Google自動駕駛汽車項目最近宣布從 Google X 實驗室“畢業”，成為獨立項目，這標志著由Google引領的自動駕駛熱潮將進入實質性發展階段。從奔馳和寶馬等傳統大牌汽車廠商，到蘋果和Google （甚至百度）等科技巨頭，以及電動汽車新貴特斯拉，都紛紛加入自動駕駛的競賽，這無疑將驅動自動駕駛市場的快速發展。

　　業界不約而同地提出2020這個時間點，或在2020年推出全自動駕駛汽車，或在2020年實現自動駕駛普及。從目前的發展趨勢來看，2020年有很大可能成為汽車自動駕駛的新紀元。有專家預計到2020年，車對車（V2V）和車對基礎設施（V2I）通訊的網絡將進入部署實施階段，屆時聯網的車將可以與其它車及周圍環境進行實時“對話”，構成一個個智能交通系統。借助于無線互聯和移動通訊技術的發展，未來十年汽車行業的發展將超過過去50年的積累，最終車（不局限于汽車）將成為“有輪子的超級計算機”，通過海量數據的實時處理來確保安全的全自動行駛。

　　智能汽車大腦

　　自動駕駛汽車其實就是輪子上的“超級計算機”，其“大腦”集中處理來自各種傳感器和攝像頭的數據，并通過無線網絡與云技術數據中心實時操控汽車自動行駛的系統級芯片（SoC）。毫無疑問，誰能提供這樣的智能汽車“大腦”，誰就會成為自動駕駛市場的主宰。

　　我們知道，計算機時代造就了WinTel聯盟，電腦操作系統軟件開發商微軟和CPU廠商英特爾成為盈利能力最強的行業領導者。到了智能手機時代，除了盈利最高的蘋果iPhone外，高通和ARM無疑是這一行業的主宰者。在即將到來的自動駕駛時代，傳統汽車廠商與科技公司的競爭與合作將催生新的行業主宰者。在汽車、自動駕駛軟件系統以及自動駕駛“智能大腦”芯片細分領域，將分別由2-3個領導者主導。本文將針對智能汽車“大腦”這一細分市場，對高通、英特爾以及英偉達的自動駕駛市場策略和開發平臺技術進行分析和對比。

　　高通/NXP的BlueBox

　　今年10月，無線通訊的領導者高通宣布以470億美元收購全球最大的汽車電子芯片供應商恩智浦（NXP）。從一個門外漢一躍成為汽車電子半導體市場的老大，高通的目標無疑是成為即將爆發的自動駕駛新時代的大腦主宰者。

　　合并后的公司年銷售額高達350億美元，將成為ADAS和自動駕駛計算開發平臺的領導者。強強聯手的互補優勢十分明顯，NXP擁有眾多的汽車OEM客戶，以及遍布全球的銷售和分銷代理網絡。而高通的4G/5G通訊網絡技術將也將應用于自動駕駛市場，構建聯網汽車的基礎網絡，主導V2V和V2I通訊的網絡部署。

　　NXP的BlueBox就是一個開放的自動駕駛計算開發平臺，不僅能夠為無人駕駛提供人工智能，還為V2V車間通訊和多重傳感器提供接口支持，充當車輛的“神經系統”。汽車制造商使用該平臺可以開發L2-L3-L4自動駕駛汽車（L4真正實現自主式無人自動駕駛）。

　　作為一個中央計算引擎，BlueBox融合來自攝像頭、雷達、LiDAR（激光探測與測量）、視覺傳感器以及車載聯網（V2X）系統的數據，對車輛周圍的情景進行360°實時建模和安全行駛決策，以確保車輛及乘客安全。BlueBox平臺內置的NXP S32V視覺處理器帶有高質量圖形處理加速引擎，以及汽車級別的安全控制器。另外它還內置了嵌入式計算處理器LS2088A，用于數據計算處理。

　　NXP宣稱，BlueBox引擎是一個基于Linux的開放平臺，汽車制造商可以自行根據自己的需要定制開發。目前全球五大汽車制造商中的四家都已經開始基于BlueBox平臺啟動自動駕駛開發，預計到2020年L4級別的自動駕駛汽車型號將推向市場。

　　業界分析人士稱，BlueBox平臺具有較強的傳感融合能力，而且易于其它汽車電子系統的集成，在安全性、可靠性和電源管理方面都已經達到汽車廠商的要求，對于L2和L3級別的ADAS車輛無疑是一個可以快速商業化的開發平臺。但是，L4級別的自動駕駛對人工智能和深度學習的要求高很多，BlueBox平臺顯得有些力不從心。

　　英特爾三條腿自動駕駛策略

　　雖說英特爾是計算機芯片巨頭，但在汽車電子半導體供應商排名中連TOP 10都沒能進入。預感到自動駕駛時代的到來，英特爾在物聯網和自動駕駛領域開始頻繁動作。與高通大手筆收購NXP的策略不同，英特爾采取的是漸進式的技術型收購，從FPGA公司Altera到CarSync汽車軟件開發商Arynga，從自動駕駛芯片安全工具供應商Yogitech，到深度學習技術初創公司Nervana。通過這一系列的收購舉措，英特爾向我們昭示了對自動駕駛市場的野心。

　　除了收購與自動駕駛有關的技術公司，英特爾還通過挖人的方式來提升其自動駕駛技術領導者形象。自動駕駛方案事業部的總經理Kathy Winter就是英特爾從汽車電子和娛樂設備供應商Delphi挖來的。她因為一手策劃2015年橫跨全美、距離最長的自動駕駛活動（總長達3400英里）而名聲大噪，這次活動的車輛是采用Delphi自動駕駛技術的奧迪Q5。整個行駛過程中，99%的時間處于自動駕駛狀態。她指出，英特爾的自動駕駛目標是在下面三方面占據領導地位：1.車載計算；2.云數據中心；3.互聯網絡。這就是英特爾在自動駕駛市場的三條腿策略。

　　仍在開發中的SoC是具有汽車級安全性的車載計算處理器，它將成為英特爾三條腿策略中第一條也是最重要的一條腿。

　　在云數據處理方面，英特爾指望借助最近收購的Nervana神經網絡和深度學習技術，構建云數據中心，成為其自動駕駛策略的第二條腿。

　　第三條腿就是無線互聯網絡，在5G標準和技術方面居于領導地位的英特爾，計劃利用5G網絡實現車輛到信號塔的通訊，從每個汽車收集數據并傳輸到基礎網絡供實時處理，并及時將有用信息反饋給車輛。

　　寶馬/英特爾/Mobileye三方聯盟

　　去年7月，英特爾與寶馬和Mobileye結成了三方聯盟，共同指定自動駕駛行業標準，準備推出一個開放的自動駕駛計算開發平臺。這一規劃中的開放平臺能否成為自動駕駛時代的WinTel聯盟尚不得而知，畢竟以深度學習人工智能技術為驅動的完全自動化無人駕駛汽車還處在概念階段。但可以肯定的是，在自動駕駛市場絕對不止一個開放平臺，除了英特爾和高通/NXP各自的開放平臺，英偉達也憑借其在圖形處理方面的優勢，與汽車廠商合作推出了Drive PX 2。

　　在這個三方聯盟中，寶馬提供車輛自不必說，Mobileye的視覺處理芯片是一個車載中央處理器，可以支持多達16個攝像頭，以及多個雷達、LiDAR和傳感器。那么英特爾在其中扮演了什么角色呢？英特爾的芯片將作為一個“計算大腦”，與Mobileye的視覺處理芯片一起融合并處理多層次感應數據。

　　目前L2（部分自動）和L3（有條件自動）級別的自動駕駛需要上億像素圖形和GB級別的數據存儲量，到2025年L5（完全自動）級別的自動駕駛汽車出現，對計算處理能力的要求將是目前的10倍，達到數十億像素圖形和TB級別的數據存儲量。如此重的任務必須由“超級計算機”來完成才行，而這正是英特爾的強項。

　　與高通/NXP相比，英特爾在車載娛樂系統和專用汽車行駛的芯片方面比較欠缺，但其強大的計算能力及云服務器處理能力足以與高通/NXP展開全面競爭。

　　英偉達Drive PX 2

　　除了英特爾和高通外，計算機圖形處理芯片供應商英偉達也在積極布局自動駕駛。其Drive PX 2就是一個專門為自動駕駛汽車而開發的計算機，它集成了2個Nvidia Tegra處理器，以及另外2個圖形處理器。英偉達Drive PX的合作汽車廠商包括奧迪、特斯拉，以及沃爾沃。

　　自動駕駛的大腦競賽才剛開始，雖然高通和英特爾以各自的優勢成為強有力的競爭者，但英偉達及其它同類公司的實力也不容小覷。誰將是最后的贏家現在還無法判斷，讓我們拭目以待。