自动驾驶是一个系统级工程，需要无数厂家齐心合力才能完成。在投入自动驾驶研发的庞大阵营中，总少不了个别开挂的厂商，他们会提供一套近乎完整的平台和解决方案，并且从服务器一直延伸到汽车终端，甚至建立一个属于自己的自动驾驶联盟，是的，我们说的是英特尔。从收购Mobileye，到联合菲亚特克莱斯勒、宝马、德尔福以及大陆集团，在自动驾驶技术完全普及之前，英特尔已经铺平了道路。而今天我们也有幸遇到了英特尔无人驾驶事业部中国区总监徐伟杰，和他一起聊了聊英特尔在自动驾驶的方方面面。
英特尔无人驾驶事业部 中国区总监 徐伟杰
从云到车的立体覆盖
如果从实际的产品线分类，英特尔的自动驾驶产品可以横跨Intel GO以及云计算两大阵营。其中Intel GO横跨汽车与互联两个领域，不仅在自动驾驶技术达到Level 4或者Level 5的时候提供相当于服务器级别的处理器性能，还可以通过车载5G网络提供一套高速通讯解决方案。
另一部分则是在云端，英特尔通过数据中心技术进行模型训练和模型推理，从而让需要数万次实地测试的数据，通过计算机模拟在数秒内完成。
就在当下，英特尔已经宣布通过组建100多辆Level 4级别的自动驾驶车辆，在年底展开实路测试。而2018款奥迪A8的Level 3自动驾驶也源自于英特尔处理器的支持，百度的Apollo计划同样也少不了英特尔的重要支持。
在英特尔看来，实现“端对端”是自动驾驶极速的核心竞争力，事实上英特尔也是唯一一家可以提供从汽车、网络到云的“端到端”无人驾驶解决方案的公司。
在数据处理上，英特尔选择了与NVIDIA完全不同的FPGA方式。FPGA同时解决了GPU功耗过大的问题，还可随时编程优化。特别是在收购Mobileye后，英特尔获得了更高效的IQ系列预处理芯片，通过Mobileye优秀的预处理系统，英特尔可以更快的在大量的图像中找到关键数据，并让CPU发挥出决策作用。
FPGA同时带来的好处还有可以随时通过OTA进行升级，并加强数据保护。作为5G规范的坚定支持者，英特尔认为V2X比DSRC专用短程通信技术更有前景，它不需要重新建立基站，并可以依靠现有的4G网络基础上进行升级，过度也更为容易。
英特尔对于云端的数据处理、存储和挖掘能力毋庸置疑，通过现有数据的仿真模拟，英特尔可以让验证算法的工程师们在短时间内获得需要数万次实路测试可能才能得到的成果。更重要的是，英特尔还专门组织了软件团队开发了一整套软件开发包，包括编译环境、软件优化工具、深度学习、机器人学习的加速库。
差异化协同让技术加速
如果想在业内获得广泛的接受，仅有优秀的SDK远远不够。自科再奇在去年洛杉矶车展上宣布在未来两年新增超过2.5亿美元的投资，以期实现全面无人驾驶之后，英特尔在自动驾驶领域的投入不断加码，德尔福、大陆集团和菲亚特克莱斯勒加入就是最成功的例子。
事实上英特尔希望加入的每一个成员都能在自己的专属领域中为自动驾驶做出贡献，比如宝马更了解欧洲环境，菲亚特克莱斯勒则更了解北美，德尔福和大陆集团有正好分别是北美和欧洲的上游供应商。通过结盟建立一套全球范围内的生态链远比单打独斗强劲得多。
更重要的是，联盟之内获得的测试数据还会相互共享，英特尔也会从主机厂商中获得更多的实体车辆支持，最终达到互利互惠的效果。
为下一个技术点做好准备
预计到2020年左右，量产车型的自动驾驶级别会全面进入Level 3，更为激进的厂商甚至会在2021年发布Level 4车型。无论是技术整合还是建立联盟，英特尔已经给未来的自动驾驶规划出了一套丰满的愿景，在通过无数次新算法尝试、模拟以及磨合之后，主机厂商们的高阶自动驾驶车型最终会给交通环境彻底改变。
而这宏大的计划也仅仅是英特尔前进的其中一个步骤，如何给双手空出来的驾驶者和乘客们提供娱乐、信息通讯上的便利，似乎成了高阶自动驾驶技术实现后的新问题。无论如何，英特尔已经比对手们多想了一步，并未下一个技术井喷做好了准备。
