英特尔预测自动驾驶2021年落地 人工智能成大招

　　随着智能网联汽车的兴起，自动驾驶领域成为车企的必争之地，如今，无论是传统车企还是科技创业公司都在抢滩。自动驾驶早期玩家有谷歌、百度、特斯拉、Uber等，据亿欧了解，谷歌的自动驾驶汽车已经上路行驶了几百万公里，特斯拉的自动驾驶技术已经作为辅助驾驶系统投入使用，另外Uber也已经在匹兹堡市进行自动驾驶出租车的试验性运营。传统车企涉足其中的有丰田、戴姆勒、福特等。

　　2016年10月，特斯拉创始人兼首席执行官伊隆马斯克称其生产的所有汽车将配备完全自动驾驶硬件，包括最新的Autopilot硬件以及处理能力提升了40倍的电脑，用于搭配神经网络系统处理传感器信号，基本可以看做在车上装了一台超级计算机。由此可知，自动驾驶的实现需要处理难以想象的海量数据，相对于手机的每月需要几个GB的数据流量套餐，无人驾驶汽车每小时将处理TB级数据，当数据过大时则需要发送到云端，因此车辆中必须具备高性能计算能力实时处理海量数据。所以，一些擅长数据处理和计算的芯片公司也加入进来。近日，芯片巨头英特尔成立了自动驾驶技术集团。

　　英特尔与汽车行业的“结缘”

　　2007年，英特尔对一辆大众Passat(B6)进行了改装，车辆能以30km/h的速度在特定路段进行无人驾驶，它当时应用了两颗英特尔四核处理器。

　　2012年3月，英特尔在硅谷设立价值1亿美元的“英特尔投资联网汽车基金”，是汽车技术创新专项基金的全球科技投资机构，针对全球的硬件、软件和服务公司进行投资。

　　英特尔方面也表示，2015年公司已经与许多汽车制造商签订了合同，其中客户包括宝马、戴姆勒、现代、英菲尼迪、起亚、雷克萨斯、MINI、劳斯莱斯、丰田以及特斯拉等汽车品牌。

　　英特尔为布局自动驾驶“做嫁衣”

　　2014年5月，英特尔投资联网汽车基金投资了无人驾驶技术开发商日本ZMP，将英特尔的计算能力引入到智能驾驶辅助系统等产品中。英特尔利用ZMP可提供得汽车智能平台、各类传感系统、可视化及分析、技术咨询、实地测试及车联网信息系统等在内的无人驾驶技术。

　　2016年4月，收购为自动驾驶汽车芯片提供安全工具的公司Yogitech，买下技术公司Arynga，后者的技术能够实现车载计算机的OTA升级功能。

　　2016 年5月，收购计算视觉软件公司 Itseez。

　　2016年7月，英特尔与宝马公司和摄像头软件公司移动眼Mobileye公司合作，为宝马公司的iNext研发无人驾驶系统。而英特尔在自动驾驶的主要布局也是于此。

　　在此次合作中，英特尔主要负责云计算、互联、安全、机器学习等方面的技术开发。保证无人驾驶的汽车在复杂的交通环境中的安全问题，提供复杂的运算基础。

　　Mobileye专注于以机器视觉为主的ADAS高级驾驶辅助系统开发方面。其供应摄像头、传感器和软件系统，是自动驾驶的发展基础。Mobileye专注于传感、定位和驾驶策略等方面。

　　宝马CEO Harald Krueger称，与英特尔、Mobileye的联姻是将全自动驾驶技术推向市场的下一个核心组成部分。

　　2016年8月，英特尔收购深度学习初创公司Nervana Systems，该公司计划推出深度学习专用芯片，号称比GPU快10倍;9月，英特尔收购机器视觉公司Movidius。

　　2016年10月26日，英特尔、东软、一汽红旗联合发布了基于英特尔凌动车载Apollo Lake A3900的 “智能互联驾驶舱平台”，支持车载信息娱乐系统、数字仪表、后排娱乐系统以及ADAS辅助驾驶系统。

　　2016年11月，英特尔成立自动驾驶技术集团，表明未来自动驾驶将成为其重要发展方向。

　　在人才储备方面，英特尔也进行了积极筹划，之前负责物联网业务的高管戴维斯(Doug Davis)将会领导自动驾驶集团。另外，英特尔还从汽车行业挖来了一名高管Kathy Winter，他之前效力于美国汽车零部件厂商Delphi公司。英国ARM公司前任高管Tom Lanstzch也将加盟英特尔公司，他将领导物联网部门，接替戴维斯留下的职位空缺。

　　在11月15日的洛杉矶车展上，英特尔CEO科再奇也在演讲重表示将会在未来两年内追加至少2.5亿美金的投入，使自动驾驶成为现实。

　　从英特尔这一系列的动作，我们可以看出，英特尔已经为进入汽车行业做充足了准备，但至于造车，英特尔的决策者们认为那不是他们该做的事，相比之下，为汽车行业即将发生的变革提供助力，并创建一个共赢的环境则更符合这家IT公司的定位。

　　由此看出，英特尔对自动驾驶的野心表现在人工智能、机器学习。

　　机器学习，让计算机能够自己模拟人类的学习行为，从而获取新的知识和技能。在海量数据下，计算机将能够不断学习，最终实现人工智能，这是英特尔重要的发展方向。

　　而这种优势的获得主要通过与传统车企和驾驶辅助厂商合作，英特尔除了可以发挥自己在芯片领域的优势;合作企业的行驶车辆还能为英特尔的机器学习提供海量数据，这些数据都是珍贵的，是在实验室里难以获得的，这为英特尔的人工智能之路打开了通道。

　　相比于PC时代，英特尔的CPU是计算机的大脑，它对于PC行业的标准建立和发展方向确定有着决定性作用。而在自动驾驶时代，人工智能技术将成为自动驾驶汽车的大脑，高带宽、低延迟连接系统将构成自动驾驶汽车的神经。

　　英特尔预测，到2020年，每辆无人驾驶汽车将产生每秒1GB和每天4TB的数据量，这将远超现在汽车所能产生的数据量级。这些对无人驾驶汽车的数据收集、处理和分析能力提出了更高要求，而且必须要在复杂的道路环境中做出快速决策。

　　除了英特尔这家公司，英伟达这样的公司也在汽车行业积极进行布局。其中，英伟达为自动驾驶汽车提供AI计算能力，英伟达自2005年起通过为汽车的中控系统提供图形芯片进入汽车领域，其芯片能够提供地图导航、倒车影像、影音娱乐等功能。宝马的iDrive系统与奥迪的MMI系统就使用了英伟达的芯片。

　　2015年1月5日，英伟达推出了“Drive CX”和“Drive PX”计算平台，前者主要为仪表盘和中控系统提供计算能力，而后者则是一款具有2.3万亿次浮点运算能力的自动驾驶计算平台。

　　后英伟达又推出了Drive PX2，英伟达方面表示，Drive PX2拥有强劲的计算能力，并且支持深度学习，能够为自动驾驶汽车提供支持，此外，为了验证Drive PX2的能力，英伟达自己也研发了一款无人驾驶样车，并且还将与合作伙伴一道推出无人驾驶的Formula E电动方程式赛车。

　　今年的GTC大会上，英伟达CEO黄仁勋也直言自动驾驶将重塑产值高达万亿美元的交通运输业。

　　那么，芯片公司凭何取得突围?

　　1.无人驾驶技术的发展对于传统汽车产业链发展提出了新的要求，不再以汽车厂商为主导，芯片厂商、技术提供商的位置越来越重要，甚至超越了汽车部件本身。

　　2.汽车科技在发生变化。传统的车载娱乐已经不能满足科技发展的需求，不断增加新功能需要加大对新硬件和软件的投入。

　　3.人工智能走火，大数据时代真正到来，围绕机器学习的研究为其提供了科技动力。

　　4.先入局的企业已经为他们开辟了道路，在科技发展上起到了铺垫作用，形成了良好的社会环境。对于无人驾驶来说，一个更加集中的、可定制化的大脑是非常必要的。谷歌正在研发的无人驾驶汽车就搭载了4颗8核英特尔CPU，数据的计算能力以及对大数据的深度挖掘能力是英特尔进入汽车行业的一个优势。

　　5.芯片公司的特点决定了战略高度走向，芯片公司需要转型，打破壁垒，迎接新业务的增长。

　　6.芯片行业行业壁垒相对较高，外面的力量很难进入这个市场，新的破局者也很难出现。

　　虽然如此，但是它们在发展过程中并不会一帆风顺。

　　首先，汽车产业的发展已有上百年历史，汽车厂商不甘受制于人。他们也看到了汽车产业未来的发展趋势，并且都在积极对自动驾驶进行研究，他们往往倾向于采用自行设计计算模块的方式来为自己的车辆提供计算能力，并不会急于采购芯片设计公司的整体解决方案。

　　其次，原著汽车芯片厂商已经积累了丰富的经验，他们的方案更容易接触到整车厂商。如博世在2012年已经成立了驾驶员服务驾驶事业部，提供ADAS解决方案，并且与长安一起进行了无人驾驶汽车的开发。

　　最后，科技公司自动驾驶研究水平在日益提高。自动驾驶技术除了需要CPU/GPU等计算模块之外，还需要人工智能、算法等软件系统，硬件厂商对此并不擅长。特斯拉已经研发出了支持5级自动驾驶功能的硬件Hardware 2。

　　但是毋庸置疑的是，在汽车产业革命下，人工智能、大数据计算将会处于产业链的顶端，而整车制造、部件生产企业的地位或将开始走下坡路。

　　在我国，像Momenta、智行者这样的公司也在力求打造自动驾驶的大脑。