據報道，半導體大廠英特爾(Intel)準備大規模投資在自駕車的領域，開發自駕車專用的處理器。而且，目前英特爾內部已經成立汽車解決方案事業部，開始進行相關的研究與發展計劃。

　　報導指出，在過去個人電腦發展的年代，英特爾幾乎成為個人電腦處理器的代表詞。然而，隨著個人電腦產業的逐漸消退，英特爾也不得不轉型到其他發展領域中。而在即將來臨的自駕車時代中，英特爾也同樣希望能夠復制個人電腦處理器的成功經驗。

　　事實上，自駛車其實就是電腦系統操控的汽車。因此，自駕車的處理器芯片必須能夠處理來自自駕車身上的諸多感測器、攝像頭等等傳送進來的大量資訊，用以分析與處理當前的交通、周邊環境以及路上各種異常現象然后對方向盤、煞車、燃油等系統實施相應操控。

　　英特爾汽車解決方案事業部總經理Elliot Garbus 日前接受媒體采訪時表示，自駕車上密集的資料處理業務，其強度類似于當前高性能伺服器所用的處理器。所以，就本質上來說，自駕車就是一個以輪子上在陸地上移動的資料中心。

　　Elliot Garbus 也強調，未來自駕車專用處理器除了具備強勁的處理性能之外，英特爾也準備讓處理器具備多樣性和適應能力。就與過去的個人電腦一樣，汽車處理器也能夠應用于各式各樣的車輛中。就此方面來觀察，在英特爾眼中，自駕車已經成為個人電腦、智能手機之后，另外一個大量處理器芯片的應用領域。所以，英特爾希望能夠加速開發，搶占市場占有率。

　　過去一段時間，英特爾已經徹底在智能手機處理器市場失守，將此一市場拱手讓給美商高通(Qualcomm)與臺灣聯發科。如今，在自駕車領域，從汽車駕駛系統部分來看，顯然英特爾已經落后給Google、 Uber、 Tesla 以及傳統許多大型車廠。因此，英特爾在此領域，開始轉移專注方向，朝過去所擅長的處理器方面發展。

　　2016 年年中，英特爾就宣布將和德國寶馬(BMW)、以色列Mobileye 合作，共同開發自動駕駛汽車，產品將會在2020 年問世。在這個合作協議中，規劃由英特爾專注擅長的處理器芯片發展，而以色列Mobileye 公司則在電腦影像識別、機器學習以及資料分析等領域發展。另外，2016 年5 月份，英特爾也收購了一家電腦視覺識別公司Itseez，就被認為是針對進入自駕車領域的技術準備。

　　當然，在自駕車芯片領域，英特爾亦將面臨一大批實力強勁對手的挑戰。這其中包括輝達(Nvidia)、高通，以及日本瑞薩電子(Renesas)等。事實上，面對全球個人電腦市場的萎縮，這些年英特爾一直在尋找自己的定位。之前，英特爾曾經在物聯網芯片、無人機芯片市場等廣泛投資。但是，這些市場的規模還十分有限，無法彌補電腦處理器芯片市場下滑的部分。如今，英特爾希望能在自駕車風潮的浪頭上分得一塊市場，以找回未來發展的態勢。

　　自動駕駛汽車處理器混戰即將打響

　　NVIDIA新款AI芯片與自駕電腦　與英特爾競逐商機

　　繪圖芯片(GPU)大廠NVIDIA積極投身人工智能(AI)芯片開發行列，將與英特爾(Intel)一較高下。早前在北京國際飯店會議中心舉行的“GTC China 2016”大會上，NVIDIA最新發布兩款基于Pascal架構開發的處理器，分別為“TeslaP4”及“Tesla P40”，主要針對數據中心市場;另發表一款“Drive PX 2”針對自駕車AI領域的電腦，未來百度(Baidu)將導入自有的自駕系統當中。

　　兩款Tesla芯片宣稱強化深度學習速度

　　根據彭博及路透報導，Tesla P4及Tesla P40屬于深度學習處理器的一種，分別內建72億個及120億個電晶體，并分別具備2，560個及3，840個統一運算架構(CUDA)核心，兩款處理器效能相當于40顆中央處理器(CPU)的整合，處理速度可達CPU解決方案的45倍，加上所采Pascal架構能夠協助深度學習加速達65倍，這讓Tesla P4及TeslaP40也都具備AI處理效能。

　　NVIDIA表示，Tesla P4主要針對大量數據中心所采用的服務器市場。基于Pascal架構，NVIDIA宣稱Tesla P4效率較英特爾服務器芯片快上40倍，也較前一代產品在影像處理速度上快上超過3倍。Tesla P40則主要面向超級電腦這類處理性能更強大的單一電腦市場。

　　NVIDIA宣稱該公司GPU是AI系統的正確采用選擇，并已投資發展可讓其GPU更易于使用的軟件。英特爾則于8月先發表一款自有AI芯片。NVIDIA及英特爾均希望確保Google等數據中心營運業者不僅會采用其芯片技術，且不會想嘗試自行開發自有客制化解決方案。

　　發布Drive PX 2自駕車AI電腦　百度將采用

　　NVIDIA也發表Drive PX 2自駕車AI電腦，宣稱功耗僅10瓦，體積較該公司2016年1月推出的原型樣式版本小上一半，借此有助將AI技術導入適合用在可量產車款的電腦中。DrivePX 2能夠將汽車傳感器搜集的資料進行整合，采用深度神經網絡生成車輛行車周圍的復雜物體圖像。

　　未來大陸百度自有自駕系統的車內汽車電腦，便將采用NVIDIA這款DrivePX 2電腦。隨著全球有愈來愈多汽車制造商正積極投入自有自駕車技術開發，NVIDIA正試圖透過推出效能更強大的電腦或處理器，協助降低自駕車開發門檻，讓更多汽車制造商也能進軍這塊市場。

　　NVIDIA與百度在9月初也宣布將共同開發一款全自駕車架構，將以兩家業者各自在AI技術上的專業，從云端到汽車端共同打造這款全自駕車架構。

　　目前全球AI芯片發展仍在初期階段，不過在NVIDIA最新一季數據中心業務營收達翻倍成長的1.51億美元表現中，多數均來自AI相關業務;英特爾數據中心業務最新一季銷售額達40億美元，不過幾乎很少是來自AI相關業務創造的收入。

　　高通布局自駕車芯片　與NVIDIA、英特爾正面交鋒

　　自動駕駛技術是車聯網的下一個研發重點，加上自駕車可能在4~5年內完成商業化，為芯片制造商創造極大商機。市調機構Gartner預期，2020年全球使用車聯網的汽車數量，將會從目前的6，000萬臺大幅增加至2.5億。

　　據Seeking Alpha網站報導，聯網汽車主要搭載移動處理器運算平臺以及支援軟件，提供車載資訊娛樂(infotainment)和資通訊系統(Telematics)所需的寬頻連線，乘客可透過智能手機和平板連結資訊娛樂系統、接收道路維修資訊、并利用車對車(Vehicle-to-Vehicle)通信增加路上行車安全。

　　高通(Qualcomm)在CES2016發表專為汽車市場設計的Snapdragon 820A處理器，期望透過這款以14納米FinFET制程打造的芯片，將移動裝置上的即時云端連線瀏覽、沉浸式4K圖形和視訊顯示、軟硬體升級彈性以及深度學習和遠端診斷等功能延伸至車載系統，提升汽車安全性能。

　　Snapdragon車用解決方案由Snapdragon處理器和數據機組成，采用ARM架構平臺，相容于Android作業系統和Blackberry的QNX平臺。英特爾(Intel)則推出以AtomE3800處理器為主的解決方案，可于Linux和QNX平臺上執行。

　　QNX與Linux系統在車用平臺的滲透速度比Android系統快，加上Linux基金會推出開源車載作業系統(Automotive Grade Linux;AGL) ，Linux可望成為車載系統的領先者。

　　由于車載運算與移動運算同樣講求輕薄，因此高通在移動運算領域的經驗將提供該公司最大的競爭優勢。然Android系統在汽車產業的普及率不高，連帶限制高通在車用市場的成長潛力。盡管高通已宣布未來的車用處理器將使用Linux的AGL設計，但只怕推出時英特爾已站穩市場。

　　NVIDIA切入市場的角度與英特爾和高通不同，主要提供汽車制造商可直接安裝的即插即用裝置。NVIDIA的競爭優勢在于該公司的先進繪圖技術，透過Drive PX 2平臺，車廠便可部署人工智能工具、監控汽車位置、辨識周遭物體、計算安全駕駛的最佳距離。

　　此外，NVIDIA也推出DriveCX數位駕駛艙系統，以先進繪圖技術提供虛擬實境及擴增實境的環景效果。Drive CX可與QNX、Linux和Android系統相容。

　　Snapdragon820A系統單芯片將支援Zeroth深度學習演算法，可分析影像與聲音。報導認為，高通若能在短期內增進其繪圖方面的技術，并推出支援Linux平臺的產品，便有機會成為自動駕駛芯片的領導者。