人工智能是未來科技公司走向興與衰的分水嶺，自動駕駛是其中一個重要的領域，英特爾最近向媒體展示了他們的自動駕駛路徑——做自動駕駛領域的全平臺。

當你坐在英特爾這輛無人駕駛的車輛上時，不得不驚訝于技術的進步：無人掌控的情況下，它帶著你在路上飛馳；紅燈時，它能夠以一個標準的車距排在其它車輛后面；在路口遇到“停車”標志時，也能夠按照加州交通法規的要求，完全停下來再起步。

英特爾讓媒體試乘了這輛自動駕駛車輛。安全起見，英特爾為這輛車配備了駕駛員，以備不時之需。按照設定的路線，車輛在一個右轉之后緊接著又有一次右轉。在第一次右轉時，車輛選擇開上了最左道，這意味著，為了在不久之后的右轉，它需要先并入右道。當時正好是下午五點左右——硅谷交通高峰時期，盡管英特爾的車輛早早地亮起了右轉燈，但右后側的車輛并沒有減速的意思，導致一直沒有并線成功，從而錯過了本該右轉的路口。

這個時候你絕對會發現，它還是臺機器！畢竟沒有人類“聰明”。如果是人來駕駛的話，考慮到高峰期難以并道，第一次右轉時可能會選擇開上最右道。或者會減慢速度等待右側車輛過去，再選擇一個并道時機，當然，這不合規，會壓低所在車道所有車輛的車速。情急之下，駕駛員接管了方向盤，“我不想讓它再錯過下一個路口了。”硅谷人都知道，在高峰期進入車流，很可能意味著要在路上耽擱很長時間。

英特爾的這輛無人駕駛車輛代表了目前自動駕駛的普遍水平——第三級，“自動駕駛幾乎能夠完成所有的駕駛操作，在系統請求的情況下，人類駕駛者能夠給出應答。”

安全路徑的回歸

安全是這個階段最重要的事情。相比之前特斯拉和谷歌在無人駕駛技術路線上截然不同的對立，最新的技術風頭是整合二者所代表的兩條技術路線，全面武裝無人駕駛車輛。

“汽車需要計算機視覺技術，這就好像人類的視覺系統，也需要激光雷達來感知汽車周遭環境，好像人類的觸覺。”英特爾自動化解決方案部門總經理 Kathy Winter在接受界面新聞采訪時表示，目前英特爾的采用的路徑是把多類傳感器整合在一起，以保障安全。“未來在技術更加成熟時，也許會減少這些傳感器的數量，這樣更加經濟實惠。”

這是技術路線在經過激進地各自發展之后，向保守的回歸，也是英特爾目前選擇的路徑——整合，打造平臺。

一直以來，硅谷的兩個技術派別在各自路徑上卯足勁狂奔，一派是以谷歌為代表的“觸覺派”，即靠雷達和激光，正如所見，在谷歌總部山景城附近溜達的谷歌無人車正是這一路線的代表，白色小車車頂頂著一個巨大的激光雷達。

谷歌堅信自己技術路線能夠成功，對于自己的專利也極為保護，先后對特斯拉以及Uber都發起過激進的訴訟，認為對方竊取了他們在激光雷達方面的技術。

但包括特斯拉在內的一些廠商認為，未來無人駕駛的方向應該是依靠“視覺”，汽車應該就像人一樣，通過攝像頭捕捉外部世界，然后通過圖像識別，再決定駕駛策略。尤其是在近幾年以深度學習為核心的算法上取得重大突破后，圖像識別的準確率和速度都有了極大提升，無數風險投資資金都涌入了這一領域，特斯拉更是在自己所有車型上反復實踐這一路線。

但無論是哪條技術路線，都發生了尷尬的事故，特斯拉一次次卷入事故丑聞，而Uber所代表的谷歌技術路線也不斷出現事故——去年12月份在舊金山發生了一個故障，而根據Business insider的報道，它無法識別信號燈，闖了紅燈——這正是這個路線的典型錯誤。

實際上，兩條技術路線都有各自的短板，業界普遍認為以Tesla為代表的技術路線更不成熟，因為依賴大量運算和臨場反應，對三圍世界的感知不如激光雷達精準；而以谷歌、Uber為代表的雷達路線一直以來面臨的重要門檻是激光雷達價格高企，比如谷歌早期在無人駕駛車輛上使用的Velodyne的HDL-64E激光雷達，價格在8萬美元。但據樂視無人車公司FF研發人士向界面新聞透露，現在單個激光雷達價格降到了幾千美元一個，而且未來還會下降。這個路線也并不能單獨解決路上遇到的所有問題，很明顯的短板在于對車道、交通標識上并沒有那么靈敏。

“盡管各家廠商在使用上有所偏好，但一考慮到最終達到的結果，就會發現大家想要實現的就是精確。”英特爾公司無人駕駛解決方案資深首席工程師Jack Weast向界面新聞解釋他們的技術路徑，“我們的技術平臺并不會限制你使用雷達還是激光雷達或者其他傳感器，也不會限制他們的數量，因為我們提供的是靈活可拓展的技術”。

在英特爾向媒體展示的無人駕駛車輛上，一共用了包括攝像頭、雷達、激光雷達在內的26個傳感器，“我們在車的周身都裝上這些傳感器，包括雷達、激光雷達以及攝像頭，他們有各自的強項”，Delphi是英特爾在無人駕駛領域的合作伙伴，他們的首席技術官Glen De Vos這樣說。

展示了英特爾無所不能的技術路線后，英特爾希望把自己的解決方案以及相關的芯片能夠賣給廣大汽車廠商，可以這樣來理解——他們想做無人駕駛領域的Wintel平臺。

“就像我們給電腦貼標簽一樣，我們也想給使用英特爾技術的汽車貼上LOGO”，英特爾自動化解決方案部門總經理Kathy Winter對界面新聞表示。

收購

留給英特爾的時間并不多。

大部分廠商都在討論2020年推出無人駕駛車輛，而芯片廠商比如英偉達(Nvidia)已經和特斯拉、奔馳等廠商合作，但英特爾在這個領域并沒有很大的進展——如果從實際的合作來看。

尤其是那些保守的傳統汽車廠商，他們對于新技術的采用，尤其是來自合作伙伴的新技術都有嚴格的考核，英特爾要做自動駕駛領域的“Wintel”并不容易。

英特爾是芯片廠商，為了找到自動駕駛領域的“Windows”，它收購了一家無人駕駛領域的“微軟”Mobileye——就在今年3月14日，英特爾宣布以135億美元收購這家以色列公司，金額之高讓業界側目。除此之外，英特爾還激進地表示將自己自動駕駛部門并進這家公司。

外界并不知道英特爾內部發生了什么，但是在兩年之內，自動駕駛在英特爾內部的策略重要性一定是有重大的提高——在2015年11月的時候，英特爾首席執行官科再奇(Brian Krzanich)表示，未來幾年英特爾在自動駕駛的投入會超過2.5億美元，但是，這次一次性花掉了153億美元。

Mobileye是以色列一家知名的高級駕駛輔助系統(ADAS)廠商，1999年成立，2012年上市，產品包括攝像頭、芯片以及軟件解決方案，目前Mobileye商業化主要領域在半自動駕駛系統領域，比如為特斯拉的Autopilot提供半自動駕駛系統。

收購完成后，科再奇在給員工的一封內部信中表示，“Mobileye帶來了業界最好的汽車應用級別的計算機視覺，以及汽車制造商和供應商的強大后盾。總之，我們可以以更低的成本為汽車制造商在從云到車的解決方案中提高性能，從而加快推進自動駕駛的未來”。

Mobileye相對英特爾來說，長處在于算法和數據，盡管它也出售芯片，但毫無疑問在芯片的研發和生產上，英特爾更有優勢。

對于英特爾來說，Mobileye手中超過30家汽車廠商的合作資源尤其重要——在2015年年7月，Mobileye宣布將與寶馬和英特爾合作，計劃在2021年實現高度自動駕駛車輛和全自動駕駛車輛量產。

一個不能夠忽視的背景是，英特爾作為全球最大的芯片廠商，在人工智能領域卻被專門做圖形芯片處理的GPU廠商英偉達“逆襲”了。

這需要追溯至2012年深度學習領域的歷史性突破。在當年國際圖片識別大賽ImageNet中，深度學習領域巨擎杰夫·辛頓(Geoffrey Hinton)和其學生的團隊首次以深度學習算法勝出，擊敗一直占據主流地位的傳統機器學習算法，大大提高了機器識別圖片的準確性。在此之后，辛頓的學生又發現，用GPU而不是CPU，對于深度學習算法有極大的幫助。

在深度學習越來越重要的同時，GPU意外獲得了市場，而英偉達這樣一個做游戲顯卡細分市場的生產者在短短幾年時間內成為深度學習以及人工智能領域的重要玩家。

英特爾在收購Mobileye之前，已經收購了數家公司試圖補足人工智能這個領域的短板：

2016年8月，英特爾宣布收購深度學習初創公司Nervana Systems，交易金額據傳約為4.08億美元，Nervana據稱擁有目前最快的深度學習框架。

同年9月，英特爾宣布收購無晶圓半導體公司Movidius，這家公司主要致力于高性能處理器體系機構及計算機視覺芯片研發，功耗比市場上其它芯片都要低，已經被大疆廣泛采用。

而在此之前，英特爾還收購了類Mobileye的公司Yogitech——后者能夠通過感應器和攝像頭收集和處理無人駕駛汽車周圍的環境信息；還有開發了供駕駛輔助系統使用的軟件和服務公司俄羅斯的Itseez。

更大手筆的是，英特爾還花167億美元買下Altera，這是一家在FGPA領域有重要積累的芯片公司，相比英偉達所專注的GPU，英特爾認為FGPA有自己重要的優勢，“FPGA的優勢在于并行計算能力，能夠更敏捷地處理傳感器傳來的數據，支持決策系統做出更好的決定，讓控制系統快速響應。在L4級別上，CPU+FPGA 方案會顯示出巨大的優勢。”英特爾可編程解決方案事業部自動駕駛團隊總監Michael Hendricks指出。

無論如何，英特爾現在各方面能力都具備了，百度前科學家余凱在英特爾收購Mobileye的時候接受媒體采訪時指出：“這次收購讓英特爾有了CPU+FPGA+EyeQ+5G構成的強大計算平臺和通信，構成了從感知到決策和通訊的完整解決方案，在自動駕駛方面的綜合實力瞬間大幅躍升。”

人工智能的分水嶺

分水嶺已經出現，這就是人工智能，錯過人工智能的公司在未來一定難以興盛，英特爾現在正在試圖爬過這個分水嶺。

自動駕駛是目前人工智能最火熱的應用領域，你可以把它看成人工智能領域的一個分支，而如果進一步分解這個市場：它有Mobileye這樣的以數據和算法取勝的軟件公司，也有英偉達這樣主要做芯片和解決方案的芯片生產廠商以及傳統汽車生產廠商。

英特爾通過一系列收購讓自己在算法和數據上同樣具有優勢，接下來，擺在這個巨頭面前的問題是如何整合這些收購來的公司，Daniel McNamara在英特爾收購Altera后擔任公司可編程解決方案事業部總經理，他說，科再奇一直參與到兩家公司的整合當中。

Naveen G.Rao原本是深度學習初創公司Nervana Systems的創始人，在被收購之后進入英特爾。“我們成立只有兩年半，相對英特爾來說體量很小。但是我們希望能夠將我們靈活的文化帶到英特爾去。”他說，他們現在正試圖利用英特爾原本的資源打造功能強大的芯片。

今年3月25日，英特爾成立了AIPG。“英特爾是一個自上而下的公司組織，CEO下達總命令，下面的人執行，”Naveen G. Rao說，獨立部門的成立能夠讓英特爾這樣的大公司像創業公司那樣運作，“雖然我們不能改變所有的部門，但是我希望能夠在此以新的方式做一些新的事情。”

英特爾考慮的是如何讓客戶買下他們的芯片和解決方案。“最大的挑戰來自客戶是否信任我們的產品，他們是否對我們的技術持有信心，是否能接受這樣的技術，是否覺得安全。”英特爾自動化解決方案部門總經理 Kathy Winter在接受界面新聞采訪時表示。

就在英特爾向媒體開放他們的自動駕駛成果之后，英偉達在硅谷召開了今年的開發者大會，發布了新的產品。大會當天，英偉達股價上漲接近20%，而過去一年時間里，這家公司更是以股價上漲300%成為硅谷最火爆的公司。

來源：界面新聞