《无人驾驶汽车：无路可去的路上》一书的作者ChRistin WolMaR曾提出，自动驾驶最大的绊脚石不是公众态度或法律问题，而是更基本的东西：技术。
如上述所言，L4级自动驾驶迟迟未能量产，无非是技术不够成熟，成本难以控制，比如百度的RobOTAxi（自动驾驶出租车）最初的造价高达200万台一辆。
降不下来的成本，迟迟未能盈利的L4企业，使资本开始退潮。背靠福特和大众的ARgoAI，估值一度超过70亿美元，在烧掉26亿美元后，于去年十月关停；自动驾驶领域的激光雷达头部企业Lbeo，也已提交了破产申请；小马智行被曝裁员、MoBIleye市值大跌。
资本撤出L4企业后，处在寒冬中自动驾驶，开始“脱虚入实”，更接地气了。最典型的转变就是，高阶自动驾驶企业，加入了乘用车研发业务，比如小马智行对旗下RobotRUCk（自动驾驶卡车）业务进行缩减，相关研发团队被并入乘用车研发业务。
继热度冷却，资本退场后，自动驾驶的野蛮烧钱扩张阶段也落下帷幕，为了企业未来的可持续发展，搞钱成了自动驾驶企业的共识，L4的自动驾驶公司开始“降维打击”卷入低阶领域。
比如小马智行在RobOTAxi和RobotRUCk（自动驾驶卡车）业务之外，推出了乘用车智能辅助业务PeRsonally owned veHicles，内部称“L2++”。
L2++正符合当今资本对于L4自动驾驶的商业化期待。据公开数据显示，2023年，中国汽车的销量预计达到3420万台。其中，具备L2级及以上智能驾驶功能的新车，渗透率将会达到82%。
这也解释了为何L4级企业选择渐进式路线。一方面，能够推动L2自动驾驶企业向上卷，加速L3、L4技术的发展。另一方面，也为L4量产打下了坚实的基础，自动驾驶从开发设计到量产上车，大概要经历2年时间，而L2+和L2++的出现与发展，不仅为L4企业造血，也是对L4量产提供支持。
L4在乘用车市场中，目前也难以扛起大梁。智研咨询数据显示，预计到2025年，全球L2级辅助驾驶智能汽车的渗透率可达53.99%，而L3~L5自动驾驶汽车的渗透率只能达到1.36%。
与L4不同的是，发展L2、L3级的自动驾驶企业们却依旧安稳，特斯拉、小鹏、蔚来等企业，得益孕育于新能源智能车浪潮，较早地制定出智慧驾驶的发展战略、布局上下游，以至于在寒冬前夕满足自给自足的需求。
在落地方向上，国内L4企业韧性更强，抗风险能力更高。国外L4企业落地场景更聚焦单一场景，图森未来聚焦于自动驾驶卡车领域，ARgoAI则聚焦于自动驾驶出租车；国内企业似乎更全能一些，小马智行、百度Apollo等企业，辅助驾驶、无人驾驶等多业务并行发展。
L4做L2+也有不少企业已分了一部分蛋糕，像Moenta的量产辅助接到了上汽智己的主机厂的订单，百度和岚图也有过合作。
那么，L4企业下场做L2，真的能降维打击正做L2、L3的企业吗？
在“深眸财经”看来，走L4跨越式路线的玩家，不见得能够降维打击做L2、L3的渐进式玩家。
L4的企业对下场L2+这件事上，摆出了至少能喝一口汤的态度。在L4寒冬中遭遇重创的福特，也把重心从迟迟无法落地的L4转移到了L2+的前装量产上。据了解，福特正在将投资重点从L4级别的长期目标转为L2+、L3级别的能够获得更直接的短期收益。
在去年年底，百度智能驾驶事业群组技术委员会主席王亮称：百度将在2023年推出一款L2+领航辅助驾驶旗舰产品ANP3.0。
在这场对抗赛中，L4的玩家无法轻敌，与L4玩家不同，以特斯拉、小鹏、蔚来、毫末智行等渐进式玩家，已走过定点、验证测试等阶段，已经开始为乘用车提供高级别的辅助驾驶产品。据官方数据显示，2022年毫末三代HPilot产品已搭载魏排、坦克、欧拉等近20款车型；小鹏汽车表明，将在2023率先推出全自动驾驶。
如何把高阶自动驾驶技术适配在L2级车型中，这是L4入场L2的难点。
“第一种是靠独立的团队和独立的代码，实现L2的具体细分功能，不过这会让L4的技术积累不太用的上；第二种是降低L4级软件系统图对传感器和算力的需求，把L4软件系统算力和功耗塞到L2的硬件内，但是L4自动驾驶系统算力和功耗较高，也只有少数企业能放到车规级算力平台上。”
对于L2+所需的功能，L2造车企业并不落后。特斯拉、理想的NOA，小鹏的NGP，蔚来的NOP，毫末智行的NOH，虽然叫法不同，但是均是我们广义上所说的L2+。
激光雷达和算力不足，是曾经L2赛道的主要技术问题，随着近两年L2企业硬件的快速发展，情况已大为改观。一方面，L2新车已开始搭载激光雷达，像蔚来ET7、小鹏P7、威马M7、智己L7等车型均搭载了激光雷达。另一方面，随着像ORin和地平线J5这样的高算力芯片的出现，算力已不再是瓶颈，比如轻舟智航与地平线合作，推出了地平线征程5，在去年十月份时，理想在主力车型上已搭载了地平线征程5。
地平线联合创始人、CTO黄畅也表明，将推出面向高阶、算力更强劲的征程6，去跟英伟达、高通去竞争。据悉，百度将于今年推出的L2+辅助驾驶产品ANP3.0，就搭载了两颗英伟达ORin-X芯片。
多数L4企业空有数据闭环能力和高级别研发能力，但是缺乏工程能力，在传感器、域控、集成等方面优势不够明显，所以L4企业选择和一些传统大牌制作商合作，比如文远知行和激光雷达制作商博世合作，要共同推动应用于L2—L3级自动驾驶大规模前装量产及市场化应用。
虽然L4企业做L2的技术优势不明显，但L4企业研发L2的产品，从研发到测试落地、进入市场的时间能够大幅缩短。
此前，L4针对的道路场景主要是城市道路，而传统的L2只有少量针对城区道路涉及的功能，比如交通拥堵辅助，更多的是针对高速公路的场景。
随着乘用车电动化、智能化的趋势越来越清晰，L2开始往更复杂的道路上发展，像城区NOA场景和L4开始接近，这意味着L2和L4开始越来越趋同，所以L2和L4企业背后的研发体系、组织架构和测试方法开始重合。
L4挤进L2的市场中，在系统的性能和适用场景上的理解均不相同，所需定制化程度较高，定制化又会增加成本，增加了对产业链的协同能力的需求。
以L2的系统来看，假设L2或L2+的系统是几家供应商合作开发，那么主机的生产其实是多方合作完成，无论是逻辑的合理性，还是运作的流畅性都是不足的。
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“现在没有投资人愿意听公司讲BP，更倾向于单独约谈下游场景方客户，了解公司真正的量产盈利前景。”这是某投资人对自动驾驶的反馈。
量产，是自动驾驶商业化落地的最重要一步。L2++的出现，也说明着自动驾驶中的量产路线的重要性，而特斯拉、毫末智行等企业已印证了量产L2智能驾驶的可行。
2020年七月，理想汽车打响了L2量产自研的旗号，造车新势力由此开始快速发展，蔚来汽车同步搭建自研团队；特斯拉为FSD准备好了DOJO智算中心；背靠长城的毫末智行，把城市NOH背后的保驾器推到了台前。
无独有偶，百度在推进RobOTAxi大规模落地的同时，也在积极推进Apollo领航辅助的量产落地。
在量产智能驾驶中，成本是企业间的竞争重要因素，也是企业负重前行的一大问题。元戎启行CEO周光曾多次说道：最终，自动驾驶一定是一套低成本、高度自动化的解决方案。
理论上来说，售价30万的量产车乘用车，依靠海量的数据和高效的技术闭环，在自动驾驶落地速度和规模上，明显优于RobOTAxi。
以往L4总是难倒在成本上，前年百度Apollo和北汽极狐发布的共享无人车Apollo Moon成本高达48万元，还是当时行业L4级自动驾驶车型平均成本的三分之一，由此可见L4自动驾驶的成本之高。
目前也有部分企业，把成本打下来了，像去年百度推出的L4级无人车Apollo RT6，成本价仅25万元；轻舟智航发布量产成本仅一万元的车规级自动驾驶方案DBQ V4。
既然成本已被打下来，为何企业迟迟不能盈利？L4级自动驾驶成本被打下来的原因，并非L4产业的成熟化，而是企业阉割了高成本技术的量产。
以特斯拉为例，为了减少车辆成本煞费苦心。特斯拉先是放弃毫米波雷达，去年又取消了超声波雷达，结果特斯拉Model S和Model X直接不再使用雷达，改用100%纯视觉自动驾驶。
自动驾驶本身是一个较为庞大的系统性领域，包含多个领域，不止需要技术的配合，还涉及交通路况，数据定位，安全等因素，比如高精地图，道路协同。
研发阶段是从0到1的过程，此时投入的是对未来的想象与憧憬，而量产是从1到10的飞跃，是落地环节，更应该考究产品在市场的可行性。
L4的发展受限于自动驾驶行业整体发展水平。在2017年，L2也未曾受到许多关注，连特斯拉的Autopilot也没有很多人觉得很了不起，直到造车新势力的自动驾驶车辆，开始量产以后，行业开始更加速发展。
2023年是高阶辅助驾驶的关键节点，也是高阶辅助驾驶上车元年。自动驾驶企业禾多科技CEO倪凯也认为：接下来三年可能成为整个高阶自动驾驶市场定型窗口。高阶自动驾驶大规模落地将会在2025年进入成熟期，行业趋势也会成为线性或稳定增长状态。
