寶馬人工智慧高級副總裁 Reinhard Stolle
今年北京車展期間， 寶馬迎來了14款重磅車型的首發， 包括集團董事長科魯格在內共有四位董事來到現場參加活動，
寶馬集團2016年便高瞻遠矚地提出全新“第一戰略”， 並堅持將ACES， 即自動化、互聯化、電動化、共用化/服務化作為長期發展方向。 “四化”作為寶馬集團發展的核心戰略元素， 自動駕駛是重中之重。
鈦媒體也借此機會，
從技術研發到車型落地
有關於自動駕駛的話題雖然是從最近兩年開始升溫， 但對於 Reinhard Stolle 先生來說， 這是他和團隊一直為之努力的技術方向， 寶馬也在很早期就提出了相關的研究方向， 並將之付諸行動。
Reinhard Stolle 在10年前引進寶馬第一代作業系統的協力廠商應用時， 剛好是iPhone讓智慧網聯時代開端的時間點， 他的研究工作也伴隨了移動互聯網發展的十年， 經歷了跨度長達十年的產業變遷。
寶馬人工智慧高級副總裁 Reinhard Stolle 向鈦媒體記者介紹道， “我們八年前開始了自動駕駛的研發，
目前， 在寶馬的車型陣容當中， 當前BMW 5系和7系上已經搭載了增強型駕駛輔助系統， 面臨複雜路況時， 這些功能就能發揮作用， 比如在高速公路上駕駛時， 能夠自動保持跟前車的距離， 還能夠緊隨前車並在道路變化時主動控制轉向。
一直以來寶馬都會將最先進的科技體驗應用於最高端的車型當中， 隨著時間的推移和技術的不斷反覆運算成熟， 寶馬的增強型駕駛輔助系統也將出現在更多的車型當中， 以實現寶馬在自動駕駛領域中的全面佈局。
啟用自動駕駛研發中心
寶馬位於慕尼克的自動駕駛研發中心
作為一家擁有百年技術和文化積澱的車企， 寶馬在自動駕駛技術路線方面選擇的節奏屬於穩中求進型， 可自動駕駛屬於一條分秒必爭的賽道， 誰的技術最可靠、最安全並能率先量產， 誰就能拔得頭籌搶佔市場紅利， 寶馬也在趕時間。
就在本月初， 寶馬宣佈在德國慕尼克總部附近建成了一個占地23,000平方米的自動駕駛研發中心， 可容納1800名技術人員， 這座自動駕駛研發中心被外界視為寶馬在自動駕駛戰略佈局中邁出的重要一步。
按照規劃， 該場所未來將完成從軟體發展到道路測試等環節的研發， 並逐步將經過驗證的技術方案應用到量產車型當中。
具體到車型的開發方面， 自動駕駛研發中心目前有兩個互不重疊的計畫在推進。 首先是為寶馬旗下的出行服務車隊提供L4-L5級具備較高自動駕駛能力的測試車輛， 另外就是全力打造L3級別的全電動車型iNext。
談自動駕駛挑戰：資料、人才、安全
自動駕駛不是某一項單獨的技術， 它是涉及到汽車產業鏈中多環節的一整套解決方案。 要想實現規模化普及，不僅要解決技術研發上的問題，還要面臨一些隨著而來的其他挑戰，這些挑戰包括人才的招募、資料的應用、政策的制定等等。
未來出行的架構中，每一台交通工具都將產生巨大資料量。據英特爾估算，一輛自動駕駛汽車每 1.5 個小時就能產生 4TB 的資料，資料洪流的到來也會給主機廠帶來相當嚴峻的挑戰。
作為身處一線的研發人員，Reinhard Stolle 對此感同身受。他表示，“自動駕駛需要大量的資料，比如地圖資料。寶馬作為跨國企業，在不同國家和地區積累的大量客戶資料，對於寶馬自動駕駛研發中心的研究工作極有幫助。”
技術的跨越式進步同時也帶來了人才結構的變化，這是很多傳統的主機廠都始料未及的，以前汽車廠商更多地考慮是機械和設計人才，而現在對於人工智慧、深度學習和資料分析方面人才的需求正在與日俱增。
如何吸引人才對技術公司來說是非常大的考驗，Reinhard Stolle 談到了寶馬最大的優勢：“百年歷史的寶馬，對於很多電腦或者人工智慧領域高端人才最大的吸引力在於‘我們有產品和平臺’，可以讓高端人才的研究能力得到應用，把實驗室裡的人才吸引到具體的產品實踐中，這一點非常重要”。
對於消費者而言，最關心的還是自動駕駛所帶來的安全問題。Reinhard Stolle對此也表達了自己的觀點，“BMW一直把安全作為重中之重，這也是為什麼我們做出了詳細的發展計畫，並將在2021年才推出搭載L3自動駕駛級別的車輛，它是對當下駕駛輔助系統的升級和延續，這是一種循序漸進的過程。”
就目前的進展來看，不僅是寶馬，整個汽車產業都在經歷一個自動駕駛技術爬坡期，各家的技術路線也許不盡相同但大的方向都非常明確，如何搶先一步將可靠的產品帶給消費者才是最關鍵的。
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要想實現規模化普及，不僅要解決技術研發上的問題，還要面臨一些隨著而來的其他挑戰，這些挑戰包括人才的招募、資料的應用、政策的制定等等。未來出行的架構中，每一台交通工具都將產生巨大資料量。據英特爾估算，一輛自動駕駛汽車每 1.5 個小時就能產生 4TB 的資料，資料洪流的到來也會給主機廠帶來相當嚴峻的挑戰。
作為身處一線的研發人員，Reinhard Stolle 對此感同身受。他表示，“自動駕駛需要大量的資料，比如地圖資料。寶馬作為跨國企業，在不同國家和地區積累的大量客戶資料，對於寶馬自動駕駛研發中心的研究工作極有幫助。”
技術的跨越式進步同時也帶來了人才結構的變化，這是很多傳統的主機廠都始料未及的，以前汽車廠商更多地考慮是機械和設計人才，而現在對於人工智慧、深度學習和資料分析方面人才的需求正在與日俱增。
如何吸引人才對技術公司來說是非常大的考驗，Reinhard Stolle 談到了寶馬最大的優勢：“百年歷史的寶馬，對於很多電腦或者人工智慧領域高端人才最大的吸引力在於‘我們有產品和平臺’，可以讓高端人才的研究能力得到應用，把實驗室裡的人才吸引到具體的產品實踐中，這一點非常重要”。
對於消費者而言，最關心的還是自動駕駛所帶來的安全問題。Reinhard Stolle對此也表達了自己的觀點，“BMW一直把安全作為重中之重，這也是為什麼我們做出了詳細的發展計畫，並將在2021年才推出搭載L3自動駕駛級別的車輛，它是對當下駕駛輔助系統的升級和延續，這是一種循序漸進的過程。”
就目前的進展來看，不僅是寶馬，整個汽車產業都在經歷一個自動駕駛技術爬坡期，各家的技術路線也許不盡相同但大的方向都非常明確，如何搶先一步將可靠的產品帶給消費者才是最關鍵的。
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