11月26日晚，华为与长安汽车25日在深圳签署投资合作备忘录。经过谈判，华为计划成立一家新公司，专注于智能驾驶系统和智能网联汽车增量零部件的R&D、生产、销售和服务。长安汽车及其关联方将拟对公司进行投资，占股不超过40%。
这一步被视为华为BU独立的重要一步。对此，多家券商评论称，“预计未来会有更多车企选择华为的智能汽车技术”，华为将带动整个汽车圈的加速渗透和升级。
华为能成立独立的汽车智能公司，背后是政策和产业走到了关键时刻。
11月17日，工信部、公安部、住建部、交通运输部决定开展智能网联汽车接入和道路交通试点工作，并发布《关于开展智能网联汽车接入和道路交通试点工作的通知》(以下简称《通知》)。
通知中正式对L3/L4自动驾驶准入规范做出了具体要求，并完善了相关规则。同时也启动了第一批企业的评选工作。这意味着中国先进的自动驾驶有了明确的政策支持和责任界定。
这个通知最显著的影响就是责任明确的L3级自动驾驶仪。
因为L3自动驾驶(条件自动驾驶)的功能本质还是属于“人机共驾”的范畴。在司机和智能驾驶系统的共同操作下，事故的具体责任方一直难以界定。长期以来，L3级自动驾驶就像一道“天险”，让智能驾驶厂商不敢越雷池半步。
现在通知中有了明确的责任划分，这为当前L2级别的智能汽车向L3级别的自动驾驶前进扫清了道路。一场技术实力决定胜负的“勇敢游戏”正在等待智能驾驶厂商的加入。
新政策的出台，为期待已久的智能汽车行业打开了量产的闸门。
2022年起，L2级自动驾驶开始逐步在乘用车上落地，2023年开启城市NOA元年。随着自动驾驶技术的发展，智能驾驶方案越来越成熟，性价比也越来越高，在行业内形成了“万事俱备，只欠东风”的局面。
如今政策“东风”一吹，2024年，智能汽车正在见证更大规模的量产潮。
就像用了智能手机之后，就不会用功能机一样。2024年，不仅将成为智能汽车和传统汽车的分水岭，整个自动驾驶产业链也将走出寒冬，迎来真正的春天。
政策落地，L3起航。
中国聪明的司机早就想突破L2的限制。
为了展示智能驾驶的实力，一些车企(供应商)早在2021年就创造了L2+、L2.9、L2.99999等“新名词”，2021款WEY VV6上市时，长城汽车就宣称车辆已经达到L2.9自动驾驶水平。之后是广汽阿亚恩LX宣称搭载L2++智能服务驾驶功能，华为宣称其ADS 2.0达到L2.999……...无限接近L3的高价智能驾驶水平。
事实上，根据世界上最早的自动驾驶分类(SAE标准)，自动驾驶定义了L0到L5六个等级，其中并没有“L2+等级”的表述。“创造”新级别名词背后的原因，主要是因为L3级自动驾驶在法律法规上还没有完全界定。
对此，华为董事总经理、BG CEO、智能汽车解决方案BU CEO余承东曾解释“目前华为ADS 2.0是L2.9，无限接近L3，国家关于L3的法律法规还在制定中”。
现在，根据通知及其附件的内容，我们可以看到。在safe框架下，对于L3和L4自动驾驶，有明确的准入要求、用户要求、道路交通要求、悬挂和退出机制等规范。
首先，最关心的是责任划分。《通知》并没有简单地将自动驾驶的所有责任都分配给车企或自动驾驶公司，而是将其分为制造商、自动驾驶技术开发者、车辆运营者和安全官四个责任。
其中，自动驾驶状态下发生事故，责任首先由保险公司承担。在保险责任之外，如果事故责任在智能网联汽车一方，则由试点用户承担。生产企业、系统开发单位或者基础设施提供者有过错的，用户可以追偿。涉及犯罪的，依法追究刑事责任。车辆在自动驾驶系统功能未激活的情况下发生道路交通事故的，按照现有规定承担责任。
在此之上，如果自动驾驶道路上发生事故，通知还保证了技术安全隐患可以第一时间确认证据，推动整改。避免因为个别车企故意隐瞒事故信息而导致整个行业不被信任的事件。
比如2023年10月，美国公司Cruise发生无人驾驶车祸。原来是一个行人被另一辆车撞飞在巡航无人车前面。巡航无人车被碾压后，停了一会儿，然后拖行了数米。但克鲁斯在事故发生后提交的视频故意掩盖了拖拽行人的镜头。直到事故发生9天后，加州机动车管理局才获得了事故的完整录像。
针对这种情况，根据《通知》，相关汽车责任主体必须全方位提供完整信息。发生道路交通事故，试点汽车生产企业和试点用户应当在事故发生后2小时内将事故发生前至少15秒(或自动驾驶系统激活时间，以较晚者为准)和事故发生后至少5秒(或自动驾驶系统退出时间，以较早者为准)的视频信息上传至当地平台，并在事故发生之日起3个工作日内向公安机关交通管理部门提交事故自查报告及相关资料。
除了职责分工，这份通知还提供了自动驾驶其他方面的安全规定。
例如，在测试和验证系统中，自动驾驶汽车也必须“考驾照”。智能网联汽车需要通过包括模拟、封闭场地、实际道路测试、网络安全和数据安全测试在内的综合体系。这些测试旨在确保车辆在各种条件下的安全性和可靠性，并验证自动驾驶系统的决策能力、安全操作和对网络和数据安全威胁的防护。
另外，或许是在几个月前看到美国几起无人车事故后，由于退出和暂停机制不明确，整个硅谷的无人车发展被“叫停”。《通知》明确规定了自动驾驶仪驾驶员暂停和退出机制。
因自动驾驶系统发生三次交通违法需要记3分以上，或者发生两起负同等责任或者社会影响较大的交通事故，或者公安机关交通管理部门认为车辆存在严重安全隐患的，公安机关交通管理部门可以暂停自动驾驶系统的使用。
总的来说，自动驾驶的这一试点政策要求行业参与者“有更大的能力和更大的责任”。
可以预见的是，擅长自动驾驶的车企和Tier1会积极加入这个可以充分展示实力的考场。
所谓实践出真知。随着L3自动驾驶试点的逐步推进，L3.999或者L4.9999即将成为下一个车企内卷的战场。随着大多数智能汽车品牌即将在2024年实现城市NOA功能，或许城市NOA功能将变得像今天的L2辅助驾驶一样普遍。
一场更高层次的智力驱动战即将开始。
跨越量产，迈向智能驾驶新阶段
在当前的自动驾驶升级战中，量产能力是跨越L2到L3的“关键”。
2022年11月，工信部《关于开展智能网联汽车准入和道路准入试点工作的通知(征求意见稿)》提到，允许对具备量产条件的具备自动驾驶功能的智能网联汽车产品开展准入试点。现在根据《通知》再次强调量产能力，意味着没有量产能力的玩家连“入场券”都拿不到。
但是，有量产的能力并不意味着“有就行”。还需要玩家在自动驾驶技术、量产落地速度、量产数量上获得优势。
技术上，虽然不同玩家在具体技术细节上有差异。但在技术框架上，包括特斯拉在内，目前自动驾驶的玩家大多采用BEV+Transformer(BEVFormer)方案。这也意味着，在同样的技术框架下，玩家达到类似的智能驾驶能力只是时间问题。
以城市的NOA功能为例，我们在今年8月的“自动驾驶攻城战，华为小鹏亮剑在先”的调研中看到，目前智能汽车品牌的具体落地布局并不相同。但从规划上看，2024年是智能汽车普遍实现城市NOA的时候。
2023年8月信息统计。
正如墨豪智行董事长张凯在2023年初预测的，“2023年，智能驾驶下半场的竞争将进入加速期，先进智能驾驶产品的商业应用将迎来大规模落地”。目标一致的技术框架和明确的普及时间点，让“抢量产”成为玩家最迫切的任务。
梳理华为、小鹏和Mimo+长城，可以看出，泛化能力更强的技术和精简的硬件配置是量产的关键。
在智能驾驶技术的推广上，通过加强软件层面，智能驾驶可以适应更多的路况，最终实现“一招通吃”。
其中华为主要采用GOD(通用障碍识别)网络。基本原理是构建车辆合适的空间特征，让车辆判断当前空间是否可通行。为了避免视觉识别中依次训练和识别道路上所有可能物体的繁琐任务。小鹏的计划是基于BEVFormer框架不断提高智能驾驶的感知能力。目前，XNet 2.0(小鹏感知架构)已经扩展到儿童、小动物、减速带、收费站等11个类别。同时也能看懂公交专用道和可变车道，看懂包括ETC、人工车道、文字等待区、非机动车道等文字内容。最后是引入大模型迭代驱动的能力。借助生成式人工智能的能力，米莉可以自动生成驾驶视频，加强对模型的训练，让智能驾驶的训练和迭代成为“永动机”。
硬件配置方面，通过对硬件传感器和计算能力的极限“压力测试”，智家可以用更少的硬件资源实现更高的智能化水平，实现更高性价比的解决方案。
在M5智能驱动版中，华为采用了智能驱动芯片(MDC610)方案，计算能力仅为200TOPS。相比其他专注于智能的新势力，华为用不到一半的计算能力实现了城市NOA的功能。
但是，在硬件资源配置如此有限的情况下，相应的高级智能驾驶解决方案成本能便宜到什么程度呢？答案是低至3000元。
包括硬件价格，针对高速NOH(相当于飞行员辅助驾驶)场景的产品3000元起；满足城市全场景无地图NOH需求的产品，价格只有8000元。遵循智能驾驶降低成本的思路，小鹏也在推出更具价格优势的高级智能驾驶汽车，并进入更注重性价比的15万元(MONA、P5)价格区间，向比亚迪、爱安、深蓝等汽车厂商发起智能驾驶性价比的进攻。
可见，更成熟的智能驾驶方案，更高性价比的配置，才是智能驾驶量产的关键。
对于量产后的未来，Xpeng汽车董事长兼CEO何畅想“未来会发生很大的变化，未来五年一定属于全自动驾驶和智能汽车的新时代”。而L3的能力也将随着量产的优秀选手，成为新一轮智能汽车的营收。
目前国内汽车高阶智能驾驶功能定价策略偏保守。对比标杆特斯拉FSD，几乎所有自主品牌的高端智能驾驶定价水平都低于特斯拉买断FSD的价格(6.4万)。
L3自动驾驶下，根据《通知》要求，L3功能车成本有所增加，如需要额外投保、智能网联检测认证、智能底盘系统备份等。从直接增加的成本来看，L3或配套车企更有理由向消费者收取后向功能订阅费用。
此外，从长期来看，随着long在智能驾驶厂商的成本降低和量产下渗透率的逐步提升，智能驾驶水平的趋同难以支撑中高端智能汽车的差异化定位。
L3自动驾驶推广后，车企有望通过自动驾驶提升软件定价，转化为更多收入，完成汽车的智能商业闭环。于是，在智能汽车时代，车企的研发费用与科技公司“不相上下”，但毛利率却与传统制造业“接近”。"