市场对这些科技巨头的关注点 ， 主要集中在汽车智能化软件能力、供应链整合能力和人才储备等方面 ， 其中最为核心的能力体现就是自动驾驶技术 ， 就连传统车企也认为在智能汽车时代 ， 自动驾驶等软件才是一辆车的灵魂所在 ， 而车身则成为驱体 。
自动驾驶的研发是一个典型的人工智能研发工程体系 ， 主要基于三大要素：算法、算力和数据 ， 其中算法解决从零到一的问题 ， 以及后续整体数据工程体系的组织方式和优化目标 ， 算力则是模型实现的物理基础 ， 通过自研加速芯片可以取得更好的算法效率和能耗指标 。
AI区别于传统软件研发体系的核心 ， 是将传统的代码功能实现交给了数据和算法 ， 其中算法差距更容易通过开源和人才并购方式弥补 ， 而数据才是核心的差异化壁垒 。
对自动驾驶而言 ， 训练算法的数据就是行车数据 ， 尤其是在真实行驶汽车中获取的真实路况行驶数据 ， 数据越大能覆盖到的极端情况也越多 ， 这方面是造车新势力（包括特斯拉）的先发优势所在 。 蔚来早在去年底宣布智能辅助驾驶NIO Pilot用户累计行驶里程突破 1亿公里 ， 而根据小鹏1024科技日上公布的数据 ， 目前XPilot智能辅助驾驶行驶里程也已超过 1.09 亿公里 。
拆解数据 ， 无非是汽车规模和单车行驶里程 。 单车行驶里程一般在一定范围内波动 ， 据小熊油耗（用户主要为私家车车主）数据测算 ， 中国家庭用车行驶里程分布呈正偏态（中位数、众数小于平均数） ，  58.2%分布于年均0.5~1.5万km（对应15~40km/天）区间 ， 右侧长尾人群即1.5万km（对应40km以上/天）占36.7% 。

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换言之 ， 要想实现数据量呈现指数式增长 ， 必须不断增加车辆保有量 。 比如说蔚来突破1亿辅助驾驶行驶里程用了三年时间 ， 但突破2亿仅用了7月 ， 数据扩充速度猛烈缩短 。 而后发者想超越 ， 同样需要更大的汽车销售规模 ， 以弥补时间上的劣势 。
表面上看 ， 这对后发者形成进入门槛 ， 实际上还需要进行细分 ， 对百度、华为这样行业赋能角色并非难事 。 理论上 ， 合作伙伴越多 ， 卖出得车能越多 ， 得到的数据也能越多 ， 而且与传统车企合作 ， 还有一个显而易见的好处 ， 就是产能、品控、效率都直接越过量产门槛 ， 无需面对新势力造车时的问题 。
目前 ， 百度Apollo自动驾驶产品也已经搭载在部分威马汽车上 ， 与吉利合资的子公司集度汽车也将承载这款产品 ， 招股书显示 ， Apollo已与10家领先汽车制造商签署战略协议；此外 ， 百度ASD自动驾驶解决方案 ， 目前已合作70家车企、600款车型 。 华为则分别与长安、广汽、北汽合作成为子品牌 ， 并提供华为Inside全栈解决方案 ， 与此同时 ， 还为20多家车企提供MDC智能驾驶计算平台 。
这些合作伙伴认可的是 ， 科技巨头背后的硬实力 。 在中汽研咨询公布的2021汽车专利创新指数榜单里 ， 华为和百度分别以274项和226项专利排名榜一、榜二 ， 小鹏则以126项专利位列第七（注：鉴于专利公开时间存在滞后期 ， 该榜单仅供参考） 。

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