“寻找下一个改变世界的突破点”，这句话并非广告语，芯片巨头英特尔一直在努力着。49年风雨历程，英特尔才成为全球最大的芯片制造商，同时也是计算机、网络和通信产品的领先制造商。在英特尔万余件产品中，有几个重要的里程碑产品，这些产品影响了全球整个IT产业的发展，成就了无数IT界精英。但是最近，这家被国际公认的老牌芯片巨头，却出人意料的执行破釜沉舟的转型计划。

犹记得，近日不久，英特尔才发布新一代满足游戏玩家需求的酷睿处理器芯片，发布之后，这位曾经的PC端芯片巨头突然宣布，在未来，英特尔的重心将放在自动驾驶芯片上，并表示花费超2200亿元，这项举措，表明英特尔决定通过并购填补在自动驾驶领域的技术空白。

英特尔全面打造自动驾驶芯片帝国

汽车产业正在经历深刻变革，汽车将成为下一个智能平台，此事已经是板上钉钉。和智能手机相比，汽车未来所需的芯片数量更多，难度更大，功能更繁多，涉及到的商业生态也更复杂。毫无疑问，汽车产业未来将会是全球半导体巨头们角逐的焦点。

按照英特尔的规划，其2020年量产的自动驾驶芯片EyeQ5系列的制程是7纳米。但是随着半导体制程工艺逼近极限，整个行业的发展速度明显放缓，英特尔的10纳米芯片将在2019年实现量产，与此同时，自动驾驶芯片领域的竞争日趋激烈。据预测，到2020年，一辆汽车将使用1000颗芯片。巨大的需求让车用芯片成为新战场，除了英特尔之外，高通、英伟达、恩智浦、德州仪器、ARM等芯片巨头也都虎视眈眈。

英特尔正式进入自动驾驶芯片领域的时间并不算太晚，早在2016年，英特尔就开始收购自动驾驶相关的公司。

2016年，英特尔相继收购了计算机视觉公司Itseez、人工智能初创企业Nirvana Systems、计算机视觉处理芯片公司Movidius，此外，在2016年10月，英特尔和东软还联合研发出了SDC平台解决方案——C－AIfus，这个解决方案融合了虚拟化技术，采用大尺寸高分辨率的触摸屏，可通过车内外的互联互通技术与其他多个平台无缝链接。

11月底，英特尔将汽车团队从物联网团队中剥离，成立ADG，由此前执掌英特尔物联网事业部的老将Doug Davis担任主管。成立ADG没多久，英特尔就在2017年1月，英特尔收购了高精度地图公司Here 15％的股份，并于CES上推出了“Intel Go”平台，该平台包括两种版本的自动驾驶车内开发平台、智能驾驶5G车载通信平台和智能驾驶软件开发工具包。

Intel Go中使用的凌动系列处理器能够支持虚拟化、并无缝支持车载信息娱乐系统，数字仪表以及车载导航仪等多个高清屏幕的使用和互动，而定位于服务器市场的至强处理器，能够支持较大的并发连接数和数据吞吐量，从端到云。而应用于英特尔SDC的Apollo Lake平台，有出色的图形图像处理能力，支持多个独立高清显示屏，连接汽车上的其它传感器和摄像头后，原来用于车载信息娱乐或数字仪表的相同模块也可以用于ADAS中。

这些都表明，近几年在移动智能时代表现不佳的英特尔，在自动驾驶领域的押注。

用钱并购Mobileye，砸出自动驾驶芯片市场

尽管，英特尔已经开始投入自动驾驶领域，但是，从零开始研发新技术需要耗时很久，而自动驾驶汽车元年即将在2020年到来。因此，英特尔“投机取巧”，选择了一条捷径，通过并购相关自动驾驶芯片企业，以此来填补自身技术的空白。

为了不再错过自动驾驶汽车的最佳市场机会，抢夺自动驾驶先机，英特尔一直践行买买买的策略，其并购主要围绕AI和自动驾驶方面，据其公开的并购金额，当前已经累计超过324亿美元。

英特尔的这些并购案中，自动驾驶芯片最关键的一个环节就是收购Altera和Mobileye。

未来的ASICASSP市场，一个是FPGA市场，一个是ASIC／ASSP市场，虽然目前FPGA进入了服务器市场，但是进入的份额是非常低的，而英特尔自身在服务器市场的占有率超过了90％。因此，它看中的是ASIC／ASSP市场，收购Altera和Mobileye也进一步深化了在自动驾驶的布局，特别在收购Mobileye之后，英特尔的自动驾驶事业部就与Mobileye合并，形成新的自动驾驶部门，并由Mobileye联合创始人、董事长兼CTO Amnon Shashua领导。

英特尔十分重视中国这个全球最大的汽车市场，竭力加强和中国本土企业的合作。在智能驾驶舱方面，英特尔和一汽、北汽、长城等车企建立合作。在今年初的CES展上，英特尔宣布和上汽、四维图新合作开发自动驾驶技术。在今年的百度AI开发者大会上，英特尔披露了和百度在自动驾驶、人工智能领域的深度合作。此外，英特尔目前正在和华为进行5G相关技术的测试。历数英特尔近年来的动作，可以看出英特尔在汽车领域的布局十分全面，从传感器到高精地图，从车联网到测试车队，从软件开发到核心芯片，智能座舱、自动驾驶、车联网，英特尔除了没有自己制造之外，基本上涉及了汽车产业变革的所有方向。

自动驾驶芯片三大玩家各有特色

细数目前，全球前14大的技术公司里有12家已经宣布开发自动驾驶相关的技术，在汽车领域全球前14家的车厂已经有13家宣布要进军自动驾驶的领域，然而，在这么一个风口，自动驾驶计算平台的三大玩家分别是英特尔、英伟达和高通。

自动驾驶领域，算力和能耗都是必须要考虑的因素。自动驾驶级别越高，对算力的需求就越强，但同时能耗的问题也不容忽视。英特尔和英伟达的自动驾驶芯片各有侧重点，在算力方面，英伟达的方案远强于英特尔，但是在能耗上，英特尔的方案低于英伟达。继英特尔收购Mobileye之后，英伟达就马不停蹄和德国Bosch强强联合，打造新版Tegra（“行车电脑”系统的超级芯片），抛开英伟达与Bosch合作不谈，英伟达本身就在深度学习领域和训练平台这块占有绝对的优势，比如自身有很快的迭代速度，在过去三年里，英伟达GPU（图形处理器，它是显卡的“心脏”）的性能提升了65倍，功耗下降了7倍，其正在重新设计自身的GPU框架，即从面向图形的优化设计转向越来越多的面向深度学习的优化，并在GPU功耗方面得到了极大改善。

再说高通，众所周知，高通目前是全球最大的汽车半导体供应商，当然这得益于，它在去年以470亿美元收购了恩智浦，而恩智浦此前便收购飞思卡尔，所以使得整个新的高通在汽车电子的产品组合方面比较全面。此外，高通是V2X领域的领导者，它的DSRC的产品已经成功运用在通用的凯迪拉克上。在5G方面，毫米波雷达，汽车娱乐导航系统方面都有比较明显的市场优势。

再者，高通现在拥有一些比较高性价比的产品组合，比如说它推出的BlueBox自动驾驶平台，跟英伟达和英特尔这样比较高端的数百美元甚至更高价格的产品比起来，S32V视觉处理器的价格其实只有二三十美元，这也是它能够在汽车电子领域有高占有率的关键因素之一。

总结

自动驾驶所使用的计算平台，由最开始使用CPU，到后来的GPU，到现在GPU和FPGA的组合使用。在未来的话，应该是一个基于专用的人工智能IP的处理器时代，在这样一个时代最显著的特征就是算法和芯片要协同进化。

然而，在过去很长的时间内，算法是迁就于芯片构架的。但随着fabless模式的成熟，设计一个专用的IP其实在投资方面的门槛已经降低。Mobileye就是这样一个成功的典范，它最开始用PC去开发，后来跟ST合作做专用的芯片，即它的EyeQ系列，获得极大的成功。

面对尚未成型的自动驾驶国际市场，许多标准和法规尚未确立，科技巨头、车企、Tier1、创业公司也都在加紧步伐。时移势易，英特尔面对智能手机时代的失败，是否会是英特尔在自动驾驶芯片领域当仁不让，打造又一个“PC时代的王者”也未可知。