用纵横交错形容2017年全球自动驾驶格局，再合适不过。
8月16日，宝马集团，英特尔与Mobileye宣布，接纳菲亚特克莱斯勒汽车作为首家汽车制造商，加入其自动驾驶平台开发项目。在这一联盟团队的期许中，四家公司将互相搭接长板，缩短自动驾驶汽车上市时间。菲亚特克莱斯勒首席执行官Sergio Marchionne坦言：
“为了推进自动驾驶技术发展，必须在汽车制造商，技术提供商和供应商之间建立伙伴关系，各家公司基于共同的愿景和目标携手合作，将形成一种协同效应和规模经济。”
嗯，其他联盟也是这么想的。
进入2017年，各大传统车厂，科技巨头与产业链供应商已达成共识：相比于孤军奋战，“组团作战”或许才是应对自动驾驶这一革命性技术转捩点的新姿势。
就在最近，这一行业“协同进化”的态势，再次集中爆发。
较早前，宝马和戴姆勒就都已宣布与供应商结盟，充分利用更大体量的工程师开发自动驾驶汽车；8月11日，一贯以保守著称的丰田汽车宣布，与英特尔，爱立信，日本电装，NTT 成立“自动驾驶边缘计算联盟”（Automotive Edge Computing Consortium，AECC），试图为“建立一整套生态系统，用来支持新兴服务，譬如智能驾驶，实时数据地图以及基于云计算的辅助驾驶。”并表示未来数月，将邀请全球科技公司加入其中。
继续转动时间轴。就在上个月，看起来已在自动驾驶军备竞赛中落后一步的打车应用Lyft，也表示将成立自动驾驶汽车部门，并开发“开放式无人驾驶平台”，吸引各家汽车厂商的加入。譬如已向Lyft投资5亿美元的通用汽车就被邀请加入平台，通用的车辆收集数据将用于建造高分辨率的地图，以及优化能自主驾驶汽车的计算机。
而国内这边，百度Apollo计划也在扩张“朋友圈”的人数。上个月与微软达成协议，双方将通过微软Azure向Apollo计划的合作伙伴提供云服务，以中国为中心将Apollo计划扩展到美国和欧洲。
作为全球自动驾驶技术第一次系统级别开放，Apollo类似其它几个联盟集大成者，能为车厂提供包括车辆平台，硬件平台，软件平台和云端数据服务在内的完整服务，帮助他们迅速完成从0到1的启动。
说来有趣，自诞生伊始，工业革命的象征物——汽车，就与互联网时代的“跨界连接”精神背道而驰，百年来，保守主义都是汽车厂商的核心价值观。而当自动驾驶处于大规模爆发的前夜，哪怕在一年多前，多数汽车厂商也仍然延续着单打独斗的守旧模式，醉心于自主研发自动驾驶汽车，各自赶路。
但如前所述，今年，这些车厂似乎忽然意识到了什么，不断开展“拉拢赶路人”的军备竞赛，他们将自动驾驶领域的商业策略由“产品”转向“建立网络”，试图在最短时间形成合力。
问题是：这些车厂究竟意识到了什么？为什么纷纷打起“团战”？而中国又将在这张价值千亿美金的巨大网络之中，扮演怎样的角色。
他们为何结盟？
业内共识是：传统车厂在自动化转型升级过程中，需要严重仰仗“软硬件结合”——或者说“联盟”的搭建。理由大可分为两类：技术限制，和商业策略。
先说前者。众所周知，传统汽车的全球化产业链以复杂著称，如今自动驾驶技术的深度介入，进一步拉伸了产业链的纵深，任何企业都无法凭一己之力完成技术跃迁。理由非常简单，自动驾驶并非人工智能技术与设备的简单嫁接，而是一次基于颠覆性技术的产业整合。一台可量产的自动驾驶汽车，需要一整套算法，硬件，传感系统，基础决策和数据收集等能力的复合型解决方案。
李开复就曾直言，自动驾驶需要解决所有AI需要解决的问题。这意味着，相比智能手机，自动驾驶产业链更依赖各位玩家的共同搭建，且其中的精密程度，以及对可靠性的要求，也都超过了智能手机。
最直接的理由是，在大众领域，人们对颠覆性技术都会经历从警惕到信任的流程，现阶段不少人仍对自动驾驶持观望态度，对技术故障的容忍度非常之低。这也难怪，举个例子，相比可以随时重启的手机，在路上倘若一台汽车自动重启，无疑是一场灾难，于是所有厂商都对自动驾驶技术抱有最谨慎的态度，“组团找bug”确实会缩短技术成熟的时间。
而企业联盟在技术上的第二个原因，是数据。
常识是：自动驾驶是以人工智能驱动，而数据是这一轮人工智能爆发最重要的养料——自动驾驶亦如此，其本质就是一台移动的数据终端（预计到2025年，汽车和云计算服务器之间的数据流量将达到每月10EB，大约是目前的1万倍）。而越是在起跑阶段，越需要庞大测试数据的喂养。此时若不同厂商各自为战，“分装”数据，势必将让整个行业受损。
而仍然考虑到自动驾驶的安全性，理论上，为了驾驶策略的优化，自动驾驶行业需要比手机更具流通性的数据共享。所以，结成联盟就可以在很大程度上，通过人工智能的收益递增原则获得规模效应。
当然，不同玩家选择结盟，不只由于受困于技术所限，还有商业上的现实原因。
尽管没人怀疑，在可预见的未来，自动驾驶将为人类带去巨大福祉，但至少在现阶段，老牌汽车巨头也在担心自动驾驶无法在短期内迎来利润回报，此时放弃单独研发，组团作战，无疑可以分摊投资负担和风险。
也不难理解，其实智能汽车的产能压力一直很大，以风头正劲的特斯拉Model 3为例，在他们的时间表里，7月Model 3的产量为50辆，预计8月产量将达100辆，9月将超过1500辆，12月将达2000辆，2018年产量将超50万辆——必须承认，对于一家过去两年年产量从未超过10万辆的制造企业来说，这已属于令人振奋的“产能大跃进”。
但即便最乐观的人，也很难将特斯拉与苹果在智能手机市场的渗透率相提并论，要知道，美国当下每年的汽车销量约为1700万辆，即便特斯拉将产能提升至100万台，也不过是整个行业的零头。所以这种背景下，多数车厂选择开放合作，分摊投入，或许是更睿智的选择。
另外值得一提的是，追溯历史，当一项革新技术来临，产业内部势必将带来一次重新洗牌。一方面，自动驾驶这条赛道上，行至终点的永远是少数，会有昔日巨头中途掉队；另一方面，会有旧格局中的二三线品牌，通过加入联盟，实现弯道超车。
总之，结盟，会为整个汽车产业带去一股充满不确定性的新势力。
欧美市场的式微
综上所述，结盟是入局者的理性选择。而当战略已定，选择与谁结盟，在哪结盟，就成为车厂下一个关口。
而在一些论者眼中，相比起汽车工业较发达的欧美，被更开放的政策环境滋养的中国市场，或许是更适合结盟的地方。其中有宏观经济原因，也有产业自身的原因。
首先，欧美市场经济低迷是个老生常谈的问题。譬如，英国脱欧伊始，就有人预言到这一“逆全球化”趋势将对英国汽车业带来负面影响。事实也是如此，英国脱欧让欧洲汽车产业离散化，并在减少就业人口同时危及出口。
据IHS Automotive预测，英国脱欧或将导致今年至2018年全球轻型汽车总销量减少280万辆，此外他们还表示，今年英国市场汽车销量或将从预期的3.2%缩水到1%，并在未来两年内销量持续下降——要知道，英国生产的80%的汽车用于出口，出口车辆中60%销往欧盟其他成员国。
而在美国市场，2016年另一逆全球化的黑天鹅事件——特朗普的上台，则让整个科技行业与政府的关系降至冰点，其他不说，仅是移民政策的收紧，就将极大影响自动驾驶外籍研发人才的引入。
当然，欧美汽车市场自身的桎梏，也为这场结盟设下门槛。很好理解，商业本能所致，没人能对既得利益视而不见。欧美传统汽车技术成熟度较高，基础雄厚，但就像任何纠结于“互联网转型”的传统企业一样，欧美汽车业也会因昔日辉煌而显得尾大不掉，形成路径依赖。
汽车巨头一方面要顾及股东利益（依赖于传统汽车业绩），并在传统汽车技术上投入大规模研发，另一方面又要实现快速转型。一面是欲望，一面是恐惧，作为局外人，人们很难想象平衡二者的艰难。
弯道超车
而相较欧美和日本的寡头格局（很大程度上就是因为传统汽车技术成熟度较高），尽管当今中国更像是全球化和自由市场经济的旗手，但在汽车领域，中国市场碎片化趋势明显，且一线品牌较少。
如你所知，中国汽车在追赶海外巨头的道路上行驶缓慢。“市场换技术”的指示牌看起来已经此路不同，在汽车业，中国并未如智能手机那般缩短与发达国家核心技术的差距。
不过，从利好的一面看，就像前几年中国市场“互联网+”的连接红利，正是源自传统基础产业的赢弱，当人工智能时代来临，中国也有许多传统行业需要通过AI完成产品升级。从各巨头资源倾斜和产业落地的时间节点看，汽车行业无疑是最先被改变的领域之一。而此时“碎片化”的特点，也给予了中国汽车市场被生态整合的良机。
这也是为什么4月19日陆奇在上海车展放出Apollo计划的消息，到7月15日百度AI开发者大会召开的时候，已有包括奇瑞，北汽，长城，一汽和东风在内的十余家国内车厂纷纷加入的原因：他们需要一脚油门，让他们完成“从0到1”的启动。
目前Apollo生态合作伙伴联盟规模已超50家，辐射OEM、Tier1、地图公司、芯片公司、基金投资、个人开发者、创业公司、研究机构及政府机构等，是全球涵盖产业最全面的自动驾驶生态。
并为合作伙伴提供了一张颇为详尽的时间表：2017年7月开放封闭场地循迹自动驾驶，9月开放固定车道跟车自动驾驶，2017年年底输出简单城市路况的自动驾驶能力，2018年年底开放特定区域高速和城市道路自动驾驶，2019年公布高速和城市道路自动驾驶Alpha版，最终在2020年之前实现高速和城市道路全路网自动驾驶。
作为生态整合者和AI赋能者，百度希望凭借Apollo“Android for car”的野心，通过提供给厂商可直接嫁接的软硬件解决方案，做出产异化产品，并最终让中国在自动驾驶这条路上实现超车机会。
看看今天中国手机厂商借Android之力，在全球智能手机市场的市场份额，谁又能说，这是一个梦呢？
