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      在移动芯片市场全军覆没，在无人驾驶领域饱受英伟达吊打的全球芯片龙头英特尔，似乎迎来了一丝曙光。

      2017年8月8日，是一个吉祥的日子，英特尔的一起看起来“人傻钱多”的天价收购完成了交割。在这起收购中，芯片巨人动用了153亿美金，用于收购年度净利仅为1.08亿美金、拥有500名员工的以色列adas技术提供商mobileye，这个价格相当于李书福收购沃尔沃的8.5倍。 http://weixingaoic.com

      出乎意料，大多数的美国媒体，包括《纽约时报》在内，对此大唱赞歌，认为英特尔在烈火喷油的自动驾驶市场，终于成了一个“严肃的玩家”。自动驾驶不仅是一个具有决定性意义的增量市场，也是ai芯片最具战略意义的入口性市场。

      作为全球市值最高、营业额最大、利润最高的芯片巨头，英特尔在最后一刻，通过暴力并购，挤上了智能驾驶的牌桌。这一次不得不参与的“豪赌”，也是一场没有退路的“豪赌”，故事要从一次“世纪惨败”开始。

      2016年4月20日，英特尔宣布全球范围内裁员1.2万名员工，整个移动芯片事业部的员工几乎全部被干掉。这可算是全球科技史上最惨烈的一次主动裁员，意味着全球芯片龙头英特尔在移动芯片市场烧掉100亿美金后，愿赌服输，主动退出这个战略性红海市场。

      当英特尔在移动芯片市场与arm及其生态立的企业高通、mkt、台积电、三星缠斗之际，英伟达正在悄无声息地崛起。

      这家此前一直默默无闻的显卡制造企业定义了ai芯片领域的技术路径，通过gpu的高性能并行运算，大幅提高了深度学习的运算效率(秒杀cpu)。

      英伟达的gpu与deep learning相生相长，几乎成为工业界的标准。这套技术，冲出实验室后在第一时间杀向了自动驾驶产业。因为，无论是ai金融，ai医疗，ai图文推荐，ai搜索，ai语音和图像识别，云端的gpu集群就可搞定，只有汽车产业，在全球有超过10亿台终端，每年新增1亿台终端，是一个超级大的蓝海市场。

      2016年1月5日，英伟达的股票价格仅为30美元，2017年8月15日，股价飙升到156美元，市值涨了5.2倍到1002亿美金。相比而言，移动芯片巨头高通的股价只有790亿美金，而英特尔此时的股价为1708亿美金。

      在ai芯片市场，由于英伟达的高歌猛进，英特尔非常有可能复制一场类似于移动芯片市场的“滑铁卢式”的溃败。英特尔能够容忍这样的惨剧再次上演吗?

      几百亿美金下注自动驾驶

      鉴于拥有移动芯片市场的惨痛经历，以及自动驾驶市场对ai芯片的战略价值，英特尔对这个赛道进行了“饱和炮火”轰击：

      2017年8月8日，153亿美金的mobileye收入囊中。这是最重要的一次下注。

      2017年1月4日，收购here地图15%股份。

      2016年4月，英特尔宣布收购意大利半导体制造商yogitech，该公司专注为机器人和无人驾驶汽车开发芯片。

      2015年6月2日，167亿美金收购fpga芯片巨头altera，这是英特尔对抗英伟达gpu的杀手锏。

      在砸进去几百亿美金用于收购之后，英特尔手里开始有了一些不错的牌：

      1、全球adas巨头。拥有成体系的基于摄像头的adas解决方案，并占有这一细分市场camera-base adas超过70%的市场份额。这个方案，截止目前，已与27家oem进行了合作。当然，需要通过tier1的集成。

      2、高精地图领域的重量级玩家。基于mobileye的rem(road experience management)技术，实时更新高清地图信息，rem每公里产生的数据量为10kb，极大地降低了云端高精地图的更新成本。mobileye的rem技术，已与大众、通用、日产、丰田等巨头达成战略合作，共同采集高精地图数据。包括here地图，也在使用rem技术。

      3、汽车后市场最大的adas改装服务商。mobileye是世界上最大的后市场adas改装服务商，2016年，贡献了8000万美金的营业额，占到整体营收的23%，增速2倍于前装市场。意味着每年有将近200万辆存量汽车装配了mobileye后装摄像头。是大号的nauto。

      4、庞大的“测试车队”获取海量驾驶里程数据。鉴于目前全球已经有1600万辆车安装了moblieye的adas系统，且每年的增量在600万辆左右，哪怕只有10%(这个比例将大幅度提升)具备联网功能，这家企业也拥有非常恐怖“测试车队”，不断获取驾驶里程信息，可用于自动驾驶的测试。 http://weixingaoic.com

      5、intel go。这个车载电脑毫无疑问，是直奔英伟达的drive px2而去的。高配版本的核心模块包括28颗“至强”cpu处理器(intel高端服务器处理器)，2个arria® 10的fpga处理器，加上一个5g通信的基带芯片。英伟达的drive px2提供12个cpu处理器和2个gpu处理器。英特尔的nb之处是世界上除了高通之外，另外一家能够提供主流基带芯片的芯片企业，占iphone50%的市场份额。

      6、数据中心。这块用于深度神经网络模型的训练，需要处理海量的数据，以及累积的大数据是价值巨大的“金矿”。

      鉴于此，在自动驾驶领域，意味着英特尔可以在控制软件和核心处理器两条战线上全力一搏：要么捍卫其作为全球芯片龙头的荣耀，要么在ai时代成为可有可无的小角色。

     “车脑”之战

      如果出厂新车标配一个intel go，或者英伟达drive px2(下一代是xavier)，每年新车出货量为1亿台，这个市场的规模将会达到2000-3000亿美金，相当于英特尔2016年营业额的4-5倍。这是一个超级恐怖的增量市场。

      除此之外，智能汽车还需要非常多的芯片，比如发动机，门，安全气囊，制动，转向，底盘，车身控制都需要专属芯片。能够养活大概10家ic制造商。

      但对于车载芯片市场而言，最重要的一场战役一定是核心的自动驾驶处理器的争夺，即“车脑之战”，看起来舞台中央只剩下英伟达和英特尔。

      1、看客高通

      斥资370亿美元收购汽车半导体龙头nxp的高通，看起来已经丧失了竞争的机会。arm架构芯片是移动芯片市场的王者，但注定在ai计算中落寞。arm架构(精简指令架构)的核心竞争力在于低功耗，而不是高算力。移动手机因为电池容量有限，为了照顾待机时间，英特尔的x86架构(复杂指令系统)的cpu被打的满地找牙。然而ai时代，科学家们追求的是极致的算力，以处理海量数据，导致了英伟达gpu的异军突起。

      对于“车脑”而言，需要极致的数据处理能力支持自动驾驶，无论是电动车还是燃油车，不需要担忧芯片吃掉太多电量的问题，电机的功率衡量单位是千瓦，而车载soc的耗电衡量单位是瓦。

      高通的nxp，在adas也许市场还有一些机会，因为adas对算力的要求不像自动驾驶那么高。另外，高通还寄希望于基于v2x的自动驾驶路线能够走通，发挥其在通信端有大量专利储备的优势。但这条技术路径对基础设施依赖太大，得以贯彻的可能性太低。

      2、革命者英伟达

      英伟达的gpu和它的ceo黄仁勋是英特尔最强大的敌人。

      英伟达的ceo黄仁勋是硅谷传奇的创业者，他与吴恩达、百度等企业合作，率先将gpu集群应用于deep learning的海量数据处理。

      cpu由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成，而gpu则拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心(专为同时处理多重任务而设计)组成的大规模并行计算架构。

      在大幅度加快了ai技术的发展的同时，也使得英伟达的gpu成为ai计算芯片的首选。英伟达提供给车企的方案包括云端深度学习解决方案nvidia dgx-1™，据说这个数据中心架构，可以可降低神经网络训练时间从几个月到几天。训练好的神经网络模型将会在nvidia drive™ px2上实时运行。

      截止目前，特斯拉、奥迪、沃尔沃、奔驰、丰田、本田、大众、psa、菲亚特、nio等oems都是英伟达的客户。事实上，这些车企同时也在选择mobileye的解决方案，比如奥迪a8，nio es8。

      毫无疑问，在l2、l3这个领域，mobileye依然占据优势定位，在l4、l5市场，英伟达的优势非常明显。尤其是nvidia dgx-1™和drive™ px2数据中心和终端一体化解决方案，在深度神经网络训练上，拥有更深厚的积累。英伟达在反切l2、l3自动驾驶市场，缺点是成本比较高，只有未来考虑直接升级到l4的高端车型，才会考虑装配drvie px2。

      3、英特尔的愤怒和烈焰

      在l4、l5级别的自动驾驶市场，英特尔在苦苦追赶英伟达。这是英特尔最郁闷之处，悄无声息中被英伟达弯道超车，差点就被弄死。

      唯一值得庆幸的是，在2015年花费167亿美金收购了altera，拥有了fpga的ai芯片解决方案。而通过153亿美金收购mobileye之后，英特尔在l2和l3级别的自动驾驶市场拥有了优势。 http://weixingaoic.com

      mobileye的eye q芯片每年在前后装市场的装载量已超过600万辆(前后装的比例预计为400万：200万辆)，目前adas在新车中的渗透率预估为3-10%，全球9000万辆新车出货量算，mobileye对adas市场覆盖率非常惊人。

      英特尔如果能够捍卫在adas市场的强势地位，同时找到eye q与intel go的过渡和联结方案，控制住成本。凭借这cpu+fpga+eye q+5g的组合方案，在车载核心处理芯片领域，英特尔依然有机会向竞争对手倾泻“愤怒和烈火”。

      4、x因素谷歌tpu

      在ai芯片混战的漫长征程中，谷歌tpu也加入了战局，芯片市场的评论家说，gpu和fgpa仅仅是ai芯片的过渡阶段，因为他们依然需要考虑更多的应用场景和兼容性而牺牲计算性能。像谷歌tpu这种仅仅为特定场景优化的专用ai芯片也许是计算力提升的终极解决方案。tpu目前还只是服务器端的ai芯片解决方案。

      大数据逆袭

      很难相信，英特尔在ai芯片性能竞赛中能够超越英伟达。但是，别忘了mobileye每年在600万辆的汽车上加装了camera-based adas系统，因此，英特尔拥有数据：驾驶里程数据和实时高精地图数据。

      mobileye正在与oems形成庞大的数据联盟。

      2017年8月10日，丰田联手英特尔成立“汽车前沿计算联盟”(automotive edge computing consortium)，本质上是一个大数据联盟。通过mobileye的rem技术，形成有竞争力的3d高精地图，英特尔与oems类似的联盟合作还包括与大众、通用和日产这几个全球top4的汽车制造商。英特尔可以与之形成数据众包和共享机制。

      加之每年与200万辆后装车队adas的合作，英特尔很有可能成为世界上最大的人类司机驾驶行为数据运营商。

      最新的消息是，a股上市公司科通芯城(硬蛋空间)成为mobileye在中国的后装市场渠道商，帮助其拓展中国adas后装市场的车队业务。

      未来，英特尔可以将上述数据开放给oems，用于自动驾驶系统的训练，借此pk掉竞争对手英伟达。

      英特尔潜在的大数据联盟，甚至会威胁到百度的apollo计划。

      控制软件软肋

      在收购了mobileye之后，英特尔已经成为百度apollo最大的竞争对手。很有意思的是，在百度ai开发者大会上，英特尔成为了座上宾，这是怎样的碟中谍?

      更有意思的是，英特尔牵手了宝马——曾是百度第一个自动驾驶合作伙伴最终无奈分手的车企，组建了“宝马+英特尔+德尔福自动驾驶联盟”，代表着全球范围内自动驾驶技术研发的另外一个生态，成为百度的敌人。

      在这个平台中，宝马提供豪华车落地平台，英特尔提供cpu、fpga、5g、数据中心，mobileye提供eye q、rem、算法、驾驶里程大数据，德尔福则成为系统集成商。 http://weixingaoic.com

      但是，ai控制软件会是他们的软肋。尽管mobileye号称拥有基于增强深度学习的驾驶控制策略，然而我们依然应该怀疑他们的软件系统开发能力，因为这家公司只有500人。英特尔拥有10万员工，但其在ai方面的积累应该是芯片设计和制造，而不是ai应用软件。

      但这依然是一个不错的组合，他们有机会赢，核心竞争力是驾驶里程数据，不足是控制软件。

      英特尔在自动驾驶领域的下一次重大发布，如果不是驾驶里程大数据平台，将会令人惊讶。

来源：21ic