而德勤中国汽车行业领导合伙人周令坤，也表达了同样的观点。他说：“站在产业链的角度来看，未来智能网联汽车的趋势下，整个智能汽车的价值链如果是微笑曲线的话，会变得更为陡峭。”

而德勤中国汽车行业领导合伙人周令坤，也表达了同样的观点。他说：“站在整个汽车产业链的角度来看，未来在智能网联汽车的趋势下，整个智能汽车的价值链如果是微笑曲线的话，将会变得更为陡峭。”

确实如此，新技术给整个汽车产业链带来的影响已逐渐显现，我们可以从三个维度来做观察：从数字化转型看，过去车企谈数字化更多聚焦于某一领域，但今天数字化已经影响到车企转型的方方面面，未来把数字化植入车企的DNA成为新的共识；从商业模式看，这也是一个软件定义汽车的时代，软件定义汽车带来的不仅是功能的变化，更是收入模式和商业模式的变化；从生态合作看，科技企业与汽车企业的跨界合作，将是一个令人充满想象空间的新领域，其中，自动驾驶就备受关注，未来车企通过对自动驾驶、智能网联汽车的打造，来实现车云协同、车路协同乃至更多的生态跨界合作将是接下来整个产业发展的新趋势。

事实上，在自动驾驶领域，无论是牌照数量、公路测试里程数量以及从业人员的数量，中国一直领先于全球。不仅如此，越来越多的中国车企也公布了L3级和L4级自动驾驶的量产时间表，这也意味着此时此刻我们正处于自动驾驶量产的“前夜”。

但也要看到，自动驾驶的研发和落地也是一个相当复杂的过程，很难“一蹴而就”，其挑战主要包括两个方面：一方面是来自数据的压力。我们知道一般开采出来一吨矿石，才能提炼出几克黄金，而自动驾驶也是如此，要训练出满足L3级别的自动驾驶算法，所需要的裸数据则在50-100PB量级，而这个过程始终围绕着数据展开，并由数据来驱动。因此，如何能够简单、方便地搭建和管理大规模的算力集群，降低运维成本，把更多的资源投入到自动驾驶的研发上，是车企在投入自动驾驶研发之初，就必须考量的重点。

另一方面则是来自场景的压力，作为自动驾驶领域最早实现量产落地的企业之一，禾多科技创始人兼CEO倪凯博士就认为，全场景量产是自动驾驶发展的一个必备路径。背后的原因在于，自动驾驶的落地需要一个相当长的过程，实现L4级别会非常困难，在此情况下，场景打通比级别更重要，优秀的体验是实现大规模装载的前提，全场景打通是不断提升体验的必然结果，最终通过数据迭代升级才是真正解决自动驾驶“长尾问题”的关键所在。

由此可见，自动驾驶的新时代是美好的，但挑战也是巨大的，未来通过数据驱动和场景打通来化解自动驾驶所带来压力，进而打造出整个汽车产业链价值转移过程中的全新竞争力，不仅是大势所趋，更是迫在眉睫。