无人驾驶论文关于疯狂收购英特尔布局无人驾驶论文范文参考资料

无人驾驶论文关于疯狂收购英特尔布局无人驾驶论文范文参考资料 文马振贵 无人驾驶正成为传统汽车厂商和互联网跨界巨头们跑马圈地的超级战场。从阿里巴巴集团以1800万美元领投AR（增强现实）汽车导航公司WayRay，到英特尔收购自动驾驶汽车技术提供商Mobileye，无人驾驶作为人工智能的最重要分支，成为全球媒体追逐的焦点。 xx年初春，英特尔公司与以色列科技公司Mobileye联合宣布达成收购协议：英特尔将通过子公司以每股63 54美元价格收购Mobileye全部已发行流通股。Mobileye股本价值为153亿美元，企业价值为147亿美元。该收购交易或将加速汽车产业创新，强化英特尔在自动驾驶汽车供应商阵营中的领先地位。 英特尔的自动驾驶梦 如果说移动互联网时代的英特尔错过了最佳发展机遇，那么进入下一代网络之际，无论5G、物联网还是车联网，英特尔再不愿意错失良机。下一个风口将成就更加智能化的时代，昔日WinTel时代的辉煌或有望再次回归。 据悉，英特尔的新自动驾驶部门将支持两家公司当前的制造项目，并致力于与汽车代工厂商、一线供应商和半导体公司合作，开发先进的汽车辅助驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶系统。事实上，双方之前已经有过合作。Mobileye是知名的高级驾驶辅助系统( ADAS)厂商，其提供的算法和计算机芯片能够根据图像（由汽车上的摄像头拍摄）预测潜在碰撞事故。Mobileye表示，合并后将重点研发全自动驾驶系统。 事实上，Mobileye早在xx年7月就与宝马、英特尔展开合作，计划在2021年实现高度自动驾驶车辆和全自动驾驶车辆的量产。公开消息显示，Mobileye此前还曾是特斯拉Autopilot半自动驾驶系统提供商，但被收购之后不再为特斯拉提供技术支持。 产业界一度认为英特尔在自动驾驶领域难有更大作为，理由是汽车应用的绝大多数处理器产品都属于MCU（微控制单元）范畴，而鲜见英特尔技术和芯片植入。但英特尔认为自己为日产（英菲尼迪）和现代（起亚）的部分车型车载信息娱乐系统提供了芯片，或将进一步进行尝试。而宝马、Mobileye和英特尔的协作逐渐彰显出芯片巨头的价值。 在业内人士看来，Mobileye的真正价值在于它的数据和算法，而非硬件制造。但英特尔不同，它自始至终都是一家真正生产处理器芯片的企业。如今，英特尔 _收购Mobileye，补齐短板的同时，彰显出其对相关领域的野心。 以德尔福自动驾驶平台为例，两家企业分工其实很简单。Mobileye的视觉SoC（系统级芯片）将主要运行传感器处理软件（其中8枚摄像头采集的环视数据由Mobileye处理，而雷达的数据由德尔福负责），本地化地图的绘制则交给Mobileye的道路经验管理系统。英特尔的SoC主要运行所有驾驶策略（Mobileye提供用于路径策略的增强学习算法）和驾驶控制软件（德尔福收购的Ottomatika提供驾驶行为分析软件）。 众所周知，英特尔雄踞PC处理器市场多年，其与微软的垄断联盟Wintel功不可没。英特尔一直希望能够在其他行业复制PC市场的成功经验。如果Mobileye的算法能够持续在自动驾驶汽车平台领域“称霸”，英特尔作为一家硬件供应商，将其收入囊中无疑是最好的选择。 群雄逐鹿汽车芯片市场 根据Gartner预测，2020年全球使用车联网的汽车数量将从目前的6000万台大幅增加至2.5亿台。而另一家分析机构IHS则指出，到2035年全球无人驾驶汽车将达到2100万台。显然，汽车行业正在酝酿一场巨大变革，即高智能化，而车用芯片和计算能力提供商将处于未来智能汽车产业的核心位置。 大名鼎鼎的恩智浦、英飞凌、意法半导体、瑞萨等企业是汽车智能化芯片的主要供应商，它们牢牢占据着车用半导体市场。不过随着自动驾驶技术兴起，智能汽车对计算和数据处理能力的需求暴增。而海量数据处理能力正是英特尔、高通、英伟达等芯片企业所擅长的领域，市场为这些消费芯片企业切入车用芯片市场提供了弯道超车的机会。这些芯片巨头切实展开了一系列布局，并纷纷推出了车用芯片产品，抢占传统车用芯片厂商的蛋糕。 经历过PC、移动终端两个发展阶段后，全球半导体产业重心逐渐向汽车市场转移。英特尔在相关领域的布局可谓大刀阔斧。 xx年4月，英特尔收购了为自动驾驶汽车芯片提供安全工具的Yogitech，买下了技术公司Arynga，后者能够实现车载计算机的OTA升级功能。接下来的5月，英特尔收购了计算视觉软件公司Itseez。8月，收购深度学习初创公司Nervana Systems，该公司计划推出深度学习专用芯片，号称速度比GPU快10倍。9月，收购机器视觉公司Movidius。 疯狂收购之后，英特尔致力于将相关技术应用到实际中去。除了和宝马、Mobileye合作开发无人驾驶汽车，英特尔还在巴塞罗那IOT大会上推出了Apollo Lake E3900系列处理器，其有一个专为汽车设计的A3900系列，支持完整的软件定义驾驶舱解决方案，包括车载信息系统、数字仪表和ADAS高级辅助驾驶系统。 除此之外，英特尔还与东软、一汽红旗联合发布了基于英特尔凌动车载Apollo Lake A3900的“智能互联驾驶舱平台”，支持车载信息娱乐系统、数字仪表、后排娱乐系统及ADAS高级辅助驾驶系统。xx年伊始，又将Mobileye收入囊中，英特尔的步伐迈得不可谓不大。 竞争对手们亦不甘示弱。英伟达自xx年开始，通过为汽车中控系统提供图形芯片进入汽车领域，其芯片能够支持地图导航、倒车影像、影音娱乐等功能。据悉，宝马iDrive系统与奥迪MMI系统都使用了英伟达芯片。 xx年，英伟达推出了基于Tegra Xl处理器的Drive CX和Drive PX计算平台，前者主要为仪表盘和中控系统提供计算能力，后者则是一款具有2 3万亿次浮点运算能力的自动驾驶计算平台。在xx年CES国际消费电子展上，英伟达又推出了Drive PX的升级版本Drive PX2，其拥有强劲的计算能力，并支持深度学习，能够为自动驾驶汽车提供支撑，据悉，沃尔沃将会是首款搭载Drive PX2平台的车企。 高通同样不会错过这一潜力市场。在xx年CES国际肖费电子展上，高通推出了汽车版骁龙820A处理器，这是一款专门为汽车设计的系统芯片。820A拥有更强大的计算能力，并可接入摄像头、雷达，支持更多数据的写入和多屏显示，包括数字仪表盘、中控屏及后排乘客娱乐系统。xx年10月，高通以470亿美元收购全球最大的车用芯片巨头恩智浦，而后者此前收购了著名的车用芯片厂商飞思卡尔。 市场咬合似乎越来越激烈。更重要的是，英伟达此前主要为车内中控系统提供GPU单元，并搭载于奥迪、宝马等高端车型。高通骁龙602A/820A移动计算平台则主要搭载于xx款奥迪Q7、玛莎拉蒂总裁等车型。英特尔基于ApploLake A3900处理器推出的“智能驾驶座舱”因时间问题，还没有实际搭载案例。但随着汽车越来越智能，语音识别、手势交互、4G网络连接、夜视系统、ADAS高级辅助驾驶系统、半自动驾驶、自动驾驶等功能不断涌现，并逐渐成为标配，汽车对计算能力的需求将呈指数级增长。 抓住自动驾驶的内核 xx年3月8日，英特尔专门针对女性做了一次自动驾驶方面的“尝试”。在一些人眼中，女司机是一个被标签化甚至妖魔化的人群，人们似乎对该群体的驾驶能力存有偏见，而自动驾驶技术的不断演进，可以率先将女司机从驾驶环境中解放出来。这个模拟过程需要强大的硬件平台及软件算法支撑，英特尔正希望扮演这个角色。 一辆汽车要实现自动驾驶，需要具备几个关键环节：感知、决策、控制、地图。感知需要依靠各种传感器来收集周边驾驶环境的相关数据；决策和控制则是将传感器收集到的数据与云端地图结合，并在计算平台用相应算法进行数据加工，最终输出控制汽车的总线语言过程。英特尔志在为决策和控制提供高速计算平台，并实现数据在汽车、网络、云端的高速传输。 此外值得关注的是，英特尔还建立了全球首个应用5G技术的自动驾驶平台Intel Go，此举将连接汽车与云计算服务。为支持该平台，英特尔推出了两个连接旗下最小芯片Atom和至强芯片Xeon处理器的开发工具包，同时推出全球首款5G调制解调器。自动驾驶从SAE Ll向SAE L5发展，需要加入V2X和高精度地图，因此在计算上开始强调“本地+云端”能力。本地传感器产生大量数据，需要本地大脑做高性能运算，感知车的状态，做出停车或拐弯动作，来确保时效性；一些本地产生的数据还需要传输到云端，比如本地传感器采集的数据和高精度地图交换，因此要强调管道能力；数据到云端后，还需要做一些学习模型训练和大数据分析，这同样需要云端运算处理。 相对于传感器等硬件而言，算法在自动驾驶中尤为重要。完善算法需要很长的开发周期，需要大量测试作为基础。把机器学习和人工智能应用到自动驾驶领域，是未来的发展方向之一。通过与传统车企和驾驶辅助厂商合作，英特尔一方面可以充分发挥自己在芯片领域的优势；另一方面，成千上万的行驶车辆将为其机器学习带来海量数据，这些数据中有不少是在实验室中难以获得的，其可以帮助英特尔大踏步地迈向人工智能的竞技场。