英特尔公布无人驾驶战略，后 PC 时代芯片王者之争在汽车行业打响

1 新智元报道

记者：胡祥杰

　　 【新智元导读】 10月19日，英特尔在召开无人驾驶媒体分享会，正式向外界公布了公司的无人驾驶战略布局。 这可能意味着英特尔将强势介入英伟达原先占主导地位的智能驾驶服务器系统。但激光雷达感知数据涉及大量图像实时处理能力的需求，这点需要观察英特尔的解决方案。 本文带来详细介绍，并提出英特尔发力无人驾驶背后的三大原因。文末送上新智元创始人杨静主持的讨论：英特尔杨旭、宋继强和陈伟，以及清华大学邓志东、《中国汽车画报》 庄鉴韬有精彩发言。

　　 10月19日，英特尔在召开无人驾驶媒体分享会，正式向外界公布了公司的无人驾驶战略布局，强势介入英伟达原先占主导地位的智能驾驶服务器系统。

　　

　　 英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭

　　 英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭介绍，在无人驾驶领域，英特尔的着眼点有三个：车、高速网络和计算。他说：“英特尔看无人驾驶，我们是要看整体的平台，不是只看车本身。一共有三块：一个是车；第二个高速的网络传输；第三个强大的后端云计算、大数据的挖掘、处理能力。”

英特尔无人驾驶布局之路

　　 2016年7月1日，英特尔与Mobileye和宝马达成合作关系，已经开始介入无人驾驶领域。据介绍，三家公司的跨界合作中，从门锁到数据中心，英特尔为互联汽车提供端到端的计算技术；Mobileye则提供世界领先的视觉分析，而宝马提供终极驾驶体验。

　　 而在技术上，英特尔的布局很早就已经展开。早在2015 年 6 月，英特尔以 167 亿美元收购 FPGA 制造商 Altera，表示提升大数据中心和物联网相关服务。2016 年 4 月，英特尔宣布计划裁员 1.2 万，同时称业务重心将转移到大数据和云服务。2016年5月30日，英特尔宣布收购计算视觉软件公司 Itseez，具体成交金额没有公布。

　　 2016年8月9日，英特尔宣布收购深度学习初创公司 Nervana Systems，交易金额据传约为 4.08 亿美元，Nervana 由原高通神经网络研发负责人于 2014 年创建，拥有目前最快的深度学习框架，并且预计于明年推出深度学习专用芯片，号称速度比 GPU 快10倍。

　　 9月6日，英特尔再次宣布收购消息，这次收购的是机器视觉公司 Movidius。

　　 从深度学习平台到机器视觉，英特尔无人驾驶布局之路逐渐明晰。从目前来看，通过收购，英特尔获得了深度学习和机器视觉方面技术的积累，而在商业应用上，英特尔也在通过积极地合作，逐渐进入市场。

　　 那么，英特尔为什么会选择无人驾驶？

无人驾驶：一块大蛋糕

　　 英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭认为， 到2025年，这个市场将会有420亿美金那么大，2030年会有1.2亿辆汽车是无人驾驶，到2035年全球四分之一的汽车都是无人驾驶。

　　 除去作为交通工具的车本身，无人驾驶车还涉及物联网、通信、服务等产业，蕴含着巨大的商业价值。目前，从互联网巨头到传统车厂，从老牌企业再到创业公司，许多技术公司都已经在无人驾驶上发力。

　　 业界几乎已经达成一种共识：从2021年开始， 我们将能陆续看到商用甚至量产的无人车。

　　

　　 英特尔中国研究院院长宋继强

　　 无人车涉及大量的数据处理和感知技术。据英特尔中国研究院院长宋继强介绍，现在，英特尔的技术相比PC时代增加了几样东西。其中一个就是感知模块。他说:“机器怎么感知外界，这么多的视觉信息、听觉信息、环境里其他的运动、压力、空气、温度这些信息怎么进来，都是感知设备的事。”

　　 英特尔在感知这块，有一个比较好的技术在这里就是英特尔实感技术（REALSENSE），这是一个深度的摄像头，不同的距离都有不同的型号来支持，同时它自己有硬件加速提取信息出来。

　　 英特尔根据自身的技术积累，力图在自动驾驶这个大蛋糕中分到抢下一定的份额。

Intel 后PC时代转型，Car Inside

　　 根据知名信息技术和顾问公司Gartner的最新预测，2016年第三季度，全球个人电脑（PC）的出货量为 6890 万台，较2015年第三季度下滑了5.7%。全球PC出货量已连续八个季度下滑，创下业内最长记录。

　　 作为PC时代的佼佼者，以Intel Inside开启一个时代的英特尔面临着巨大的挑战。智能+时代，PC早已不是唯一的设备端，物联网像一张巨网撒下，只关注PC早已不是可行之道。想要理解英特尔为什么要发力无人驾驶，可以简单地把车看成一辆计算机。

　　

　　 英特尔公司物联网事业部中国区总经理陈伟

　　 把汽车当成一台计算机来想象，英特尔希望做另一种全新的Inside。英特尔公司物联网事业部中国区总经理陈伟介绍说，在无人驾驶中，英特尔有两大核心，一个是计算，另一个就是整合。他说：“我们关键的竞争能力在几个方面。一个是计算能力，第二个是车载整合，就是数字仪表这一块，跟整个引擎是相关的。英特尔是用了虚拟化的双操作系统去达到端对端的互联。我们不见得有那么多的竞争实力，但是从整合来讲，在今天很短的时间之内，你们就会看到国内有不少的汽车厂商会采用英特尔的产品。”

主要竞争对手强势崛起

　　 一边是支柱业务衰退，一边是竞争对手频频发力，英特尔的转型，是被迫之举还是先机之行？

　　 得益于多年来在GPU和深度学习上的积累， 英特尔最大的竞争对手之一英伟达早在2015年初便开始布局无人驾驶。2016年3月，英伟达推出了自动驾驶汽车专用的第二代产品――全新Drive PX 2无人驾驶平台并称其为“世界第一台车载人工智能超级电脑。2016年9月，百度与英伟达宣布达成合作 ，联手打造一款“从云到车”的完整自动驾驶系统。资料显示，英伟达的自动驾驶系统已经获得超过50家汽车制造商的合同。

　　 考虑到双方在技术和市场上的重合度，未来在无人驾驶或者更加宽泛的物联网领域，英特尔和英伟达之间的竞争可能还会进一步加剧。但激光雷达感知数据涉及大量图像实时处理能力的需求，这点需要观察英特尔的解决方案。

专家激变：传统车厂会变成无人驾驶时代的“富士康”吗？

　　 在本次媒体会上，英特尔还邀请到了来自学术界和媒体界的专家，以圆桌讨论的方式与英特尔相关负责人讨论英特尔无人驾驶的未来。

　　 讨论由新智元创始人杨静主持，英特尔中国研究院院长宋继强、英特尔公司物联网事业部中国区总经理陈伟、 清华大学教授，中国自动化学会理事，中国自动化学会智能自动化专业委员会主任邓志东、 瘾擎传播总经理、《中国汽车画报》出版人兼主编庄鉴韬参与。

　　

　　 讨论内容摘录如下（根据英特尔提供现场速记整理）：

　　 杨静： 现在无人驾驶这个领域是不是有一些技术壁垒需要突破呢？哪些技术将来会在无人驾驶的发展当中产生革命性的影响？

　　 陈伟： 无人驾驶的实现不仅仅是技术问题。谈到技术，最难的一点不是每个技术本身，是它的无缝整合。我觉得做互联网来讲，在各个行业都有一个公性，技术会越来越多，但是它怎么无缝地整合在一起是个问题。

　　 宋继强： 我还是谈人工智能这个领域。现在我们讲人工智能，深度学习是一个很大的方案，但是其实在无人驾驶里面也不能全部用深度学习去搞定，还需要在其他的层面有相应的技术来配合。

　　 深度学习是统计方法，统计方法就是从大量的数据提取出规律。我们知道自动驾驶这个事一定要百分之百安全，优化不是为了百分之九十去优化，我们更多要关注于边界的案例。突然有一只猫跳出来，这种情况管不管？这种边界情况，反而是无人驾驶需要更多地考虑的地方，有各种各样的技术整合在里面。不仅是通过大数据来支持，还要通过小数据，通过已经有的别的知识快速整合出来，把这件事情做好，这需要好好地思考。

　　 邓志东： 无人驾驶是一个垂直领域，但是它至少有五个维度的东西。一个是深度学习，第二个是数据，也是深度学习所需要的，第三个是计算，比如硬件或者数据中心这两方面的，而且要求低成本、低功耗。第四个是通讯，尤其是5G的发展，对车联网的发展是很关键的。第五个我认为就是整合。这五个方面也是下一代信息技术的全部，一个垂直领域，或者一个应用领域是下一代信息技术的全部。

　　 杨静： 无人车会是计算机技术和人工智能技术的集大成者。庄总您对这个有什么观点？

　　 庄鉴韬： 无人驾驶这个话题特别热，最近经常参加这样的活动。我有两个问题：第一个问题就是说会出现一辆叫英特尔牌的汽车吗？或者是怎么看待传统汽车行业和芯片公司在产业上的融合，对未来无人驾驶的推动？

　　 宋继强： 这个话题我没有明确的答案可以回答，但是我们刚才讲英特尔在这个领域其实是在做整个生态的事情，我们提供的是计算和计算上面的一些主要功能，比如我们要把深度学习做好，把高计算量整合，跟其他产业伙伴的合作。比如跟宝马的合作，把科技产业的人和汽车产业的人、做算法的人整合在一起做事。英特尔的汽车会不会推出？这个问题问我不太合适。

　　 陈伟： 物联网产品事业部有一个分支是做汽车，至少今天我们是跟二十几家的全球各大汽车厂商有密切地合作，我们是通过 IT 的技术。比如今天你买一辆宝马，你可能不知道里面有英特尔的芯片。

　　 杨静： 以后车是不是就是一个计算机，刚才杨总提到，一辆汽车就是一个高性能的计算机，如果是这样的话，英特尔也是很重要的，如果每辆车都能算作一个计算机的话。刚才庄总也提到一个一体，像宝马这样的企业，包括通用，它们也在布局自己的无人驾驶产业前沿的探索。像谷歌或者英特尔这样的企业怎么跟传统的汽车企业一起来推动无人驾驶产业的发展，不知道各位有什么样的观点？咱们从邓教授开始？

　　 邓志东 ：我觉得科学企业一定要跟传统汽车产业进行融合，比如现在谷歌也好、百度也好都是互联网企业，现在可能都已经意识到这个问题。不能把无人驾驶汽车简单地看成一个计算机，这个说法是有问题的，因为汽车对于安全性要求是非常高的特殊产品，它的可靠性、安全性都要求很高，产业的生产许可都不是互联网企业能够解决的问题，这是毫无疑问的。所以一定要与汽车厂结合。

　　 但是在无人驾驶这个产业里面，总的来说传统的汽车产业能够做的事情不多，可能以后随着产业的发展，最终变成一个OEM，更多的东西是由科技企业来做。

　　 杨静： 庄总？

　　 庄鉴韬：我的观点跟邓教授有点不一样。因为刚才陈总也提到了端到端的融合，其实汽车就是设备端，英特尔就是云端，两边还是一个结合的问题。但是如果说最终到车辆的运用上，我个人还是比较倾向于应该以汽车传统行业为主。

　　 杨静： 以汽车产业为主。

　　 庄鉴韬 ：设备还是不一样的，你可以想象手机和汽车的对比，简单地讲，手机的安全性跟汽车的安全性是不一样的，汽车有一个非常严谨的体系。

　　 汽车行业的转型路径，还是应该更多地引入英特尔这样的企业来进行合作，因为汽车行业本身要完成一个从产品用户端向整体服务行业转型的情况。打一个比方，现在滴滴，大的汽车厂商他们就可以做。现在很多厂家，包括福特也在提，要向出行服务行业转化，我觉得这应该是未来的一个方向。我们更多从这个角度来理解汽车行业和科技企业的融合。

　　 杨静： 刚才邓教授说汽车行业要成为富士康，您也不同意这个观点？

　　 庄鉴韬： 我完全不同意。

　　 杨静： 陈总。

　　 陈伟： 我觉得下一步更重要的是，车子一旦自动驾驶，它会不会有颠覆性的商业模式产生。 我觉得也不应该排除要去挖掘新的合作伙伴，因为无人驾驶不可能没有一个很好的商业模式来支持。

　　 杨静： 宋院长呢？

　　 宋继强 ：我觉得还是值得商榷的。 实际上来讲，车还是不一样的，有这么多的品牌，所有的品牌都有自己的受众，这么多年来，这些厂商分别占据了自己的客户，包括市场的准入门坎，这不是一天可以形成的，要想把它变成富士康，传统企业肯定有很强的抵抗感，它不愿意跟互联网企业合作。

　　 这也同时抛出第二个问题，它们有很强的市场存在感，同时它们在法律法规上面，包括基础设施方面有优势，互联网厂商，就像科技厂商应该要先去借用他们的优势，把行业的法律法规建立起来。它们可能是对新模式的理解，或者是如何构造无人驾驶的新的商业模式，这是科技厂商能够带来的。这个时候应该还是大家一起把这个生态建好。

　　 杨静： 在无人驾驶里面到底是高科技企业为主，还是汽车产业为主呢？

　　 陈伟 ：还是平等。

　　 邓志东 ：自动驾驶汽车只是一个移动端设备，如果从这个角度讲，接下来这个时代有两种可能：一个就是跨界颠复，像谷歌或者是英特尔，把传统汽车制造商颠覆了，这个完全是有可能的。还有一个是百年汽车厂家，它们通过技术进步、转型升级最后成为老大。对于传统车厂来说，无非就是这两个结果：一个是科学企业当老大，它们成为富士康。一个是它们自己转型升级成为老大。

　　 杨静： 接着您的话题，未来几年，您认为哪一种类型的企业将在无人驾驶的产业竞争当中占据战略的制高点。

　　 邓志东 ：我觉得科技企业更积极。因为传统汽车主机厂它们比较被动，这是革命的问题，它们必须要顺势而为。国外很明显，绝大多数的国外汽车主机厂都在搞智能驾驶产品，它是被迫的，因为互联网企业的强势介入。为什么它们不愿意革命呢？像宝马、奔驰，这个品牌效益太厉害了，无人驾驶汽车它成了共享的汽车设备，这个品牌就不重要了。这样的话，一百多天积累下来的品牌效益就消失了。

　　 杨静 ：但是你出门打车还可以打一个奔驰。

　　 邓志东 ：不需要了，因为你更关心安全问题。

　　 杨静 ：我觉得英特尔有别的观点，在未来的这种无人驾驶产业竞争当中哪类企业会占领战略的制高点？

　　 陈伟 ：个人的看法。我们讲到宝马，大家为什么买宝马，宝马并不是很舒适，但是它着地感好。我认为将来最主要的企业是服务行业，因为这些服务在中国的呈现是互联网公司，它们提供服务，它们可能会弯道超车。

　　 杨静 ：比如像百度也在做无人车，滴滴也开始做自动驾驶，包括乐视，如果您认为高科技企业里面比较靠谱，那这三家企业，您觉得哪个更靠谱呢？

　　 （此前发表讲话的 英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭主动加入讨论 ）

　　 杨旭 ：我有点坐不住了。这个问题问得很好，但是我是这么想的，我觉得在看不清楚未来的时候，你要看历史。你看当时手机出来的时候，苹果不是做手机出身的，但是它知道潜在的颠覆性用户的需求在哪儿。我觉得这也是一样的，谁把对方先研究透，技术发生了突破，同时把潜在用户的需求挖掘得很清楚，然后把两者结合起来，进行完美的整合，谁就有机会。我比较同意互补，术业有专攻，做车的人对车的研究肯定比做科技的多得多，但是他不知道未来的发展方向，他需要这些东西。我觉得谁先把对方研究透，把消费者的需求研究透，技术发生了突破，这两者结合起来，我觉得就是突破点。

　　 杨静： 最后一个话题，各位嘉宾怎么样来看待未来无人驾驶产业，未来到底会是怎样的？你们如何看待这个产业的未来？从庄总开始。

　　 庄鉴韬 ：我认为汽车企业和科技企业到将来的距离是等距的，为什么这么说呢？是因为首先要解决服务的问题，两个产业还都是制造业。现在在中国谁解决了这个问题？可能是滴滴解决了这个问题，因为它抓住了服务。英特尔和宝马都还没有到这个领域，从这个角度来理解是等距的。未来谁能够率先想到把服务做了，谁就离未来的愿景更近。刚才我也讲到汽车行业也提出一个口号向出行服务来转化。英特尔也可以从科技行业改变到科技服务，这是未来的一个愿景。将来你可以设想，没准两家公司合并都是有可能的，只要是能够提供更好的服务。

　　 第二，刚才已经提到了自动驾驶有五个阶段。刚才陈总也聊到，未来怎么有可能先落地。应该是谁有商业价值谁就先落地，能够设想的愿景是，目前看对无人驾驶最有需求的应该是物流公司，长距离大载重量的运输。

　　 杨静： 比如阿里巴巴？

　　 庄鉴韬 ：差不多，我们怎么能够解决长途运输过程司机疲劳驾驶问题，可能就会用到无人驾驶。中间要解决法律问题，如果一个无人驾驶汽车和普通汽车发生交通事故，在法规上是谁负责任，这是一个问题。还有一个是道路规划问题，比较现实的是说，假定我们在北京和上海之间先有那么一条高速路，或者高速路里划一道，这只能开无人驾驶汽车，仅限二十五吨以上的大卡车通行，我觉得第一步应该先实现这个。而这个事情对整个行业会有一个革命性的推动。不仅在技术上，同时在法律上，以及相关的社会政策环境上，它能起到一个试验作用。现在从技术层面上并没有太大的障碍，自主品牌好多汽车厂家都号称自己开始无人驾驶研究。如果一大堆无人驾驶车上路，我估计北京基本上就瘫痪了。我个人认为，未来的愿景是在这个层面，长距离、大载重量货运领域解决相关的政策法律障碍解决以后，会为将来整个行业的发展有一个深入的试验或者探讨，接下来过渡到小轿车、私人轿车载人领域，这种会在第二步解决。我觉得将来大致是这么一个愿景。最后过渡到邓教授想象的：运输就是一个很简单的事，我今儿就想去赛道飙车，我就去租个宝马开车，这些是特殊需求。这是我个人的意见。

　　 杨静： 庄总给我们描绘了无人驾驶未来三部曲，邓教授？

　　 邓志东 ：首先无人驾驶产业都有哪些，至少包括四个产业。第一个产业是我刚才说的无人驾驶汽车和私人服务，这个产业很大。还有一个无人驾驶汽车本身。还有一个车联网与云平台。第四个是IPS。这四大产业，咱们可以看到，这四大产业都从制造业向服务业转型，而且明显是向智能化这方面发展。最终的发展应该是建立一个共享经济。

　　 杨静 ：会有多长时间？二十年？

　　 邓志东 ：三五年。

　　 杨静 ：宋院长。

　　 宋继强 ：对于科技界的人来讲，我们现在想象不到无人车在全天候、全路况下能够通行，也许那个时候虚拟现实早就实现了，我不需要去上班了。运输交通的需求永远存在，在某些行业里边可以去做试点，因为目前我们还不觉得目前的人工智能程度能够应付所有的问题，比如从南到北遇到的刮风、下雪的情况能不能很好的运行。

　　 如果说这个平台，比如科技公司和汽车厂商的合力下把这个平台做好，怎么在这个平台提供多样性的服务，这个服务一定是根据车来变化。那个时候手机、可穿戴设备跟车是实时的互动，在那种场景下，可能有虚拟现实各种东西，我没有办法想象是一个什么样的产品，但是我同意刚才一个观点，最后谁真正能搞清楚在这个平台上怎么做服务赚钱，这种厂商才是胜利者。生产厂商都是服务于他们的。

　　 陈伟 ：我今天坐在这里我看不懂，将来的可能性相当地大，像IT公车、汽车公司应该抓住这个机会点，是因为无人驾驶技术整合还没有实现，所以它的价值特别大。当这个东西变成很普及以后，因为它最终是做运输，但过去的交通的目的不等于将来的交通目的，它可能会带来一个很大的颠覆性。

　　 杨静 ：无论是无人驾驶产业的发展，还是共享经济的融合，可能都需要一些跨界的合作，以及跨界平台的交流，非常感谢英特尔组织了这样一个平台，是无人驾驶的媒体分享沙龙，让大家坐在一起讨论分享，我们最后就请各位嘉宾用一句话来总结你们的观点，庄总您开始。

　　 庄鉴韬 ：我想说的是，不管是科技公司还是主机厂未来都应该把服务作为最重要的探索领域。

　　 邓志东 ：无人驾驶汽车和智能服务时代一定会到来。

　　 宋继强 ：我希望科技企业和传统行业，加上一些研究机构、政府能够合力起来，加速这天的到来。

　　 陈伟 ：我只能说今天非常荣幸，英特尔物联网事业部能为无人驾驶做出微薄的贡献。

　　 杨静 ：谢谢各位嘉宾。

　　

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