后Mobileye时代 自动驾驶芯片的未来何在

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OFweek电子工程网讯 2017年3月13日，英特尔宣布斥资153亿美元收购Mobileye，在36氪之前的评论文章中我们指出：英特尔此次收购，将一举奠定自动驾驶+车联网芯片领域英伟达、英特尔、高通三足鼎立的局面。那么他们三者的优势和劣势分别是什么？在未来智能汽车的底层技术自动驾驶、V2V（Vehicle-To-Vehicle）、V2X（Vehicle to X）等技术领域，三者未来的发展会呈现怎样的走向？
英伟达
在英特尔收购Mobileye的同时，英伟达也在短短不到10天的时间里连续宣布了与全球第一和第五的Tire 1供应商博世、采埃孚以及全球最大的重型卡车制造商之一PACCAR达成或深化了自动驾驶领域的合作，继续扩大自己的朋友圈。在自动驾驶的大潮来临前夕，英伟达是一家不容忽视的芯片厂商。
过去一年里，出于GPU平台在AI和自动驾驶领域的大量应用场景优势，英伟达的股价开始异军突起。但罗马不是一天的建成的。英伟达的领先地位，最早要追溯到早期英伟达科学家David Kirk带领团队推出的利用GPU平台进行通用并行计算架构CUDA。这一架构使得程序员可以利用C语言、C++等为CUDA架构编写程序，利用GPU平台进行大规模并行计算。这一架构发布后很多年，在高性能并行计算领域，英伟达都处于绝对的优势地位。
时下大热的AI领域有一个炙手可热的技术便是深度学习神经网络，深度学习要求底层芯片能够在高速状态下分析海量的数据，对高性能计算需求非常高，而上文中我们已经提到，GPU可以进行大规模并行计算，有着出色的并行计算能力，对深度学习神经网络的训练和分类都有着显著的加速效果。除了性能，通用CPU在能耗和成本上也不具优势。如果更加通俗的语言来描述，是深度学习技术和英伟达非常合拍，二者互相成就了对方。
当然，英伟达能获得今天一骑绝尘的领导地位，与英伟达创始人兼CEO黄仁勋是分不开的。在黄仁勋的带领下，英伟达对市场的嗅觉灵敏，产品迭代速度极快，在过去3年里，英伟达的自动驾驶芯片性能提升了65倍，功耗下降到原先的1/7。一个明显的例子在于采用英伟达两代自动驾驶芯片的特斯拉汽车性能相差达到40倍。而最新发布的XAVIER AI车载超级电脑的性能再度提升，达到30 Tops DL，与此同时功耗仅为30W。当然对于英伟达而言，最大的突破在于这套专为自动驾驶打造的解决方案达到了车规级安全标准ASIL D级。
除了和博世、采埃孚、PACCAR的合作，英伟达此前在自动驾驶领域达成合作的小伙伴孩包括奥迪、奔驰、丰田、沃尔沃、百度等。
在自动驾驶技术的关键组成部分高精度地图上，英伟达分别和百度（中国大陆）TomTom（欧洲）Zenrin（日本）Here（算法与技术）达成合作，完善了覆盖全球主要市场的高精度地图板块。
在过去英伟达的屡次发布会及黄仁勋采访中我们可以发现，与高通、英特尔不同，在未来的技术演进中，英伟达将专注于构建自动驾驶解决方案，并且还在不断扩大自身优势。
高通
要梳理高通在自动驾驶及车联网领域的布局，就不能不提高通2016年470亿美元收购恩智浦。这次收购使得高通一举成为全球最大的汽车半导体供应商。实际上在被收购之前，恩智浦就是全球最大的汽车半导体公司，在SDR软件无线电、NFC、网络安全、CMOS毫米波雷达、处理器芯片、汽车功能安全等技术领域均处于领先的市场地位，而高通的传统强项在5G、人工智能、V2X、无线充电、车载娱乐影音系统等方面。也就是说，两者的业务重合度很低，这是高通在汽车半导体领域一次业务互补的并购。

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英伟达一直都默默的不断扩大，很了不起！

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