2020年，自动驾驶持续释放着其魅力，吸引大批玩家的关注和加入。据企查查统计数据显示，截至2020年12月，去年国内共计新增816家自动驾驶领域相关企业，企业名称或经营范围内新增自动驾驶的相关企业达379家，整体规模再度扩大。
但另一方面，去年新玩家虽然仍在密集涌入自动驾驶赛道，增速相较于前两年却有所放缓。其中2020年国内新增自动驾驶领域相关企业数量相较于2019年下降了26%，企业名称或经营范围内新增自动驾驶的相关企业数量下降了31%。不仅如此，由于疫情的冲击，一批早几年入局的玩家去年也纷纷在自动驾驶战略上进行调整，或直接退出自动驾驶赛道，或调整战略的优先级，自动驾驶领域再度呈现“冰火两重天”的发展态势。
当某些车企还在进行L2.5、L2.9、L2.99、无限接近L3自动驾驶等的概念宣传时，行业的进化早已甩开了这些停留在嘴皮上的路径。
造车新势力能够打赢传统车企，自动驾驶技术的进展速度将成为关键因素。现在这些造车新势力的高估值，很大程度上也是代表了资本市场对它们自动驾驶开发能力的肯定。
传统车企想要进入新能源领域，电机和电池不会成为障碍，但是软件会。想要打破这一壁垒，要么要求供应商放开软件权限，要么全部推倒自己重新来干。所以，造车新势力们的自动驾驶进展得越快，传统车企受到的威胁就越大。
这个关键的时间节点，就在2022年。
如果说前几年在自动驾驶商业化方面，入局者们讨论更多的是如何实现尽可能多的L1、L2驾驶辅助应用上车，那么从2020年开始，推动更高级别的自动驾驶技术量产，成了行业的共同目标。为此，去年众多企业纷纷将L3量产提升日程，并针对L4的应用开始大规模的示范部署。另外，在基于车路协同的自动驾驶路线，业界也取得了重要突破。
然而，从近年来的产品实践来看，决定自动驾驶的演进层次的要素，是场景。
围绕着实际驾驶中的不同场景，基于感知-判断-执行的流程，不断进行自动驾驶系统的升级与完善，是今天多数车企的思路。
所以，不结合具体场景就笼统定义自己是L几自动驾驶的行为，都是在耍流氓。
而在高级别自动驾驶的实现过程中，有两个路线上的分歧。
第一个是激光雷达与摄像头的分歧。国内车企，不论是传统车企还是造车新势力，已基本确认了激光雷达+摄像头融合的感知方案，海外的Mobileye也在两条腿走路，而特斯拉目前仍在坚持纯摄像头方案。
另一个是神经网络与车路协同的分歧。其实现在大多数车企的L2自动驾驶，不用基于神经网络的人工智能也能做出来。只有到了人完全无需介入驾驶的高级阶段，才会出现这个分歧。
所以，所谓2022年是自动驾驶升级之战的元年，就是检验这两个路线分歧的时候了。