英特尔的无人驾驶大战略：完整技术、打造生态(2)

　　值得一提的是，英特尔今年1月还收购了原诺基亚旗下芬兰地图服务商Here 的15%股份，为自己的无人驾驶布局补上了重要的高清地图拼板。鉴于Here目前的主要股东是奥迪、宝马和奔驰，英特尔入股颇有一箭双雕的意味。

　　在收购Mobileye之后，英特尔已经在无人驾驶领域投入了数百亿美元，完成了从传感器到芯片到地图到处理器到人机交互到深度学习算法的全面布局，具备了从环境感知到人工智能到人机交互的一套完整的解决方案。

　　具体来看英特尔在无人车领域的技术解决方案。

　　获取数据：以Mobileye为代表的基于摄像头的视觉识别解决方案，和以谷歌、百度为代表的基于激光雷达的扫描建模解决方案，是目前自动驾驶领域的两大解决方案。通常来说，视觉识别方案成本低，视野更为广阔;而激光雷达方案建模更精准，但成本较高。

　　虽然谷歌一直在努力降低高线束激光雷达的成本，但较之数百美元级别的摄像头传感器依然不是一个级别。谷歌使用的定制高线束64线激光雷达单个价格接近8万美元，而16线激光雷达价格也要8000美元。目前无人驾驶技术，需要使用64线激光雷达才能满足远距离检测与追踪需求。这也是阻碍无人驾驶技术普及的一大障碍。

　　而Mobileye的计算机视觉识别技术正是低成本的解决方案。由于收购Mobileye的交易尚未完成，英特尔无人驾驶高管并没有对未来的相关整合具体置评。但英特尔无人驾驶解决方案首席工程师兼首席系统架构师杰克-韦斯特(Jack Weast)对新浪科技表示，英特尔提供的技术能用于摄像头、激光雷达以及毫米波雷达等多种技术解决方案，会根据用户的实际需求来灵活提供技术，而不会局限于某种解决方案。

　　处理数据：为了处理传感器获取的数据进行视觉识别和深度学习，无人车既需要高性能的处理器，又需要把功耗降低到车载功率的级别。为了解决这一问题，英特尔通过FPGA和CPU优化分区，既保证了至强处理器的工作性能，又将能效提升了六倍，功耗降低到40瓦以下。

　　在收购FPGA领域市场份额接近四成的Altera之后，英特尔在CPU和FPGA混合处理器领域迅速占据了主导地位，在低能耗和高性能之间实现了鱼与熊掌兼得。而这种处理器不仅正在云计算服务器领域迅速增长，也成为无人车领域未来的重要心脏保证。

　　今年的CES上，英特尔发布了Intel Go汽车平台，搭载了28颗Xeon处理器和两颗FPGA处理器，并带有5G基带，与先行一步进入无人车领域的英伟达(Nvidia)的Drive PX2平台正式展开竞争。

　　传输数据：具有机器学习能力的无人车需要网络进行数据传输，以即时应对各种路况，还需要获取用于精准导航的高清3D地图，而这对无人车的网络连接提出了更高的要求。目前的4G LTE网络还不足以高速传输大数据文件，存在着延迟问题，无法满足无人车的数据传输需求。