在2017北美車展上，眾多車型首發亮相撥人眼球�？删褪擒囌归_幕前的幾天，似乎一場更大的車展早就搶盡風頭，它就是CES展。眾多車企在展會中頻放大招，與之呼應的是，在之后的北美車展中一些科技公司著實殺了個回馬槍，在車展中展示黑科技，頻頻出現縱橫交錯跨界現象，雖然這些技術讓人眼花繚亂，但是其中傳統車企、配件供應商和科技企業有一個焦點就是自動駕駛。
在兩大展會中，眾多企業五花八門外形迥異的無人駕駛概念車及車內科幻般內飾讓人心存幻想，總是有種人在當下，心在未來的美好錯覺。而有這樣一個現象，在自動駕駛領域敢于第一個吃螃蟹的領頭羊：特斯拉卻在今年偏偏缺席。眾所周知，特斯拉是一個在自動駕駛技術普遍應用于量產車型的企業，但在去年接二連三的自動駕駛致人死亡的事件，讓在其遭到調查的同時也需要暫停并升級自動駕駛技術。也許是意識到在自動駕駛領域的前景艱辛，所以在沒有確保成功之前，特斯拉這次并不選擇輕易倉促亮相。
然而即使在去年受到頻繁事故的影響，也不能撼動特斯拉作為汽車企業中自動駕駛技術最成熟的超然地位。在市售的所有車型中，幾乎只有特斯拉可以完成雙手離開方向盤在市區道路上行駛的功能。而這依賴的其實是特斯拉在自動駕駛相關技術方面的深入研究：如毫米波雷達，攝像頭以及各種感應器的配合等等……不過特斯拉作為一家科技公司，這方面的實力是毋庸置疑的。但是對于北美車展上的其他傳統車企來說，想開發自己本身不擅長的領域，挑戰著實不小。
不過進展緩慢的“車企方”自動駕駛技術顯然不能在短時間內實現比較完美的功能，造成這個劣勢的原因，還是在于自動駕駛涉及到的計算，編程等等功能，并不屬于汽車這種傳統制造業的范疇。指望一天到晚對著畫圖軟件和機床工作的人去完成深度數學編程確實不太現實。想要做得快，就要雇傭更多的人力，購買更多的專業設備才行，而這對于本就龐大，重資產的汽車企業來說，負擔有點太大了。
那難道這么說，汽車企業在自動駕駛領域就沒有優勢了嗎？答案顯然是否定的。對于自動駕駛來說，最關鍵的東西是什么？電腦嗎？還是計算？其實以上都不是，最關鍵的還是搭載這些平臺的汽車，以及使用這些平臺的人。在汽車界，沒有什么東西的影響力會大過主機廠，他們生產出來的車輛，完全就是未來自動駕駛，以及智能駕駛的最好數據來源。在那些具備較新技術的車輛中，搭載數據收集系統，可以幫助車企研究更多的自動駕駛相關數據，從而提升研發人員的研究效率，也能讓車企更快的踏上自動駕駛研究的正軌。
當然了，以北美車展為舞臺的各大主機廠所踏足的“車企自動駕駛技術”是一級，那么以CES為舞臺的各大科技企業，則是以另一種方式在涉足自動駕駛。與各種超現實更像是一種噱頭的概念車型相比，以谷歌、德爾福、英特爾、英偉達、博世為代表的更多廠商推出的各種不帶實車的技術以及概念，看起來比車企帶來的那些“加強版ACC”更加靠譜。
如果說自動駕駛的基礎是汽車和用戶，那么自動駕駛的大腦和心臟就是控制軟件和電腦芯片。在這一方面，IT公司顯然有著更強的發言權。
就拿最近火熱的芯片公司英偉達來說，他們在這兩年連續推出的多款車載電腦以及自動駕駛解決方案，就是IT公司在這個領域強勢的代表。由于自動駕駛涉及到的更多是如何計算和分析，所以不管是英特爾還是英偉達，甚至是高通，都有在計算方面的極強話語權。
現在搭載于各大車企產品上的各類車載芯片，很多都采用了這些大型IT公司的底層技術。而在未來對于數據處理需求的增加的情況下，能夠提供高精度和高速度的計算芯片的供應商只有那么幾家，對于這些大型芯片公司來說無疑是利好消息。
而對于微軟這種以軟件服務為基礎的IT公司來說，提供更好的軟件和算法就是他們能突破的焦點。打個比方，也許處理同樣的數據量，用普通的軟件和數據算法需要1秒的時間，但是用這些IT公司優化過的軟件進行處理，其運算速度可以有著百分之幾十甚至幾倍的提升，而這在自動駕駛瞬息變化的路面情況中是十分重要的。
不過就像上面說的，汽車公司有優勢，也有劣勢，IT公司同樣有優勢，也有劣勢。對于IT公司來說，系統裝機數量太少導致數據庫數據不足，是他們十分頭痛的地方。其實即使強如谷歌，也在研發自動駕駛的路上陷入了停滯。有消息稱，特斯拉在幾個工作日內收集到的Tesla系統自動駕駛的數據，就已經超過了谷歌自從開始研發以來至今所有的自動駕駛數據。這對于自動駕駛這種嚴重依賴數據量的技術來說是一個非常大的死角。
所以不管對于汽車企業來說，還是IT企業來說，他們任何單獨的一家公司或企業都無法完成對自動駕駛的完全開發，車企需要IT公司來幫他們制造芯片，編寫程序，優化算法，將一切除汽車之外的電腦問題全部解決。而IT公司則要依托主機廠的機械制造實力，大量收集各個汽車用戶的自動駕駛數據，從而進一步優化自己的硬件和軟件。雙方攜手共進，才是自動駕駛未來能夠發揚光大的關鍵。
