随着自动驾驶发展进程加快，相关软件、硬件的开发，海量测试数据的采集都意味着大量的投入。汽车制造商不得不寻求结盟，以分担自动驾驶汽车研发的高昂成本。
一、结盟
上图是传统车企和IT巨头的市值对比，虽然有夸大成分，但是可以看出投资人对IT企业的明显偏爱。
从功能手机到智能手机的演进过程中，诺基亚、爱立信、摩托罗拉三大巨头纷纷倒下。从传统汽车到智能网联汽车的演进中，也将倒下一些传统汽车巨头。
在这种威胁下，主机厂和TIER1抱团求存更是必然。好在汽车更换周期很长，汽车行业护城河也够深，主机厂和TIER1还有足够的应对时间。
2016年7月，宝马和英特尔、Mobileye在建立了自动驾驶开发联盟。一年多来，该联盟又加入了德尔福、大陆、麦格纳和FCA，声势越来越壮大，并且打算纳入中国国内的主机厂。
宝马不是唯一一家寻求开放结盟的，2017年4月百度发布了阿波罗计划，半年时间内聚集了70多家合作伙伴。阿波罗计划大幅推动了中国自动驾驶产业的发展速度，改变了以前国内企业各自为战的局面，大大降低了中小车企进入自动驾驶的门槛。
国内企业中，已经初步形成了百度+北汽/奇瑞，阿里+上汽，腾讯+广汽三大智能驾驶朋友圈。
百度选择了英伟达计算平台，就不大可能再选择和宝马英特尔联盟，而腾讯汽车系企业很可能和宝马英特尔合作。
自动驾驶生态往往以地图为核心，宝马在2015年和戴姆勒大众一起，投资了图商HERE。2017年腾讯和四维图新等打算收购HERE 10%的股份，可惜在9月份被美国投资委员会否决。不过，腾讯和四维图新已然进入了宝马自动驾驶的朋友圈。有图有真相：
在年初宝马公开资料的HD-MAP合作伙伴中还没有腾讯和四维图新，在年中时出现了。
其实，四维图新和宝马的合作由来已久。2011年起四维图新为宝马提供导航电子地图，从2014年为宝马提供车联网服务，2015年提供全球NDS编译服务；到2016年四维图新与宝马的合作已涵盖传统导航电子地图、ADAS地图、动态交通信息等。
自动驾驶产业除了在研发上有结盟的趋势，在共享出行上也在寻求盟友。
戴姆勒、沃尔沃、捷豹路虎、福特和通用汽车都在寻求同共享出行企业合作，借共享出行平台销售自家的自动驾驶车。据悉，今年国内的低端新能源汽车，主要销售对象就是共享出行企业。未来的自动驾驶车也将是这一趋势。
宝马透露，一方面明年将决定同哪一家共享出行企业合作，另一方面也打造自己的ReachNow共享汽车网络。
从本文第一张图片可以看出，UBER市值为680亿美金，而宝马只有480亿美金。宝马已在欧洲开展的DriveNow共享汽车项目，五年前就在德国慕尼黑启动，今年才达到95万用户数的规模。奔驰的Car2Go的用户数达到了270万人。这两家的成绩完全没法和UBER抗衡，所以有传闻称，宝马和奔驰将合并共享汽车项目，用以降低成本，实现规模效应。
二、自动驾驶路线和研发
2016年，宝马与英特尔和Mobileye展开了合作，计划于2021年推出L3级自动驾驶汽车BMW iNEXT，同时在技术上兼容L4。
2018年上市的奥迪A8将实现L3自动驾驶，但有个使用条件：当车在有隔离带的高速公路上以最高60公里/小时的速度行驶时才能启动L3自动驾驶功能。宝马认为这是不够成熟的产品，2021年量产的BMW iNEXT，可在时速 130 公里/小时实现L3自动驾驶，且会自行判断并切换车道。
从宝马的自动驾驶路线图可以看到，2021年主要实现在欧洲和美国的130公里以内的L3自动驾驶，以及60公里以内固定路线的L4自动驾驶。2022年才在中国实现130公里以内的L3自动驾驶。
至于L5级的完全无人驾驶，宝马认为要到2030年左右才能量产。
宝马对自动驾驶的保守和慎重，从上述路线图可见一斑，宝马在一步一步稳妥的从L2，向L3，L4和L5推进。其实从传感器配置也能明显看出来，宝马用于L2级自动驾驶的传感器和硬件，比特斯拉用于L4/L5级的都多。
宝马对自动驾驶的研发投入，远大于一般的IT企业和新兴造车企业。从2017年开始，宝马将在慕尼黑附近的施莱斯海姆建立一座研发中心，专注于车联网与自动驾驶技术研发，团队规模将达到2000名。
在和合作伙伴的研发分工方面，宝马将传感器、系统集成、高精地图、芯片等委托给Mobileye、INTEL、德尔福、大陆、麦格纳、HERE、四维图新等合作伙伴。
宝马自己则主要专注于运动控制、汽车安全管理，失效保护操作等。
主机厂的一项重要工作是开展自动驾驶的大量道路测试。宝马称只需不到500万公里的道路测试来开发新的 5系车，但L5级自动驾驶必须有1.5亿公里的道路测试，其中在虚拟环境中测试95%，在真实道路上测试5%——大约750万公里。
2017年，宝马会投放40辆BMW 7系原型车进行自动驾驶的研发测试。2018参与测试的车辆数将达到100辆。
截止2017年10月，宝马自动驾驶车队的测试车行驶总里程已接近3.2万公里，在中国则累计完成了1.6万公里的真实道路测试。
以上信息，主要整理自佐智汽车资料中心，该中心每日整理来自全球各国的汽车前沿技术和市场趋势分析资料，以及产业和企业竞争情报资料。今天推荐的资料有：
1、PDF资料：高级自动驾驶的参考体系结构（68页）
2、PDF资料：高级自动驾驶车辆路线规划（145页）
3、PDF资料：自动驾驶车辆技术对卡车运输业的影响（45页）
4、PDF资料：汽车未来之路：汽车共享服务的机遇与主要特点（87页）
5、PDF资料：高级自动驾驶软件构架（20页）
6、PDF资料：高级自动驾驶和联网汽车路线图（17页）
7、PDF资料：高级自动驾驶环境感知（156页）
8、PDF资料：通过社交提示提高高级自动驾驶的可信度（6页）
9、PDF资料：未来高级自动驾驶车辆的座位位置和乘坐行为研究（10页）
10、PDF资料：智能网联汽车综合评估方法（13页）
11、PDF资料：联邦自动驾驶汽车政策：加速下一个道路安全革命（116页）
12、PDF资料：自动驾驶汽车和替代驾驶（16页）
13、PDF资料：自动驾驶汽车和自动驾驶现状，未来及对社会影响（19页）
14、PDF资料：汽车共享服务：业务和服务模式（42页）
15、PDF资料：汽车共享趋势和研究（15页）
16、PDF资料：协作式高度自动驾驶项目和研究（36页）
17、PDF资料：高度自动驾驶中的驾驶员行为研究（36页）
18、PDF资料：高度自动驾驶：虚构还是未来（13页）
19、PDF资料：智能网联汽车-架构，挑战和未来发展（17页）
20、PDF资料：松下V2X部署项目（13页）
21、PDF资料：自动驾驶汽车共享商业模式探讨（13页）
22、PDF资料：智能网联汽车对交通管理和信号交叉口控制的影响（13页）
23、PDF资料：智能网联汽车和智慧城市（13页）
24、PDF资料：加速C-V2X商业化（13页）
25、PDF资料：新移动出行服务对汽车行业的影响分析（20页）
26、PDF资料：出行即服务，汽车保有时代的结束？（48页）
27、PDF资料：探索未来的交通和出行即服务（41页）
28、PDF资料：高级汽车动力电子和电机项目（285页）
29、PDF资料：无人驾驶汽车对消费者的安全和隐私风险影响分析（32页）
30、PDF资料：电动和混动汽车前沿技术评估（21页）
31、PDF资料：出行即服务接纳度：商业模式和消费者态度（16页）
32、PDF资料：探索出行即服务在英国的发展机遇（52页）
33、PDF资料：出行即服务: 欧洲数字化时代交通模式（23页）
34、PDF资料：伦敦出行即服务可行性研究（84页）
35、PDF资料：电动/混动汽车架构以及大功率IGBTs（37页）
36、PDF资料：无人驾驶未来：城市领导者政策制定路线图（24页）
37、PDF资料：用于ADAS和图像识别应用的异构多核SoCs设计（16页）
38、PDF资料：跨行业汽车功率模块可靠性研究（26页）
39、PDF资料：出行即服务商业和运营模式（81页）
40、PDF资料：支持出行即服务的城市数据平台和创新策略（13页）
41、视频资料： 传感器融合验证所面临的挑战
42、视频资料： UTAC CREAM的ADAS测试
43、视频资料： 梅赛德斯奔驰S级2018款 - 智能驱动
44、视频资料： 走向稳定的自主车辆视觉测距和SLAM解决方案
45、视频资料： ELIV 2017 ADAS展台演示
46、视频资料： Tesla MODEL S是如何工作的
47、视频资料： Mobileye 8 Connect: 创新ADAS，创建智慧城市
48、视频资料： 奥迪和英伟达将联合创造世界上最先进的AI汽车
49、视频资料： AImotive自动驾驶系统使用NVIDIA GPU
50、视频资料：ADAS测试之软性目标测试
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