2004年3月13日，美国国防部在莫哈韦沙漠举办了第一届无人驾驶车辆挑战赛。但尴尬的是，这15支进入决赛的车队，没有一支能在沙漠中走完200公里的路程，走得最远的还是卡内基·梅隆大学Sandstorm团队的车辆，共走了11.78公里。
后来美国国防部又办了两届比赛，吸引到谷歌、苹果等高管观赛，然而参赛的车辆不是忽然失去GPS信号，就是把前方停着的车当成墙又重新规划路线绕远路，要不就是卡在狭窄的街巷路口不动了，总之各种细节问题层出不穷。
美国国防部当时就判断，无人驾驶技术离实用还差得远，兴许还要二三十年才能实现，赛事由此停办的同时，无人驾驶的第一个高潮就这么结束了。
十多年后，2014年前后无人驾驶车辆出现第二波高潮，一大批自动驾驶企业成立，主要做的事，则是试图让车辆跑起来，一直处于demo阶段，但由于迟迟无法落地，行业又逐渐降了声量。
第三次高潮则在这两年，自动驾驶行业融资案例迭起的同时，为了“活下去”，玩家们开始更切实际地考虑产品落地、对公司商业模式的探索，企业从做L4级技术到做L2级功能、从乘用车转向商用车的趋势日益显著，“降维打击”甚至成了自动驾驶玩家的“噱头”，保持“L4 初心”、All in Robotaxi的企业倒是屈指可数了。
但，“降维”是自动驾驶技术商业化的唯一出路吗？又或者，自动驾驶技术存在降维打击吗？
“失效”的商业计划书：纷纷降维综合各企业的“降维”说法，“降维”一是指将L4级的自动驾驶技术应用到L2+的功能上，另一则是指将自身高级别的自动驾驶解决方案降维应用到其他领域（比如从城市出行场景到做园区、矿区等封闭场景）。
某自动驾驶企业CEO对新智驾直言，在3-5年内，降维是自动驾驶技术商业化的唯一出路。
“像Robotaxi这样的应用，在5年内应该很难规模化商用，有可能需要更长的时间，所以3-5年内的自动驾驶商业化，需要和场景结合，或者在功能上降维。”
百度Apollo算是一个典型例子。
2020年5月，百度Apollo在矿区进行了一场直播，直播主体就是百度为伊敏露天矿改造的两辆无人驾驶矿用卡车。从人员操作到信号控制的转变，百度对矿车的改造仅花了30天。
今年10月，百度Apollo还正式了发布可投入使用的自动驾驶矿卡。百度号称，这是目前国内首个面向矿山场景，以超高计算能力为支撑，并具有机器学习能力的单车智能方案案例。
除此之外，百度还推出了自动驾驶零售车、低速自动驾驶清扫车、无人驾驶挖掘机系统、无人小巴等，探索了自动驾驶技术应用的各种场景。
小马智行、文远知行、元戎启行等几家Robotaxi企业也纷纷尝试了自动驾驶技术的应用新场景。文远知行CEO韩旭曾对新智驾透露，所有商业计划书做完后发现都没有什么用，商业模型与实践会有很大差别，需要不断调整。
“未来谁掌握了真正的自动驾驶平台化技术，谁就会是王者，就将具备降维打击的能力，”韩旭还对新智驾表示，“今天做低速的物流、园区场景的企业，很可能会在未来三到五年内被一家强大的、占据战略市场的L4级自动驾驶公司降维打击”。
而将L4级技术降维应用到量产车型L2/L2+的功能方面，Robotaxi玩家也好，Tier1也好，做的则是将L3/L4高等级自动驾驶技术模块化，试图利用L4级技术可扩展的软硬件一体架构，打造ADAS解决方案。
比如百度就将其L4级无人驾驶技术Apollo Lite应用于乘用车AVP和ANP，目前已配套威马W6实现量产；造车新势力企业也开始以L4架构、整车OTA视角打磨L2+级别辅助驾驶技术；华为等科技企业则通过与传统车企抱团合作，以L4级的技术，在中高端车型打造L2+功能。
由此ACC自适应巡航、LCC车道居中辅助、ALC自动变道辅助、BSD盲区监测预警、LCA车道变换预警等辅助驾驶功能在量产车型的不断渗透，其中自动泊车辅助、导航领航辅助成了自动驾驶企业们相互比拼的重点。
降维的还有硬件，原本配置在L4测试车辆的硬件诸如激光雷达、高性能芯片等也渐渐前装到L2量产车中。
去概念化、去名词化，自动驾驶企业不再更多强调产品和方案是L2级还是L2++级，这成了目前ADAS解决方案的趋势。
真的是“降维打击”吗？在科幻小说《三体》中，某外星种族向太阳系丢了一个叫“二向箔”的武器，于是太阳系由立体的三维变成了平面的二维，地球毫无还手之力，随之毁灭。
“降维打击”一词由此被广泛传播，延伸到商业领域，通常代表着一种碾压式的新商业模式或技术，比如网购平台之于实体店、免费模式之于收费模式。

稿源：(雷锋网)

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标题：玩家|「降维」，RoboTaxi玩家的唯一出路？