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杭荣
【中国智能制造网 市场分析】这样一个自动驾驶的时代，着实令人期待。但是，这个未来真的就是近在咫尺的2025年吗？算法还是芯片，智能驾驶时代的痛点究竟是什么？
芯片业老大Intel收购ADAS(智能驾驶辅助系统)业界Mobileye，NVDIA和德国Bosch强强联合，打造新版Tegra(“行车电脑”系统的超级芯片)，一时间，自动驾驶成了一股蓄势待发的大潮流。跟着潮流，迎接挑战的，既有大型的传统车企，也有科技巨头，也有技术型创业公司。
不需要驾照，不需要集中注意力，只需要你坐在车上，或许还能满足你个性化的需求，这样一个自动驾驶的时代，着实令人期待。但是，这个未来真的就是近在咫尺的2025年吗？若要普及智能驾驶，还有多少痛点亟待解决？解决瓶颈的关键又是什么了？
▲ 地平线智能驾驶商务总监李星宇
自动驾驶落地离不开计算平台
如今，打开任何一家主机厂的无人车的后备箱，都是一堆计算设备，这样，既没有空间放东西，还要解决它整个系统的稳定性问题。不但如此，之前曾有记者在乌镇的互联网大会上体验百度的无人车，发现其后备箱的车载计算机的噪音很大，坐在这样的车里，就不能再强求什么个性化体验了。
业内类似的无人车有很多，他们大都使用的是CPU+GPU+FPGA的计算平台，而这样车载计算平台隐患有很多：他们不仅计算所需要的功率大，而且如果没有强力风扇来散热，夏天很容易烧坏机器。
回溯计算工业发展的核心驱动力，毋庸置疑是手机。但依照如今的情形来看，自动驾驶行业对计算平台的要求，已经成为技术行业新的驱动力了。但在需求方面，自动驾驶与手机存在如下差异，，自动驾驶对计算能力的要求非常高。相对于手机可以看到的计算需求，自动驾驶大概要超过两个数量级(100X)，数据生成速度方面超过四个数量级(10000X)，这是非常恐怖的。其次，是自动驾驶的一些特殊需求，包括可靠性和功能安全。所有的汽车电子都需要符合AEC—Q100和ISO26262的规范，这是AEC(美国能源控制公司)的标准。
而在实时性方面，自动驾驶有非常明确的低延迟要求。在成本方面，它需要有高度的扩展性，因为汽车这个行业对于价格的分级是非常严格的。
那么，计算平台要达到一个量产化的要求，它的关键指标是什么了？据李星宇介绍说，是每瓦的性能，第二是每瓦的成本，第三是生态系统，包括使用这个计算平台的用户群和它的易用性。
自动驾驶计算平台的三个大玩家各有千秋
目前，前14大的技术公司里有12家已经宣布开发自动驾驶相关的技术，在汽车领域前14家的车厂已经有13家宣布要进军自动驾驶的领域，然而，在这么一个风口，自动驾驶计算平台的三大玩家分别是英特尔、英伟达和高通。
英特尔以153亿美元收购以色列公司Mobileye(什么样的科技公司能卖153亿美元？)，改写了业界的竞争格局。首先，就英特尔自身优势而言，它在数据中心业务上占有的优势。通过收购英飞凌(德国英飞凌科技公司是的半导体公司之一，提供微处理器,LED驱动,传感器以及汽车用集成电路与功率管理芯片等产品)，获得了无线的资产；同时，它又是苹果baseband(基带)的供货商之一；在端方面，英特尔有自己的服务器级芯片；再者，通过收购Altera获得了FPGA(可编程逻辑器件)资产。
李星宇认为，通过收购，英特尔也弥补了自身的不足。首先，在整个战略上，英特尔借助Mobileye弥补了自身算法的不足，同时获得了针对于专用的ADAS算法所设计的专用处理器IP，为重要的是，通过这次收购，英特尔获得了70%的ADAS市场，这样就使得它与主机厂建立了一个非常稳固的业务联系。
在新的5G时代，真正的数据驱动力来源于IOT(物联网)，而在所有的IOT的垂直行业里，汽车又是大的数据产生源，英特尔深刻地了解到这一点，也正好抓住了机遇，在其产品组合方面很好地完成了一个基于数据的闭环。
英伟达则是在深度学习领域和训练平台这块占有的优势。李星宇解释道，英伟达和博世的结盟以及与德国采埃孚集团(简称：ZF，ZF与英伟达计划2018年推出人工智能自动驾驶系统——ProAI)建立的深度合作，使得它在汽车领域获得一个很好的基础。
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