三巨头桃园结义，自动驾驶汽车乃至整个汽车业遇见“拐点”

德国，慕尼黑，一座与汽车发展息息相关的城市。

昨夜，一场“突如其来”的简短发布会，很可能成为 自动驾驶汽车乃至整个汽车业的一次“拐点”。

而这一切只因为今晚作为主角的三位“巨头”：百年车企宝马；处理器领导者 Intel；以及名气不大但掌握着自动驾驶关键技术的以色列科技公司 Mobileye。

达成这次“梦之队”般合作成果的原因也很简单，三位“巨头”一个共同的野心—— 到 2021 年，联合起来批量生产自动驾驶汽车。

5 年，把人类从驾驶座踢走

图片来自  Gizmodo

掐指一算，距离三家设定的目标“拿出量产的自动驾驶汽车”还有 5 年时间。由于三家公司各自已经在这个领域有了一定的积累，所以他们给出了一份“略跨越”的发展计划：

1. Eyes Off（闭着眼睛开车）：解放驾驶员的双手与眼睛，让汽车能够安全地完成基本的驾驶行为；
2. Mind Off（开车时）让驾驶员完全信任汽车，将开车的时间用来干其他事情（mind off）；
3. 全自动驾驶，将人类从驾驶座上淘汰掉。

同时三家还打算联手打造一个开放的标准平台， 供其他汽车厂商，以及可能会从自动驾驶技术中获益的行业使用。当然，打造标准的同时也可能会带来一定的利益。

具备高度自动驾驶功能的原型车将会在短期之内成为现实，宝马希望在 2017 年将其拓展为一个上规模的车队，通过不断地测试提高决策算法、图像识别技术的精度。

跨界桃园结义，自动驾驶三足鼎立

图片来自  Koouoo

在今晚之后，自动驾驶领域的三足鼎立之势已经呈现。

首先是  Google。相对看重自动驾驶技术的长远发展，所以会使用激光、高精度地图、云计算等成本极高的技术开发自动驾驶汽车，在此期间也不依赖任何汽车公司。

其次是特斯拉，在完善的电动车平台上选用成本较低，容易大规模应用的自动驾驶技术。完全依靠自己进行软件开发，配合对外采购的成熟传感器、模块，实现自动驾驶。

最后是全新的 宝马、Mobileye、英特尔合作模式。这三家公司均有着自己的长处——汽车研发与生产、基于图像识别的 ADAS 技术、强大的计算芯片技术。

然而在开发自动驾驶汽车这件事情上，每一方都需要来自另外两家公司的支持，于是就有了这次发布会上公布的战略合作。

竞争力分析

图片来自  Riverparkinc

相比宝马和 Intel，Mobileye 名气的确小很多，但实际上这是一家从 1999 年就开始深耕 ADAS（图像识别技术开发高级辅助驾驶系统）领域的“专家”。

其一系列产品的基础原理也非常“直接”：给汽车前方安装一个普通摄像头，然后经过一些必须的调整和校准之后，再利用集成在摄像头中的芯片直接根据摄像头拍摄的图像数据获知汽车外部的各种信息。

Mobileye 现在已经可以通过这个简单的摄像头实现行人碰撞预警、车道偏离预警、前向碰撞预警、车距监测、智能灯光切换、道路标志识别等功能。

这套系统真正强大之处在于独立开发的图像识别算法以及 EyeQ 系列计算芯片，首款商用系统甚至用了 8 年时间进行开发。

对于宝马而言，能够通过合作获得如此成熟可靠的一套技术，远比让工程师团队从 0 开始更加明智。

图片来自 Investores

其产品已经被大规模应用在奥迪、大众、沃尔沃等多家整车制造商的汽车上，特斯拉和宝马也名列其中。根据 GeekCar 报道，目前 Mobileye 累计销量已经达到 1000 多万台，其中 80% 为前装产品，20% 为后装产品。

当然 Mobileye 也有很大的局限性。在没有与汽车厂商对接时，Mobileye 能做的只是通过安装在车内的圆形屏幕、手机 App 发出蜂鸣声，向驾驶员提示潜在的安全风险，无法代替驾驶员完成响应。

有了这次合作，Mobileye 既可以获得英特尔全系列系列处理器的强大计算能力支持，也可以深度接入宝马的汽车里，将自己精准的安全检测结果转化为有效的自动驾驶决策。

除此以外，以宝马为代表的传统汽车厂商有着“特斯拉”们触不可及的优势——销量。销量对 Mobileye 而言不仅意味着钱，还代表着大量“实战”经验。基于单个摄像头图像识别的 ADAS 能有多高的精度和可靠性，取决于在研发过程中系统采集并学习的图像数据量。

NVIDIA Drive PX 2，图片来自 Vrworld

而对于 Intel 来说，选择合作跟同行 NVIDIA 所带来的启发有着“千丝万缕”的关系。后者作为另外一个全球级计算芯片制造商，这两年的转型之路的确顺风顺水。

在平板手机市场遭遇“滑铁卢”的 Tegra 系列处理器反而被自己高性能带来的高功耗拖下了水，但在将应用场景转移到汽车之上，直接焕发出了第二春。娱乐大脑 Drive CX 和自动驾驶大脑 Drive PX 两条产品线几乎将所有汽车厂商划为了猎物。

得益于 NVIDIA 在显卡多年的积累，再加上 GPU 在图形处理方面的先天优势，其内置台式机显卡处理单元的 Tegra 系列 ARM 处理器竞争力十足，这也是为什么就连 Tesla 也会选择 NVIDIA。就在今年的 CES 上，NVIDIA 还 发布了一套具有学习功能的自动驾驶技术，该技术通过让车辆自行分析路面状况实现自动驾驶。

为什么是 ADAS？

图片来自  Crankydriver

习惯了国内如马戏般梦幻的发布会，宝马、Mobileye 和英特尔的这场发布会更显平淡无趣。平淡之处在于这 3 家公司不过是将自己本来就已经擅长的技术和产品，通过战略合作的方式在应用层面上推进到新的高度。

同时，也让传统的 ADAS 系统走到了自动驾驶的“台前”。

ADAS 是一系列用于汽车的辅助驾驶技术统称，简单如倒车雷达，复杂的则有盲点检测、自适应巡航、车道保持等功能。目前在众多中高端车型里，ADAS 系统几乎成为了标准配置，沃尔沃更是将 ADAS “把玩”得炉火纯青的“老司机”。

相比科技公司激进的自动驾驶发展策略，用 ADAS 教育消费者适应自动驾驶技术的发展更符合宝马等大型汽车公司的渐进式思维。

图片来自 The Verge

最近发生在特斯拉 Model S 上的一场事故也证明了渐进式策略的一种优势，尽管特斯拉自动驾驶的安全系数很高，但它任何一场事故的负面评价都会因为其自动驾驶特性得到放大，因为消费者需要时间适应一台能够自动转向、刹车的汽车。

既然 ADAS 系统是传统汽车公司进军自动驾驶的关键一步，自然也就不难理解为何 Mobileye 会得到此般青睐。

Mobileye 基于图像识别技术开发的 ADAS 在目前主流的多项 ADAS 技术中恰好处于一个性能、成本的平衡，一套后装 Mobileye 560 在京东自营的售价只要 17800 元。

正是由于便宜而且性能够用，所以摄像头一直都是在 ADAS 系统中占据主要地位的传感器，比如用多个 Mobileye 开发的摄像头，配合 77G 毫米波雷达以及车身 8 个超声波传感器实现高度自动驾驶功能的特斯拉 Model S。

如前文所言，Mobileye 不仅拥有可靠的技术，还有超过 1000 万台的销量，这些被整车制造商安装在原装车上的摄像头已经源源不断地采集了大量的数据，这些数据成为了支撑 Mobileye 产品可靠性的基石。但要实现 100% 自动驾驶，深度机器学习将会是一个需要长时间逾越的门槛。

野心满满的宝马，需先解决电动车技术问题

图片来自  Hollywoodreporter

5 年迈向自动驾驶，按照目前科技的发展速度并非不可能，但除了和 Mobileye、英特尔合作开发自动驾驶技术，宝马目前更应该思考一下如何推动自己往电动汽车的转型。

作为一款汽车，宝马 i8 和 i3 都是非常出色的产品，然而以一台“需要走向未来”的电动车来评判，续航里程不到 200 公里，售价高达 4.4 万美元的 i3 显然不够及格；混合动力的 i8 虽然各方面都很酷炫，但它仍然没能脱离对汽油引擎的依赖。

无论是特斯拉还是 Google，都无法对自动驾驶汽车的量产时间打包票，所以宝马这一次不仅没有落后，反倒有扳回一局的机会，但是以特斯拉为代表的电动汽车已经真真切切地对宝马等汽车厂商形成了一点威胁。

在 3.5 万美元，续航近 345 公里的的入门级电动车 Model 3 要到 2017 年才能交付之前，宝马更应该思考一下如何将自己对汽车的理解和积淀延续到电动车时代。

最后

图片来自 The Verge

虽然没有大动作的发布会，虽然没有实际的合作成果，甚至连三家 CEO 的合照都没有一张，但是这次“战略合作”却反应出了一则重要的信息：传统汽车厂商开始正视新汽车厂商如 Tesla 即将带来的冲击。

就拿 Intel 和 Mobileye 来说，实际两家寻常的产品策略中一直都持有开放的态度，而整件事最为着急的不是别人，正是宝马。因为现实的问题就摆在面前：卖的最好的消费级电动车来自 Tesla。

我们有理由相信，在未来的一段时间，还会有更多的传统汽车厂商有所动作，甚至可能出现“抱团取暖”的产业联盟。

当然，无论怎么“倒腾”，消费者永远都是最终的受益者，因为自动驾驶的到来也将加速。

题图来自 WSJ