宝马在无人驾驶领域的野望与实现之路

　　ADAS(Advanced Driver AssistantSystem)，直译为先进的驾驶辅助系统，但是更多情况下被译做主动辅助驾驶系统。

　　这一技术基于雷达、摄像头等传感器装置来进行车避险和驾驶辅助。但在不断的技术进化之后，ADAS正在向着更复杂、更主动的方向发展。而且其可以直接商用，并且进度可以与汽车市场保持同步，都让ADAS成为了无人驾驶之前最重要的驾驶升级技术之一。

　　科普过后进入正题。2016年，宝马高调宣布和Intel、Mobileye携手打造ADAS系统，并将把成果在2021年时体现在宝马车系中。而1月份的CES上，宝马5系新车已经装备了合作研发的ADAS系统，可见项目进度还是高于早先预期。

　　在无人驾驶和未来汽车概念面前，传统大牌车企普遍被认为是应该被颠覆的一方。但是这个合作或许在展示某种可能：汽车制造企业在互联网巨头的围噬下还有很多棋子可走，甚至互联网造车的依据，在某种程度上来说还是空中楼阁。

　　整个问题，还要先从这个ADAS三国杀开始说起。

　　制造力、运算力和关键技术：这局三国杀各自如何分工?

　　宝马联合的，一个是我们耳熟能详的计算巨头Intel，而另一个则更重要——Mobileye。

　　以色列的Mobileye是目前世界上最强大的ADAS企业。一方面其拥有以色列科技企业的硬核科技基因，一方面它又踩对了节奏，成为了以色列科技圈少有的巨头——估值达到近90亿美元。

　　Mobileye利用摄像头传感器技术，为汽车提供了前方车距监测、前向碰撞预警、车道偏离预警等主动安全防护技术。就连特斯拉都是它的合作伙伴，在ADAS界可谓当之无愧的寡头。

　　这三家，结合了汽车制造工业的典范、人工智能和相关硬件巨头、垂直领域第一，当然所图非小。

　　根据目前已知信息，三家联合打造的将会是一个有行业标准意义的自动驾驶车辆平台。而这个平台将会成为未来车辆逐步实现自动驾驶的中央运算架构和硬件解决方案。

　　在分工方面，Mobileye提供的是计算机视觉技术和ADAS的系列解决方案，包括核心的算法与识别技术，是否会包括传感器还不得而知。

　　而Intel则会提供核心处理器和运算能力、深度学习技术。目前，Intel一方面最强力推出新一代具有深度学习能力的芯片，一方面也在大肆收购车用技术和架势数据，可见其对将自家处理器打造成汽车互联网标配的意愿甚大。

　　而宝马，显然负责的将是运算架构与汽车的深度连接与适应，另一方面宝马长期的驾驶数据积累也至关重要。ADAS平台的第一要务是实用，适应汽车巨头从而向更高层级的自动驾驶过度，或许将是相对更合理的选择。

　　宝马的野望与实现之路：车企的弱势可以被补完

　　在这个合作计划背后，是宝马高调宣布将成为自动驾驶领域的第一名。

　　宝马主席克鲁格多次表示，宝马正在从一家工程类企业转变成提供交通出行与服务的科技公司。而未来战略将集中在四点：自动驾驶、车联网、新能源汽车和共享出行。

　　作为传统汽车制造业的巨头和代表，宝马的明确转向信号，或许在一定意义上证明了未来汽车只有一个方向。但这条路如今却普遍被视为新型科技公司和互联网巨头身位更靠前，但事实果真如此吗?

　　之所以互联网和科技新贵看到了汽车领域的机会，是因为制造业和能源行业的门槛正在快速放低。而新技术对于驾驶和出行的作用正在被快速放大。

　　但是应该看到，汽车作为生活场景中的核心消费品，相当长的时间内消费者决策依据不会被改变。舒适、安全、制动性和耐损耗程度，都并非互联网企业已经证明的能力。而这些却是汽车企业的固有优势，且很长时间难以被偷走。

　　另一方面，是车企在驾驶升级这个核心命题上的劣势正在逐渐被搬回。比如宝马与Intel、Mobileye的合作，汇集了运算与人工智能、垂直领域解决方案，这两个驾驶升级之路上最有发言权的必备选项，结合车企自己的制造业实力与数据积累，这种“铁三角”模式似乎比互联网造车通行的“自己制造一切”来的更让人信服。

　　当然结果如何取决于最后研发成果的应用情况，但车企在驾驶升级上带给人的遐想，显然比大家异口同声高呼互联网造车时明晰了很多。

　　标准化自动驾驶平台，让云计算的地位开始被怀疑

　　另外十分引人注目的一点，就是标准化自动驾驶平台的列装，可能给行业带来的震荡效应。

　　互联网巨头的驾驶技术，更多集中在运用云计算这个先天优势来解决交通场景中的决策问题。

　　但这个逻辑其实在运用中有很多可疑之处，比如无法联网时怎么办，比如云计算的响应速度是否有资格指挥交通速度，再比如不同的云计算体系在驾驶应用中是否可能出现误差，这种误差谁来监管?

　　毕竟交通的核心命题永远是安全，这跟智能手机不一样。比如手机基本无需考虑严寒、高海拔、极短时间等场景中的运算，但车辆却必须适应所有极端情况。

　　而标准化自动驾驶平台，却可能采用通用原则下的内部运算，来进行嵌入式的人工智能判断和驾驶系统的内部生态化。

　　一套完整的、可更新可通用的核心运算系统，也可以相对低成本、开放性的让更多车辆成为自动驾驶甚至无人驾驶车辆。这种做法的商业意义似乎比技术解决方案更重要。

　　无独有偶，奥迪和奔驰也都在积极建设标准化的ADAS系统，似乎占领行业标准和底层技术加持=占领未来产业决策权，已经成为了汽车制造业的共识。

　　总而言之，标准化平台的思路开始让互联网造车的很多固有优势被怀疑。似乎运算+识别的技术门槛也可以不那么难以超越。

　　汽车制造业的传统寡头一方，在找到运算巨鳄和行业专家这两大帮手后，很可能找到了更正确的驾驶升级之路。当然了，各方势力在复杂的合作与资本操作下错综复杂，究竟结果如何，还是事在人为。但互联网造车的紧迫感，或许应该比想象中更重才对。