“尋找下一個改變世界的突破點”，這句話并非廣告語，芯片巨頭英特爾一直在努力著。49年風雨歷程，英特爾才成為全球最大的芯片制造商，同時也是計算機、網絡和通信產品的領先制造商。在英特爾萬余件產品中，有幾個重要的里程碑產品，這些產品影響了全球整個IT產業的發展，成就了無數IT界精英。但是最近，這家被國際公認的老牌芯片巨頭，卻出人意料的執行破釜沉舟的轉型計劃。
猶記得，近日不久，英特爾才發布新一代滿足游戲玩家需求的酷睿處理器芯片，發布之后，這位曾經的PC端芯片巨頭突然宣布，在未來，英特爾的重心將放在自動駕駛芯片上，并表示花費超2200億元，這項舉措，表明英特爾決定通過并購填補在自動駕駛領域的技術空白。
英特爾全面打造自動駕駛芯片帝國
汽車產業正在經歷深刻變革，汽車將成為下一個智能平臺，此事已經是板上釘釘。和智能手機相比，汽車未來所需的芯片數量更多，難度更大，功能更繁多，涉及到的商業生態也更復雜。毫無疑問，汽車產業未來將會是全球半導體巨頭們角逐的焦點。
按照英特爾的規劃，其2020年量產的自動駕駛芯片EyeQ5系列的制程是7納米。但是隨著半導體制程工藝逼近極限，整個行業的發展速度明顯放緩，英特爾的10納米芯片將在2019年實現量產，與此同時，自動駕駛芯片領域的競爭日趨激烈。據預測，到2020年，一輛汽車將使用1000顆芯片。巨大的需求讓車用芯片成為新戰場，除了英特爾之外，高通、英偉達、恩智浦、德州儀器、ARM等芯片巨頭也都虎視眈眈。
英特爾正式進入自動駕駛芯片領域的時間并不算太晚，早在2016年，英特爾就開始收購自動駕駛相關的公司。
2016年，英特爾相繼收購了計算機視覺公司Itseez、人工智能初創企業Nirvana Systems、計算機視覺處理芯片公司Movidius，此外，在2016年10月，英特爾和東軟還聯合研發出了SDC平臺解決方案——C－AIfus，這個解決方案融合了虛擬化技術，采用大尺寸高分辨率的觸摸屏，可通過車內外的互聯互通技術與其他多個平臺無縫鏈接。
11月底，英特爾將汽車團隊從物聯網團隊中剝離，成立ADG，由此前執掌英特爾物聯網事業部的老將Doug Davis擔任主管。成立ADG沒多久，英特爾就在2017年1月，英特爾收購了高精度地圖公司Here 15％的股份，并于CES上推出了“Intel Go”平臺，該平臺包括兩種版本的自動駕駛車內開發平臺、智能駕駛5G車載通信平臺和智能駕駛軟件開發工具包。
Intel Go中使用的凌動系列處理器能夠支持虛擬化、并無縫支持車載信息娛樂系統，數字儀表以及車載導航儀等多個高清屏幕的使用和互動，而定位于服務器市場的至強處理器，能夠支持較大的并發連接數和數據吞吐量，從端到云。而應用于英特爾SDC的Apollo Lake平臺，有出色的圖形圖像處理能力，支持多個獨立高清顯示屏，連接汽車上的其它傳感器和攝像頭后，原來用于車載信息娛樂或數字儀表的相同模塊也可以用于ADAS中。
這些都表明，近幾年在移動智能時代表現不佳的英特爾，在自動駕駛領域的押注。
用錢并購Mobileye，砸出自動駕駛芯片市場
盡管，英特爾已經開始投入自動駕駛領域，但是，從零開始研發新技術需要耗時很久，而自動駕駛汽車元年即將在2020年到來。因此，英特爾“投機取巧”，選擇了一條捷徑，通過并購相關自動駕駛芯片企業，以此來填補自身技術的空白。
為了不再錯過自動駕駛汽車的最佳市場機會，搶奪自動駕駛先機，英特爾一直踐行買買買的策略，其并購主要圍繞AI和自動駕駛方面，據其公開的并購金額，當前已經累計超過324億美元。
英特爾的這些并購案中，自動駕駛芯片最關鍵的一個環節就是收購Altera和Mobileye。
未來的ASICASSP市場，一個是FPGA市場，一個是ASIC／ASSP市場，雖然目前FPGA進入了服務器市場，但是進入的份額是非常低的，而英特爾自身在服務器市場的占有率超過了90％。因此，它看中的是ASIC／ASSP市場，收購Altera和Mobileye也進一步深化了在自動駕駛的布局，特別在收購Mobileye之后，英特爾的自動駕駛事業部就與Mobileye合并，形成新的自動駕駛部門，并由Mobileye聯合創始人、董事長兼CTO Amnon Shashua領導。
英特爾十分重視中國這個全球最大的汽車市場，竭力加強和中國本土企業的合作。在智能駕駛艙方面，英特爾和一汽、北汽、長城等車企建立合作。在今年初的CES展上，英特爾宣布和上汽、四維圖新合作開發自動駕駛技術。在今年的百度AI開發者大會上，英特爾披露了和百度在自動駕駛、人工智能領域的深度合作。此外，英特爾目前正在和華為進行5G相關技術的測試。歷數英特爾近年來的動作，可以看出英特爾在汽車領域的布局十分全面，從傳感器到高精地圖，從車聯網到測試車隊，從軟件開發到核心芯片，智能座艙、自動駕駛、車聯網，英特爾除了沒有自己制造之外，基本上涉及了汽車產業變革的所有方向。
自動駕駛芯片三大玩家各有特色
細數目前，全球前14大的技術公司里有12家已經宣布開發自動駕駛相關的技術，在汽車領域全球前14家的車廠已經有13家宣布要進軍自動駕駛的領域，然而，在這么一個風口，自動駕駛計算平臺的三大玩家分別是英特爾、英偉達和高通。
自動駕駛領域，算力和能耗都是必須要考慮的因素。自動駕駛級別越高，對算力的需求就越強，但同時能耗的問題也不容忽視。英特爾和英偉達的自動駕駛芯片各有側重點，在算力方面，英偉達的方案遠強于英特爾，但是在能耗上，英特爾的方案低于英偉達。繼英特爾收購Mobileye之后，英偉達就馬不停蹄和德國Bosch強強聯合，打造新版Tegra（“行車電腦”系統的超級芯片），拋開英偉達與Bosch合作不談，英偉達本身就在深度學習領域和訓練平臺這塊占有絕對的優勢，比如自身有很快的迭代速度，在過去三年里，英偉達GPU（圖形處理器，它是顯卡的“心臟”）的性能提升了65倍，功耗下降了7倍，其正在重新設計自身的GPU框架，即從面向圖形的優化設計轉向越來越多的面向深度學習的優化，并在GPU功耗方面得到了極大改善。
再說高通，眾所周知，高通目前是全球最大的汽車半導體供應商，當然這得益于，它在去年以470億美元收購了恩智浦，而恩智浦此前便收購飛思卡爾，所以使得整個新的高通在汽車電子的產品組合方面比較全面。此外，高通是V2X領域的領導者，它的DSRC的產品已經成功運用在通用的凱迪拉克上。在5G方面，毫米波雷達，汽車娛樂導航系統方面都有比較明顯的市場優勢。
再者，高通現在擁有一些比較高性價比的產品組合，比如說它推出的BlueBox自動駕駛平臺，跟英偉達和英特爾這樣比較高端的數百美元甚至更高價格的產品比起來，S32V視覺處理器的價格其實只有二三十美元，這也是它能夠在汽車電子領域有高占有率的關鍵因素之一。
總結
自動駕駛所使用的計算平臺，由最開始使用CPU，到后來的GPU，到現在GPU和FPGA的組合使用。在未來的話，應該是一個基于專用的人工智能IP的處理器時代，在這樣一個時代最顯著的特征就是算法和芯片要協同進化。
然而，在過去很長的時間內，算法是遷就于芯片構架的。但隨著fabless模式的成熟，設計一個專用的IP其實在投資方面的門檻已經降低。Mobileye就是這樣一個成功的典范，它最開始用PC去開發，后來跟ST合作做專用的芯片，即它的EyeQ系列，獲得極大的成功。
面對尚未成型的自動駕駛國際市場，許多標準和法規尚未確立，科技巨頭、車企、Tier1、創業公司也都在加緊步伐。時移勢易，英特爾面對智能手機時代的失敗，是否會是英特爾在自動駕駛芯片領域當仁不讓，打造又一個“PC時代的王者”也未可知。