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過去兩年，車載計算平臺的算力正以打破“摩爾定律”的速度迅速發展，從10T到200T，再從500T到2000T，晶片算力的提升將支撐更復雜智慧的自動駕駛演算法，持續打通各個場景與功能。

與此同時，路測里程也在隨著時間的不斷積累，以及更多模擬技術的應用，越來越多的路測資料驅動著自動駕駛演算法不斷升級、完善，為車企和消費者提供更優秀平穩的體驗。

全國各地都在建立智慧網聯汽車產業基地，開放自動駕駛路測；多地加大力度對L3與L4級自動駕駛立法，為自動駕駛技術的進步與商業化鋪路。

自動駕駛技術的進步對量產固然重要，但是量產更多是車企與自動駕駛公司合力推動的商業化行為，政策更多是在旁側起到了支援、推動作用。

對於自動駕駛系統服務供應商，主機廠客戶的需求涉及方方面面：在安全底線的基礎之上，要求供應商有著領先的技術能力和工程化落地能力，並能夠在確保系統功能的前提下做到成本最優。

自動駕駛開始進入下半場的比拼商業化能力的階段，但L4級自動駕駛商業化遲遲未能推進，迫於產品研發與演算法打磨耗費的大量金錢與時間帶來的壓力，已經有部分曾經的“明星”公司不得不接受被收購改組的命運。

一方面，自動駕駛公司需要獲得商業收入以維持經營和產品迭代；另一方面，在智慧駕駛的卡位賽中，能夠先同車企達成合作的科技公司，將在積累量產經驗的同時，更快獲得海量真實資料以持續打磨軟體演算法，為未來衝擊更高等級的自動駕駛演算法做準備。

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