在自動駕駛尚未到達的當下，漸進式路線被認為是那根能夠比較快走進黎明前夜的鋼絲。
為什麼稱之為鋼絲？事實上，這也是一個充滿艱難險阻的歷程，如何走進車廠的供應鏈體系、如何邁過量產的生死關，乃至如何過車規都是擺在漸進式路線廠家們需要面臨的問題。
但不同的廠家對於漸進式路線看法、態度不一。
如果這是一條可行的路徑，以什麼樣的方式才能突破國外供應商的層層重圍、才能領跑市場；如果這不是一條可行的路徑，何以前赴後繼這麼多廠家都押注於此。
可以看見的是，今天無論是逐步迭代的漸進式路線還是穩健的兩條腿走路式的企業，都在部署可量產可落地的自動駕駛。那麼在這個盤子裡，不同路線的企業技術思考是什麼、商業邏輯是什麼？
在AutoX CEO 肖健雄看來，漸進式路線是一個存量市場、成熟的市場。
在這個市場裡，已經有博世、大陸、Mobileye等成熟的玩家了，換言之這是一個格局已經被切分好的市場了。此外，漸進式路線對於成本和計算量要求都很高、是一個充滿挑戰的領地。
相反，L4級的自動駕駛路線，尚屬新興之地，處女之地，在這個領地之中，無論是巨頭還是初創公司都處在相對公平的位置進行較量。也是基於這個市場判斷，AutoX堅定不移地走L4的路線。
和肖健雄相反，MINIEYE CEO 劉國清對於漸進式路線充滿了堅定的信心和信念。劉國清認為在未來3-5內，車廠真正產生規模化需求的是還是集中在L3級以下的自動駕駛。換言之，在MINIEYE的判斷當中，這是一個充滿著機遇和可能的市場。
但是機會是屬於誰的機會？在一個既有的、成熟的供應鏈體系裡，如何贏取車廠的信任、如何能夠見縫插針贏得一席之地，這也是漸進式路線創業公司需要面臨著的艱巨挑戰。
落地和造血、預演和未來都是企業家所需要具備的商業素質，在看似對立的關係當中，如何通過當下的業務，摸索出通往未來的路徑，無時無刻不考驗和挑戰著創業者的眼界。
劉國清認為，落地和造血、預言和未來，並不是對立的。在漸進式路線的邏輯裡，當下的每一步都為未來的升級埋藏著種子。
MINIEYE 前六年所做的努力，對於後續的每一步升級都有鋪墊。
MINIEYE從預警型的功能開始打磨，後續逐漸開拓升級至L1、L2的功能，前期所大量累積起來的感知數據，使得MINIEYE累積起對各種場景、各種工況的數據，這一批的數據為後續MINIEYE的深度學習神經網絡的訓練，提供了基礎的燃料。
劉國清對新智駕說：「 事實上MINIEYE需要構建一個完整的閉環——從研發到產品交付、產品生成數據、數據在回來反哺新技術的研發。」
新智駕註：MINIEYE的ADAS產品M4，能夠進行數據回傳
MINIEYE的產品出貨量近兩年都在以4-5倍的速度增長，並且已鎖定了明年20萬臺的前裝訂單。比起數量的累積，劉國清認為更為可貴的是在前期的量產項目當中，所累積出的經驗——如何控制傳感器的成本、產品的功耗、算法的規模以及系統的計算複雜度。
量產工程的落地所意味著的是數萬輛的車所跑起來的大規模的數據回傳，這些數據的回傳會使得MINIEYE的技術迭代得更好。最為明顯的例子就是MINIEYE的駕駛輔助產品所帶來的技術升級和迭代，其產品通過連接汽車的CAN總線，就能夠知道駕駛員在什麼情況下，怎麼踩剎車、怎麼踩油門、怎麼打方向盤。更為重要的是這個數據不僅僅是環境數據還是決策數據，這些數據可以為後面L2+乃至於L4的技術升級作出了重要的累積。
劉國清認為比起一步到位的路線，漸進式路線能夠有機會更早地進入車廠的供應鏈體系，也通過量產的項目挖掘出更多商業上的可能。以MINIEYE 和四維圖新的合作為例，MINIEYE藉助四維圖新的技術和渠道拓展更多的技術，而四維圖新則通過MINIEYE能夠獲得更輕量化的設備、完成對高精度地圖的搜集和更新。
MINIEYE 認為從L0—L3的逐步演進是能夠以一種平滑的方式進行升級，從最初的預警型功能、逐漸到AEB、ACC，這一步一步過來就是迭代的需求，是一個漸進式的需求。事實上，博士、大陸、安波福等Tier 1的產品規劃和產業化的結構，其實也是漸進式的思路。
從技術的角度而言，L0—L3的升級當中，為了增加精度、可靠性、需要疊加超聲波雷達、毫米波雷達、慣導系統等等傳感器，從最低級別的L0到L2、L2+L3，它在技術層面上的演進傳感器是非常明顯也非常清晰的方式在迭代，逐步增加。從這個角度來講，這個事情也是能夠平滑演進的。
這也是一種商業路徑上的探索，也是基於量產數據上探索的新的商業模型的可能。
足夠的數據是發展無人駕駛的先決條件，但和MINIEYE等ADAS公司所選擇的路徑不一樣，也有一部分的自動駕駛公司所選擇的是兩條腿走路，在一邊發展量產項目的同時，也在進行L4級自動駕駛的項目。
Momenta 創始人曹旭東認為要最終實現完全無人駕駛，第一是數據驅動，第二是海量數據。在曹旭東看來，完全的無人駕駛是一個長尾問題，要實現真正的完全無人駕駛，要解決的問題體量巨大，唯一的可能性就是通過數據驅動的方式，自動化解決其中99%的問題。
在Momenta看來，量產自動駕駛和完全無人駕駛並不是割裂狀態，而是能夠互補的狀態。
因此，Momenta的戰略是「量產自動駕駛和完全無人駕駛兩條腿走路」，量產自動駕駛為完全無人駕駛系統提供海量的數據流，使得完全無人駕駛系統不斷進化；同時，完全無人駕駛系統為量產自動駕駛系統輸出更好的技術流，使得量產產品的性能和功能持續提升。
和Momenta戰略協同的是，產品的節奏。Momenta在今年3月推出了面向結構化道路的自動駕駛解決方案 Mpilot，Momenta 正與多家國際國內車企和 Tier 1 展開合作，現階段已經較為成熟的 Mpilot 系統方案應該就在其列。
在自動駕駛量產的前夜的背景下，落地成為了一個大旋律，各家企業都希望以更快的速度搶佔市場。
和Momenta 一樣堅持雙線策略的代表企業還有馭勢科技。馭勢一邊在發展垂直細分場景的L4級自動駕駛（微公交、機場物流、工廠物流）、另一邊是發展乘用車的業務（以L2+/L3、自動代客泊車）為主的業務。
吳甘沙認為面向乘用車自動駕駛業務將是一個全新的物種，會向集中式控制器發展，這當中蘊含著兩個趨勢——一是數據會回傳；二是往控制器中央式域控制器發展。在第二個趨勢裡頭，吳甘沙認為對於馭勢而言，蘊含著兩個商業機會，馭勢也往這兩個方向進行深耕：把域控制器硬體設計開放給主機廠；把軟體按照26262要求進行模塊化設計交付給主機廠。
今年以來，馭勢的高速L3級自主駕駛解決方案逐漸落地。在L3功能的開發過程當中，馭勢也摸索出一套獨到的商業策略來贏得主機廠的信任——核心是開放共生，在關鍵技術上協同創新，共享智慧財產權和數據，與主機廠同步獲得能力的提升。
新智駕註：馭勢L3級自動駕駛汽車
事實上，在一個成熟的供應鏈裡頭爭取到一席之地是非常不容易的事情，如何不被其他的供應鏈所擠掉更是考驗著廠商的核心競爭力。吳甘沙認為越靠近底層就越不容易被替換、越是靠近頂層和算法層就越容易被替換。因此馭勢在和主機廠合作之時，也共同設計了域控制器的硬體，馭勢的很多軟體都是基於這樣的設計實現的。
在發展乘用車自動駕駛業務的同時，馭勢也在港口、機場、物流等垂直領域進行L4級商用車自動駕駛的商業落地。
吳甘沙認為即使是不同的場景，很多技術都是相通的，任何一個數據，對於系統的升級都是有幫助的。在機場所累積起來的數據，移植到開放道路一樣是能夠起到作用，不同場景下的駕駛行為是相互促進的，因為本質都是鍛鍊駕駛本身的能力，並不存在著降維的應用。
他向新智駕舉了一個例子：目前看來，博世是在L2領域裡，做得最為紮實的廠商，但並不代表著博世在L3、L4的技術累積就一定比瞄準L4領域的創業公司要薄弱。同樣地，即使現階段L4級公司降維開發部分的L2功能，也不意味著一定比其他競爭對手要高級。
劉國清和吳甘沙持有的同樣的觀點。
劉國清並不認為越高級的自動駕駛就意味越厲害。高階的自動駕駛往往在研發上的投入是不計成本的，只在幾十臺車、幾百臺車的體量下，是很難進行穩定性、可靠性的充分驗證的。
在一個真正意義上的量產項目當中，是需要在很多約束的條件下進行，在一堆條框裡開發，這才是真正充滿挑戰的地方。控制傳感器成本、控制產品功耗、控制算法規模與系統複雜程度、精細化打磨產品功能、大規模驗證算法精度。中間考驗的是產品的可靠性、穩定性、一致性以及技術成熟度。必須在一個批量交付當中，才能充分驗證自身的視覺、算法、融合技術、決策技術。
劉國清說：「這件事情（量產）都是要通過實實在在的出貨和量產，才能夠逐漸建立起來的東西。 從這個角度而言，從L0—L2的漸進式路線演進，是有很大的優勢以及量產的可能。」
無論漸進式路線，還是雙線並行的路線，自動駕駛的終極目標都朝著可落地、能量產的方向出發。在不同的路線和決策背後，都有著其商業規劃。只是在觸達黎明的前夜，各個玩家都以自己的方式邁向最終的目的地。
隨著自動駕駛技術與場景的結合逐漸深化，賽道裡的玩家都有著自己的roadmap，並且以有條不紊地方法推進，或許這道題沒有唯一的、絕對的解法。
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