英特尔无人驾驶实验室在硅谷圣何塞剪彩
英特尔与多方合作，计划在2020年实现无人车上路
或许很多人并不知道，芯片巨头英特尔最初的主营业务是存储芯片。在1968年创办之后的十八年时间，英特尔一直是存储芯片的代名词。但到了八十年代，由于面临着日本企业的严峻冲击，英特尔的存储芯片面临严重积压，营收与利润都出现了急剧下滑。
在这一危难时刻，以“只有偏执狂才能生存”名言闻名的传奇人物安迪-格鲁夫决定断臂转型，在1985年果断放弃存储芯片业务，彻底转向微处理器芯片，推出了里程碑式的386处理器，从而奠定了英特尔在PC领域无可撼动的主导地位，造就了随后三十年的辉煌。
占据行业主导是基因
推出领先产品，引领行业潮流，定义技术规范，占据主导地位，获得巨额利润。这是英特尔数十年来在PC和商用领域长盛不衰的秘诀，也是这家芯片巨头的基因所在。但进入后PC之后，英特尔却未能把握移动领域的先机，将市场主导权拱手让给了高通，始终未能占据足够的市场话语权。
寻找下一个风口，占据下一个高点，培育下一个生态，成为了过去数年英特尔的转型重任。在过去的几年时间，从物联网到虚拟现实(英特尔称之为融合现实MR)再到无人驾驶，英特尔一直在积极探索新技术领域的开拓先机。
但从当前的投入和布局来看，无人驾驶无疑是英特尔最为看重也是更有希望占得先机的新领域。这也是当前各大车企、科技巨头和创业公司都争先投入的大热领域。
这个市场不仅有全球前十大车企，还有谷歌、百度这样的互联网巨头，更有Mobileye、Delphi这样的中坚力量，以及层出不穷的新晋创业公司。市场调研公司Lux Reserch预计，2020年全球无人驾驶汽车市场规模将达到400亿美元，而2030年则将达到870亿美元。
那么英特尔又会在无人驾驶行业扮演怎样的角色，能否复制在PC以及商用市场的地位，重新开创一个全新的辉煌时代?上周英特尔在硅谷总部附近的圣何塞创新路园区新开了无人驾驶实验室，向新浪科技等媒体完整展示了英特尔在无人驾驶领域的战略。
以生态思路做无人车
英特尔做无人车与谷歌有什么不同?与谷歌自己做无人车，自己上路测试，自己积累数据的研发相比，英特尔从一开始就选择和诸多车企、垂直技术提供方共同合作，制定一套完整的端对端解决方案，并向不同需求的客户提供不同的无人车具体技术。
这也符合英特尔一贯的生态战略。与诸多合作伙伴共同打造一个生态系统，而英特尔凭借着自己的技术，在这个生态中扮演一个关键的主导地位，进而从整个生态的共同繁荣中获得自己的回报。
具体而言，英特尔为无人车技术的共同研发提供自己优势的技术，包括了：车内计算;云端和机器学习解决方案;高清地图;高带宽和低延迟的5G连接系统;内存与FPGA技术(现场可编程门阵列);人机交互以及安全技术。
在当前的无人驾驶行业，诸多公司或专注于某垂直领域，如诸多车企OEM厂商;或横跨车企与技术研发，如特斯拉;或专注于无人车技术研发，如谷歌无人车(Waymo)、OTTO。而在这其中，英特尔是唯一一家定义端到端解决方案的公司。
战略收购提前布局
为了完成涵盖无人车完整解决方案的战略布局，早在今年4月斥资153亿美元收购Mobileye之前，英特尔已经斥巨资在过去数年，对无人车技术诸多核心技术领域进行了一系列战略收购与投资。
其中战略收购包括FPGA第二大公司Altera(2015年斥资167亿美元)、美国计算机视觉芯片Movidius、意大利汽车半导体公司Yogitech、俄罗斯计算机视觉公司Itseez和美国汽车软件服务商Arynga。
此外，英特尔还先后投资了法国自动驾驶公司Chronocam、美国自动驾驶公司Perrone、美国车联网公司Peloton、中国车联网公司Fibocom、中国台湾辅助驾驶公司SanJet、日本自动驾驶公司ZMP。
值得一提的是，英特尔今年1月还收购了原诺基亚旗下芬兰地图服务商Here 的15%股份，为自己的无人驾驶布局补上了重要的高清地图拼板。鉴于Here目前的主要股东是奥迪、宝马和奔驰，英特尔入股颇有一箭双雕的意味。
在收购Mobileye之后，英特尔已经在无人驾驶领域投入了数百亿美元，完成了从传感器到芯片到地图到处理器到人机交互到深度学习算法的全面布局，具备了从环境感知到人工智能到人机交互的一套完整的解决方案。
具体来看英特尔在无人车领域的技术解决方案。
获取数据：以Mobileye为代表的基于摄像头的视觉识别解决方案，和以谷歌、百度为代表的基于激光雷达的扫描建模解决方案，是目前自动驾驶领域的两大解决方案。通常来说，视觉识别方案成本低，视野更为广阔;而激光雷达方案建模更精准，但成本较高。
虽然谷歌一直在努力降低高线束激光雷达的成本，但较之数百美元级别的摄像头传感器依然不是一个级别。谷歌使用的定制高线束64线激光雷达单个价格接近8万美元，而16线激光雷达价格也要8000美元。目前无人驾驶技术，需要使用64线激光雷达才能满足远距离检测与追踪需求。这也是阻碍无人驾驶技术普及的一大障碍。
而Mobileye的计算机视觉识别技术正是低成本的解决方案。由于收购Mobileye的交易尚未完成，英特尔无人驾驶高管并没有对未来的相关整合具体置评。但英特尔无人驾驶解决方案首席工程师兼首席系统架构师杰克-韦斯特(Jack Weast)对新浪科技表示，英特尔提供的技术能用于摄像头、激光雷达以及毫米波雷达等多种技术解决方案，会根据用户的实际需求来灵活提供技术，而不会局限于某种解决方案。
处理数据：为了处理传感器获取的数据进行视觉识别和深度学习，无人车既需要高性能的处理器，又需要把功耗降低到车载功率的级别。为了解决这一问题，英特尔通过FPGA和CPU优化分区，既保证了至强处理器的工作性能，又将能效提升了六倍，功耗降低到40瓦以下。
在收购FPGA领域市场份额接近四成的Altera之后，英特尔在CPU和FPGA混合处理器领域迅速占据了主导地位，在低能耗和高性能之间实现了鱼与熊掌兼得。而这种处理器不仅正在云计算服务器领域迅速增长，也成为无人车领域未来的重要心脏保证。
今年的CES上，英特尔发布了Intel Go汽车平台，搭载了28颗Xeon处理器和两颗FPGA处理器，并带有5G基带，与先行一步进入无人车领域的英伟达(Nvidia)的Drive PX2平台正式展开竞争。
传输数据：具有机器学习能力的无人车需要网络进行数据传输，以即时应对各种路况，还需要获取用于精准导航的高清3D地图，而这对无人车的网络连接提出了更高的要求。目前的4G LTE网络还不足以高速传输大数据文件，存在着延迟问题，无法满足无人车的数据传输需求。
按照目前的研发速度，无人车技术有望在未来3-5年取得突破进展。这更需要5G网络届时全面普及。5G能够实现延迟低于1毫秒，峰值传输速度高达10Gbps，高带宽和低延迟的特征成为了无人车普及的必要条件。
英特尔无人驾驶事业部高级副总裁戴佟森(Doug Davis)表示，英特尔正在积极打造5G生态圈，与全球主要运营商和设备制造商进行联合测试，其中包括中国的三大运营商和华为与中兴。他透露，5G标准会在今年或明年制定，在2018年第三季度投入测试，在2020年全面普及。
多方合作：去年7月，英特尔宣布与Mobileye、宝马达成三方合作。英特尔提供端到端的计算技术，Mobileye提供视觉分析技术，而宝马负责整合诸多技术在汽车本身的驾驶体验。在此次活动上，英特尔宣布三方已经合作开发了40辆基于宝马7系的测试无人车，计划在2021年推出首部高度自动化量产汽车BMW iNext。
另一方面，英特尔去年11月与Mobileye、汽车一级配件厂商德尔福达成合作协议，共同开发低成本的自动驾驶解决方案。德尔福提供一体化雷达、激光雷达和自动驾驶软件;Mobileye提供计算机视觉识别组件和算法。三方计划在2020年让合作研发的无人车上路。
实际上，英特尔早已进入汽车行业多年。目前已有30多款搭载英特尔技术的汽车上路行驶，包括了宝马、丰田、现代、起亚等诸多车企。而正在测试的数百款无人车都使用了英特尔技术。
Mobileye收购：在英特尔的无人车布局中，Mobileye无疑是最为重要的板块。与高通收购NXP一样，英特尔这一收购从宣布那一刻起就在无人车领域吸引了巨大关注，也给行业其他竞争对手带来了冲击。
那么，收购Mobileye能给英特尔在无人车领域带来怎样的提振?作为已经创办18年的辅助驾驶和自动驾驶公司，Mobileye已经在这一领域积累了丰富的经验和专利技术，其EyeQ芯片占据了视觉识别自动驾驶领域接近七成的市场份额。明年即将上市的EyeQ 4芯片将支持完全自动驾驶，并包括了对激光雷达的支持。
去年12月成立的英特尔无人驾驶事业部，将在今年年内完成收购Mobileye之后整合进后者，以色列成为英特尔无人驾驶部门的研发总部。收购Mobileye不仅能让英特尔在无人机领域迅速提升自己的技术实力，还会给英特尔带来强大的合作伙伴网络。
有趣的是，互联网巨头谷歌选择了主要基于独立研发打造无人车技术，而芯片巨头英特尔一方面不断通过战略布局加强自身实力，提供完整的技术解决方案，另一方面对这个前沿技术抱着更加开放的心态，
当然，在无人驾驶领域，英特尔同样需要面对强大的竞争对手，不仅有谷歌、百度这样的互联网巨头，更有英伟达、高通这样的芯片同行。而英特尔的优势除了打造开放生态系统之外，更在于同时在高性能运算、深度学习算法、5G网络保障、计算机视觉识别等无人驾驶的每个重要环节都拥有自己的话语权。
三十多年前，安迪-格鲁夫靠着386处理器带领英特尔走过存储芯片时代，奠定了随后PC时代的辉煌基础。三十多年后，英特尔能否在无人驾驶这个领域，重演当年的一幕?
