自動駕駛：英特爾向左 高通向右

　　今年三月，Intel以150億美金收購了自動駕駛領域最大的芯片公司，Mobileye。收購的新聞瞬間刷屏，但是仔細想來也是在情理之中。Intel自從去年開始就下定決心要大舉進軍人工智能，開啟了買買買模式，2016年連續出手收購了Nervana和Movidius兩家分別擅長服務器端和移動端機器學習系統的公司。目前人工智能最火的領域，除了服務器端提供AI服務(Nervana)，移動端提供輕量級低延遲AI應用(Movidius)外，就是自動駕駛最火了，所以Intel繼Nervana和Movidius后的下一個收購目標選擇了Mobileye實屬合理。

　　而從Mobileye角度來看，它與Intel的合作其實也有一段時間，自從與Tesla合作結束后，更是一心一意地加入了自動駕駛的Intel陣營，與Intel和BMW結成了自動駕駛聯盟，共同對抗來勢洶洶的Nvidia以及Tesla。目前該聯盟還處于蜜月期，Intel和Mobileye就親上加親成了一家人，預期未來會用更多動作。

　　另一方面，Qualcomm也在去年宣布收購了汽車電子行業巨頭NXP。該收購案數額巨大，吸引了半導體業界幾乎所有人的目光，同時也展示了Qualcomm想從手機產業走出去的決心。Qualcomm與NXP的業務重合不多，收購后更多是業務互補，NXP的汽車電子業務將成為Qualcomm未來版圖中的重要環節。

　　Intel和Qualcomm，都瞄準了未來的汽車電子。顯然，未來汽車電子潛力最大的方向就是無人駕駛，然而Intel和Qualcomm選擇了截然不同的兩種通往無人駕駛的技術道路。下面為您仔細分析兩家公司的技術藍圖。

　　Intel：做一個機器人幫你開車

　　Intel由微處理器發家，借著計算機在上世紀的普及而一舉成為全球最大的半導體公司。也正是由于在計算機行業過于成功，想要接著之前在計算機行業的經驗去做移動終端業務，結果遭遇滑鐵盧，錯失了移動互聯網的風口。下一個風口是人工智能，Intel當然不想再錯過，因此連連出手大舉投資。

　　Intel與人工智能其實一直很接近。人工智能一直以來是計算機領域的一個分支，而Intel與計算機的淵源更是不必多說，因此Intel去做人工智能根本就不算是轉型，而只能說是稍微調整了一下計算機業務的重點布置。Intel要做自動駕駛也是以人工智能為切入點，因此要從人工智能如何實現自動駕駛來分析這件事。

　　人工智能從計算機誕生以來，就成為了計算機科學家一直在思考的問題，即能否用計算機實現人類的思考能力?計算機科學的祖師圖靈就思考過這個問題，還提出了著名的“圖靈準則”(即人類能否判斷與之對話的是人還是計算機)來幫助判斷計算機是否真正實現了人工智能。之后，在上世紀中葉，Minsky等人為人工智能的發展做出了卓越的貢獻，然而之后人工智能的發展卻陷入了低潮。直到十年前，基于深度神經網絡的深度學習再度崛起，讓世人的目光再次集中到了人工智能這個話題上。神經網絡是一種仿生人工智能算法，其崛起的標志性事件是2012年AlexNet的誕生，實現了在ImageNet數據集上物體識別準確率的大幅提升。之后，神經網絡越來越深，從十幾層，到微軟ResNet的一百多層，最近甚至有一千多層的深度學習網絡出現。

　　Intel以人工智能作為自動駕駛的技術路線，其最終目標是打造一個人工智能駕駛系統。該系統可以理解為設計制造一個機器人，這個機器人懂得用傳感器感知汽車周圍信息，并且根據人工智能算法做決策，以實現與人類一樣甚至超過人類表現的駕駛水準。就技術角度，Intel負責這個機器人的大腦(計算部分，Intel畢竟是處理器行業的老大其芯片能提供足夠強大的計算能力)，而Mobileye負責機器人的眼睛(傳感器信號處理芯片，傳感器的原始數據量非常大，需要專用的高效處理芯片做預處理后再送去后端的通用處理器做自動駕駛的決策)。

　　Intel設想的自動駕駛系統中需要用到多種傳感器，包括攝像頭，毫米波雷達，激光雷達，超聲波傳感器等等，Intel購買Mobileye的目的，就是為了給自動駕駛系統加上一雙敏銳的雙目，實現高效傳感器融合。算法部分兩家公司各有積累，融合之后預期會有更好的算法出現。而數據方面，就要靠與Intel合作的各大車廠提供以訓練深度學習算法了。

　　Intel選擇的使用神經網絡人工智能的自動駕駛歸根到底是一種仿生學設計，其效法的對象就是人類本身，無非就是用傳感器替代了人類的眼睛，用深度學習算法代替了人類的大腦。從另一個角度想，人類的極限基本就決定了這套自動駕駛系統的極限。在自動駕駛分級中，這套系統支援到第三級(有條件自動化)沒有任何問題，因為自動駕駛系統并沒有完全接管汽車，這時候相當于真人駕駛員是駕校教練坐在副駕上，而自動駕駛系統是新司機(雖然這個新司機在大多數時候比真人老司機開得更好!)，一旦自動駕駛出了什么問題真人老司機立馬介入避免事故。