從技術、工程和商業模式3方面出發，衡量15家L4自動駕駛汽車公司

無人車競爭愈發激烈，市場瞬息風雲變幻。雖然將無人車真正整合進入城市交通還有很多年的時間，但即使在當前這個早期階段，誰先誰后狀況已然分明。

過去一年已經證明，無人車競賽看起來並沒有想象中那麼膠著。The Information 調查了整個無人車領域 15 大項目，採訪了傳統汽車製造商、灣區技術挑戰者和創業公司的高管，為誰將最先真正部署無人車做了個詳細的排名。

我們距離大規模部署真正意義上完全無人駕駛的汽車還有很遠的距離。現在，由 Waymo 和 Uber為代表的科技公司在無人駕駛最關鍵的領域擁有傳統汽車廠商所不具有的優勢，將寶馬和奧迪等大牌遠遠甩在後面。然而，要實現無人駕駛汽車真正上路，只有雙方攜手合作才行。

雖然一般人將無人車競賽視為矽谷科技公司和底特律傳統汽車製造商之間的戰鬥，但事實是雙方需要彼此合作才能共同抵達終點。即使是 Waymo 和 Uber 這樣在The Information排行上領先的公司，在完成全自主駕駛車輛方面也有很多工作要做。與此同時，傳統的汽車製造商雖然榜上有名，但在某些關鍵領域還排名靠後，或者根本沒有佔據席位。

這份報告要揭露一個事實是，傳統車廠在無人車領域並沒有領先於科技公司。一些傳統車廠的高管在過去一年中發表了與現實不符的公開聲明（說的就是你，通用汽車和福特）。日前，The Information 就無人車開發現狀，在山景城做了採訪。

目前正在進行的大多數項目，要實現商業化還需要很長的時間，不用說規模化了。正如The Information專欄作家Sam Lessin所指出的那樣，無人車沒有所謂的信用評級可言，要麼可用（近乎完美），要麼不可用。

The Information排行從以下 3 個同等加權的標準來評估相關的自動駕駛項目。

• 技術，或者說該公司自主研發的無人駕駛系統準備好能上路（在基礎設施良好的城市道路）的程度。這可能包括公開演示和性能數據。

• 工程，公司內擁有機器人、感測器融合和地圖測繪等無人駕駛汽車相關領域的人才儲備。

• 商業模式，或者說公司將技術帶入市場的輕鬆程度。

每家公司在每個類別中的分數為0-5，最好為5。排名旨在比較各方案彼此之間的優缺點；Waymo技術得5分，意味著它目前是各家中最好的，但並不意味著 Waymo 技術可以上路了。另外，目前領先並不意味著接下來也會領先；誰笑到最後還不一定。

谷歌福特合作失敗：科技公司省不了製造汽車這筆錢

在分析無人車進展情況時，商業模式沒有得到足夠的重視。在乘車共享網路中測試和讓無人車車隊上路，以及運營面向消費者的 App 的能力，可能是一大主要優點。

同樣，真正把汽車製造出來也沒有得到足夠多的重視。如果軟體公司想在無人車競賽中先一步抵達終點，他們需要付錢讓汽車製造商幫他們把汽車製造出來。

以前是谷歌無人車，現在獨立出來的Waymo就是一個很好的例子。據兩位知情人士透露，Waymo（當時仍然是谷歌的一部分）與福特為期18個月前的合作夥伴關係之所以告吹，就是因為Waymo不希望支付擴大製造能力的相關成本，哪怕這樣做最終將有可能生產數千輛或數百萬輛由谷歌軟體驅動的無人駕駛輕型客車。

其中一位表示，與生產卡車相比，生產輕型乘用車對福特而言並沒有多少利潤可言，所以在這方面需要谷歌投資數數百乃至數千萬美元。雙方也在協商，是否讓福特在最終谷歌無人車收入中抽成，從而使福特更容易承擔擴大產能帶來的更多成本。（相關代表公司對此沒有進行評論。）

在福特和谷歌分手之後，谷歌的領導層（包括聯合創始人Sergey Brin在內）同意與菲亞特克萊斯勒進行小規模交易。據悉，開始只需要幾百輛混合動力車——現在有 600 輛，不需要克萊斯勒在製造上花很多錢。換句話說，如果想要規模化，Waymo仍然會有一大筆費用得花。

大多數公司都在兩方面都做投資，以此減少風險。一些汽車製造商正在為軟體公司（克萊斯勒、沃爾沃、Uber）提供汽車，同時也試圖建立自己的解決方案。Uber 正在開發一個內部解決方案，同時也為汽車製造商提供將其汽車納入 Uber 乘車共享網路中的機會。（戴姆勒、梅賽德斯-賓士的製造商已經有意向，但實際這樣做還有好幾年的時間）。這就意味著Uber將放棄一些價值或利潤，但萬一自己的無人車方案失敗了，在AV這方面還能有些賺頭。儘管 Uber 最近事件不斷，高管紛紛離職，但令人吃驚的是，由於其固有的商業模式優勢和公司仍然保有的人才，該公司在榜單上排名第二。

什麼是真正的自動駕駛？標準不一

一直以來，關於到達什麼階段才算實現自動駕駛，一直有爭論。Waymo比競爭對手有更多的里程（300 多萬英里，並且每天都在增加），但這家公司的高管在這方面隻字不提。值得注意的是，並不是所有里程的價值都是一樣的，單純上路行駛並非目的，上路測試的主要目標之一，是要弄清楚車輛周圍可能發生多長時間或者什麼類型的狀況。在涉及自主駕駛系統的技術要求方面，比如什麼地圖繪製方法，在哪裡、如何使用深度學習演算法，什麼樣的模擬軟體可以幫助訓練決策驅動演算法，以及需要多少感測器才行，這些方面的答案都不是固定的。

另一個重要的考慮是，這些公司追求的目標並非一致。一些汽車製造商沒有定義自己的系統在使用時有什麼局限。即使在短期內也有不同的目標。NuTonomy是一家目前在行業中受到最多關注的自駕軟體初創公司，他們的目標是以每小時35英里或更短的速度上路行駛。特斯拉旨在將自主駕駛從高速公路上擴展到更複雜的城市街道。德爾福公司（Delphi）是榜單上唯一的直接汽車零部件供應商，他們希望為其傳統客戶——車廠——銷售一個通用的無人駕駛解決方案，因此其實現路徑可能會更簡單。

還有一個外包的問題。汽車製造商依賴軟體提供商，如 Mobileye，而 Mobileye 的目標是將自己的技術銷售給儘可能多的客戶，所以最終沒有一個客戶會有優勢。而對於汽車製造商而言，依靠 Mobileye 有一個缺點，因為 Mobileye 可以保留車上攝像頭產生的關鍵數據，以便持續改進自己的演算法。

不斷演進的技術：不列入考慮的變數

這份排名不考慮半自主駕駛（semi-autonomous）相關技術，因為半自主駕駛雖然會更早實現，也可能拯救人的生命，但不會改變大多數人的生活方式。我們的這項調查也不涉及正在開發的兩種通信技術（用於車輛網，或讓車輛與交通信號燈等道路基礎設施進行交互）。在理論上說，這些技術對所有項目都一樣。

有許多變數可能會影響一家公司的發展。汽車製造商能否更好地從更新的汽車，以無線的方式收集相機數據，從而幫助他們趕上像 Waymo 這樣擁有大量數據的競爭對手？其他還有激光雷達的性能和價格、汽車安全軟體乃至汽車操作系統。

傳統汽車製造商參與無人車競賽的風險特別高，因為有了乘車共享網路和自主駕駛技術，在發達市場銷售的汽車數量幾乎肯定會下降。汽車公司規模越大，這種風險也越大。即使汽車製造商能夠自行研發出無人駕駛技術也無濟於事，因為車廠本身是製造和銷售汽車的。

為此，分析中幾乎所有的汽車製造商都以參股等形式，建立了自己的汽車共享（通用汽車擁有 Maven，寶馬擁有DriveNow，戴姆勒有 Car2Go）或乘車服務（福特購買了 Chariot，通用汽車在 Lyft 擁有大量股權，大眾汽車公司擁有 Gett 的大量股權）。

一些知名汽車品牌如本田、派克集團（Peugeot）和現代汽車沒在這方面投資，因為他們似乎沒有真的想要研發自有的全自主汽車。此外，我們還排除了一些缺乏進入市場規模的創業公司：Aurora Innovation（由前谷歌無人車項目負責人 Chris Urmson 負責），Nuro，Optimus Ride 和 Drive.ai，這些公司可能是好的收購目標。另一家創業公司 Zoox 正試圖在自駕車上實現蘋果在手機上實現的成果，目標遠大，但最終能否實現也很難說。

這個新興行業中，還有一個比較高調的玩家——晶元製造商英偉達。英偉達承諾在明年之前幫助幾家製造商開發完全自主的「AI車」。英偉達並沒有收入在我們的排名中，不過這家公司最終可能會向其他公司銷售大量的計算晶元。

15家L4自動駕駛汽車公司：技術、工程和商業模式綜合評分

Waymo

幾乎所有關注這一行業的人，包括Waymo 的競爭對手，都將 Alphabet 成立的新部門視為最大的敵人。Waymo 此前是谷歌的一部分，現在它似乎正面臨失去其在汽車軟體方面先發優勢的危險，因為——如一位前谷歌汽車開發商所說——它在「煽動別人追求同樣的價值主張」。

一年來很多事情都在改變。有些大型汽車製造商在無人駕駛軟體計劃中有多少漏洞已經很明顯了。相比之下，Waymo 看起來更好。對手們也注意到了Waymo 在硬體方面的力量：它開發了自己的激光雷達感測器，通過發射激光來檢測圖像，據稱其性能優於今天用於其他汽車的激光雷達。

雖然這段時間Waymo 失去了一些關鍵人物，但它保留了其他具有良好聲譽和擁有近十年或更長的實戰經驗的人。這意味著他們知道什麼技術方法是行不通的，而大多數競爭對手對此並不清楚。Dmitri Dolgov 領導的工程小組的一些關鍵名字是：Pierre-Yves Droz（激光雷達）; Nathaniel Fairfield（運動規劃）; Andrew Chatham（數據軟體基礎設施，高清地圖）; 軟體工程師Mike Montemerlo ，他幫助領導斯坦福大學團隊，在2005年——無人駕駛計劃開始前四年，獲得了無人駕駛汽車 DARPA 「大挑戰」賽。

該公司表示，正在菲尼克斯地區測試無人駕駛汽車的共享服務，儘管目前尚不清楚何時會有更廣泛的商業發布，以及服務將如何受到地理區域的限制。雖然關於共享服務 Waymo 長時間來一直在與Lyft 溝通，但現在很難做到這一點。畢竟，Lyft 想和無人駕駛領域的每個玩家都合作，因為它缺乏資源，無法開發自己的無人駕駛程序。如果需要，Waymo 也完全有能力，並且非常樂意自己去開展無人駕駛的士服務。

剩下的一個大問題就是 Waymo 與汽車製造商達成長期協議的能力。如果不是菲亞特，那麼也許會是本田。本田已經公開表示了興趣。在測試其無人駕駛系統后，Waymo 可以開始考慮將其授權給其他汽車製造商了，高層們目前已經在討論此事。

Uber

Uber 的無人駕駛汽車計劃負責人 Anthony Levandowski 和 Uber 首席執行官Travis Kalanick曾經屢次向同事們表示，無人駕駛車輛是贏家通吃的市場，他擔心如果 Waymo 領先太多，可能會吃掉 Uber 的份額。Levandowski 私底下對至少一位同事表示過，他的團隊與 Waymo 有5 年的差距，但還有機會成為其主要的對手。Uber 無人駕駛測試的泄漏數據凸顯了Uber 技術的稚嫩。

然而，Uber在商業模式方面與 Waymo 相比具有優勢：

首先，Uber 現在擁有交通服務，它計劃在準備好時隨時插入無人駕駛車輛，而 Waymo 則必須與外部合作夥伴（如Lyft）合作。因為 Waymo自己的無人駕駛汽車分享服務需要按城市慢慢推出，Uber 應該有時間趕上。與此同時，Uber 可能會大大降低票價，以防止 Waymo 在其運營的地方攫取市場份額，那些嘗鮮的乘客除外。Waymo 系統不會像Uber的人類司機一樣無處不在，所以實用性應該比新鮮感更重要。

第二，Uber 是一家業務型公司，知道如何在世界各地的城市經營業務，並且可以部署專門的專業人士來管理 Uber 車隊中的無人駕駛車輛。

第三，根據 Uber 的一位消息人士稱，Uber 與沃爾沃的協議涉及數千輛汽車，而不僅是Waymo和Chrysler 的數百輛。

在人才方面，和 Waymo 一樣，Uber 在最近幾個月失去了一些重要人物。但它也保留了很多：在匹茲堡，有 CMU 的 DavidStager（系統工程），Dan Tascione（軟體基礎設施）; 和Jeff Schneider（機器學習）; 在舊金山，Andrew Gray（認知），以前在特斯拉和 Cruise 工作。

Daimler

在德國主要的汽車品牌中，戴姆勒開發半自動駕駛功能最為積極。儘管公司還沒有透露自己完全無人駕駛汽車的開發計劃，只是表示將在「未來十年的早期」啟動某個項目。對其無人領域未來表現的期望幾乎完全取決於它的聲譽。

1月，戴姆勒公司宣布將與晶元製造商英偉達開發一款「AI車」，可能會嘗試使用英偉達「端到端深度學習」的方式。這與戴姆勒無人駕駛計劃負責人之前的聲明相矛盾，他此前表示該公司的解決方案不是這樣的。所以我們現在將忽略戴姆勒——英偉達的生命，並假設戴姆勒同意發布公告，只是為了從英偉達購買晶元時獲得更好的價錢，而這個晶元正好可以用於現有的無人駕駛計劃。

因為戴姆勒銷售的汽車數量少於其他汽車製造商，其車輛經常是由富裕的個人購買的，所以有機會通過傳統的經銷商模式潛在地銷售相當數量的汽車。客戶可能會自己購買昂貴的無人車，而不是通過乘車分享網路與其他人分享汽車。戴姆勒沒有給出發布全無人駕駛汽車的確切時間——除了說至少要三年，而且大概會運行無人駕駛的士服務。通過汽車分享子公司 Car2Go，戴姆勒已經在北美、歐洲和的30個城市經營了數千輛車輛。這可能會派上用場。

Delphi

像戴姆勒一樣，德爾福也可能被高估了。但它是無人駕駛汽車界的玩家中最為認真的汽車供應商。這部分是因為其 2015 年收購了 Ottomatika，分拆自 CMU（無人駕駛汽車和機器人研究的溫床），其中包括一個工程團隊和為無人駕駛系統提供動力的軟體。在德爾福 CTO Glen De Vos 的引領下，Ottomatika的大部分核心團隊留在了德爾福，三年的成本為 3000萬美元——在2017年，這是多麼便宜的無人駕駛汽車人才啊！

和與 Mobileye 合作的汽車製造商不同，德爾福在本列表的評級與不會因與英特爾收購的以色列晶元製造商的合作而下降。那是因為德爾福的商業模式是不同的; 它正在致力於可以賣給尚未擁有自己內部程序的多個汽車製造商的產品。

德爾福比大多數玩家更快地在公眾面前進行了無人駕駛汽車合格測試。作為通用汽車公司的前汽車零部件部門，德爾福上周宣布，將在法國諾曼底運營兩輛無人駕駛車輛，作為新加坡和某未知美國城市的計劃的補充。它這麼做是為了訓練其計劃在2019年前向汽車製造商銷售的無人駕駛系統。這意味著到2021年，它理論上將可以向終端客戶大規模供貨了。

Tesla

打賭特斯拉能贏得這場競爭，意味著和絕大多數堅持認為激光雷達是完全無人駕駛必需品的的人作對。首席執行官 Elon Musk 天下聞名，他說特斯拉認為感測器既不必需，又很昂貴，攝像頭和雷達本身就應該夠了。 「如果我們錯了，那就是一個大錯」一個了解特斯拉戰略的人說。激光雷達的價格也會下降，而且隨著時間的推移，Musk 也許會改變想法。現在，即使是市場領導者Velodyne 製造的激光雷達對於商業車輛或者「無人駕駛級別」來說也還不夠好，而且還有大量積壓的訂單。

了解特斯拉無人駕駛汽車世界觀的人這麼說：解決無人駕駛問題，通過花更多的錢將大量的感測器和攝像頭放在汽車上，並且「強迫它」——像 Waymo 的做法那樣——更容易；另一方面，特斯拉想要實現無人駕駛，實現足以吸引消費者的低價格，或者作為買家，或者作為分享汽車的乘客。（這將需要特斯拉核心競爭力的轉變，但轉變並不像其他汽車製造商那樣巨大，那些製造商每周都不會像特斯拉那樣將軟體更新到他們的汽車）特斯拉還有能力在多個國家製造和分銷汽車，並為他們服務。

留住一直是過去一年的一個問題，特斯拉的無人駕駛團隊的幾個關鍵人物離開了，去了英偉達、奧迪、Uber 和 Aurora。

但是，如果開發無人駕駛汽車是一場競賽，競賽的內容是看看誰能夠儘可能多地收集駕駛數據，以便訓練演算法來了解駕駛員可能遇到的各種場景，並作出正確的決定，則特斯拉是一個沉睡的巨人。因為它的汽車有攝像頭，因為這些汽車連接到互聯網。特斯拉不僅支持汽車在高速公路上進行半自主駕駛，而且從城市駕駛也可以獲取數據，儘管它一直在保證自己從來沒有從所有者那裡收集識別數據。

特斯拉使用 Mobileye 技術通過攝像頭識別物體，直到去年兩家公司分道揚鑣。這一拆分降低了自動駕駛模式的水平。一年之後，特斯拉表示，它與「接近了以前使用 Mobileye的障礙物檢測時達到的水平。也許這就是為什麼 Musk 先生說兩年後，客戶就可以在特斯拉汽車內閉上眼睛，一覺睡到目的地。當然或許這只是他良好銷售技藝的體現。

nuTonomy

這是目前業界最知名的獨立創業公司，擁有100多名員工。 NuTonomy在新加坡和波士頓的道路上測試了大約十幾輛自動駕駛汽車，並且它們已經累積了數千公里的測試歷程。 NuTonomy表示明年將推出一個商業機器人計程車服務。 首席執行官卡爾·伊涅米瑪（Karl Iagnemma）曾公開展示過他的車輛處理複雜情況，包括通過交通堵塞，交叉路口，行人附近，停車位，建築區和雨中駕駛的能力。

NuTonomy是由「新」和「自動」相結合的名稱，由馬薩諸塞理工學院的兩名教師創立，其中包括「快速探索隨機樹」演算法的早期研究員。 Iagnemma 說，當一輛自主的汽車需要規劃其路線時，這些演算法會派上用場。標緻（Peugeot）的母公司 PSA PSA正在將 nuTonomy的軟體與其幾款車輛整合在一起。 如果順利進行，他們合作可能會產生一個龐大的自動駕駛艦隊。

NuTonomy已經開發了所謂的車隊管理軟體，並計劃在現有的共享汽車網路中部署其車輛。 業內人士表示，目前，nuTonomy在籌集了2000萬美元之後，目前正在展開新一輪融資。

百度

百度，的谷歌，在這個名單中可能被高估了。 其自動駕駛項目的主管王勁最近辭職。 不久之前，著名的深度學習專家吳恩達也從百度離職，他也曾參與百度無人駕駛的研究工作（也許他會參與Drive.ai，在那裡他的妻子是聯合創始人？）百度計劃在7月份開源一些自動駕駛軟體，以便其他開發人員可以使用它來改進自動駕駛，從另一個方面來看，這意味著百度的技術可能還不夠好。而百度核心業務上面臨的問題意味著將資源投入汽車計劃的能力較弱。

雖然如此，百度是唯一一個真正在開發自動駕駛汽車的廠商之一，並且與許多汽車製造商有著緊密的聯繫。 毫無疑問，在調試和發布汽車時，它將有一個先天優勢。 很難想象一個外國的項目會在這個市場上勝出。 這就是為什麼值得關注的是王勁，他正在推出自己的自動駕駛創業公司。

GM/Cruise

通用汽車在2016年初以5.81億美元的價格買下自動駕駛公司 Cruise，這似乎是一個聰明的方法：既在無人駕駛的版圖上搶到了自己的位置，同時也獲得了很難招到的軟體人才。但是，在今天看來，通用汽車的賭注似乎下得太早了。 在過去的一年中，比Cruise的團隊擁有更豐富的自動駕駛汽車研究經驗的團隊逐漸開始創業。

現在，Cruise 領先與其在底特律的對手，其自動駕駛汽車在舊金山的複雜街道上行駛超過10,000英里。 但是，這些車似乎並不像Cruise所說的那樣好，這裡的「不好」指的是犯錯誤的頻率方面。不過，通用汽車公司的領導層依然對 Cruise 首席執行官凱爾·沃格特（Kyle Vogt）報以信任。關於如何商業化自動駕駛汽車，他被賦予重任。 該公司表示將在今年年底前推出小規模的機器人計程車實驗。（到目前為止，他們本應該已經通過 Lyft 推出機器人計程車服務，考慮到通用擁有 Lyft的股份，他們所花的時間是不是有點過長了。）

通用汽車的股東可能不願意再進行大筆的收購，但，他們可能沒有更多的選擇。

Nissan-Renault

歸功於其極有個人魅力的CEO卡洛斯·戈恩（Carlos Ghosn），日產 （Nissan ）是最早為無人駕駛上路設定清晰時間點——2020年的汽車製造商之一。它的原型車在加利福尼亞的公共道路上已經進行了數千里程的測試，在日本和英國，也有額外的測試，這讓它比其他汽車製造商更有經驗。

雖然還不清楚公司的技術團隊是否走了正確的道路，但是，至少，他們已經在思考如何實時地修正自動駕駛汽車在公路上行駛時可能會發生的錯誤。它正在開發的遠程操作功能允許在中央位置的操作人員向汽車發送關於如何操縱，以通過不知道如何處理的施工區域的指令。缺點是很難看到這種系統如何擴展，同時幫助成千上萬的司機。

Toyota

豐田汽車公司的高層早幾年都還是以不看好自動駕駛技術著名的，該公司開始搞自動駕駛的時間比其他一些汽車製造商要晚許多。在2016年初，豐田設立了位於美國的豐田研究院（ToyotaResearch Institute），每年花2億美元的預算研發自動駕駛汽車。今年1月，豐田研究院CEO吉爾·普拉特（GillPratt）降低了對完全自主車輛（fullyautonomous cars）的期待，說這遠比業界所斷言的要遠離現實。

另一方面，根據一位競爭對手的汽車高管的說法，在混合動力技術（hybrid technology）方面，豐田公開承諾的比較保守，但最終超額交付了。鑒於其業績記錄和公司擁有的機器人專家，包括Pratt和前谷歌工程師詹姆斯·卡夫納（James Kuffner），不把這家世界頂級的汽車銷售商放在眼裡將是一個錯誤。Pratt也說，該公司目前正在自動緊急制動等技術上努力，這些技術已經成為大多數豐田汽車新車型的標準配置，作為司機的「保護者」， 隨時準備幫助司機避免事故。

Ford/Argo

福特公司去年自信滿滿地公開了它的自動駕駛汽車團隊和計劃，似乎該公司已經把所有問題解決了。但實際顯然不是，福特汽車今年2月斥巨額資金收購前Waymo和Uber的幾位經驗豐富的自動駕駛汽車工程師創立的Argo AI 公司便是證明。這支團隊現在負責福特稱之為「virtual driver」的自動駕駛軟體，計劃在2021年出售。有了Argo的助力，福特汽車相比半年前在這個排名中有更多上升的機會，儘管其核心業務的利潤令人擔憂。幾周前，福特汽車CEO馬克·菲爾德（Mark Field）被董事會開除。

與通用汽車公司的Cruise不同，Argo能保持相對福特公司的某些獨立性，並能從外部聘請人才。從會計的角度來說，Argo是福特的子公司，福特擁有多數股權。但是，福特公司預計在今後5年每年給Argo 2億美元預算，而且沒有直接控制Argo的董事會。（兩名董事來自原來的Argo團隊；兩名來自福特；另外一名是獨立董事。）Argo的結構允許其拒絕福特的某些業務需求，只要它想，它也可以增加外部資本，或與其他科技公司或汽車製造商合作。從目前的結構來看，Argo有可能成為上市公司。現在，Argo可以向員工發放10％以上的股權。Argo目前擁有約100名員工。

BMW

寶馬的多數有關自主技術的公告都只是引起更多的懷疑。該公司一直表明創建一個自動駕駛「平台」上的合作聯盟的願望。它表示歡迎所有公司加入，但從來不說如何運作這些合作。寶馬的一個主要合作夥伴是Mobileye，這表明寶馬在如何外包其技術的關鍵部分上相當實誠。寶馬今年初在CES上做了demo，展示了用於高速公路駕駛的自適應巡航控制系統。

奧迪的自動駕駛計劃為什麼在行業內不那麼知名的原因：今年1月，奧迪在官網上發布公告，宣布與英偉達合作造車，計劃到2020年推出完全自主的汽車。這個行業內幾乎沒有人認為英偉達有能力開發自動駕駛汽車軟體。奧迪也非常依賴晶元製造商Mobileye。

直到3月份，奧迪才設立專註與自動駕駛汽車及其商業化的專門部門。奧斯從特斯拉挖來前特斯拉自動導航項目的主管擔任其自動駕駛部門CTO。

今年4月，沃爾沃汽車與汽車零部件供應商Autoliv宣布成立自動駕駛合資公司。這表明沃爾沃自己在這個領域沒有多少技術，或許這也是為什麼沃爾沃賣給Uber數以千計的汽車，目標是與Uber聯合研發自動駕駛汽車技術。

Fiat Chrysler

該公司現在在自動駕駛車輛方面的主要業務是向Waymo提供電動小型貨車，所以它差點沒被列入這個名單。但它已經在密歇根州的道路上測試了自己的原型自動駕駛車輛，並且聘請了一些知名的外部人才來推動其自動駕駛計劃。有一點很清楚：Fiat Chrysler希望能夠從其他供應商那裡購買自動駕駛硬體和軟體。換句話說，如果自動駕駛軟體不能變得商品化，FiatChrysler將不會有很多選擇。它也沒有資源提供面向消費者的服務來商業化自動駕駛汽車。

Apple

蘋果在這場競賽中是遠遠落後的。它的「Project Titan」自動駕駛項目已經有兩年。蘋果公司雇傭了數百人參與這個項目，但去年削減了一些人，但是除此以外，沒有人真正了解這個計劃。該計劃去年發生了領導層的一些變動，今年只是在加利福尼亞州的道路上進行了軟體測試。但是蘋果聲稱，該項目將有高級工程師進行車輛測試，這表明蘋果還遠遠沒有準備好自動駕駛車輛的「trainer」，這些人往往是按小時僱用來進行大規模測試。

滴滴出行

滴滴可以說是的Uber。它有新的方案，同時正在招聘。它聘請了Uber的自動駕駛項目的著名安全工程師Charlie Miller，以及至少挖來了一名來自Waymo的專門從事對象檢測的工程師。在測試、部署和管理汽車的能力方面，滴滴與Uber的潛在優勢相當，更不用說滴滴通過其核心的共享出行業務獲利。

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