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打響自動駕駛芯片大戰(zhàn),英特爾能否重現(xiàn)PC輝煌

作者: 時間:2018-10-23 來源:OFweek電子工程網(wǎng) 收藏

  “尋找下一個改變世界的突破點”,這句話并非廣告語,巨頭一直在努力著。49年風雨歷程,才成為全球最大的制造商,同時也是計算機、網(wǎng)絡(luò)和通信產(chǎn)品的領(lǐng)先制造商。在萬余件產(chǎn)品中,有幾個重要的里程碑產(chǎn)品,這些產(chǎn)品影響了全球整個IT產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,成就了無數(shù)IT界精英。但是最近,這家被國際公認的老牌巨頭,卻出人意料的執(zhí)行破釜沉舟的轉(zhuǎn)型計劃。

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/201810/393208.htm

  猶記得,近日不久,英特爾才發(fā)布新一代滿足游戲玩家需求的酷睿處理器芯片,發(fā)布之后,這位曾經(jīng)的PC端芯片巨頭突然宣布,在未來,英特爾的重心將放在芯片上,并表示花費超2200億元,這項舉措,表明英特爾決定通過并購填補在領(lǐng)域的技術(shù)空白。

  英特爾全面打造芯片帝國

  汽車產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷深刻變革,汽車將成為下一個智能平臺,此事已經(jīng)是板上釘釘。和智能手機相比,汽車未來所需的芯片數(shù)量更多,難度更大,功能更繁多,涉及到的商業(yè)生態(tài)也更復雜。毫無疑問,汽車產(chǎn)業(yè)未來將會是全球半導體巨頭們角逐的焦點。

  按照英特爾的規(guī)劃,其2020年量產(chǎn)的自動駕駛芯片EyeQ5系列的制程是7納米。但是隨著半導體制程工藝逼近極限,整個行業(yè)的發(fā)展速度明顯放緩,英特爾的10納米芯片將在2019年實現(xiàn)量產(chǎn),與此同時,自動駕駛芯片領(lǐng)域的競爭日趨激烈。據(jù)預測,到2020年,一輛汽車將使用1000顆芯片。巨大的需求讓車用芯片成為新戰(zhàn)場,除了英特爾之外,高通、英偉達、恩智浦、德州儀器、ARM等芯片巨頭也都虎視眈眈。

  英特爾正式進入自動駕駛芯片領(lǐng)域的時間并不算太晚,早在2016年,英特爾就開始收購自動駕駛相關(guān)的公司。

  2016年,英特爾相繼收購了計算機視覺公司Itseez、人工智能初創(chuàng)企業(yè)Nirvana Systems、計算機視覺處理芯片公司Movidius,此外,在2016年10月,英特爾和東軟還聯(lián)合研發(fā)出了SDC平臺解決方案——C-AIfus,這個解決方案融合了虛擬化技術(shù),采用大尺寸高分辨率的觸摸屏,可通過車內(nèi)外的互聯(lián)互通技術(shù)與其他多個平臺無縫鏈接。

  11月底,英特爾將汽車團隊從物聯(lián)網(wǎng)團隊中剝離,成立ADG,由此前執(zhí)掌英特爾物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部的老將Doug Davis擔任主管。成立ADG沒多久,英特爾就在2017年1月,英特爾收購了高精度地圖公司Here 15%的股份,并于CES上推出了“Intel Go”平臺,該平臺包括兩種版本的自動駕駛車內(nèi)開發(fā)平臺、智能駕駛5G車載通信平臺和智能駕駛軟件開發(fā)工具包。

  Intel Go中使用的凌動系列處理器能夠支持虛擬化、并無縫支持車載信息娛樂系統(tǒng),數(shù)字儀表以及車載導航儀等多個高清屏幕的使用和互動,而定位于服務器市場的至強處理器,能夠支持較大的并發(fā)連接數(shù)和數(shù)據(jù)吞吐量,從端到云。而應用于英特爾SDC的Apollo Lake平臺,有出色的圖形圖像處理能力,支持多個獨立高清顯示屏,連接汽車上的其它傳感器和攝像頭后,原來用于車載信息娛樂或數(shù)字儀表的相同模塊也可以用于ADAS中。

  這些都表明,近幾年在移動智能時代表現(xiàn)不佳的英特爾,在自動駕駛領(lǐng)域的押注。

  用錢并購Mobileye,砸出自動駕駛芯片市場

  盡管,英特爾已經(jīng)開始投入自動駕駛領(lǐng)域,但是,從零開始研發(fā)新技術(shù)需要耗時很久,而自動駕駛汽車元年即將在2020年到來。因此,英特爾“投機取巧”,選擇了一條捷徑,通過并購相關(guān)自動駕駛芯片企業(yè),以此來填補自身技術(shù)的空白。

  為了不再錯過自動駕駛汽車的最佳市場機會,搶奪自動駕駛先機,英特爾一直踐行買買買的策略,其并購主要圍繞AI和自動駕駛方面,據(jù)其公開的并購金額,當前已經(jīng)累計超過324億美元。

  英特爾的這些并購案中,自動駕駛芯片最關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié)就是收購Altera和Mobileye。

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  未來的ASICASSP市場,一個是FPGA市場,一個是ASIC/ASSP市場,雖然目前FPGA進入了服務器市場,但是進入的份額是非常低的,而英特爾自身在服務器市場的占有率超過了90%。因此,它看中的是ASIC/ASSP市場,收購Altera和Mobileye也進一步深化了在自動駕駛的布局,特別在收購Mobileye之后,英特爾的自動駕駛事業(yè)部就與Mobileye合并,形成新的自動駕駛部門,并由Mobileye聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長兼CTO Amnon Shashua領(lǐng)導。

  英特爾十分重視中國這個全球最大的汽車市場,竭力加強和中國本土企業(yè)的合作。在智能駕駛艙方面,英特爾和一汽、北汽、長城等車企建立合作。在今年初的CES展上,英特爾宣布和上汽、四維圖新合作開發(fā)自動駕駛技術(shù)。在今年的百度AI開發(fā)者大會上,英特爾披露了和百度在自動駕駛、人工智能領(lǐng)域的深度合作。此外,英特爾目前正在和華為進行5G相關(guān)技術(shù)的測試。歷數(shù)英特爾近年來的動作,可以看出英特爾在汽車領(lǐng)域的布局十分全面,從傳感器到高精地圖,從車聯(lián)網(wǎng)到測試車隊,從軟件開發(fā)到核心芯片,智能座艙、自動駕駛、車聯(lián)網(wǎng),英特爾除了沒有自己制造之外,基本上涉及了汽車產(chǎn)業(yè)變革的所有方向。

  自動駕駛芯片三大玩家各有特色

  細數(shù)目前,全球前14大的技術(shù)公司里有12家已經(jīng)宣布開發(fā)自動駕駛相關(guān)的技術(shù),在汽車領(lǐng)域全球前14家的車廠已經(jīng)有13家宣布要進軍自動駕駛的領(lǐng)域,然而,在這么一個風口,自動駕駛計算平臺的三大玩家分別是英特爾、英偉達和高通。

  自動駕駛領(lǐng)域,算力和能耗都是必須要考慮的因素。自動駕駛級別越高,對算力的需求就越強,但同時能耗的問題也不容忽視。英特爾和英偉達的自動駕駛芯片各有側(cè)重點,在算力方面,英偉達的方案遠強于英特爾,但是在能耗上,英特爾的方案低于英偉達。繼英特爾收購Mobileye之后,英偉達就馬不停蹄和德國Bosch強強聯(lián)合,打造新版Tegra(“行車電腦”系統(tǒng)的超級芯片),拋開英偉達與Bosch合作不談,英偉達本身就在深度學習領(lǐng)域和訓練平臺這塊占有絕對的優(yōu)勢,比如自身有很快的迭代速度,在過去三年里,英偉達GPU(圖形處理器,它是顯卡的“心臟”)的性能提升了65倍,功耗下降了7倍,其正在重新設(shè)計自身的GPU框架,即從面向圖形的優(yōu)化設(shè)計轉(zhuǎn)向越來越多的面向深度學習的優(yōu)化,并在GPU功耗方面得到了極大改善。

  再說高通,眾所周知,高通目前是全球最大的汽車半導體供應商,當然這得益于,它在去年以470億美元收購了恩智浦,而恩智浦此前便收購飛思卡爾,所以使得整個新的高通在汽車電子的產(chǎn)品組合方面比較全面。此外,高通是V2X領(lǐng)域的領(lǐng)導者,它的DSRC的產(chǎn)品已經(jīng)成功運用在通用的凱迪拉克上。在5G方面,毫米波雷達,汽車娛樂導航系統(tǒng)方面都有比較明顯的市場優(yōu)勢。

  再者,高通現(xiàn)在擁有一些比較高性價比的產(chǎn)品組合,比如說它推出的BlueBox自動駕駛平臺,跟英偉達和英特爾這樣比較高端的數(shù)百美元甚至更高價格的產(chǎn)品比起來,S32V視覺處理器的價格其實只有二三十美元,這也是它能夠在汽車電子領(lǐng)域有高占有率的關(guān)鍵因素之一。

  總結(jié)

  自動駕駛所使用的計算平臺,由最開始使用CPU,到后來的GPU,到現(xiàn)在GPU和FPGA的組合使用。在未來的話,應該是一個基于專用的人工智能IP的處理器時代,在這樣一個時代最顯著的特征就是算法和芯片要協(xié)同進化。

  然而,在過去很長的時間內(nèi),算法是遷就于芯片構(gòu)架的。但隨著fabless模式的成熟,設(shè)計一個專用的IP其實在投資方面的門檻已經(jīng)降低。Mobileye就是這樣一個成功的典范,它最開始用PC去開發(fā),后來跟ST合作做專用的芯片,即它的EyeQ系列,獲得極大的成功。

  面對尚未成型的自動駕駛國際市場,許多標準和法規(guī)尚未確立,科技巨頭、車企、Tier1、創(chuàng)業(yè)公司也都在加緊步伐。時移勢易,英特爾面對智能手機時代的失敗,是否會是英特爾在自動駕駛芯片領(lǐng)域當仁不讓,打造又一個“PC時代的王者”也未可知。



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