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誰將是最先推出完全自動駕駛汽車的車廠? 有可能是BMW，因為他們已打造了超強的運算平台，讓自駕車能應拿瞬間萬變的道路狀況。
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在邁向全自動駕駛之路，各主流大廠相互較勁，有的車廠會結合3C新創公司或車主大廠合作，如賓士結合BOSCH，BMW則是找了KPIT 和TTTech等軟體合作夥伴，練就深厚的內力，共同打造自動駕駛平台，BMW今日在官網上宣布，啟用全新開發稱之為D3的高性能自動駕駛平台，這將是BMW研發的iNEXT等自動駕駛汽車未來要能真正安全地在公路自走，所憑藉的基礎。
按BMW的說法，全自動駕駛汽車絕不是設計出一台炫目的自駕車，更需要有強大的運算能力，以處理和參考龐大的數據，目前各汽車大廠面臨的挑戰，就是如何對此類大數據資料進行分類和分析，以便更有效地利用此類資料，並和其他自動駕駛汽車共用。為此，BMW建造了自己的IT平台：D3高性能平台(High Performance D3 platform)。
所謂的D3，指的是「資料-驅動-開發」（Data-Driven Development），是研發寶馬自動駕駛汽車以及驗證寶馬自動駕駛汽車資料的基礎。全新D3平台的推出，是BMW邁向高度自動駕駛道路上的一個重要里程碑。該平台是一個不可或缺的工具，可確保將於2021年底推出的BMW iNEXT能夠具備安全可靠的Level 3自駕系統。
按BMW所說，早在2000年，BMW集團就已著手自動駕駛汽車的研發，6年後，2006年，BMW首度推出一台無人車在霍根海姆賽道上行駛。自2011年以來，BMW集團在慕尼黑和紐倫堡之間的A9號高速公路上，展開高度自動駕駛的車輛在公路上實驗行進，2014年在美國拉斯維加斯的CES消費電子展，BMW在拉斯維加斯賽道上，展示他們的高度自動化駕駛的性能極限。這些都是BMW前進度自動駕駛的重要里程碑。
接下來的目標是，BMW將在2021年推出量產的iNEXT電動車，它在2018年亮相，它也將是BMW第一部具備Level 3三級自動駕駛能力的電動車，將在高速公路上以時速最高130公里小時的速度行進，該車款容許駕駛有更長的時間把開車這件事交給車子。同時，另一則測試車將在2021年底開始運作，它將展開沒有司機干預開車的Level四級自動駕駛。
要達到此一理想，多年來，BMW一直在努力運用「資料-驅動-開發」的方法，去收集來自全球各個大陸所收集到複雜多樣的交通狀況大量資料，而這也意味它需要一個很寬闊的數據庫(data pool)，來驗證自動駕駛的演算法和整體操作。而他們的第一步就是去收集來自測試車隊大約行駛500萬公里的真實駕駛資料。並從收集的資料中，提取200萬公里（約為125英里）的與駕駛場景和環境因素最相關的資料。由於BMW採用資料限定條件和過濾法挑選定性資料，因此他們收集的資料的相關性正不斷提高。
之後的開發過程中，有200萬公里的駕駛資料會定期進行再處理，也就是當有新的控制單元完成集成，可投入使用時，為評估新集成的單元在性能上是否提高，就會對資料進行再處理。
這200萬公里的資料不斷擴大，還增加了2.4億公里（約合1.5億英里）的類比生成的資料，此類類比資料主要基於相關的駕駛場景，並確保在開發過程中適當考慮到現實駕駛的多樣性。處理200萬公里的真實駕駛資料以及2.4億公里類比駕駛資料需要一個高性能的資料平台，該平台需要具備230 petabytes的存儲容量，10萬多核和處理200多個GPU（影像處理單元）的計算能力。
而BMW所打造的這個高性能D3平台，每天可收集量體超過1500TB的原始資料，存儲容量超過230PB，並有10萬多核心和處理200多個GPU的計算能力，每兩周會有50PB資料量進入硬體在環（HiL）模擬站。聽起來複雜，但是這說明了BMW的自駕車已具備應付複雜多變的道路狀況，讓未來車子可以完全自駕而不需再有人力的干預。
此外，BMW也和IT服務公司DXC Technology合作，DXC在2017年成立，由美國電腦科學公司（CSC）和惠普公司的企業服務部合併而成。DXC主要負責設置和運行資料中心，研發支援自動駕駛開發的應用程式，目的是要讓自動駕駛系統上市之前，降低其成本和研發時間。DXC的應用程式可讓BMW的研發團隊收集、存儲和管理車輛感測器的資料，還能在幾秒鐘時間內訓練自動駕駛機器學習演算法。
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