现在来看，市场趋势似乎越来越验证着我们对智能驾驶板块的判断。对于不少投资人来说，对于下半年以来所形成的智能驾驶发展趋势，一个鲜明的体感可能就是“快”。而这种快节奏，其实很大程度上来源于政策环境的变化。今天，我们就以一个自上而下的视角，再度审视智能驾驶板块的投资机会。
故事要从大洋彼岸说起。
8月10日，美国加州公用事业委员会（CPUC）批准通用汽车旗下的Cruise和谷歌旗下的Waymo在旧金山全市范围内7×24商业化运营无安全员的Robotaxi。这是全球范围内首个无时间、区域限制的完全无人驾驶收费项目，对于自动驾驶监管而言具有划时代的意义。
旧金山一直是美国乃至全球自动驾驶汽车的大本营。美国主要的自动驾驶先行者中，Cruise和亚马逊旗下的Zoox就注册在这里，而Waymo则多年来一直在旧金山进行测试。此前，Waymo和Cruise都必须在有安全员的情况下，才可以在任何时间在旧金山有限区域内提供付费乘车服务，而在没有安全员的情况下，只有Cruise可以在晚上10点至次日早上6点之间提供付费乘车服务。
但哪怕是在这里，很多人也同样对Robotaxi充满疑虑。今年夏天，关于扩大旧金山Robotaxi运营范围的投票就曾两次延期，即使在最终通过的表决当天，激烈的讨论也持续了7个小时，市区内还有大批民众以游行的方式对参与投票的官员们施加压力。
不过，无论如何，这场里程碑式的投票还是通过了，同时也给到世界各国的监管机构以巨大的压力。
对于任何一项新生事物，无论是新的技术、产业还是商业模式，各国监管机构总是会面临一个两难的选择，若监管过严，那么可能扼杀新生事物的发展机会，导致本国企业在一个潜在的庞大新兴产业和市场中失去立足之地；若监管过松，就可能产生一些无法控制的风险，给经济和社会带来一些难以预估的冲击，甚至新旧事物之间的激烈交锋也可能对新生事物的发展造成不可逆转的伤害。
就以自动驾驶为例。
交通事故在当今世界中其实极为普遍，每年全球有130万人死于车祸，平均每天3700人。但大家已经完全接受了这个现实，并对此习以为常，认为这是为了获得交通工具带来的便捷而应当付出的代价。相比之下，哪怕自动驾驶能够大幅降低交通事故的发生率，每起由自动驾驶引发的交通事故也都可能受到媒体和部分主流舆论的密集报道，使民众对其产生抵触心理，而这样的问题可能只有等到大部分人都习惯了自动驾驶的便利性之后才会告一段落。
因此，监管机构推动自动驾驶的整体节奏，就会像推行任何一项较大范围的改革措施一样，以循序渐进、“稳”字当头为主，以不出大的风险和负面舆论为基本前提，大体上遵循【“不脱手”的高级智能辅助驾驶→“脱手不脱眼”的有条件自动驾驶→“脱眼不减人”的高度自动驾驶→真正“无人”的完全自动驾驶】的核心路径。
但是，这样的节奏并不意味着新生事物的发展是匀速前进的，监管机构的利弊权衡和最终决策会受到内外部多种不同因素的综合影响，其方针政策也会在部分时段紧一些，在部分时段松一些，并导致新生事物的发展在部分时段快一些，在部分时段慢一些。
而当下，我们可以看到虽然经济下行压力仍然存在，但针对未来的确定性显著增强了，一个佐证就是内外部都于近期曝光了一些重大风险事件。固然，这种“经济下行+货币紧缩周期”对基本面的破坏性力量在很大程度上冲击了市场信心，但风险的暴露或也表明各国对经济刺激政策的协调沟通工作已经进入尾声，外部局势趋于明朗、不确定性减少之后，大家也就有底气主动暴露风险，并集中力量进行处置，在经济周期拐点到来前让一批落后的生产力退出历史舞台。
同理，可能也只有在这样的环境下，人工智能和自动驾驶等新生事物所创造的“收益”才有望对冲甚至超过其所蕴含的“风险”，迎来发展的“绿灯”。
其次，外部竞争的压力也在同步要求更宽松的发展环境。考虑到旧金山在全球首次放开全域全时段无人驾驶Robotaxi运营，会在一定程度上给其他希望在智能网联汽车市场分一杯羹的后发市场形成较大的压力，那么对于本就是智能驾驶产业追赶者的中国市场来说，继续保持审慎监管的机会成本就会增加。
更何况，自动驾驶领域的产业政策本身就可以成为一揽子经济刺激计划的一部分，毕竟作为仅次于地产的第二大产业链，只要政策端稍有放松，汽车产业链各个环节的产量爆发就有望成为经济周期拐点扭转的基本盘，尤其是新增的智能化需求将很大程度上带动上游的人工智能、车规芯片等产业的研发创新和协同发展。
最后，智能驾驶技术的进步一定程度上也缓解了监管侧关于数据安全的顾虑。今年以来，生成式AI在智能驾驶领域加速渗透，一个好处是可以利用已有数据生成大量仿真场景供智能驾驶模型训练使用，对真实世界数据的依赖显著降低，另一个好处则是可以把图像数据“降维”，即无需把完整的图像信息上传到数据中心，只需要提取图像中的部分“特征”数据，这样既可以减少模型训练的算力消耗，又隐去了很多敏感信息，一定程度上打消了数据安全的顾虑，移除了智能驾驶功能大规模推广的部分障碍。
事实上，我国在无人驾驶汽车的测试上也做了很多尝试。例如今年7月7日，北京市高级别自动驾驶示范区工作办公室宣布，正式开放智能网联乘用车“车内无人”商业化试点，不过开放区域仅限于亦庄示范区内，与旧金山的开放程度还有一点差距，而后续政策放开的节奏也是目前市场的主要分歧之一。
如果站在去年底的时间点去判断，对智能驾驶甚至自动驾驶的政策节奏的确应该采取更为谨慎的态度，这可能也是很多市场参与者的逻辑基点，但是如果结合今年以来内外部环境发生的各种剧烈变化，就应该注意到这些变化或将引导监管侧或主动、或被动地采取更加激进和果断的决策。
而这，可能正是在当前智能驾驶赛道存在的“预期差”机会。
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