由 dawei 2011 年 7 月 14 日，一辆红旗 HQ3 在长沙到武汉 286 公里的高速路飞驰，完成历时约 3 个半小时的自动驾驶实验。
这是我国自主打造的自动驾驶车辆首次在真实复杂的交通路况下完成测试。
彼时，在自动驾驶之外，相关碰撞预警、车道偏离预警、自主泊车等辅助功能的样机也已面世。
这是我国试图将自动驾驶技术以可量产的方式融入老百姓用车生活中的尝试。
此后的几年里，智能驾驶迈入新纪元。
各路玩家势如破竹、野蛮生长，整个行业在 2015 年达到新高度、在 2018 年驶入深水区。
如今十年白驹过隙，智能驾驶世界的运行法则从无序到有序，落地路径也早已泾渭分明，但这部波澜壮阔的创业故事给了所有人留下了一个关于商业模式的待解之题。
用钱「砸」出来的智能驾驶
智能驾驶理想的商业模式是什么样子?
没有人知道确切的答案。
不过根据新智驾了解，从 L2(辅助驾驶)到 L4(自动驾驶)、从公开道路到封闭场景，目前行业内几乎没有已经盈利的商业模式。
以全球自动驾驶第一股图森未来为例。
其招股书以及财报显示，2018 年至今年上半年，图森未来的营收约 3250 万元，而净亏损近 50 亿元;其中研发支出约为 22.5 亿元。
半年前，图森未来就已有超 670 名全职员工从事研发活动。
多位受访人对新智驾表示，在智能驾驶技术的研发中，人力成本是绝对的大头。
由于专业人才太过稀缺，大厂的入局又加速了内卷，一个 CTO 的年薪可以开到千万以上。即便是应届毕业生也能享受非常不错的待遇，一些优秀毕业生的年薪高达 40-50 万甚至是 60 万的 level。
"薪资泡沫太大了，"张文明(化名)有点无奈，"但是大家没办法，该招人还是得招。"
图森未来之外，百度也是一个非常典型的例子。
除了庞大的研发团队，百度仅 Robotaxi 的车队规模就超 500 辆(其自动驾驶小巴和中巴未算在内)、智能驾驶相关专利数量近 3000 件、测试牌照 200 多张，这些成绩都堪称是国内之最。当然，这些成绩背后也都是实打实的人力物力投入。
据媒体估算，其过去 8 年多在自动驾驶的总投入可能在 1000 亿元左右。李彦宏在采访中曾提到，仅去年一年，百度对自动驾驶的投入就高达 200 亿元。
对于图森未来以及百度这种自建车队、打造运营网络的玩家来说，设备费用也不可忽视。
"最开始时候，一套 L4 方案的软硬件成本(包括车)高达几百万元，尽管现在已经压得比较狠了，但还是要几十万。"斯年智驾 CEO 何贝谈道。
实际上，斯年智驾同样以运营模式切入市场，但不同的是，港口的环境比城市道路以及高速道路更适合批量复制。成立一年多时间，斯年智驾就已经拿到了 2个港口码头订单。
在巨大的人力成本以及设备成本双重作用下，现阶段盘子铺得越大，亏损就越厉害。
走前装量产路线的 L2 也难逃相似的命运。
某创业型 Tier 1 向新智驾透露，距离其实现盈亏平衡还需要 2 年时间——前提是持续专注 L2 市场(已有量产订单)。
然而该 Tier 1 正在积极布局 L4 的业务，这会催生出另一部分研发成本，对供应商的资金实力提出了更高的要求。
"量产推进和前沿研发必须要并行，"顾小叶(化名)告诉新智驾，"现在竞标 L2 的项目，各家方案大同小异，你得拿更前瞻的技术和更贴心的服务去打动客户才行。"
其实也好理解：
- 前装项目从商务接触定点到交付 SOP，再到大批量生产，整个流程通常需要 2-3 年的周期，中途各个环节还要进行各种检查和测试。即便是车辆交付给用户后，也时常需要进行 OTA 升级。
另一方面，近年中美关系也比较紧张，不少传感器零部件都面临断供的风险。
顾小叶透露，他们公司还有一部分现金用于提前备货，必须确保产品的正常交付，"晚一天可能就要赔几十万块钱。"
换言之，没有钱，智能驾驶的一切都是空谈。