02联手Tier1，快速补齐智能驾驶产品短板
进一步梳理来看，传统车企现阶段快速补齐智能驾驶短板的方式，就是与Tier1联手，差别只是合作模式松紧程度不同。
长城与毫末的合作是典型的强绑定方案。
长城汽车智能驾驶方案，出自子公司毫末智行。而毫末智行本身也是孵化自长城，独立运营之后，长城依然是最大的控股股东。
所以在数据、算法和量产的闭环上，双方始终处于一种强绑定的状态，长城汽车从毫末智行获得智能驾驶方案，再基于自身庞大的乘用车基数，向毫末输送车辆行驶数据反哺算法，进行快速的方案迭代。
也正因此，毫末智行成为了自动驾驶量产节奏较快的玩家。
另一种方案，就是车企和第三方供应商合作，这也是传统车企最为普遍的一个选择。
比如上汽智己，智能驾驶方案来自自动驾驶玩家Momenta，北汽极狐和长安阿维塔则选择了华为作为包括智驾和座舱在内的整套方案供应商，即华为Inside方案。
从各家车企在智能驾驶方面的实现效果来看，不同的补齐方式，也造就了不同的结果。
Momenta技术进化模型
首先是长城和毫末智行的强绑定模式，优势在于数据、算法和量产之间可以形成闭环，方案的迭代和成长落地速度快。
同时，这种既控股又独立经营的模式，既能让毫末智行在运营过程中摆脱传统企业的一些负面因素，比如组织结构僵化带来的效率问题，同时长城也可以对毫末智行进行有效掌控。
从结果来看，目前这种模式的效率还算不错。
而非深度绑定的合作模式，则存在一定不确定性。例如，从车企公开的信息来看，一些高阶智能驾驶方案上车的时间，就出现过不断跳票现象。
极狐阿尔法S HI版就出现了多次延迟交付的问题，从去年年底的小批量交付推到今年2月份，之后到了7月份才开启交付模式。
智己L7也有类似问题，其上市时承诺的高速领航能力，时至今日也没有迭代推送给用户。智己体验店的工作人员告诉赛博汽车，高速领航没有升级应该是算法能力还不成熟的问题。
归根结底，车企与第三方合作的模式，对于车企来说最大的掣肘在于，自控性不足，功能是否可以上车，要依赖合作伙伴的进度。
当然，自主性不足带来的不止是进度，更大的问题是：数据处理方面的低效。
数据是自动驾驶算法持续进化的主要驱动力，而占据量产车的主机厂在数据收集方面的优势，远远高于供应商。
但问题是，缺乏算法积累、数据处理能力的主机厂面对海量数据，无法进行有效的利用，而需要数据迭代算法的供应商，在数据获取上，又面临着和主机厂博弈的难题。
基于以上问题，传统车企似乎已经意识到在智能驾驶层面的自主性，还是需要握在自己手里。
