8月8日，英特爾宣布完成對Mobileye的收購，后者正式成為其子公司。一天之后，這家芯片巨頭又爆猛料，表示將推出100多輛自動駕駛汽車，在歐洲、以色列及美國進行測試。

　　今年以來，消費電子芯片商的“面孔”越來越頻繁地出現在汽車行業。7月在西班牙巴塞羅那，奧迪全新一代旗艦車型A8的亮相引發行業密切關注。該款車支持L3級別自動駕駛，成為了全球第一款實現高度自動化駕駛的量產車型，其配裝的“奧迪AI交通擁堵駕駛系統”(Audi traffic jam pilot)可在時速小于等于60公里時，啟動道路擁堵狀況下的自動駕駛功能。

　　新款奧迪A8先行于自動駕駛領域的背后，芯片供應商也從默默無聞開始走向前臺——英偉達和微軟都在自己的官網上“自豪”地公開進行相關宣傳。

　　-自動駕駛背后的超強大腦

　　“L3級別自動駕駛”、“量產車”，幾個關鍵詞讓新款奧迪A8的風頭一時兩無，支持該套自動駕駛系統的“超級大腦”——zFAS(中央駕駛輔助控制器)正是其核心中的核心。

　　資料顯示，zFAS系統包括前方圖像處理單元、全景圖像處理單元、傳感器融合主控單元和應用主控單元四部分。作為支持自動駕駛的計算大腦，zFAS從車載雷達、攝像頭、激光雷達和超聲波雷達上收集傳感器數據，并形成車輛的感知定位決策信息，在瞬間對大量的數據進行解析，然后實現自動駕駛。據悉，當行駛在堵車的環境時，zFAS以每秒25億的輸入速度處理數據。

　　小身材，大能量。發展至今，zFAS成為了奧迪自動駕駛的核心技術。問題來了，新款A8背后的超強大腦是怎樣煉成的？

　　據外電報道，zFAS是奧迪與德爾福、英偉達、TTTech、Mobileye等公司的合作結晶，其中重要的核心部分則是英偉達的Tegra K1和Mobileye的EyeQ3。Tegra K1是英偉達推出的一款全新移動處理器，其內部的192個GPU核心具有強大的圖形處理能力，負責分析處理車輛傳感器發來的數據。EyeQ3汽車視覺處理器，用于分析車道線，障礙物，紅綠燈等，預測當前的可通行空間以及障礙物碰撞時間等輔助警告信息，實現和自動駕駛系統相關的功能。行業人士分析認為，該解決方案所提供的計算能力與一款“裝備精良”的中級車的完整電子架構相當。

　　此外，英特爾也加入了奧迪智能駕駛的陣營。外媒報道稱，英特爾處理器將應用于2018款奧迪A8的自動駕駛系統，奧迪采用了來自英特爾可編程解決方案事業部(PSG)及其子公司Wind River的技術和產品。

　　對此，英特爾可編程解決方案事業部汽車總監Michael Hendricks表示，在自動駕駛的各種解決方案中，FPGA(現場可編程門陣列)以及操作系統的重要性不言而喻。

　　-收購、結盟唯恐動作太慢

　　從奧迪自動駕駛技術的研發看，芯片供應商發揮了舉足輕重的作用。人無遠慮必有近憂，為了尋找新的發展空間，消費電子類芯片企業紛紛將目光投向汽車領域，今年以來，他們的步子越邁越大。

　　英偉達的先發優勢比較明顯，從傳統消費電子芯片公司到車載芯片供應商的佼佼者，英偉達進軍汽車行業的腳步飛快，迅速與跨國車企及零部件巨頭在自動駕駛領域打得火熱。

　　據了解，英偉達正與采埃孚開展合作，雙方共同開發人工智能自動駕駛系統——ProAI，預計2018年初正式投產。此外，英偉達與博世也開展合作，開發一款人工智能自動駕駛系統和一款超級芯片Xavier。今年5月，日本汽車制造商豐田宣布將采用英偉達技術作為未來智能駕駛的大腦。在此之前，沃爾沃、奔馳、奧迪、蔚來汽車都向英偉達拋出了橄欖枝，自動駕駛行列的“激進派”特斯拉也轉投英偉達的懷抱。

　　本文開頭提及的英特爾則是追趕步伐最快的一家消費電子芯片企業。今年3月，英特爾宣布收購Mobileye。此次交易完成后，Mobileye將整合英特爾去年11月底成立的自動駕駛事業部(ADG)。新部門將支持英特爾與Mobileye當前的產品項目，并積極與汽車廠商、一級零部件供應商和半導體公司合作，開發自動駕駛技術。

　　作為全球無線通信、芯片領域的領導者之一的高通同樣將目光瞄準了無人駕駛。去年，高通宣布收購汽車電子行業巨頭NXP。NXP開發的自動駕駛計算平臺Bluebox將成為高通發力自動駕駛的重要“武器”。

　　在向自動駕駛發展的過程中，海量數據的處理是重中之重，這給芯片公司帶來了奇襲汽車產業的機會，促其成為自動駕駛技術產業化不可或缺的參與者。

　　-走不同技術路線競備賽升級

　　圍繞自動駕駛開展的布局雖然剛剛開始，但英偉達、英特爾、高通三家芯片行業大咖之間的競爭已經公開化，并有愈演愈烈之勢。三家公司各自“拉幫結派”，組成自動駕駛陣營，以期占領技術與產業高地。就目前情況來看，英特爾、高通、英偉達或將在無人駕駛的底層技術支撐層面形成“三足鼎立”的局面。

　　雖然自動駕駛蘊藏著巨大機遇，但未來仍任重道遠。在進軍無人駕駛的征途中，三家公司腳步有快有慢，技術路線也不盡相同。簡單來說，英特爾、英偉達分別采用人工智能的不同路線，高通則在車聯網技術上加速布局。

　　入局最早的英偉達風頭正勁，其所在的陣營群英薈萃，這一切得益于合作伙伴們對英偉達自動駕駛運算平臺與云端服務器實力的看重。英偉達于2016年推出了Drive PX 2自動駕駛平臺，在深度學習的性能上相當于150臺MacBook Pro。奧迪、沃爾沃、豐田等紛紛表示，將在未來的汽車產品中使用英偉達的DrivePX2平臺硬件和軟件。搭載Volta架構GPU的新一代平臺Xavier也將于今年年底量產，性能較Drive PX 2提升近一倍。

　　此外，特別值得關注的是，英偉達發布的搭載Tesla V100云端服務器產品DGX-1，計算能力相當于800個CPU。自動駕駛所需要的運算能力體現在云端和終端兩個方面，云端計算平臺可將車輛行駛數據上傳，通過深度學習或者增強學習的形式去訓練決策和感知的算法模型。優化后的模型將應用于終端，也就是自我優化體系。

　　在“終端＋云端”的服務體系中，英特爾的服務器業務比較成熟。與英偉達CPU(決策)＋GPU(加速)的方案不同，英特爾在自動駕駛主控芯片上，采取了CPU(決策)＋FPGA(加速)的方案。基于FPGA路線是業內公認的單位功耗性能是最佳的方案，但FPGA的技術門檻要比GPU高。

　　高通要通過布局V2X車聯網進軍自動駕駛。他們認為，1～3級別自動駕駛，采用人工智能即可實現，但上升到3級以上的自動駕駛，車聯網技術必不可少，即V2X是實現真正無人駕駛的必要技術支持。眾所周知，高速網絡連接技術是高通的強項，所以高通在5G技術積極布局、發力車聯網的舉動就不足為奇了。