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iDatastar数据星球研究】即可下载过去两年，车载计算平台的算力正以打破“摩尔定律”的速度迅速发展，从10T到200T，再从500T到2000T，芯片算力的提升将支撑更复杂智能的自动驾驶算法，持续打通各个场景与功能。
与此同时，路测里程也在随着时间的不断积累，以及更多仿真技术的应用，越来越多的路测数据驱动着自动驾驶算法不断升级、完善，为车企和消费者提供更优秀平稳的体验全国各地都在建立智能网联汽车产业基地，开放自动驾驶路测；多地加大力度对L3与L4级自动驾驶立法，为自动驾驶技术的进步与商业化铺路。
自动驾驶技术的进步对量产固然重要，但是量产更多是车企与自动驾驶公司合力推动的商业化行为，政策更多是在旁侧起到了支持、推动作用对于自动驾驶系统服务供应商，主机厂客户的需求涉及方方面面：在安全底线的基础之上，要求供应商有着领先的技术能力和工程化落地能力，并能够在确保系统功能的前提下做到成本最优。
自动驾驶开始进入下半场的比拼商业化能力的阶段，但L4级自动驾驶商业化迟迟未能推进，迫于产品研发与算法打磨耗费的大量金钱与时间带来的压力，已经有部分曾经的“明星”公司不得不接受被收购改组的命运一方面，自动驾驶公司需要获得商业收入以维持经营和产品迭代；另一方面，在智能驾驶的卡位赛中，能够先同车企达成合作的科技公司，将在积累量产经验的同时，更快获得海量真实数据以持续打磨软件算法，为未来冲击更高等级的自动驾驶算法做准备。
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