未来，无人驾驶汽车上会出现「intel inside」吗？

英特尔入局无人驾驶的时间并不早，但显然来势汹汹。

在今年 7 月，英特尔宣布将与汽车厂商宝马、ADAS 行业「巨头」Mobileye 开展合作，共同研发无人驾驶必要的系统和解决方案。它们的目标是，到 2021 年实现高度自动驾驶车辆（SAE Level 4）和全自动驾驶车辆（SAE Level 5）的量产。

这三家公司分别来自于科技、汽车与计算机视觉行业。在无人驾驶领域，类似的「跨界合作」已经有不少先例了。对于英特尔来说，对于上游产业链的高度整合或许才是它在无人驾驶领域真正的王牌。

无人驾驶正在「重构」汽车产业链

无人驾驶技术的发展对于传统汽车产业链提出了新的要求。首先不再是以汽车厂商为主导，芯片厂商、技术提供商的位置越来越重要，甚至要超越汽车部件本身。随着更多的「玩家」加入其中，如何更好地协作成为了新的挑战。

过去很长一段时间，汽车上的科技创新都是围绕 IVI（车载娱乐系统）而展开的。而不断增加的新功能背后往往是新硬件和软件的加入，这种分布式的计算对当下的 ECU（车载电脑）提出了很高的挑战。

对于无人驾驶来说，传统的「预装」方案已经行不通了。一个更加集中的、可定制化的「大脑」是非常必要的。

在这样的情况下，上游产业链的梳理能力变得非常重要，这也恰恰也是英特尔最擅长的地方。翻看英特尔过去两年时间的收购名单，12 家公司中有一半都与无人驾驶有着直接或间接的关系。

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去年 6 月，英特尔收购 FPGA（可逻辑编程芯片）巨头 Altera。FPGA 的特点是高度定制化，可以与 CPU 互补应用在大数据、人工智能等领域。而去年 10 月收购的 Saffron Technology 则是一家人工智能公司。

今年相继收购的 Itseez、Nervana 和 Movidius 等公司深耕于计算机视觉/深度学习领域，这也是未来无人驾驶汽车得以提升「智商」的技术源泉。而意大利半导体制造公司 YOGITECH 则是无人驾驶汽车、机器人等自动化机器的芯片提供商。

通过收购相关领域的芯片、技术提供公司，英特尔正在对无人驾驶的上游产业链的重新梳理。横向上持续丰富技术手段，纵向上与现有的技术（例如 RealSense、Wind River 等）打通，最终提供从硬件到软件的「打包」解决方案，这将成为英特尔在无人驾驶领域真正的「王牌」。

车载计算和网络提出的新需求

随着未来汽车变得越来越「聪明」，也带来了很多新的计算需求。

根据英特尔的预测，到了 2020 年，每辆无人驾驶汽车将产生每秒 1GB 和每天 4TB 的数据量，这个数据量级远超现在汽车所能产生的。这些都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。

未来汽车的计算重心将逐渐向 ADAS（高级辅助驾驶系统）偏移，车载电脑需要执行无数的密集型计算：LIDAR、雷达、摄像头到各种传感器的数据要被汇总到一个融合枢纽中，经过机器学习算法处理后迅速做出决策。与此同时，导航系统需要快速、智能地整合大量汽车的数据，以提供最佳路线选择。

无人驾驶汽车对于 HPC（高性能电脑）的需求，对于英特尔来说显然一个是不可忽略的业务增长点。面向未来的无人驾驶，英特尔表示将要提供基于凌动处理器的软件定义计算（SDC）解决方案，通过将更加强大的 CPU、GPU 功能与工作负载进行整合提高运算能力。

另外，V2X （汽车链接一切）将成为未来汽车的一项基础能力，包括汽车可调用云端的数据信息，通过无线更新关键安全特性（即时解决网络安全威胁），与路汽车和包括路灯在内的其它交通基础设施进行「交流」等。

这意味当越来越多的的汽车变成「智能互联」设备时，势必会与其他设备竞争网络资源。支援无人驾驶的网络需要宽带、低时延的无线网络；相对应的后台数据中心也必须具备更强大的能力，确保在执行的每一步都保证数据安全。

5G 网络预期的峰值传输速率高达 10Gbps，网络延迟低于 1 毫秒，对于无人驾驶汽车来说是非常可观的。作为 5G 标准的制定者之一，英特尔已经宣布将提供面向汽车应用的无线解决方案（基于凌动 x3-M727），并在数据中心创建面向无人驾驶汽车的深度学习模型，提供「端到端」的数据服务。

在 PC、移动设备之外，包括无人驾驶汽车在内的「新兴互联设备」将成为传统芯片厂商一个全新的业务增长点。根据英特尔公布的数据，2030 年将有 1.2 亿辆无人驾驶程度不同的汽车上路；而 2035 年无人驾驶汽车将占全球汽车销量的四分之一。

从英特尔不久前公布的 Q3 财报来看，虽然与无人驾驶汽车相关的业务（例如 PSG）还没有获得较高的盈利能力，但在它未来的表现还是值得期待的。

当无人驾驶技术一步步从梦想照进现实的时候，属于未来汽车的阳光、空气和水也在发生改变。英特尔虽然现在看起来不是「最酷的那一个」，但其在无人驾驶领域的潜力还是不容小觑的。未来，当越来越多的汽车上出现「intel inside」时， 你也不要感到奇怪。