明，自动驾驶的研发历时很长且需要投入重金，而又很难在短期见到利润，性价比着实不高。即使是很早就在美国提供无人车服务的Waymo，每月有1500名乘客，但营收也不过才万余美元，和研发动辄以亿计的投入相比可谓杯水车薪。
而从资本市场看，2021年国内自动驾驶行业共发生144起投融资事件，融资规模为932亿元；2022年，自动驾驶行业投融资事件约为128起，融资规模240亿元，仅为2021年的四分之一。到2023年，前三季度的融资总额仅为2022年的四分之一。可见，在商业化迟迟难以落地的当下，资本对高阶自动驾驶的热情逐渐消退，甚至自动驾驶企业自身也开始变得迟疑。
尽管如此，但自动驾驶在未来仍是新能源车的主要发力点之一。
例如民生证券认为，2024年将成为智能驾驶在消费者端从形成认知到购买转化的重要时刻，“标配智驾”时代已来，能够找准差异化卖点、智能驾驶技术领先的头部车企将在2023~2025年形成差异化。另据国金证券研报预计，2023年~2025年，国内L3级智能驾驶汽车销量将分别达53.9万辆、274.1万辆、591.7万辆；到2030年，这一数字将超过1600万辆，占乘用车总量的62%。
对此，有专家建议，要实现上述目标，需要采取措施解决自动驾驶在技术、基础设施、数据、法律法规等方面的制约。
以推进车路协同德基础设施建设为例，要推动车用无线通信网络（如LTE-V2X）、新一代车用无线通信网络（如5G-V2X）的建设，在部分城市、高速公路率先应用。逐步推进市政道路的数字化改造，重点在目前开展高等级自动驾驶区域的道路安装智能摄像头、激光雷达、智能信号灯等基础设施，推进车路协同的实现。推动制定高精度地图国家标准，支持自动驾驶企业、地图导航企业、出行服务企业建立战略联盟，共享道路实时数据，推动高精地图的动态更新，提供更精准服务。
自动驾驶大势所趋，知难而行是必然的选择。
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