智能驾驶汽车的核心竞争力是云计算、物联网、5G、大数据、AI等一系列科技与汽车驾驶的有效结合，这是智能汽车技术竞争力的关键，直接影响消费体验。
陈小兵汽车行业资深媒体人
6月中旬，小米公司官网开始陆续推出关于自动驾驶的各类职位，寂静了一阵子的互联网造车话题再起。
从5月11日360集团创始人、董事长周鸿祎宣布领投哪吒汽车D轮融资，热闹非凡的智能驾驶赛道度过一段平静的日子，没有新的入场者讲述“造车故事”。
虽然发展路径和各自优势不同，产品体验和商业逻辑也各有差异，但传统车企、跨界巨头和以互联网科技公司领衔的造车新势力前赴后继抬起的中国智能驾驶汽车产业链正日渐成熟。
但是，已进场的未必能笑到最后，获得市场话语权要有所创新，智能驾驶安全上路还要付出诸多努力。
不要被造车泡沫吓退
随着蔚来、小鹏、理想“造车三兄弟”相继站稳脚跟，人们对互联网造车的质疑越来越多地转向了鼓励，却未减轻对造车泡沫的担忧。
造车热潮中，游侠、拜腾、赛麟等行业探路者折戟沉沙，留下的荒废园区与半成品厂房虽然刺眼，却让智能汽车理念在公众心中得以普及。
“我们大家都应该相信市场的力量，一窝蜂冲进来没关系，最后老百姓会用事实来投票，投出最终的胜出者。”在周鸿祎看来，泡沫显然是存在的，但没有泡沫就没有企业创新的动力和资本，更没有人才的涌入。
2000年前后，那场互联网泡沫后的科技产业涅槃为周鸿祎这套理论提供了支撑。
和现今上市就意味着造富神话不同，当新浪、搜狐、网易等中国互联网企业相继登陆纳斯达克时，美国互联网泡沫的破裂让中国的互联网企业遭遇严重的生存危机。
挤碎泡沫后，全球互联网产业迎来了一次深度行业洗牌，苹果、谷歌、亚马逊等互联网科技巨头公司崛起，国内也建立了以百度、阿里巴巴、腾讯等为代表的互联网生态，全行业进入蓬勃向上的创新周期。
除了新的购车消费群体对互联网营销与服务模式并不排斥，互联网造车新势力不断崛起的根本原因，是智能驾驶汽车需要强大的数字化技术支撑。
汽车行业资深媒体人陈小兵说：“智能驾驶汽车的核心竞争力是云计算、物联网、5G、大数据、AI等一系列科技与汽车驾驶的有效结合，这是智能汽车技术竞争力的关键，直接影响消费体验。”
在周鸿祎看来，如果没有互联网的帮助，造车行业只是按照传统造车的思路，把发动机换成了电动机，把油箱换成了电池，只是在传统基础上改良，不可能成为一个颠覆式的创新。
周鸿祎认为，IT产业在过去十几年的所有准备都可能在智能驾驶汽车产业链中爆发。
虽然造车赛道已经略显拥挤，周鸿祎认为参与造车的公司还是太少，智能驾驶汽车领域需要足够的竞争与创新，才能让普通用户也享受到高端车才有的驾驶体验。
全世界到底能够容得下多少家车厂还需要市场检验，但可以肯定的是，一旦入局，就意味着浴血激战。
企业跨界造车殊途同归
如果把互联网造车简单分类，有百度、小米这样的独立造车派，也有华为、腾讯、阿里等以向传统车企技术输出为主要特征的联手派。
周鸿祎的选择可以归纳为后者，他选择了一直活在互联网造车光环下被网民忽视的哪吒汽车，周鸿祎将其称为“基因互补”。
6月17日，百度Apollo携手ARCFOX极狐发布新一代量产共享无人车ApolloMoon，双方预计，未来3年将落地1000台共享无人车。
值得注意的是，作为一款可规模化运营的无人车，ApolloMoon成本为48万元，仅为行业L4级自动驾驶车型平均成本的三分之一，为共享无人车真正走向大规模商业提供了更大的可能。
事实上，赋能互联网理念，拓展智能生态，增加用户数量及黏度，是企业跨界造车的核心商业模式。无论选择哪条路径，几乎所有造车者都要背负巨额的成本压力，更要顺应新的创新方向。
预计到2025年，中国的智能汽车渗透率达82%，数量将达到2800万辆；到2030年，渗透率将达到95%，约为3800万辆。
海量的数字意味着人与人、人与路、人与车、人与平台将建立起全方位的联系。当一切皆可编程，万物皆可互联，数据驱动业务成为汽车行业创新的主要特征，坊间“传统车企正在沦为华为等企业的计算机外设”的议论也就有了道理。
当造车新势力借力传统车企的供应链与造车技术及科技手段不断丰富汽车功能，迥异于传统汽车的驾驶体验便成为他们吸引消费者的利器。
不仅如此，360打出的“科技平权”大旗，提出“为人民造车”，为没有买第一辆车的消费者造车的构想也有望因技术的更多应用而成为现实。
周鸿祎认为，过去只有上百万的豪车才会有这么多的IT能力，互联网造车可以让普通老百姓一样能够享受这些智能座舱和智能驾驶能力。
个人生物特征信息安全至关重要
当汽车由人操控的交通工具升级为同电脑、手机一样的智能工具，一旦受到网络袭击，后果不堪设想。
周鸿祎认为，只要和外部有联系，漏洞永远会有，所以智能汽车网络安全模拟攻击测试和汽车碰撞测试一样重要。
除了加强车辆安全防护技术，立法加强个人信息和重要数据保护，规范汽车数据处理的呼声也很高，汽车行业及用户信息安全需要一个全方位安全屏障。
清华大学车辆与运载学院首任院长杨殿阁在接受媒体采访时介绍，该管理文件对智能汽车的研发、设计、制造、使用、管理各环节所涉及到的数据收集、传输、存储、管理、使用、转让等方面都进行了规定。
从用户的角度看，因智能手机与用户深度捆绑而引发的消费者安全感缺失已被带入智能出行领域，用户信息搜集与泄露间的矛盾无法回避。
该管理规定的第十条提出，仅当为了方便用户使用、增加车辆电子和信息系统安全性等目的，方可收集驾驶人指纹、声纹、人脸、心律等生物特征数据，同时应当提供生物特征的替代方式。
杨殿阁指出，这是在提醒车企，智能汽车功能的研发尽量少使用用户个人生物状态信息，这类信息非常敏感且重要。
智能汽车很多功能的实现离不开个人生物特征信息，只有收集了这些信息才能更好地实现智能驾驶功能。
杨殿阁强调，用户完全有权力拒绝使用这些功能、不提供这些信息。也就是说，用户可以不提供这类信息，但车企必须提供相应的服务。