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英偉達VS英特爾自動駕駛戰誰稱王？

2017-05-22 17:35:33 未知

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在2017 GPU技術大會的主題演講環節，英偉達創始人兼CEO黃仁勛宣布，豐田將使用Nvidia Drive PX人工智能汽車平臺開發可用于大規模量產的高級自動駕駛系統。

豐田研究院TRI牽手英偉達可謂是“意料之內，情理之中”，小編在之前的文章就預測，兩家公司未來有可能在一起玩耍，畢竟英偉達CO-PILOT和豐田「駕駛衛士Guardian」的理念太相似了。

一年前，豐田研究院CEO吉爾·普拉特（Gill Pratt）在2016 GPU技術大會上曾發表過主題演講，他著重強調了“為什么模擬是自動駕駛技術研發的關鍵”。消費者的行車安全是研發自動駕駛的第一要義。如果不借助模擬增強對現實環境海量數據的學習和認知，哪怕測試里程累積到上百億公里，恐怕也無法找出應對“邊界狀況”的解決方案。

而英偉達Drive PX是基于GPU打造的人工智能超算平臺，它能夠實時處理傳感器輸入的大量數據，結合豐田自主開發的模擬程序，是實現大規模量產自動駕駛汽車進入主流消費市場的前提。

英偉達PK英特爾芯片巨頭自動駕駛戰誰稱王？

豐田未來將開展「虛擬司機Chauffeur」和「駕駛衛士Guardian」兩項研究，而且后者可能要比前者的進展更快一些。你會發現，這種雙向路徑的研發策略既反映出豐田對自動駕駛謹慎的態度，同時也是基于現實情況的理性考慮。將人工智能引入車內，可以幫助人類駕駛員應對各種復雜的交通場景，遇到極端情況時通過主動介入，最大程度地保證駕駛員和乘客的安全。在這點上，英偉達和豐田是“不謀而合”的。

英偉達PK英特爾芯片巨頭自動駕駛戰誰稱王？

▲豐田研究院TRI第一輛基于雷克薩斯LS 600hL打造的無人駕駛測試車

所以結果也是顯而易見的！隨著豐田的加入，英偉達已經擁有奧迪、戴姆勒、大眾、豐田四家主機廠合作伙伴，還和沃爾沃、特斯拉以及蔚來汽車有相當程度的合作。此外，博世和采埃孚這兩大Tier 1供應商已經聯合英偉達推出了基于Drive PX的可量產自動駕駛系統。

英偉達PK英特爾芯片巨頭自動駕駛戰誰稱王？

▲英偉達目前汽車相關合作伙伴的不完全名錄

英特爾坐如針氈？

在這場日益發酵、火藥味兒越來越濃的平臺化之戰中，英偉達和英特爾是兩大主力選手。當然，目前整個汽車行業仍處于L4/L5級別自動駕駛汽車非常初期的開發階段，形式各樣的解決方案也在不斷涌現中，因此還不能斷言哪家平臺會取得最終的勝利。

英偉達PK英特爾芯片巨頭自動駕駛戰誰稱王？

不知是不是不甘落后，英特爾副總裁兼自動駕駛事業部ADG總經理凱蒂·溫特上周三發表聲明，一直重申“英特爾作為數據解決方案提供商將在自動駕駛領域扮演重要角色”。

按照她的描述，90分鐘的路程產生的數據容量高達4TB，而英特爾是目前唯一一家為OEM主機廠和Tier 1供應商提供整套解決方案的芯片供應商。這套方案的優勢在于能夠處理各種各樣混雜的數據，包括車內、聯網系統及云端服務器。盡管英特爾此前并未公布其自動駕駛平臺相關產品的架構細節，但溫特指出，“英特爾的CPU、FPGA，人工智能平臺和軟件解決方案都已經根據汽車領域合作伙伴的特殊要求進行了調校，目的是盡快將高度自動化甚至是無人駕駛汽車帶向消費市場”。

據車云菌了解，英特爾除了已經收入麾下的Mobileye，其他合作伙伴還包括百度、寶馬和德爾福。不過溫特暗示還有很多不能透露名字的合作伙伴，她還鼓勵大家掀開那些已經在公共道路上進行測試的無人駕駛汽車的后備箱，找找里面到底有多少英特爾芯片的身影。

但是近一兩年來，可能是英特爾/Mobileye提供的自動駕駛汽車平臺采取了較封閉的解決方案，導致OEM主機廠和開發人員直接被擋在了門外。相比之下，越來越多的Tier 1供應商和車企開始使用Drive PX來搭建自動駕駛系統。

值得一提的是，英特爾完成對Mobileye的收購肯定還得幾個月的時間，目前還沒有哪家芯片公司能夠提供像Drive PX一樣的平臺產品，用來進行自動駕駛系統開發，深度學習模型訓練和推理。而且Mobileye-Intel未來是否有可能推出開放程度類似CUDA-DNN、Drive PX一樣的平臺，車云菌表示懷疑。至于寶馬、英特爾、Mobileye三方合作開發的平臺，只能說解決方案的方向和英偉達的產品類似，但平臺架構并不相同。

英偉達PK英特爾芯片巨頭自動駕駛戰誰稱王？

▲英偉達人工智能汽車平臺架構

英偉達也有“隱患”

只能說，在這場由芯片廠商發起的裝備競賽中，提供整套自動駕駛解決方案的產品會越來越多。和之前單個的技術不同的是，大公司都在嘗試搭建集軟硬件和開發工具為一體的生態系統，也就是說它們提供的自動駕駛解決方案中不僅有基礎的硬件、軟件支持，還包括了不同的開發工具和模擬系統。

暴漲的股價，合作伙伴的穩步增長，客戶訂單的不斷攀升都是英偉達在AI應用領域影響力的外在表現。不過業界對人工智能在自動駕駛汽車中的應用還存在這樣的疑問，因為工程師無法解釋深度學習網絡是如何工作的，一旦出現任何錯誤，你很難通過一步步排查找到病根，這意味著通過AI進行決策控制的自動駕駛汽車可能安全性無法得到有效保障。

針對這一問題，英偉達的研究人員已經找到了一種能夠讓人工智能系統決策過程變得更透明的簡單方法。這個方法的關鍵在于它能夠利用可視化地圖將神經網絡在看到圖片后標記的重要特征進行定位。下面這幾張圖片是在汽車前置攝像頭采集數據的基礎上進行可視化加工而成的，綠色部分表示深度神經網絡高度優先關注的環境特征。你會發現，如果讓人類來識別的話，這些特征（車道線、道路邊緣，停著的其它車輛，沿線的綠籬等）同樣是一個老司機不會忽視的重要區域。

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不過話又說回來了，目前工程師其實對人工智能系統出現的bug仍然束手無策，而回到本源，深度神經網絡并不是由人工代碼架構而成的，整個系統中對最終決策最關鍵的其實是一系列的識別特征。盡管「黑匣子」的透明性依然難破，但起碼現在我們可以將這些重要特征進行可視化，這是搞明白機器是如何進行思考的重要一步。

小結

「人工智能」是英偉達深耕自動駕駛的一張王牌，而提供嵌入式AI整體、定制化、可擴展的解決方案，是英偉達對客戶而言最大的價值所在。對比來看，英特爾手握高精度地圖HERE 15%股份，并購Mobileye后直接獲得其已經極為穩固的客戶群，再加上云計算和5G研發的投入，這些都將成為其殺入自動駕駛行業最穩固的基石。

只能說這兩家公司的自動駕駛平臺化戰略各有千秋、各有利弊。在英特爾完成對Mobileye的收購之前，英偉達的業務增速還可能更快，但隨著后期其他平臺產品的介入和競爭，供市場選擇的機會多了，可能實際情況會有逆轉。

不過這個行業每時每刻都在發生變化，英偉達和英特爾的PK在現階段寡頭主導的市場會顯得很激烈，未來市場紅利小了，利潤攤薄了，細分領域中科技公司、創業公司、車企供應商的角力可能很快開始了。