当定义自动驾驶产品功能模型的时候，为了标新立异随意的增加或删除概念，一定会潜移默化引起产品概念的内涵和外延的变化，并且会传导到软件模型的开发。
在自动驾驶产品领域，仿佛一夜之间城市辅助驾驶成为新车发布的标配话题，此功能最早可以追溯到2019年特斯拉向FSD车型推送的可实现一定道路场景范围内的点对点智能驾驶，后续不同车企在功能定义上叫法不一，蔚来称为NOP+、小鹏称为NGP、华为称为NCA，毫末智行称为NOH、广汽成为 NDA等等，在五花八门的功能定义中无形的泛化了城市辅助驾驶产品的功能定义。从自动驾驶产品的功能到用户的体验，两者之间的连接器就是工程师。在数字化时代更侧重于软件工程师，也就是说软件工程师是将产品功能翻译为软件系统，将自然语言翻译为代码的工程。在将自动驾驶的功能转化为软件的过程中会涉及到几个问题；第一个是面向用户的问题。在不同的场景下，用户的范围是不同的，在软件工程领域中，用户可以是数据库中的一条记录，还可以是提供服务的用户对象，而在功能定义领域，用户是指使用软件的人。在自动驾驶软件开发的过程中，从功能和工程层面定义概念的过程也是整个软件系统设计的过程。
另外一个问题是小概率的行业知识积累。消费互联网领域的软件不同的是自动驾驶软件具有一定的特殊性，消费互联网领域的软件是以人为核心解决日常生活问题，功能定义的逻辑和模型验证在物理世界是已经诚信，软件工程师只需要通过代码的形式复现物理世界的逻辑。而自动驾驶领域涉及到的不仅仅是日常生活，还有垂直的专业知识，例如，轮胎的运动模型、横纵向的控制特性、车身材料的变化、消费群体的差异等等问题具备很强的专业性，这也是打造一套通用的自动驾驶产品面临的最大问题。互联网领域成熟的功能逻辑和软件模型无法复用到汽车行业，也就是自动驾驶产品功能比互联网产品的功能概念内涵更多外延更少。所以，自动驾驶功能成熟的过程也是汽车专业领域知识代码化的过程。对于自动驾驶软件工程师来说，最大的问题不是编写代码，而是如何将非标准化的功能定义进行抽象、设计，并转换为标准化的过程。
最后一个问题是自动驾驶软件背后的生意问题，也就是商业模型的建立，在商业模型的里面还有一个业务模型，用来描述自动驾驶的软件交互和操作。现阶段自动驾驶软件的开发主要分为车企、创业公司和传统供应商，无论开发的规模大小商业模型没有建立起来，每一家企业都在下注赌一个期望，那就是通过产品的规模化建立商业壁垒，这一点是从前期自动驾驶行业试图通过新技术建立壁垒的转变，在技术深度进展缓慢的情况下，推广技术落地宽度，通过产品规模化获得领先。主机厂成为自动驾驶创业公司竞相拉拢的对象，新技术在自动驾驶领域的探索脚步放缓，而将非标准的功能定义转化为软件成为自动驾驶行业的关键，自动驾驶从研究性质转变为研发性质，产品背后的商业模型也随之变化，处于自动驾驶产业链上的软硬件供应商、主机厂、消费者也会发生变化。良好的商业环境是参与的各方都可以有所获，实现良性的循环，所以，随着车型的内卷，自动驾驶供应商也会面临巨大的的商业挑战。例如，上汽智己汽车发布的LS6,车型，21万价格标配激光雷达和英伟达Orin芯片。在技术尚未成熟时期，自动驾驶行业不断下探的产品价格说明行业没有出现新的竞争点，产业链中的相关公司并没有形成商业闭环。
软件算法创业公司承担高昂的人力成本输出自动驾驶软件搭载车型量产，而车企面对整车销售环境，进行价格战，消费者获得的产品缺少足够的验证，在这个过程中就会缺失消费者的需求和价值。所以，在汽车行业照搬互联网行业软件付费模式不一定行得通，因为软件付费的前提是软件产品的保有量，软件的开发速度领先于用户需求的产生。而汽车是属于大宗消费产品，在技术变革的时期要达到产品规模壁垒将会非常困难。
无论是互联网软件工程师还是自动驾驶软件工程师，最难以忍受的莫非是需求的变更，软件工程师为了预测需求，造就了各种“专家”和各种架构，包括软件架构、整车电子电子架构，其实架构的本质目的是为了预测需求的变化。在架构内实现需求，软件是比硬件容易，所以产品的架构还是以硬件架构为底层基础，这也是软件的第一层价值，为硬件提供底层价值，也就是产品的目标和愿景；在架构之中，业务的流程、功能的逻辑和模型成为软件的主干；在主干之上才是软件其中的算法逻辑性、鲁棒性等等；最上层才是软件工程的可视化和操作性。
自动驾驶的软件也必定经历这个过程，首先是功能概念的精准定义，内涵和外延的平衡；其次是汽车知识和软件工程的深度结合，自动驾驶不是计算机、也不是互联网和汽车，而是一个知识的综合应用；最后是商业模型的建立。