宝马、英特尔、 Mobileye共建 自动驾驶开放平台

宝马集团与英特尔、Mobileye公司联合举行发布会，三家将联合研发自动驾驶车辆，推进未来出行理念。

　　这三家公司分别来自汽车、科技与计算机视觉与机器学习行业，这意味着，汽车与互联网科技、智能公司的合作越来越紧密，以应对汽车智能化、互联化带来的挑战。

　　自动驾驶和无人驾驶都在临近，谷歌、苹果等公司都已经进入较为成熟的自动驾驶阶段，而奔驰、沃尔沃、本田、日产等传统汽车公司，也已经将初级的自动驾驶应用到传统汽车上。

　　宝马、英特尔和Mobileye的合作方向，类似于谷歌或者汽车零部件巨头博世研发智能汽车，未来的一部分业务可能是将成熟的自动驾驶系统，供应给其他车企。三方给出的时间表是，到2021年实现高度自动驾驶车辆和全自动驾驶车辆量产。

　　建立自动驾驶开放平台

　　三方共同宣布，将一起建立一个行业标准，为自动驾驶建立一个开放平台。开放平台将包括3到5级自动驾驶技术，并向众多汽车供应商和其他可以从自主机器和深度机器学习中受益的公司开放。

　　但是，关于“开放”和“标准”的细节，具体哪家车企会参与进来均未透露。而其他车企是否愿意接受强大的竞争对手宝马的领导也是一个很大的问题，如果可以的话，这项合作才会有所成果。

　　英特尔的首席执行官布莱恩·克兰尼克表示，通用的技术标准将有助于所有的汽车生产商更快地进行技术升级换代，对提高安全性至关重要。另外，通用的技术标准，会使政策制定者更加容易地理解和检验汽车的行驶性能，同时也为各个车企留出了个性化车辆的空间。

　　此次三方合作打开了另一扇门：过去汽车制造商总是对供应商发号施令，要求在指定的数量和价格基础上研发专利技术。现在，车企积极地与科技公司展开合作，利用开放的技术标准，寻求科技领域的专业技术，包括机器学习和视觉感知。

　　车企必须与硅谷的科技公司展开竞争，比如谷歌、特斯拉和苹果，致力于研发无人驾驶汽车。英特尔公司首席执行官布莱恩·克兰尼克表示：“高度自动驾驶车辆及其所连接的一切，都需要强大、可靠的电子大脑，这样车辆才能具备自动行驶并避免意外的能力。”

　　车企和科技公司都看到了自动驾驶行业的巨大利润前景，但是到底会有多少驾驶员会参与进来，多久会出台允许全自动驾驶车辆上路的法律条文，仍然是个未知数。

安全的自动驾驶要聪明

　　要实现全面自动驾驶的目标，除了要解决复杂的工程技术上的难题，三方还必须要应对来自政策法规、算法和平台开放的三大挑战。

　　首先，自动驾驶方面的技术发展迅速，但是在法律制定和监管方面依然挑战重重。比如，自动驾驶的法律法规何时出台，在汽车自动驾驶发生交通事故时，到底哪方应当承担责任，有很多问题亟待回答。

　　就在发布会前一天，美国国家公路交通安全管理局 (NHTSA)宣布对特斯拉汽车的自动驾驶技术展开调查，事件源于5月，一名Model S车主在使用Autopilot自动驾驶模式时发生事故死亡。此次事件引发对自动驾驶安全问题的热议。分析人士表示，特斯拉事件释放出一个信号，如今的自动驾驶技术也许并没有像其支持者所想的那样成熟、完备，此次事故敲了一个警钟。

　　美国联邦交通安全机构人士表示，自动驾驶汽车应该至少拥有两倍于人类驾驶的安全度，才能避免大量的交通事故。并建议如果想要真正从自动驾驶中获益，就要设定更高的标准。宝马集团董事长科鲁格表示，宝马始终坚持安全是第一位的。

　　其次，是算法上的挑战。英特尔要为汽车提供高效传输的计算引擎，汽车的数据中心通常需要大量拥有强大能力的服务器。建立全自动汽车需要大量的计算能力去感知快速变换的环境，并由人工智能系统输入合适的操作策略，这是正常运行的过程。

利用深度学习算法的人工智能系统，目前在大型互联网数据中心像谷歌和Facebook公司风靡，但是在自动驾驶中，人工智能系统要决定的就不只是区分图像里是猫还是狗，而是在一辆以百公里每小时的速度行驶的汽车里是事关生死的问题。英特尔估计这需要多达每秒100兆次无需重写编码的高效浮点运算，才能达到驾驶安全和政府制定的要求。在这个领域的计算叫做深度神经网络（DNN），目前由NVIDIA图形处理单元（GPU）主导，这是一个英特尔为数不多的没有占据领先优势的领域。

　　汽车行驶速度快，情况复杂，计算机要支持传感器融合、推理、轨迹、路线规划决策和车辆操控等任务。因此英特尔需要将Xeon处理器与FPGA技术融合，FPGA是可以作为类似GPU一样的加速技术被整合到处理器产品中，可以提供极其高效灵活的算法。英特尔之前巨资收购了FPGA巨头Altera，现在希望对方可以提供一个用于在NVIDIA DrivePX2这样平台上的GPU的有效替代品。虽然存在挑战，但好在英特尔拥有从Intel Atom到Intel Xeon的多个处理器和FPGA技术，未来，时间会证明缺乏高性能的GPU是否是其致命的弱点。

　　第三个挑战来自其平台开放的难度。三方需要启用和培养由工程团队和汽车制造商组成的生态系统，分享他们的开放平台。

　　业内人士分析称，该合作对三方企业以外的行业影响力有多大，将取决于平台作为开放资源的适用性的大小，和他们建立的生态系统的聚集能力。然而，“开放”的目标可能难以实现，有以下两方面的原因。

　　一方面，历来汽车行业的DNA中就没有开放二字。毕竟，特斯拉在自动驾驶方面的领先地位是其关键的差异优势。Mobileye能成为传感器方面的领头羊正是由于在典型的数码相机方面采用了另类方法，使其同样在市场中有了差异优势，这个道理同样适用于宝马。但是，宝马已经与奥迪和奔驰进行合作，向合作方展示了在地区实时地图数据方面的能力。

　　另一方面，行业内其他企业不会甘于俯首称臣，落后一步，会奋力追赶研发自己的自动驾驶系统并推向市场。