智能駕駛汽車成本較高，原因主要有以下幾點。

首先，硬件設(shè)備成本高。智能駕駛系統(tǒng)涉及大量傳感器、控制器和執(zhí)行器等，如激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、高清攝像頭、超聲波雷達(dá)等，這些設(shè)備制造和研發(fā)成本都很高。以激光雷達(dá)為例，一個 64 線的 Velodyne 激光雷達(dá)價格堪比一輛寶馬 7 系，且一輛無人駕駛測試車往往配備不止一個，一個車隊又有眾多測試車，硬件成本和后期維護(hù)費用巨大。

其次，軟件系統(tǒng)成本高。智能駕駛算法復(fù)雜，研發(fā)周期長，需要投入大量資源。比如開發(fā)自動駕駛輔助算法，像 Mobileye 和 NVIDIA 在這方面處于領(lǐng)先，其研發(fā)投入很高。

再者，數(shù)據(jù)采集和處理成本高。自動駕駛公司需要大量真實數(shù)據(jù)來訓(xùn)練算法模型，有的會建立自己的車隊進(jìn)行公共道路測試，每輛車配備安全駕駛員、工程師和監(jiān)控員，人力成本高。而且像 Intel 還會花費巨資收購數(shù)據(jù)公司獲取數(shù)據(jù)。

此外，行業(yè)從業(yè)人員報酬高。自動駕駛是高新技術(shù)行業(yè)，需要專業(yè)人才，在美國，從業(yè)工程師大多是博士或碩士，平均工資達(dá) 23 萬美元，頂尖人才年薪超過 35 萬美元。像 Waymo 員工數(shù)量不斷增加，薪酬支出巨大。

總之，智能駕駛汽車成本高是多種因素共同作用的結(jié)果，包括硬件、軟件、數(shù)據(jù)和人力等方面。隨著技術(shù)發(fā)展和規(guī)模化生產(chǎn)，未來成本有望逐漸降低。