迎接自动驾驶时代 高通与英特尔争霸汽车电子

在高通（Qualcomm）合并了恩智浦半导体（NXP）之后，将成为一家年营收350亿美元、号称是全球第一大车用晶片供应商的IC产业巨擘，而高通与英特尔（Intel）之间的竞争也将升级。

这一次，两家公司对决的战场不再是高通仍然遥遥领先的智慧型手机晶片市场，而是快速移动的高度自动化车辆新世界。虽然英特尔并非前十大车用半导体供应商，这家CPU大厂在最近几个月已经摩拳擦掌准备迎接被高度期待的自动驾驶时代。

英特尔副总裁暨总经理Ken Caviasca日前接受EE Times独家专访时表示，该公司的技术“军火库”涵盖FPGA到电脑视觉软体、硬体加速器、人工智慧：“我们（比高通/恩智浦）有更多空间能在汽车市场扩展业务；”他目前在英特尔物联网事业群负责物联网平台工程与开发。

而英特尔副总裁暨自动驾驶解决方案部门总经理Kathy Winter，则将从三个方面来主导开发高度自动化车辆平台，包括车内运算（In-vehicle computing）、连结性（connectivity）与资料中心；简单来说，英特尔将目光焦点放在提供汽车产业“端对端”解决方案。

高通的策略是透过收购无疑是全球最大车用晶片供应商恩智浦取得进军该市场的门票，英特尔寻求的路径则是更渐进式的；英特尔已经收购了一些技术多样化的较小型公司，但那些技术被认为对于未来的连网/高度自动化车辆至关重要。

延揽Winter加入公司也是英特尔提升在汽车市场信誉的方式──她在8月成为英特尔一员之前，是在汽车电子大厂Delphi的电子与安全性（Electronics & Safety）事业部门担任软体与服务、自动化驾驶技术副总裁。

Winter的创举是在2015年让一辆配备Delphi自动驾驶技术的Audi Q5横越美国，是自动驾驶车辆在美国首度上路且行驶距离最长的纪录（达3，400英哩），而且99%的时间都是以自动驾驶模式行进。Caviasca表示，Winter在先进辅助驾驶（ADAS）与自动驾驶技术领域的第一手经验：“能帮助我们走得更快。”

而其实英特尔并非汽车领域的新手，那一直是该公司的非核心业务；在1980年代中期，英特尔曾经与车厂与一线汽车零组件供应商合作密切──Caviasca表示：“在1984年，我们开发了车身防滑控制（anti-skid control）技术。”

当时，英特尔的微控制器（MCU）非常强，该公司与福特（Ford）在1980年代合资打造电子控制单元（ECU），英特尔的8051微控制器与衍生产品据说被应用在1983年到1999年几乎所有的福特车款上，可惜到了2005年，英特尔宣布停产所有的车用微控制器。

Caviasca解释，英特尔在2008年又重回汽车应用市场，这一次最初锁定的是车内的资通讯娱乐系统（infotainment systems）。而虽然英特尔是否会无论成果好坏、在汽车市场坚持到底还很难说，现在该公司对汽车市场的雄心壮志以及渴望是强大且可信的。

BMW/Intel/Mobileye三方联盟

这一点从BMW、Mobileye与英特尔等三家公司在7月宣布结盟，就能得到印证。

然而，英特尔将如何进入这个三方联盟？更重要的是，英特尔计划在此合作夥伴关系中扮演什么样具体的角色，这一切如今仍然是个谜。英特尔从未真正阐明它将如何为联盟作出贡献。

BMW、Mobileye与Intel宣布联手为自动驾驶车建立一个产业标准的开放性平台，并计划在2021年让全自动驾驶车辆上路

就在三家合作夥伴宣布结盟时，让分析师社群感到好奇的是，英特尔计划为此新平台带来哪些晶片——特别是针对自动驾驶车内部。

IHS Automotive资深分析师Jeremy Carlson就对于英特尔参与其中深感惊讶，“当然，我们可能会看到如同英特尔CPU般简单的平台成为自动驾驶车的‘电脑’，搭配Mobileye的处理器共同运作。但我们还无法确定。”

核心的问题在于英特尔的晶片——无论是哪一款，都将与Mobileye的视觉SoC搭配，特别是有鉴于Mobileye最近发布了EyeQ5。这家以色列公司在今年5月宣布计划在2018年开始出样EyeQ5，这款新一代SoC配备每秒12 Tera次浮点运算的处理能力，同时保持低于5W功耗。

Mobileye资深工程副总裁Elchanan Rushinek表示，他的公司正将EyeQ5定位为车内的中央处理器。除了多个雷达和光达（LIDAR），EyeQ5还支援超过16支摄影机，包括所有感测器的底层处理。

既然如此，那么英特尔的晶片将在此扮演什么角色？

Caviasca并未透露三家公司开发的新款自动驾驶车是否采用Mobileye的EyeQ4 （专为视觉处理而设计的现有SoC）或是EyeQ5，而只表示Mobileye负责视觉处理，将会采用该公司自家的摄影机演算法，并融合来自多个摄影机的资料。

同时，英特尔的晶片将作为“运算大脑”，处理来自光达、雷达等感测资料的“多层融合”。英特尔的晶片将搭配Mobileye的视觉SoC共同运作，提供认知引擎、决策一直到启动等功能。

Winter表示，对于Level 2 （部份自动化）和Level 3 （条件式自动化），汽车需要达到每秒一兆（TFLOPS）次的浮点运算处理能力、数亿画素以及GB级的储存容量。而在2025年以前，当Level 5 （全自动化）的车辆出现时，处理需求将再增加十倍，达到数十亿画素以及TB级的储存能力，才足以因应巨量资料的收集与提取。

根据英特尔，这项任务将采用英特尔的Xeon系列产品。不过，它并不是直接采用Xeon CPU，而是一款现正开发中的全新客制SoC，它配备了多颗Xeon核心并整合硬体加速单元。Winter强调，这款SoC是专为提供“高性能运算，同时符合功耗预算”而设计的；因此，它将会是一款车用级SoC，并将提供功能性的安全。

目前，英特尔尚未透露Xeon SoC何时准备就绪。不过，Caviasca在受访时指出，“随着这款产品即将在2017年进入最终生产阶段，我们将发布更多的相关细节。”

云端与连接能力

光看英特尔的全新客制车用SoC，并不足以瞭解所有的真相。

英特尔打定主意为连网自动驾驶车投入云端市场。今年八月，英特尔收购了深度学习新创公司Nervana Systems，在该公司视为资料中心下一波浪潮的人工智慧（AI）下睹注。

英特尔针对车用市场积极展开收购

Nervana预计将在英特尔看好自动驾驶车平台愿景上扮演关键角色。英特尔将直接在其Xeon核心中导入Nervana的神经运算，并应用于深度学习以及传送资料到云端。至于云端资料处理以及执行机器学习的伺服器平台，则结合了英特尔的CPU以及由收购Altera而取得FPGA。

英特尔如何为深度学习应用定位其Knights Landing版Xeon Phi处理器？

第三个领域是连接性。Caviasca表示，4G能力已经整合于当今车载平台了。“英特尔正积极主导5G领域，”计划利用5G进行车对基地台通讯，从每部车辆收集资料后传送到基础设施进行处理，并将有用的资讯传回车辆。

英特尔是否可能推动让802.11p/专用短距离通讯（DSRC）技术成为美国V2V和V2X的首选无线技术？对此，Caviasca表示，“我们没有DSRC技术，也不认为这有利于V2X通讯。”