全球最會造車的三家公司，為什么在“自動駕駛”上頻頻掉隊？

2026年6月，德國《圖片報》披露了一條消息：大眾汽車集團計劃終止與博世持續三年多的自動駕駛聯盟。

此前，大眾汽車對這個項目十分重視。2022年，大眾軟件子公司CARIAD與博世聯合宣布，要開發一套從L2城市脫手駕駛到L3高速公路自動駕駛的模塊化系統，雙方動員了超過1000名研發人員，累計投入15億歐元。

四年過去，顛覆行業的自動駕駛技術沒有來，來的是合作終止協議，大眾內部評估結論是：這套系統與競爭對手存在明顯差距，沒有市場競爭力。

大眾不是第一家在這條路上折戟的傳統巨頭。豐田、現代等全球汽車巨頭，接連在自動駕駛這條路上翻車。反觀中國智能駕駛行業，華為、Momenta搞得風生水起，方案均已實現大規模商業化落地。

全球最會造車的三家公司，為什么在“自動駕駛”上頻頻掉隊？

掉隊的巨頭

豐田入局智駕的時間，比大多數人以為的要早得多。

2016年，豐田章男在北美成立豐田研究院TRI，前期預計投資10億美元。團隊陣容相當豪華。

CEO是曾在美國國防高級研究計劃署負責機器人項目的Gill Pratt博士，成員包括卡內基梅隆大學教授Eric Krotkov、前谷歌自動駕駛負責人James Kuffner、前貝爾實驗室主管Larry Jackel等行業大咖。

尤其是James Kuffner，職業經歷十分耀眼，早在2009年谷歌啟動自動駕駛項目時，James Kuffner就是該項目早期工程團隊成員，這個團隊就是后來大名鼎鼎的Waymo的前身。

加入豐田后，Kuffner迅速獲得豐田章男的器重，豐田成立了TRI-AD，由Kuffner出任CEO，據《日經中文網》報道，其薪酬一度高達9.06億日元，甚至超過了豐田章男本人。

（左為豐田章男，右為James Kuffner）

有了大咖加盟，TRI、TRI-AD、豐田三家公司的職責分工明確，TRI負責前瞻技術開發，TRI-AD負責將前瞻研發轉化為可量產的前沿技術，豐田負責將技術最終應用到量產車上，理論上這是一個完美的產業閉環。

此外，豐田還開啟了“廣撒網”式的投資布局，收購了自動駕駛團隊Level IV，并投資了布局L4的小馬智行等企業。

2020年，豐田重組TRI-AD，成立Woven Planet集團，James Kuffner繼續擔任CEO，并啟動了Arene操作系統的研發，這套系統不僅是先進的車輛操作系統，還被定位為收集并解析行駛數據的數據平臺。

愿景宏大，但現實骨感，由于開發周期過長、IT人才嚴重不足，再加上外界普遍猜測的文化沖突，James Kuffner最終離開了豐田，豐田投資的許多L4公司，成果也并不樂觀。

頗具諷刺意味的是，豐田早期投資的Momenta后來正式上市，其布局的L2方案迅速量產，反倒成了中國智能駕駛領域的新星，豐田種下的種子，自己沒收成，被別人收割了。

大眾的自動駕駛研發進程同樣不樂觀。2019年，大眾砸下26億美元投資Argo AI。創始人Bryan Salesky曾在谷歌擔任自動駕駛項目硬件開發總監，另一創始人Peter Rander曾是Uber高級技術集團工程主管，陣容同樣豪華。

頂尖技術人才加全球巨頭背書，資本市場對Argo AI的預期被迅速拉高，其估值一度超過70億美元，員工超過2000人。

然而，L4自動駕駛的燒錢速度遠超巨頭的想象，商業落地遙遙無期，2022年10月，Argo AI正式倒閉。

彼時福特CEO Jim Farley表示：“我們對L4級別ADAS的未來持樂觀態度，但可盈利的、規模化的無人駕駛汽車還有很長的路要走。”

翻譯成大白話就是，L4的前景很好，但離現在太遠，不知道還要燒多少錢。

經歷此次失敗的大眾并沒有灰心，迅速成立了CARIAD軟件子公司，吸納大量行業人才，一度放言要量產L4，但交付延期、高管離職的命運依然沒能改變。

好在，幾次撞墻之后，大眾終于找到了方向，開啟與小鵬汽車的合作，把智駕交給更專業的中國車企來做。

最后是現代汽車。2019年，現代與安波福合資成立Motional，主攻L4 Robotaxi，結果也差不多，在Guidehouse 2024年全球自動駕駛科技公司排名中，Motional僅列第15位，而2023年它還排在第5，一年跌了10個身位。

這是因為L4級別自動駕駛商業落地極其困難，盡管前期聲勢浩大，最終都不可避免地走入“無法造血、只能輸血”的模式，安波福停止追加投資后，據韓國《Korea JoongAng Daily》報道，截至2025年上半年，Motional累計虧損已達2.3萬億韓元。

三個故事，一個問題

三家巨頭，同樣是押注頂尖技術團隊，同樣是履歷光鮮的人才，為何最終走向了不溫不火的結局？

答案不在“誰在操盤”，而在“棋盤本身”。

如果不信，看看另一個跨界巨頭的遭遇就知道了，這家巨頭就是“蘋果”。

早些年，蘋果啟動了代號“Titan”的造車項目，一度將自動駕駛等級定為L5，這家“重新定義手機”的企業，試圖用強大的工業能力和研發能力“重新定義汽車”。

2019年，蘋果負責自動駕駛的Titan團隊解雇了200多名員工，負責人Bob Mansfield在第二年宣布退出，此后項目經歷了John Giannandrea、Doug Field等多位負責人，最終由Apple Watch負責人Kevin Lynch接棒，但仍未給造車計劃帶來轉機。

知名蘋果爆料人馬克·古爾曼在2024年透露，蘋果將電動汽車發布時間從2026年推遲到2028年，同時將智能駕駛水平從L4降到L2+，向特斯拉當時的水平看齊，再后來，蘋果宣布放棄造車，“果粉”們翹首以盼的Apple Car，最終也沒能問世。

蘋果的退出和三巨頭的折戟，指向同一個答案，團隊、技術都不是決定性的，一旦方向錯了，后續努力全白搭。

因為在自動駕駛領域，存在一道物理世界給算法出的“長尾問題”。我們日常開車上路，95%的路況是簡單的，如直行、轉彎、跟車、等紅燈，剩下5%是復雜的，如突然竄出的電瓶車、被大貨車遮擋的交通燈、施工改道的路面、大雪覆蓋的車道線。

而在這5%的復雜里，還有1%是極端罕見的，如前車掉下來一個障礙物、突然失控的前車等，這1%的極端場景，用代碼永遠寫不完，唯一的辦法是讓數百萬輛車在真實道路上跑上數年，用海量里程去覆蓋這些極端情況，然后讓大模型一次次學習、修正、迭代。

這就是為什么特斯拉和中國新勢力的智能駕駛輔助更受歡迎的原因，巨頭們在實驗室攻克難題時，它們的“數據飛輪”已經先轉了起來，也就是把更容易落地的L2級別輔助駕駛裝上車賣出去，每一輛車都是一個移動的數據采集器，每一次用戶接管都是一次對算法的免費培訓。

回想幾年前，許多新勢力的智能駕駛輔助甚至被嘲笑為“智障駕駛”，但起碼它上路了，隨著技術迭代、大模型升級，最終它跑通了。
反觀海外巨頭，始終困在傳統造車的邏輯里，試圖用“攻克工程難題”的方式去攻克自動駕駛，組建頂尖團隊、投入海量資金、設定明確目標、然后等待技術突破。
問題是這些海外巨頭的新能源汽車銷量本就堪憂，對大模型的訓練嚴重不足，蘋果甚至始終停留在實驗室階段，連上路都沒有。
其失敗也是注定的，本質上是工業化時代的項目制管理，碰上了數字時代的算法迭代戰。

尾聲

回到開頭的那個問題，全球汽車巨頭為何輸給了中國智能駕駛企業？

答案簡單到令人不安，它們用造機械的耐心去賭算法的未來。

海外巨頭以為自己在打一場技術攻堅戰，投入重金、組建夢之隊、設定里程碑，像攻克發動機熱效率一樣去攻克L4，但自動駕駛不是發動機，它不是被發明出來的，是被喂養出來的。誰的車先跑起來，誰的數據先滾起來，誰的大模型、AI神經網絡就先成熟起來。

中國公司從一開始就明白這個道理，它們不追求一步登天，而是讓技術在真實道路上慢慢長大。

當海外巨頭的原型車還在車庫里等下一次路測時，中國智能駕駛方案已經在中國每一條縣城公路上跑過了百萬公里。

可見，這場仗，不是輸在錢上，而是輸在認知上。

參考資料：

1.【豐田自動駕駛的操盤手】，汽車之心

2.【智能汽車系列（十四）——需求為基，自動駕駛踏浪而行】，開源證券

3.【為何豐田、大眾、現代自研智駕先后折戟】，AutoReport

4.【豐田社長年薪有多少？有人工資比社長高】，日經中文網

5.【豐田為何在軟件上栽跟頭】，汽車商業評論

6.【Hyundai hits a pothole on the road to robotaxis as Tesla, Waymo pull ahead】，SARAH CHEA