ADAS(Advanced Driver AssistantSystem)，直譯為先進的駕駛輔助系統(tǒng)，但是更多情況下被譯做主動輔助駕駛系統(tǒng)。

　　這一技術基于雷達、攝像頭等傳感器裝置來進行車避險和駕駛輔助。但在不斷的技術進化之后，ADAS正在向著更復雜、更主動的方向發(fā)展。而且其可以直接商用，并且進度可以與汽車市場保持同步，都讓ADAS成為了無人駕駛之前最重要的駕駛升級技術之一。

　　科普過后進入正題。2016年，寶馬高調宣布和Intel、Mobileye攜手打造ADAS系統(tǒng)，并將把成果在2021年時體現(xiàn)在寶馬車系中。而1月份的CES上，寶馬5系新車已經裝備了合作研發(fā)的ADAS系統(tǒng)，可見項目進度還是高于早先預期。

　　在無人駕駛和未來汽車概念面前，傳統(tǒng)大牌車企普遍被認為是應該被顛覆的一方。但是這個合作或許在展示某種可能：汽車制造企業(yè)在互聯(lián)網巨頭的圍噬下還有很多棋子可走，甚至互聯(lián)網造車的依據，在某種程度上來說還是空中樓閣。

　　整個問題，還要先從這個ADAS三國殺開始說起…

　　【制造力、運算力和關鍵技術：這局三國殺各自如何分工?】

　　寶馬聯(lián)合的，一個是我們耳熟能詳的計算巨頭Intel，而另一個則更重要。

　　以色列的Mobileye是目前世界上最強大的ADAS企業(yè)。一方面其擁有以色列科技企業(yè)的硬核科技基因，一方面它又踩對了節(jié)奏，成為了以色列科技圈少有的巨頭——估值達到近90億美元。

　　Mobileye利用攝像頭傳感器技術，為汽車提供了前方車距監(jiān)測、前向碰撞預警、車道偏離預警等主動安全防護技術。就連特斯拉都是它的合作伙伴，在ADAS界可謂當之無愧的寡頭。

　　這三家，結合了汽車制造工業(yè)的典范、人工智能和相關硬件巨頭、垂直領域第一，當然所圖非小。

　　根據目前已知信息，三家聯(lián)合打造的將會是一個有行業(yè)標準意義的自動駕駛車輛平臺。而這個平臺將會成為未來車輛逐步實現(xiàn)自動駕駛的中央運算架構和硬件解決方案。

　　在分工方面，Mobileye提供的是計算機視覺技術和ADAS的系列解決方案，包括核心的算法與識別技術，是否會包括傳感器還不得而知。

　　而Intel則會提供核心處理器和運算能力、深度學習技術。目前，Intel一方面最強力推出新一代具有深度學習能力的芯片，一方面也在大肆收購車用技術和架勢數據，可見其對將自家處理器打造成汽車互聯(lián)網標配的意愿甚大。

　　而寶馬，顯然負責的將是運算架構與汽車的深度連接與適應，另一方面寶馬長期的駕駛數據積累也至關重要。ASAS平臺的第一要務是實用，適應汽車巨頭從而向更高層級的自動駕駛過度，或許將是相對更合理的選擇。

　　【寶馬的野望與實現(xiàn)之路：車企的弱勢可以被補完】

　　在這個合作計劃背后，是寶馬高調宣布將成為自動駕駛領域的第一名。

　　寶馬主席克魯格多次表示，寶馬正在從一家工程類企業(yè)轉變成提供交通出行與服務的科技公司。而未來戰(zhàn)略將集中在四點：自動駕駛、車聯(lián)網、新能源汽車和共享出行。

　　作為傳統(tǒng)汽車制造業(yè)的巨頭和代表，寶馬的明確轉向信號，或許在一定意義上證明了未來汽車只有一個方向。但這條路如今卻普遍被視為新型科技公司和互聯(lián)網巨頭身位更靠前，但事實果真如此嗎?

　　之所以互聯(lián)網和科技新貴看到了汽車領域的機會，是因為制造業(yè)和能源行業(yè)的門檻正在快速放低。而新技術對于駕駛和出行的作用正在被快速放大。但是應該看到，汽車作為生活場景中的核心消費品，相當長的時間內消費者決策依據不會被改變。舒適、安全、制動性和耐損耗程度，都并非互聯(lián)網企業(yè)已經證明的能力。而這些卻是汽車企業(yè)的固有優(yōu)勢，且很長時間難以被偷走。

　　另一方面，是車企在駕駛升級這個核心命題上的劣勢正在逐漸被搬回。比如寶馬與Intel、Mobileye的合作，匯集了運算與人工智能、垂直領域解決方案，這兩個駕駛升級之路上最有發(fā)言權的必備選項，結合車企自己的制造業(yè)實力與數據積累，這種“鐵三角”模式似乎比互聯(lián)網造車通行的“自己制造一切”來的更讓人信服。

　　當然結果如何取決于最后研發(fā)成果的應用情況，但車企在駕駛升級上帶給人的遐想，顯然比大家異口同聲高呼互聯(lián)網造車時明晰了很多。

　　【標準化自動駕駛平臺，讓云計算的地位開始被懷疑】

　　另外十分引人注目的一點，就是標準化自動駕駛平臺的列裝，可能給行業(yè)帶來的震蕩效應。

　　互聯(lián)網巨頭的駕駛技術，更多集中在運用云計算這個先天優(yōu)勢來解決交通場景中的決策問題。

　　但這個邏輯其實在運用中有很多可疑之處，比如無法聯(lián)網時怎么辦，比如云計算的響應速度是否有資格指揮交通速度，再比如不同的云計算體系在駕駛應用中是否可能出現(xiàn)誤差，這種誤差誰來監(jiān)管?

　　畢竟交通的核心命題永遠是安全，這跟智能手機不一樣。比如手機基本無需考慮嚴寒、高海拔、極短時間等場景中的運算，但車輛卻必須適應所有極端情況。

　　而標準化自動駕駛平臺，卻可能采用通用原則下的內部運算，來進行嵌入式的人工智能判斷和駕駛系統(tǒng)的內部生態(tài)化。

　　一套完整的、可更新可通用的核心運算系統(tǒng)，也可以相對低成本、開放性的讓更多車輛成為自動駕駛甚至無人駕駛車輛。這種做法的商業(yè)意義似乎比技術解決方案更重要。

　　無獨有偶，奧迪和奔馳也都在積極建設標準化的ADAS系統(tǒng)，似乎占領行業(yè)標準和底層技術加持=占領未來產業(yè)決策權，已經成為了汽車制造業(yè)的共識。

　　總而言之，標準化平臺的思路開始讓互聯(lián)網造車的很多固有優(yōu)勢被懷疑。似乎運算+識別的技術門檻也可以不那么難以超越。

　　汽車制造業(yè)的傳統(tǒng)寡頭一方，在找到運算巨鱷和行業(yè)專家這兩大幫手后，很可能找到了更正確的駕駛升級之路。當然了，各方勢力在復雜的合作與資本操作下錯綜復雜，究竟結果如何，還是事在人為。但互聯(lián)網造車的緊迫感，或許應該比想象中更重才對。