過往汽車主要有機械，液壓，電子電器件構成，交付標準很清楚，軟件分量有，但比較少，在智能網聯汽車裡，軟件將佔整個成本的40~50%，如何衡量並驗證交付時軟件的完工度，是個大問題，這些軟件往往適合電子等硬件配合使用的。在創新性的智能汽車開發過程中，我們來仔細談一談：
1）創新性的功能帶來的雙刃劍-電動汽車在軟件端的潛力和整車企業的開發變化
2）OTA能起到的作用和濫用的限制
3）車企未來在宣傳和管控OTA涉及到車輛安全方面可能需要的備案和審核
源頭是從特斯拉開始的，當然這也是有點小故事的。特斯拉和傳統的汽車企業做法是不同的，對待整車的軟件系統是考慮和許多消費電子的高新技術公司一樣，秉持“硬件先行，軟件升級”理念，在完整的推送功能之前，需要大量的數據學習的過程。 所以我們看到，特斯拉在所有上市的 Model S、Model X和Model 3 上的車內都安置了自動輔助駕駛所需要的硬件，而特斯拉把軟件內部開發的過程，購買的過程落實到了後臺的管控，通過OTA和軟件推送的方式來區隔客戶，如果用戶想要真正使用自動輔助駕駛，就存在一個付費的步驟。
第一代系統Autopilot1.0：2014年9月到2016年10月期，特斯拉Autopilot1.0擁有自動變道、自動變速、自動泊車等功能。系統硬件包括 1 個前置攝像頭、12 個超聲波傳感器、1 個前置雷達和一個後置倒車攝像頭，所使用的處理芯片是 NVIDIA Tegra 3 以及 Mobileye Q3。特斯拉的圖像識別是由 Mobileye 的軟件，自己專注於車輛接受外部數據之後的決策處理。兩起自動輔助駕駛引起的事故，激化了由於 mobileye 和特斯拉的經營理念差異而產生的分歧，兩者不再繼續合作。
Autopilot2.0和2.5系統：特斯拉在隨後的系統裡面則更深的整合各個傳感器的輸入，如下圖所示，圍繞著原始輸入的攝像頭系統迭代算法。一方面把Autopilot的缺點，特別是消費者在介入過程中的原始數據給記錄下來，一方面也方便修正裡面的錯誤。在這個過程中最關鍵的是網絡數據傳輸和Autopilot軟件的OTA更新。如下圖所示，在娛樂的控制器裡面儘快整合4G LTE網絡模塊，特斯拉是採用了一種迭代和漸進式的方式來完善功能。
未來所有的車企都會在這個領域投入開發的力量。在目前來說的套路，未來就是常規的方法，這是需要未來的管理單位在宣傳、監督和備案機制上進行研究。這也是有背景的：
從測試端來看，有一定的依據和測試能規範這個功能的成熟度，2018年4月，工業和信息化部、公安部、交通運輸部聯合發佈 《智能網聯汽車道路測試管理規範(試行)》，對智能網聯汽車道路測試申請、審核、管理以及測試主體、測試駕駛人和測 試車輛要求等進行規範。從測試規程來說，通過對於道路測試的規定，是以安全底線的原則，對自動駕駛功能各檢測項目可能涉及的基本場景做界定，降低自動駕駛公共道路測試過程的風險，保障測試車輛及其它道路使用者的安全。
測試內容是涵蓋車輛基本信息、車輛技術路線、任務輸入方式及車輛傳感器信息；據測試車輛情況填寫，制定測試方案的重要依據，實驗結果也是可以對比的。根據國內和國外的測試規程的對比，我們可以瞭解實際的效果。
在界定完滿足一定的要求之後，我們可以評估車企所宣傳的那部分在具體的場景下的工作狀況。同時未來管理部門，也可以根據在第三方認證下完成的狀態來批准是否具備往消費者更新的安全性評估，這對於未來涉及智能化駕駛的功能是否可以往消費者那裡試驗。
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