就在上周，奔驰刚刚宣布暂停与宝马在自动驾驶领域的联盟，今天，奔驰又宣布与英伟达结成智能汽车+自动驾驶联盟，开发下一代汽车计 
算平台，2024年推出首款产品。
巨头结盟 打造下一代计算架构
软件定义汽车的时代已经来临，自动驾驶软件的升级是每个厂家和自动驾驶公司共同追求的目标。这次结盟后，未来奔驰的智能汽车将基于NVIDIA DRIVE平台打造，双方将共同打造智能操作系统架构和与汽车相关的AI计算逻辑。
英伟达DRIVE AGX Orin平台是一种自动驾驶汽车处理器，将于2024年推出，这个新平台包括一个完整的系统软件栈，可以支持各种自动驾驶应用，包括先进的驾驶辅助系统、超级巡航和自动泊车等。
据外媒报道，英伟达正在拓展一个全球广泛的自动驾驶生态平台，联合行业内的汽车制造商、一级供应商、卡车制造商、传感器供应商、Robotaxi公司和软件初创公司等。
上个月，包括电动汽车和自动驾驶汽车初创公司小马智行（Pony.ai）、Canoo和法拉第未来（Faraday Future）都宣布加入英伟达的自动驾驶计算平台开发汽车。
奔驰董事会主席康林松（OlaKllenius）表示：“我们正在探讨下一代汽车计算架构的目标和潜力。新的平台将成为下一代奔驰汽车集中化的软件定义系统，从而简化我们自动驾驶技术的开发过程。未来自动驾驶等应用的新功能和升级都能从云端下载。”
就在上周，戴姆勒宣布暂停与宝马在自动驾驶领域的联盟。“考虑到建立共同技术平台带来的巨大开支以及当前的商业和市场情况，现在不是（继续合作）正确的时机。”
正是由于自动驾驶巨大的成本支出，以及疫情黑天鹅的出现，2019年2月才成立的戴姆勒和宝马L4级自动驾驶研发结盟，在运行不到一年后，于2020年6月，双方同时发表声明，暂停合作关系。
即便如此，新的结盟依旧在发生，旧的结盟也有不少，一切源于自动驾驶未来产值。据麦肯锡预测，无人驾驶汽车到2025年可以产生2000亿到1.9万亿美元的产值，到2020年全球ADAS市场预计在200亿-300亿美元。对中国来说，未来很可能成为全球最大的自动驾驶市场。
正因如此，各方势力，传统汽车制造商、造车新势力、科技巨头、Tier1以及第三服务商都跃跃欲试，因此涌现出很多跨行业的自动驾驶联盟。
你能想象到的很多行业大牛都参与其中，除了一众车企，苹果、亚马逊、英特尔、高通、英伟达、英飞凌、博世、大陆、采埃孚、德赛西威、中兴通讯、Velodyne、百度、阿里巴巴、 
腾讯等等，均参与其中。
自动驾驶联盟已有不少
擎动（公众号QingdongAuto）盘点了这些年结成的各种类型自动驾驶结盟。
宝马自动驾驶联盟：2016年7月，德国宝马汽车集团牵头，与英特尔及Mobileye联合举行发布会，三方共同宣布，将一起建立一个行业标准，为自动驾驶建立一个开放平台。截至目前，联盟的成员包括英特尔、Mobileye、菲亚特-克莱斯勒和汽车供应商德尔福、大陆、麦格纳等。
大众NAV联盟：2018年7月，由大众汽车集团和英伟达、博世、大陆、Aquantia四家主要供应商组成的这个自动驾驶汽车联盟网络(Networking for Autonomous Vehicles Alliance，简称“NAV”)，致力于解决自动驾驶汽车走向现实的高难度复杂问题。
丰田移动出行联盟：丰田移动出行服务平台（MSPF）于 2016 年推出，是丰田互联汽车应用的框架，可提供汽车租售、车队保险及大数据管理等一整套服务，支持移动出行服务型公司的经营和发展。
雷诺-日产-微软联盟：2016年9月，雷诺-日产联盟和微软共同宣布，双方签署了一项合作研发新一代智能互联汽车的长期合同，该合作将以微软Azure云计算服务为基础，计划在2020年之前研发超过10款具备自动驾驶功能的量产车型。
这里不再一一列举，比如百度“Apollo”生态合作伙伴联盟、谷歌OAA联盟、Uber-沃尔沃-戴姆勒、Lyft-Waymo-nuTonomy- InMotion-Drive.ai -福特、加州大学伯克利DeepDrive深度学习自动驾驶产业联盟（BDD）、5G汽车联盟、5G自动驾驶联盟等。
结盟隐忧
从这些结盟成员中不难发现，有车企与车企的结盟，也有车企、供应商、科技公司参与的大杂烩、也有高校参与的结盟，更有科技巨头谷歌领衔的结盟，这背后尽管各方目标并不完全一致，但大体上都是为了抢占资源、在自动驾驶早期占取有利地位。
众所周知，技术壁垒是制约一个公司和一个行业发展的重要因素，各个结盟跑马圈地无可厚非，但这背后也存在隐忧。
第一、结盟是为了壮大实力，但这个过程如何取长补短，是个技术命题，需要各方博弈和不断妥协；
第二、结盟的初衷不代表目标实现，中途散伙是常有之事，有名无实也是结盟常见的通病。
擎动观察：
总体而言，从奔驰和英伟达的合作看，一方是芯片巨头，一方是车企巨头，双方合作，即是对自动驾驶前景的看好，也是对软件定义汽车这一趋势的肯定，但与此同时，也佐证了自动驾驶的投入巨大，技术难题复杂，需要各方的力量，单单一家难以成事。
