全球最会造车的三家公司,为什么在“自动驾驶”上频频掉队?

2026年6月，德国《图片报》披露了一条消息：大众汽车集团计划终止与博世持续三年多的自动驾驶联盟。

此前，大众汽车对这个项目十分重视。2022年，大众软件子公司CARIAD与博世联合宣布，要开发一套从L2城市脱手驾驶到L3高速公路自动驾驶的模块化系统，双方动员了超过1000名研发人员，累计投入15亿欧元。

四年过去，颠覆行业的自动驾驶技术没有来，来的是合作终止协议，大众内部评估结论是：这套系统与竞争对手存在明显差距，没有市场竞争力。

大众不是第一家在这条路上折戟的传统巨头。丰田、现代等全球汽车巨头，接连在自动驾驶这条路上翻车。反观中国智能驾驶行业，华为、Momenta搞得风生水起，方案均已实现大规模商业化落地。

全球最会造车的三家公司，为什么在“自动驾驶”上频频掉队？

丰田入局智驾的时间，比大多数人以为的要早得多。

2016年，丰田章男在北美成立丰田研究院TRI，前期预计投资10亿美元。团队阵容相当豪华。

CEO是曾在美国国防高级研究计划署负责机器人项目的Gill Pratt博士，成员包括卡内基梅隆大学教授Eric Krotkov、前谷歌自动驾驶负责人James Kuffner、前贝尔实验室主管Larry Jackel等行业大咖。

尤其是James Kuffner，职业经历十分耀眼，早在2009年谷歌启动自动驾驶项目时，JamesKuffner就是该项目早期工程团队成员，这个团队就是后来大名鼎鼎的Waymo的前身。

加入丰田后，Kuffner迅速获得丰田章男的器重，丰田成立了TRI-AD，由Kuffner出任CEO，据《日经中文网》报道，其薪酬一度高达9.06亿日元，甚至超过了丰田章男本人。

（左为丰田章男，右为James Kuffner）

有了大咖加盟，TRI、TRI-AD、丰田三家公司的职责分工明确，TRI负责前瞻技术开发，TRI-AD负责将前瞻研发转化为可量产的前沿技术，丰田负责将技术最终应用到量产车上，理论上这是一个完美的产业闭环。

此外，丰田还开启了“广撒网”式的投资布局，收购了自动驾驶团队Level IV，并投资了布局L4的小马智行等企业。

2020年，丰田重组TRI-AD，成立Woven Planet集团，JamesKuffner继续担任CEO，并启动了Arene操作系统的研发，这套系统不仅是先进的车辆操作系统，还被定位为收集并解析行驶数据的数据平台。

愿景宏大，但现实骨感，由于开发周期过长、IT人才严重不足，再加上外界普遍猜测的文化冲突，James Kuffner最终离开了丰田，丰田投资的许多L4公司，成果也并不乐观。

颇具讽刺意味的是，丰田早期投资的Momenta后来正式上市，其布局的L2方案迅速量产，反倒成了中国智能驾驶领域的新星，丰田种下的种子，自己没收成，被别人收割了。

大众的自动驾驶研发进程同样不乐观。2019年，大众砸下26亿美元投资Argo AI。创始人Bryan Salesky曾在谷歌担任自动驾驶项目硬件开发总监，另一创始人Peter Rander曾是Uber高级技术集团工程主管，阵容同样豪华。

顶尖技术人才加全球巨头背书，资本市场对Argo AI的预期被迅速拉高，其估值一度超过70亿美元，员工超过2000人。

然而，L4自动驾驶的烧钱速度远超巨头的想象，商业落地遥遥无期，2022年10月，Argo AI正式倒闭。

彼时福特CEO Jim Farley表示：“我们对L4级别ADAS的未来持乐观态度，但可盈利的、规模化的无人驾驶汽车还有很长的路要走。”

翻译成大白话就是，L4的前景很好，但离现在太远，不知道还要烧多少钱。

经历此次失败的大众并没有灰心，迅速成立了CARIAD软件子公司，吸纳大量行业人才，一度放言要量产L4，但交付延期、高管离职的命运依然没能改变。

好在，几次撞墙之后，大众终于找到了方向，开启与小鹏汽车的合作，把智驾交给更专业的中国车企来做。

最后是现代汽车。2019年，现代与安波福合资成立Motional，主攻L4 Robotaxi，结果也差不多，在Guidehouse 2024年全球自动驾驶科技公司排名中，Motional仅列第15位，而2023年它还排在第5，一年跌了10个身位。

这是因为L4级别自动驾驶商业落地极其困难，尽管前期声势浩大，最终都不可避免地走入“无法造血、只能输血”的模式，安波福停止追加投资后，据韩国《Korea JoongAng Daily》报道，截至2025年上半年，Motional累计亏损已达2.3万亿韩元。

三家巨头，同样是押注顶尖技术团队，同样是履历光鲜的人才，为何最终走向了不温不火的结局？

答案不在“谁在操盘”，而在“棋盘本身”。

如果不信，看看另一个跨界巨头的遭遇就知道了，这家巨头就是“苹果”。

早些年，苹果启动了代号“Titan”的造车项目，一度将自动驾驶等级定为L5，这家“重新定义手机”的企业，试图用强大的工业能力和研发能力“重新定义汽车”。

2019年，苹果负责自动驾驶的Titan团队解雇了200多名员工，负责人Bob Mansfield在第二年宣布退出，此后项目经历了John Giannandrea、Doug Field等多位负责人，最终由Apple Watch负责人Kevin Lynch接棒，但仍未给造车计划带来转机。

知名苹果爆料人马克·古尔曼在2024年透露，苹果将电动汽车发布时间从2026年推迟到2028年，同时将智能驾驶水平从L4降到L2+，向特斯拉当时的水平看齐，再后来，苹果宣布放弃造车，“果粉”们翘首以盼的Apple Car，最终也没能问世。

苹果的退出和三巨头的折戟，指向同一个答案，团队、技术都不是决定性的，一旦方向错了，后续努力全白搭。

因为在自动驾驶领域，存在一道物理世界给算法出的“长尾问题”。我们日常开车上路，95%的路况是简单的，如直行、转弯、跟车、等红灯，剩下5%是复杂的，如突然窜出的电瓶车、被大货车遮挡的交通灯、施工改道的路面、大雪覆盖的车道线。

而在这5%的复杂里，还有1%是极端罕见的，如前车掉下来一个障碍物、突然失控的前车等，这1%的极端场景，用代码永远写不完，唯一的办法是让数百万辆车在真实道路上跑上数年，用海量里程去覆盖这些极端情况，然后让大模型一次次学习、修正、迭代。

这就是为什么特斯拉和中国新势力的智能驾驶辅助更受欢迎的原因，巨头们在实验室攻克难题时，它们的“数据飞轮”已经先转了起来，也就是把更容易落地的L2级别辅助驾驶装上车卖出去，每一辆车都是一个移动的数据采集器，每一次用户接管都是一次对算法的免费培训。

回想几年前，许多新势力的智能驾驶辅助甚至被嘲笑为“智障驾驶”，但起码它上路了，随着技术迭代、大模型升级，最终它跑通了。

反观海外巨头，始终困在传统造车的逻辑里，试图用“攻克工程难题”的方式去攻克自动驾驶，组建顶尖团队、投入海量资金、设定明确目标、然后等待技术突破。

问题是这些海外巨头的新能源汽车销量本就堪忧，对大模型的训练严重不足，苹果甚至始终停留在实验室阶段，连上路都没有。

其失败也是注定的，本质上是工业化时代的项目制管理，碰上了数字时代的算法迭代战。

回到开头的那个问题，全球汽车巨头为何输给了中国智能驾驶企业？

答案简单到令人不安，它们用造机械的耐心去赌算法的未来。

海外巨头以为自己在打一场技术攻坚战，投入重金、组建梦之队、设定里程碑，像攻克发动机热效率一样去攻克L4，但自动驾驶不是发动机，它不是被发明出来的，是被喂养出来的。谁的车先跑起来，谁的数据先滚起来，谁的大模型、AI神经网络就先成熟起来。

中国公司从一开始就明白这个道理，它们不追求一步登天，而是让技术在真实道路上慢慢长大。

当海外巨头的原型车还在车库里等下一次路测时，中国智能驾驶方案已经在中国每一条县城公路上跑过了百万公里。

可见，这场仗，不是输在钱上，而是输在认知上。

参考资料：

1.【丰田自动驾驶的操盘手】，汽车之心

2.【智能汽车系列（十四）——需求为基，自动驾驶踏浪而行】，开源证券

3.【为何丰田、大众、现代自研智驾先后折戟】，AutoReport

4.【丰田社长年薪有多少？有人工资比社长高】，日经中文网

5.【丰田为何在软件上栽跟头】，汽车商业评论

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