但其实从2018年两家公司的营收差异（安波福：144亿美元、德尔福科技：48.6亿美元）就可以看出，此次拆分并不均等，安波福（Aptiv）才是公司未来的重点与希望，也是德尔福对于自动驾驶的一次All in。可见，面临汽车产业链的重新洗牌，德尔福早已察觉并快速调转了船头。
这也就不难理解，为何今年年初德尔福科技会愿意被博格华纳全资收购了。毕竟在传统内燃机行业前景不被看好的时候，被收购也是一种理智的选择，而且拆分后的安波福（Aptiv）已经是独立实体运营，德尔福科技被收购不会影响到它。
「备注：下文中，德尔福指代在公司拆分前，安波福则指代在公司拆分后。」
德尔福的自动驾驶之路
作为美国曾经最大的汽车零部件供应商，在自动驾驶技术研发方面，安波福并不算后来者。从2007年的DARPA挑战赛开始，德尔福的工程师们就开始了自动驾驶汽车软件的开发。2015年1月，德尔福发布了基于其ADAS系统基础的L4自动驾驶解决方案，并在拉斯维加斯城市道路进行演示。
2015年3月，德尔福完成了历史上首次横穿北美大陆东西海岸的自动驾驶测试，测试车辆横跨全美 15 个州和哥伦比亚特区，沿途经历了各种实际驾驶条件的考验，包括交通转盘、施工区、桥梁、隧道、其它危险驾驶车辆的影响和不同的天气等，行程近3400英里（5000公里），其中99%的路程都是在自动驾驶模式下完成。
此次测试能够成功，一定程度上是得益于Ottomatika团队的参与，所以在2015年8月，德尔福以3200万美元的价格将Ottomatika收之麾下。Ottomatika 是卡内基梅隆大学探索如何商业化自动驾驶技术而成立的初创公司。2016年1月，德尔福又推出了车车通讯(V2V)、车与基础设施通讯(V2I)、车与行人通讯(V2P)等「车联一切」的车辆通讯解决方案，并将其集成到自动驾驶系统中，成为首个在自动驾驶平台上集成V2X技术的公司。
2017年1月，德尔福与Mobileye共同演示了合作开发的「中央传感定位与规划系统」(CSLP)，展示了在当时最复杂道路状况下的自动驾驶（包括与其它车辆和行人共享路面的城市公路、没有卫星信号的隧道、上下匝道及高速公路）。同年10年，安波福宣布斥资4.5亿美元收购自动驾驶创业公司NuTonomy。而NuTonomy是全球第一家向公众开放测试的无人驾驶汽车公司。
2018年5月，安波福与美国第二大网约车服务商Lyft合作，在拉斯维加斯投放30辆面向公众的自动驾驶网约车服务，继波士顿、新加坡、匹兹堡之后，拉斯维加斯成为安波福主要的自动驾驶商业化开发城市。根据Lyft官方公布的消息，截至今年2月份，该项目已经完成了10万次自动驾驶出行，98％的乘客在5星评级中给出了满分评价。
可以看出，其实从2015年开始，德尔福就已经在大幅调整公司的战略布局了。
收购、投资、合作、开放
为了进一步壮大自身自动驾驶的实力，安波福一直没有停止收购与投资。在自动驾驶领域，德尔福收购了自动驾驶软件开发商Ottomatika、数据服务商Control-Tec 和Movimento公司以及自动驾驶软件解决方案NuTonomy公司，与高频连接技术公司罗森伯格（Rosenberger）、信号处理技术公司Valens、车辆数据公司Otonomo、黑莓QNX等达成合作。在激光雷达方面，安波福并没有直接进行收购，而是战略投资了Quanergy、Innoviz、LeddarTech，这三家公司虽都是进行固态激光雷达的开发，但在最终产品定位上有所不同。
中国作为未来自动驾驶汽车最大的市场之一，在2019年上海车展期间，安波福宣布将其 L4 自动驾驶技术的开发以及应用正式落地中国，同时在上海建立自动驾驶技术中心。而早在10年前，安波福就已在国内建立了ADAS团队，目前已有数百人，其中大部分是算法和软件工程师，这些年来积累的大量经验和针对国内路况的测试数据，对未来本土的自动驾驶技术发展有举足轻重的作用。
去年9月23日，安波福宣布与现代集团牵手，成立了自动驾驶合资公司。联合声明中写道，现代汽车集团和安波福将各自持有合资公司50%的股份，并且合资公司的估值将达到40亿美元。声明称，安波福不会向合资企业出资现金，但将贡献其自动驾驶汽车技术、知识产权以及大约700名「致力于开发可扩展的自动驾驶解决方案」的员工。现代汽车集团宣布，旗下子公司现代汽车、起亚汽车和现代摩比斯将共同出资16亿美元现金和价值4亿美元的车辆工程服务、研发资源和知识产权。
合资公司的总部设在波士顿，由安波福自动驾驶移动出行业务总裁Karl Iagnemma领导，同时在美国和亚洲设立技术中心。显然，零部件企业与车企携手成立合资公司推进自动驾驶，不失为实现自动驾驶量产落地的有效捷径之一。
但安波福也知道，要加速推动自动驾驶技术的落地，单单依靠一家企业是很难实现的，所以除了主动出击，在2019年3月，安波福宣布，将全面开放其自动驾驶汽车开源数据集nuScenes。在此之前，行业内只有部分数据开源以供研究之用。据安波福称，nuScenes分为1000个“场景”，其数据集中来自波士顿和新加坡的自动驾驶测试车队，囊括了城市环境中一些最为复杂的驾驶场景。nuScenes数据集包括140万张图像、39万个激光雷达扫描和140万个人工标注的3D物体边界框。
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