芯片厂商掀起智能驾驶之战 你更看好谁?

　　[汽车之家 新鲜技术解读]  随着汽车智能驾驶时代的推进，负责处理车辆自动驾驶数据的算力芯片成了行业中的内卷点，英特尔、英伟达和高通三个芯片巨头基于自身优势，纷纷入局形势大好的智能驾驶领域。这三位芯片行业中的佼佼者，在智能驾驶领域各有什么优势呢？能够确定的是在芯片的研发设计、生产制造上，放眼全球能与它们三家掰手腕的企业寥寥无几，这也是它们敢于入局汽车智能驾驶领域的底气之一。

●英特尔：摄像头＞激光雷达？

　　其实处理自动驾驶数据可不单单只靠芯片，在保证算力性能足够强的前提下，优秀的算法也是必不可少的。通俗点说像是两个人拿着武器决斗，武器的种类、威力保持相似，想要在战斗中能够取胜，那就要看谁的招式更胜一筹了。

1、153亿美元收购Mobileye

　　技术不够怎么办？最简单粗暴的办法当然是花钱买了，找到合适的目标果断下手，不能让别家抢了先，对于财大气粗的英特尔来说，花几百个亿那还不是小意思。

　　Mobileye创立于1999年，在此之前其首席技术工程师曾经发表使用一颗摄像头，就可以对三维空间中物体进行探测和识别的大胆理论，获得过丰田、通用的项目研究资金。

　　随着时间的推移，Mobileye又相继发布量产了EyeQ2、EyeQ3、EyeQ4、EyeQ5等系列芯片，合作车企的名单扩充至奥迪、福特、现代、捷豹、路虎、本田、雷诺等合资品牌，还有威马、吉利、蔚来等国产自主品牌。

　　使用摄像头+视觉算法就能实现前方碰撞预警（FCW）、车道偏离报警（LDW）、行人前碰撞预警（PCW）、车道保持辅助（LKA）、主动紧急制动（AEB）、自适应巡航（ACC）等功能，在成本控制上更受主机厂们的青睐。

　　构建一套以摄像头为主的子系统，再构建一套以激光雷达为主的子系统，将两者融合入自动驾驶平台中，即便是其中的一套子系统出现“罢工”的情况，另一套也能够继续为车辆提供智能驾驶服务，相当于是给安全上了一份双保险。

2、Mobileye和特斯拉的那些往事

　　其实有心的朋友已经发现了，Mobileye曾经主用摄像头实现智能驾驶功能的做法，是不是听着有些耳熟？没错，这和马斯克曾经说过看好摄像头的言论非常相似。

　　按照正常剧情发展，三观相同应该能走的更远才对，可这段“感情”因为2016年特斯拉Autopilot系统故障致死事件的发生，让两者来到了濒于“分手”的边缘，直到当年的7月末双方发布声明宣告合作关系正式决裂。

　　也正是和特斯拉分道扬镳的第二年，Mobileye转身投入到英特尔的怀抱中。英特尔在招揽了这名大将后，入局智能驾驶领域的底气愈发充足，“巧妇”倒是找到了，现在就缺少那把做饭用的“米”了。

　　英特尔看中的是它收集交通大数据能力，这是为后续推出无人智能驾驶网约车在打基础，毕竟做生意就是为了赚钱嘛，英特尔多次大手笔买买买，自然是为了在未来能够获得利益回报。

3、2022 CES亮相新技术

　　智能驾驶等级提升的需求呼声越来越高，车辆使用的传感器硬件类型、数量也会随之增加，更多的数据信息需要去处理，因此汽车市场中高算力芯片的需求也就愈发急迫了。

　　这样做法似乎和百度、高德派出地图采集车采集道路信息的方式有些相似，只不过Mobileye是将私人车辆当做地图采集车，官方预计在2022年可以收集100亿公里的道路数据，大众、福特已经表示旗下部分车型将会使用这项技术。其实剖析原理来看，就是把车辆、道路数据和云端服务器连接起来，从而实现更加精准的智能驾驶服务，其本质上应该还是属于V2X（车联万物）的范畴。

●英伟达：高算力芯片在手真的可以为所欲为

　　现在很多研究智能驾驶的团队，都喜欢把芯片算力看作是第一生产力，可芯片制程工艺的限制显然就成为了这部分人的噩梦，但是在芯片领域特别是GPU（图形处理器）技术方面有一个另类，它便是英伟达。

　　英伟达推出的芯片，无论是计算机消费市场还是车规级市场基本上都是力压群雄，每每推出新产品都会让竞争对手十分头疼。从这里可以看出英伟达在芯片算力上是没有什么压力的，反倒是更看重自动驾驶平台算法和架构的研发。

1、训练车辆自主深度学习

　　让车辆自己去学习道路交通法规，把学习中遇到的问题记录下来，保证下次不会再犯类似的错误，久而久之车辆就可以自己上路行驶了，可这些想法在现实里是难以实现的，因为在训练过程中撞到行人、车辆那是非常危险的。

　　打个比方，收集现实中的道路信息构建虚拟世界的过程，可以看作是怀胎十月。在虚拟世界中让车辆反复学习、训练，做到能够遵守现实中交通法规的过程，可以看成一把屎一把尿把孩子拉扯大的艰辛历程。

2、DRIVE Hyperion自动驾驶平台

　　建立属于自己的架构和平台，虽然在前期研发阶段会很困难，可整个框架搭建成功之后，后续的开发、升级就会轻松很多，这种模块化方式还能减少一定的量产成本。

　　搭载两颗芯片的原因，其一是为了提升算力，因为硬件越多采集的数据量也是水涨船高，处理海量数据就需要更大的算力做支撑。

　　其二也是为了安全因素考虑，假如发生一个芯片“罢工”的事情，另一个芯片也可以维持整个系统正常运行，不过应该对数据的处理和系统的运行速率会有影响，但可以把车辆安全送达目的地，这和Mobileye使用两套子系统的做法很相似。

　　如此豪华的硬件阵容，整体的成本价格自然不会低，考虑到不同级别车型的价格差异，要想覆盖市面上不同级别的车型，恐怕又要让黄仁勋施展在江湖中早已传开的精准刀法了，或许在售价较低的车型上，会使用简配后的“阉割版”DRIVE Hyperion系列自动驾驶平台。

3、不止模块化，或许还能实体化？

　　当然那些车企也可以按需自行选择，只订购英伟达的高算力芯片和核心操作系统，自己对智能驾驶系统进行单独调校优化。通俗点讲，类似于圆珠笔外壳可以使用多种多样的贴花设计，可用于书写的笔芯规格是统一的细长圆柱形，只是笔芯的粗细程度略有不同，这里的粗细可以看作是芯片算力、算法调校的不同。

　　更换硬件很好理解，价格不同的车型使用的摄像头、雷达传感器数量相应的也会不同。那么在软件算法方面，以车辆硬件适配智能驾驶技术的基础上，未来智能驾驶算法程序会不会被实体化？

4、遇事不决，买是最好的解决办法

　　在英伟达宏伟的智能驾驶战略规划中，所需的芯片、算法自己可以来慢慢完成，可数据储存、云端-终端数据传输等技术并不是它的强项，短期肯定是做不到完备规模的数据中心处理技术，该怎么办呢？对于财大气粗的芯片巨头这还不简单，就是一个字买。

　　在2021年6月，英伟达还收购了专注于为智能驾驶车辆提供高清地图技术的DeepMap公司。如此一来，英伟达也拥有了智能驾驶所需的地图和云端数据处理能力，在自身高算力芯片和优秀算法的基础上，其在智能驾驶领域中的未来十分可期。

●高通：注重云端服务和数字化理念

　　无独有偶的是高通入局智能驾驶领域，所提到的重点之一也是和“云”有着紧密联系，在CES 2022展会，高通还宣布和37家车企在智能驾驶领域携手共进。

1、具有“云”属性的骁龙数字底盘

　　如果想传输一个内存占用量巨大的文件，在电脑和电脑之间可以使用移动硬盘来实现，行驶在道路上的汽车想要接收、传输数据可做不到这样，而且也不能即时传输数据，这时就要用到云端服务了。

2、提前预装，付费解锁

　　相信很多朋友都见过大街上的抓娃娃机，投入硬币或扫码付款就可以玩上几局，整个过程操作起来还是挺方便的，高通也使用了类似的做法。

　　其实这和现在市面上那些购车选装包有些类似，不同的是付费解锁需要把某些硬件、软件提前预装到车辆上，虽然做法可能会让不少人吐槽，但不得不说这种方式比去终端店后期加装要方便的多。

3、高通部分“云”服务相当成熟

　　 别克、雪佛兰、凯迪拉克车主应该都听说过安吉星，如果告诉你这项配置的研发高通也参与过，其内部所使用的调制解调器是高通旗下的产品，你会不会有些惊讶呢？

4、46亿美元收购Veoneer

　　跨界、跨领域做事情，自己研发摸索的过程太过漫长，想要更快、更好的把这件事做成，最干净利索的办法莫过于买买买了，高通自然也不例外并在2021年8月份，斥资46亿美元拿下了零部件供应商Veoneer。

　　通过探测生物向外辐射的红外能量（热量）成像技术，来识别车辆前、后方是否存在有行人、骑行者或动物等活体，这些探测数据可以和制动系统联通，来实现主动刹车等操作，让智能驾驶系统更加安全的运行。

写在最后：

　　从自动驾驶平台所用的技术、硬件层面来看，这三位芯片界的巨头都有向“云端”方向发展的趋势，很多项技术需要依靠它来增强自身，未来智能驾领域驶对于云端服务的需求量应该会很大。这三位巨头的老本行都不是汽车领域，所以为了更快、更好的打开局面，财大气粗的它们纷纷以买买买的方式，来提升自身在智能驾驶领域的竞争力。

　　不同的是，英特尔如果继续秉承Mobileye以摄像头、视觉算法为主的设计理念，压缩成本的思路似乎有些主打中低端汽车市场的意思，但从Mobileye研究激光雷达的做法来看，英特尔在未来或许也会进军高端汽车市场；英伟达则是高算力芯片、摄像头、雷达等丰富的硬件一起上阵，实际装车量产其成本自然会偏高，所以它的目标应该是中高端汽车市场；反倒是高通胃口有些大，多次强调“从入门到高级车型”透露出其低端、中端、高端市场通吃的大胃口，不过在英特尔、英伟达耀眼的光环下，高通反而被衬托得有些平平无奇了，倒是C-V2X和热成像传感技术让其扳回了一些比分。（图/文 汽车之家 李博文）