2023年新能源汽车智能化进行到什么阶段了？有哪些最接近智能化的智能汽车？

首先我不认同上半场是电动化、下半场是智能化这个观点，无论上下半场，电动化一直都在，再聊聊智能化。

我认为当前汽车智能化已经到了一个瓶颈，在用户面前，面临着系统成本太高、泛化能力太弱、智体验太差三座大山，这三大问题不仅影响了智能驾驶快速落地和普及，也阻碍了智能驾驶技术的商业化应用。

第一座大山，智能驾驶系统成本太高。

目前的智能驾驶系统主要依靠大量的传感器和高级算法来实现，这些设备的成本非常高，使得智能驾驶系统的整体成本居高不下。这不仅让普通消费者难以承受，也让汽车制造商在推广智能驾驶技术时面临巨大的挑战。

在行业降本增效的背景下，让上下游供应商更是苦不堪言。

第二座大山，智能驾驶系统泛化能力太弱。

目前的智能驾驶系统主要针对特定的场景和路况进行训练，一旦遇到新的场景和路况，就会表现得无所适从。

背后核心问题感知长尾，由于道路场景复杂，即使现有技术已经实现了90%以上场景的自动驾驶，但剩下10%的长尾场景如果不得到解决，自动驾驶就无法落地。

第三座大山，智能驾驶体验太差。

目前的智能驾驶系统还存在很多问题，比如对路况的识别不准确、决策不合理等等，这些问题不仅影响了用户体验，也让人们对智能驾驶技术的信任度降低。

体验太差直接导致了用户不会为智能驾驶系统买单。

总体来看，汽车智能化行业的玩家过多，没有形成商业闭环，基本上都是靠融资活下来。

降低成本和提高用户体验是破局之道。一方面，需要通过技术研发和生产工艺的改进，降低智能驾驶系统的成本。另一方面，需要通过提升用户体验，增加用户对智能驾驶技术的信任度和使用意愿。

在这方面，FSD如入华将是一个重要的推动力量，它能够通过提供更好的智能驾驶体验，激发市场需求，推动智能驾驶技术的商业化应用，国内目前领先的玩家，例如小鹏、华为等等，我觉得还是落后特斯拉2-3年的时间。