随着车辆自动驾驶在汽车领域变得普及，未来那些为汽车配备最强大的自动驾驶解决方案的公司将占据主导地位。高科技公司正在进入汽车行业，研究相关解决方案并制造搭载了创新产品的车辆。为了适应这个不断变化的市场，传统的汽车制造商必须将其制造能力与迅速推进的技术创新融合在一起，才能在长期保持竞争力并获得利润。

从传统上来看，汽车制造商需要大约两年半的时间才能将让车辆从想法变成可以生产的产品。在这个过程中，前六个月用于构建业务和创造概念，然后在接下来的一年里，车企将进行产品和制造工程相关的工作。 最后，在生产前的12个月时间里，车企准备好装配线进行批量生产，同时公司为车型制定营销计划。

另一方面，技术领域的产品需要较低的投入成本和较少的工程设计以及批量生产时间。因此，科技公司投入批量生产的时间非常快。随着汽车业出现向自动驾驶技术的重大转变，先进的技术已成为汽车业不可或缺的一部分，信息技术公司正成为汽车行业的主要竞争对手。

例如，特斯拉从本质上来说是一家科技公司。这家公司主要的卖点是为车辆开发并使用的先进技术功能，其汽车是技术应用的“硬件”。为了跟上技术创新的飞速发展，特斯拉加快了车辆从构想到上市的时间。 这家公司可以在不到两年的时间里让汽车从概念进入投产。

通过这种科技与制造的融合，与传统车企相比，特斯拉以更快的速度将汽车推向市场，还具有更先进的自动驾驶功能。这导致特斯拉车辆在自动驾驶方面具有优势，并且随着自动驾驶汽车不断普及，让这家公司在未来的汽车行业中处于优势地位。

车辆与车辆之间的信息交流是实现全面自动驾驶的一个重要部分，当车辆使用了这种技术后，汽车可以在极短的时间里接受外界信息、做出判断并采取相应的措施。这不仅可以减少甚至避免交通事故，还可以消除交通拥堵，提高道路的使用情况。

车辆与交通或安全基础设施之间的信息交流将为车辆出行提供更大的便利。交通标识和信号灯等基础设施不再由驾驶员识别并做出判断，而是通过车辆的摄像头或信息处理中心接收相关信息，然后对做出相应的操作。监测道路状况和车流的摄像头和传感器也会向车辆发送信息，让车辆对行程做出调整或重新规划行程。

人工智能方面的进步也是自动驾驶背后的主要推动力。自动驾驶汽车需要面对的一个挑战是，没有任何两种交通状况是一样的，道路上的情况每时每刻都不同，例如行人或动物横穿道路时，车辆需要对每一种不同的状况立即做出判断，这就涉及到车辆的人工智能功能。

工程师无法预测道路上的每一种情况，无法为每一种情况写出行驶指引，所以汽车制造商需要使用大数据和机器学习来让车辆像人类驾驶员一样做出判断，这个过程需要大量的处理能力和非常先进的传感器，所以一些科技公司已经在车辆的人工智能方面投入大量资金。

传统汽车制造商如果想在未来保持竞争力，就必须考虑自动驾驶的这些方面。从长远来看，他们必须适应竞争。然而，这些公司在本质上属于制造公司。在包括自动驾驶解决方案在内的尖端技术方面，传统车企内部的研发能力是有限的。

为了与信息技术公司竞争，传统汽车制造商必须实现科技与制造的融合。基本上而言，传统车企必须优先确保自动驾驶技术的快速应用，同时加速生产，以确保其车辆不会落后于市场所要求的创新水平。

由于这些车企本来就不擅长自行研发自动驾驶技术，因此这些汽车制造商必须从外面寻找自动驾驶解决方案，并将其集成到自己的汽车中，从而实现全面的车辆自动驾驶。这种技术必须进行专门的设计，来实时处理汽车周围的大量数据，同时消耗最少的能量。

当这些汽车制造商将自动驾驶平台集成到车辆中时，他们必须考虑整个系统，尤其是图像和复杂传感器。这些车企必须寻找一种解决方案，能够支持所有这些硬件，从而有效处理所有输入的信息。在这些汽车制造商采购新的自动驾驶技术时，他们将遇到许多“做出过度承诺和交付能力不足”的公司，这是争相发展汽车自动驾驶时的普遍现象。为了解决这个问题，汽车制造商不仅需要彻底弄清楚产品，还必须了解研究团队过去的情况。

通过这些行动，传统汽车企业可以成功打造一个平台，从而缩小与技术公司之间的差距。通过将科技与制造能力融合在一起，传统汽车企业将能够以更快的速度推出新车型，同时还能跟上汽车行业的创新步伐，从而在长期更具竞争力。