此前人們經常把自動駕駛技術分為傳統車企和互聯網企業兩大陣營，"汽車公司偏愛漸進模式”，這種分類是錯誤的，因為面對未來整車廠話語權的削弱，各車企的傾向存在分歧，有的互聯網背景的創業公司更傳統，而有的老牌整車廠反而更激進。
雖然激光雷達的存廢并不是自動駕駛的唯一區別，但這是一個不錯的分類方法：非激光雷達陣營技術路線激進，商業模式保守；激光雷達陣營技術路線保守，商業模式激進。
非激光雷達陣營：
消費級整車廠（以及面向整車廠的技術供應商，大部分整車廠對于從供應商手里買自動駕駛技術是沒有心理負擔的），普遍傾向于從ADAS輔助駕駛切入自動駕駛，以端到端深度學習砍掉傳統激光雷達。這一陣營以特斯拉為首，上文已經詳細分析。
原計劃與特斯拉合作，后來自己創辦comma.ai公司的著名黑客George Hotz，比特斯拉更加激進：
2016年9月13日在TechCrunch Disrupt 發布了999美元的Comma One后裝無人駕駛系統，原話是 “從山景城到舊金山不碰任何東西...不碰油門剎車方向盤”。
2016年10月28日他宣布取消該產品：“與其把生命浪費在與監管機構和律師打交道，我寧愿花時間去打造更讓人吃驚的科技。”
美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）一封提醒他作為一個汽車設備生產商，要承擔法律規定義務的信就嚇死了一個產品，這件事已經夠讓人吃驚了。根本沒有任何人“叫停”Comma One的自動駕駛產品（很多國內科技媒體都用這種措辭，創業公司在這種語境下顯得無辜正義），只不過慫人不敢承擔法律風險罷了，即使事故責任有用戶背鍋。對于汽車行業的責任沒有覺悟的外行，聞風而逃總比出人命好。
該公司此前已經從著名的Andreessen Horowitz以及Techammer、和米資本等投資機構以千萬美元估值融到了百萬美元。投資“天才+瘋子”時候的，應該從技術路線方面，更加謹慎地考慮政策風險和事故風險。
后來Geohot把軟件開源，這并不會直接導致很多勇敢的小白鼠面臨生命危險，他的DIY自動駕駛系統推薦的一加手機公司也不太可能因此吃官司，comma.ai的后續產品也更加注意規避法律風險。
類似路線的公司包括了AutoX，采用羅技攝像頭和安卓手機實現低成本自動駕駛。
中國的自動駕駛公司Momenta擁有優秀的深度學習算法團隊，計劃眾包積累視覺高精地圖，可能會成為中國的comma.ai并且采用類似打法：面向普通車輛出售類似于Comma One的后裝硬件或者提供app和金錢激勵。
AImotive基于攝像頭的深度學習方案，投資者包括英偉達、博世以及Draper。圖森科技、中科慧眼、Itseez（英特爾子公司）、縱目科技等其他ADAS供應商不再逐一分析。
前百度高管余凱的地平線機器人以及其合作者，前360高管沈海寅創辦的奇點汽車、選擇MINIEYE的小鵬汽車也屬于這一陣營。
包括蔚來汽車、車和家在內，其他國內的“新造車運動”的創業公司，在自動駕駛的技術路線方面很少明確表態，毫無疑問跟著特斯拉的套路是最穩妥的，核心技術可以靠供應商，但是所有整車廠幾年之內就要面臨選擇，為出行服務商供貨，還是堅守消費級汽車市場。
激光雷達陣營：
出行服務公司（以及供應商），大部分不選擇砍掉激光雷達
Waymo（谷歌自動駕駛）一直傾向于自己動手廉價化激光雷達：2015年，時任谷歌自動駕駛項目總監，后來離職的Chris Urmson公開了谷歌正在自行研發的激光雷達照片。
2016年12月谷歌（Alphabet）正式將自動駕駛汽車項目分拆為子公司Waymo，同時公布了與克萊斯勒合作的無人駕駛版Pacifica廂式車，自研激光雷達成本降低到7500美元。在廉價激光雷達即將量產的前夜，谷歌還沒有取消自研傳統激光雷達的跡象，可能Waymo認為沒必要等固態激光雷達量產。雖然7500美元對于消費市場有點貴，但對比司機工資已經足夠便宜（也剛好低于特斯拉 Autopilot 2.0 的售價，雖然 Waymo方案加上若干攝像頭和計算的最終成本肯定會高于8000美元）。
作為擁有領先深度學習技術，同時又擁有豐富自動駕駛經驗的公司，谷歌做出的選擇值得參考。畢竟如果非激光雷達路線適合全自動駕駛，谷歌理應首先想到。有報道稱Google X的自動駕駛團隊用了 TensorFlow 和 TPU（Tensor Processing Unit, 張量處理單元），這可能解釋了為什么谷歌大腦和DeepMind的人工智能科學家們安心地訓練神經網絡識別貓咪，沒有親自搞個L3事業部。
除了菲亞特克萊斯勒，本田也在與Waymo討論合作?？紤]到韓國手機界的老二LG對谷歌的忠誠度高于三星，日本汽車界的老二本田選擇谷歌也是情理之中了。
Uber與谷歌一樣，選擇了自研傳統激光雷達的路線，這從供應商“手殘”引發的訴訟中體現的很明顯：2017年2月，Waymo的供應商無意中把Uber的激光雷達電路板圖紙發給了Waymo，而這張圖紙與Waymo的設計過于相似。谷歌因此開始起訴前員工Anthony Levandowski 在離職時下載了大量商業機密，隨后成立Otto，以6.8億美元賣給Uber。
Uber在匹茲堡、舊金山等城市投入測試服務的自動駕駛車，來自其合作伙伴福特和沃爾沃，都加裝了激光雷達。
福特在整車廠當中，對于激光雷達路線最為堅決，這從投資Velodyne LiDAR就可以看出。福特計劃直接從L2跳到L4級全自動駕駛，在2021年推出SAE 4級的量產無人駕駛汽車，沒有方向盤或油門及剎車踏板。為了實現這個目標，2017年2月，福特宣布對人工智能初創公司Argo投資10億美元，創始人來自Google和Uber的自動駕駛部門，很有可能延續這兩家公司的方案。
通用汽車與Lyft將進行數千輛無人駕駛電動汽車Bolt的測試，通用旗下的汽車租賃公司Maven也會參與，這可能成為最近激光雷達車型的最大規模量產。通用汽車的技術來自于2016年3月收購的Cruise Automation。
2016年底，德爾福與英特爾/Mobileye宣布合作，在這個自動駕駛解決方案當中，德爾福使用多域控制器（MDC）和收購自 Ottomatika 的自動駕駛軟件算法，處理雷達/激光雷達的數據；英特爾提供芯片，Mobileye負責攝像頭數據，地圖由Mobileye REM道路經驗管理系統測繪。毫無疑問未來這套解決方案會加入德爾福投資的Quanergy的固態激光雷達。
滴滴與Uber的股權交叉，并不足以推測滴滴未來的無人駕駛技術會源于Uber，那么起步較晚的滴滴除了與蘋果自動駕駛合作之外，也很有可能也會像Uber一樣收購幾家激光雷達路線的自動駕駛創業公司。
日本的自動駕駛公司普遍希望抓住2020年東京奧運會的機會：
三菱電機主導的“動態地圖測量”（Dynamic Map Planning）項目，基于三菱的移動測量系統（mobile mapping system, MMS），豐田、本田、日產等15家日本公司參與，測量車配備了激光雷達、攝像頭等傳感器，還啟用了可以提高GPS精度的日本準天頂衛星。
軟銀旗下SB Drive自動駕駛巴士，公開信息太少，無法確定是否應用激光雷達。
日本創業企業ZMP 與日本的門戶/游戲/電商公司DeNA合作，創辦新公司“Robot Taxi”。2016年初Robot Taxi在神奈川的開放測試車，配備若干激光雷達。2014年ZMP得到英特爾互聯汽車基金投資，金額未透露，現在英特爾自己好像也忘了還有這事。最近ZMP經歷了上市推遲，與DeNA的合作結束。DeNA隨后與同是激光雷達技術路線的日產汽車公司合作。
法國Easymile公司的EZ10無人駕駛電動巴士在巴黎進行了測試，在日本的測試與DeNA合作。
法國Navya公司的無人駕駛巴士項目，由上文多次提到的法雷奧領投，與BestMile合作。
黑莓QNX的無人駕駛原型車，在車頂裝有兩個激光雷達。此外QNX還參與了日本瑞薩自動駕駛測試車的合作。
樂視和法拉第未來合作，以易到專車形式出現的“生態無人車”，選擇了激光雷達，量產車FF 91也配備了一個可伸縮激光雷達。
樂視背景的Lucid，自動駕駛方案Copilot包括了若干激光雷達和Mobileye。
MIT背景，已經在新加坡試運營的nuTonomy，與東南亞市場的打車應用Grab合作。
Drive.ai雖然以深度學習為核心，但也考慮了激光雷達的應用。
英國牛津大學背景的Oxbotica、荷蘭自動巴士系統供應商2getthere、自動駕駛卡車初創Embark、被歐洲地圖商TomTom收購的德國自動駕駛創業公司Autonomos、Zoox、智行者，都可以歸到此類。
還有一些公司在激光雷達問題上態度模糊，可能兩條腿走路：
蘋果在自動駕駛領域的作風非常神秘，雖然從招聘信息上可以看出蘋果在招激光傳感方面的人才，但是并沒有用LiDAR這個詞，也無法確認是用在汽車上還是手機上。（今年蘋果的iPhone 8傳言可能會配備3D攝像頭，與意法半導體合作，接收端為單光子雪崩二極管（SPAD）陣列，以蓋革模式對光子計數，敏感度更高，并且提高了飛行時間法（ToF）的三維成像分辨率，可能實現臉部識別、虹膜識別和3D自拍等功能。）
高通以470億美元收購汽車電子供應商恩智浦半導體（NXP），獲得了其自動駕駛計算開發平臺 BlueBox，尚未向客戶推出完整的高度自動駕駛方案，而是讓客戶運行軟件算法。
Mobileye雖然站在傳統車廠角度提供漸進式改良，從2016年初開始，逐步公開了無需激光雷達，利用Road Experience Management（路網采集管理，REM?技術）眾包積累地圖數據，最終實現高度自動駕駛的未來。
特斯拉事故之后，Mobileye承認要有傳感器冗余，例如激光雷達。2016年8月（也就是特斯拉致命事故三個月后）與德爾福合作高度自動駕駛，合作內容包括了德爾福提供的激光雷達（顯然德爾福的盟友Quanergy量產之后會參與），我們可以看到Mobileye作為一個合格的、同時也是ADAS領域最成功的汽車供應商，從非激光雷達陣營出發，做好了接納激光雷達的準備。
2016年12月，Mobileye與地圖公司HERE合作，更新高精度地圖。2017年3月，英特爾以153億美元收購Mobileye，Mobileye將與英特爾自動駕駛事業部（ADG）合并。
英偉達作為芯片供應商并不需要站隊，雖然英偉達自己的驗證車BB8有激光雷達，然而在市場上，英偉達GPU的大客戶，例如特斯拉和百度L3事業部，與激光雷達的客戶/股東很少重疊。 黃仁勛也希望打破對激光雷達依賴，畢竟英偉達的GPU比Mobileye貴，搞激光雷達路線的公司，如果不自己做視覺，例如德爾福和法雷奧，用便宜的Mobileye就可以了，如果有人拿出比Mobileye略差、更便宜的產品，也是有可能被采用的。博世在激光雷達的動作比其他汽車供應商慢一些，這可能是選擇英偉達芯片搞自動駕駛的原因之一。
百度2016年8月13日入股了著名激光雷達供應商 Velodyne LiDAR，體現了激光雷達的看好。但隨后百度在2016年9月1日公開了瞄準第三級別自動駕駛的 L3 事業部，與提供深度學習硬件的英偉達密切合作，“世界上首個端對端、由地圖到汽車的開放平臺”。可以解釋為，對比谷歌和Uber，百度急于從半自動駕駛獲得收入或者實績，所以同時開展顛覆性的全自動駕駛和作為供應商的漸進L3。
2017年3月，百度宣布成立智能駕駛事業群組（IDG），陸奇兼任總經理，整合L4事業部、L3事業部等。考慮到百度在中國的地圖資源，百度很有可能在這一領域拿到穩定份額。
騰訊試水自動駕駛也可能從地圖開始，第一步棋是四維圖新聯合騰訊收購了 HERE 地圖 10%股份。
豐田對于激光雷達的態度存在先后矛盾：
豐田雖然有基于激光雷達的自動駕駛測試車，在日本的豐田中央研究所甚至曾經自己研制激光雷達（機械模式）。但是也有人表達了 “我們追求的并不是完全自動駕駛的汽車，減少事故數量才是我們的最看重的事。豐田將Level 3技術放在優先位置”。硅谷初創企業Nautod的駕駛員監控系統，得到了豐田、寶馬的投資，這件事也證明了豐田、寶馬在考慮漸進，因為想要一步跳到完全自動駕駛車，甚至取消方向盤的公司不太關心駕駛員有沒有睡著。
最近，由美國專家主導的豐田研究所（TRI）公開的戰略是，保衛者（Guardian） 以及私人司機（Chauffeur）兩個技術路線和團隊并行。
馭勢科技以雙目攝像頭和深度學習算法為核心，同時選擇了全天候半自動駕駛（攝像頭眾包采集思路類似于Mobileye的REM），和加裝低線束激光雷達的限定區域低速無人駕駛“城市移動包廂”兩條路。
本文沒有收錄的自動駕駛方案公司可以對號入座，明確客戶方向。
總結：
鉆研傳感器和鉆研深度學習算法，這兩群創業公司看起來都不稀缺。對于提供自動駕駛方案的小型創業公司，技術路線也就決定了賣給哪一個陣營的客戶。
未完待續……
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