聊一聊bmw牵头的自动驾驶同盟 | 雷峰网-米乐m6平台

雷锋网按：本文作者朱玉龙，汽车行业从业工程师，主做汽车电子。

简单来说，现在是德国车企，拉着美国&全球的科技企业来一起打造一个数字化的计算平台，配合德国的底盘电子和ee总线来革新和进化。

最近宝马、英特尔和mobileye开了个小会，组团征战自动驾驶战争。我们也应该正视这一场未来100年汽车行业的战争。

• 三方将基于宝马 i vision future interaction 概念车合作开发自动驾驶汽车

• 量产版将在 2021 年推出

• 三方打造出一个更好的自驾平台，也是一个拉人入伙的联盟

我们简单的来考虑，特别是拿audi来pk一下bmw

1）adas领域

• 其实我们认真的比一下，两家的adas在l0～l1上其实体验差距不大。

传感器配置找bosch、conti和kostal等

77g radar除了价格都会趋同（可以选一样的）

• me 摄像头模组的都一样
  

2）自动驾驶领域

• 按照他们两家的概念，bmw和audi找传感器的能力是一样的

ibeo的lidar两家都会给

我们考虑下什么不一样？什么是值得去拉拢的？

bmw的这个组团  

1）bmw牵头协调车

1.1 搞定radar&lidar&camera 应该有的传感器

1.2 搞定执行机构

1.3 添置v2x&telematics

2）intel提供计算平台

2014年5月，英特尔向该zmp出资1亿刀，zmp的“izac（intel zmp autonomous computer）”，配备有实时linux的箱形装置。处理器配备的是英特尔的“core i7”。将连接了lidar、摄像头、毫米波雷达及gps等传感器的izac与车辆的can总线连接，在linux上运行自动驾驶应用软件。

3）me 提供环视图像的深度学习

这里其实还是amnon shashu里面一个观点我比较赞同：支撑自动驾驶的三大支柱

1. 环境感知技术（sensing）：这块me公司提供视觉提取技术，而bmw则建立完备的冗余体系。

传感器组合感知道路环境得到环境数据，通过计算单元，建立环境模型

2. 驾驶策略（driving policy）：

• 自动驾驶系统需要学习如何遵守交通规则=>训练(dnn)和规定(rule based)

何时该走

何时该停，等等，均需要

系统需要将这些整理成系统遵守的规则

3. 地图绘制（mapping）

• 自动驾驶系统需要建立非常精确的地图，方便应对路况

• 同时确定自己在哪里
  

这里bmw建立的冗余体系

• 感知冗余：传感器融合

• 地图&定位冗余=>路径

高精度地图&rem冗余

gps imu定位冗余

 对比下audi，这个格局往前走了一个身位。

• 辅助：altera’s cyclone v soc fpgas：处理逻辑

• 冗余

32位tricore fail safe用的

• 核心处理部分
  

nvidia tegra k1处理器：进行大量运算

• 外围

camera=》mobileye eyeq3 ：处理前面的摄像头，这里是配角。

超声

77g雷达

24g雷达

超声

某种意义上，决定成败的还是对视觉系统的充分利用，这决定了整个系统的成本和效率

两家对比，相信audi也需要拉更多的帮手一起来战斗。简单来说，现在是德国车企，拉着美国&全球的科技企业来一起打造一个数字化的计算平台，配合德国的底盘电子和ee总线来革新和进化。

小结：

1）tesla的事故，更多的是前进道路上的一些波澜，后面大的联盟战争开启了，自动驾驶完全不是一家公司的事，现在是召集盟友期

2）这比的是投入，比的是号召力，比的也是长期的战斗力

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