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Intel联手宝马和ADAS寡头搅局自动驾驶平台

BMW、Intel、Mobileye日前共同宣布,将连手为自动驾驶车辆建立一个产业标准的开放性平台,预计在2021年能让全自动驾驶车辆上路,令不少产业观察家颇感惊讶……

目前还不清楚BMW、Mobileye、Intel三方合作计划,是否会催生“Intel inside”的自动驾驶车辆;而如果真将如此发展,市场分析师们质疑向来对自家算法保护严密的Mobileye,是否会乐意与任何人分享智慧财产,更别说是Intel。

不过,随着自动驾驶车辆话题被炒热、各家车厂CEO们在财报发布会上都躲不过相关问题,科技企业纷纷抢进这个领域并不令人惊讶:

•Mobileye的竞争对手──包括恩智浦半导体(NXP)、Nvidia以及高通(Qualcomm)等等──是不是应该要开始紧张了?
•Mobileye目前的合作伙伴──包括Volkswagen、GM (General Motors)、Tesla Motors等各家车厂──是不是会因此不满?
•还是,大家应该冷静看待此事并从容以对?

IHS Automotive的车载娱乐通信系统与先进驾驶辅助系统(ADAS)市场分析师Egil Juliussen认为,这桩最新的三方合作案发展合理,因为自动驾驶车辆本来就不容易开发,需要结合许多不同的技术──包括深度学习、传感器融合…等等,才能真正取代人类驾驶;因此从较高的层次来看:“这类合作案将会让相关技术进一步发展而且速度加快。”

BMW、 Mobileye与Intel期望在自动驾驶车辆领域大步发展,很多其他汽车厂商也积极抢进,但事实上,较小规模的企业恐怕没有那么深的口袋能达成目标;此外Juliussen指出,Google也是一个因素,汽车产业很难忽视自动驾驶车辆技术被认为领先业界许多的Google。

虽然Mobileye的竞争对手们可能会注意这桩合作案,Juliussen表示,自动驾驶车辆毕竟仍在“竞争前(pre-competitive)”阶段,思及自动驾驶车辆测试与认证标准的复杂性,产业界应该能从一个标准化自动驾驶车辆平台获益,如此可避免重复投入开发资源。

Juliussen举非营利汽车产业联盟GENIVI Alliance (由Intel、BMW与GM…等等众多厂商发起)为例,该联盟成功推动了开放源码的软件开发项目:“但汽车厂商(以及芯片供货商),在实作层次仍然能相互竞争。”

不过BMW、Mobileye与Intel的合作案,是否真能成功定义出一个标准化自动驾驶车辆平台,现在还很难说。

IHS Automotive另一位资深分析师Jeremy Carlson指出,他注意到至少有其他两家厂商提及自动驾驶车辆中央运算架构,一是Audi与Delphi合作的zFAS (整合Nvidia与Mobileye芯片),以及Mercedes-Benz与某家一线汽车电子企业也正在开发另一种自动驾驶车辆平台。

Intel的Xeon Phi芯片

Carlson 对于Intel加入了BMW与Mobileye的合作颇感惊讶;他表示,我们当然可以将一个平台想得很简单,Intel处理器可在自动驾驶车辆内的“电脑”与Mobileye的处理器共同运作,但是有鉴于此合作案公开的信息不足:“我们还不知道是不是这样。”

BMW、Mobileye与Intel的合作案声明中没有提到Intel将扮演的角色,仅笼统表示:“Intel带来全面性的技术,启动并连结数十亿智能连网设备,包括汽车在内。”

一个较具说服性的说法是,Intel将扮演的角色是在于基础建设部分,而不在于自动驾驶车辆内部;IHS Technology车用半导体市场首席分析师Luca De Ambroggi猜测,Intel可能会提供并负责自动驾驶车辆连结性技术的部分,以及车辆与云端、物联网(IoT)的连结,还有地图、人工智能(AI)应用程序所需的数据处理,贡献在基础建设方面的专长。

De Ambroggi提到了Intel最近在德国举行之国际超级运算大会(International Supercomputing Conference)上发表、代号Kinghts Landing的新一代Xeon Phi处理器;1.5GHz的Xeon Phi配备72颗核心,内建16GB整合式堆栈内存,已经进驻许多超级计算机。

Intel到目前为止在深度学习应用方面相对低调,但该公司显然期望新一代的Xeon Phi能进军该快速成长、目前由Nvidia独领风骚的市场;Intel还分享了有4颗Xeon Phi完成Caffe Alexnet成像神经网络达到在10.5小时内处理13.3亿幅影像的训练成果,Maxwell的4颗绘图处理器达到相同成果则需要花25小时。
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Intel的新一代Xeon Phi处理器在深度学习方面的性能表现(来源:Intel)

The Linley Group资深分析师Mike Demler也同意以上说法,他认为在BMW、Mobileye与Intel的三方合作案中,Intel的着眼点在于开发系统(像是Nvidia的Digits工作站)以及数据中心。

“Mobileye在合作发表声明中的用字十分谨慎,表示其算法将布署在EyeQ处理器上,而Intel平台上的算法会需要共同开发;”Demler并指出,Mobilieye的Road Experience Management(REM)技术需要与云端实时联机,Intel应该是期望能在这个部分发挥。

Intel对汽车市场的勃勃雄心并不是秘密,该公司已经拥有的车用技术包括Wind River的嵌入式操作系统、软件基础以及安全技术;而在最近这几个月,Intel收购了更多车用相关技术。

今年稍早,Intel收购了为自动驾驶车辆芯片提供安全工具的Yogitech,同时旗下的Wind River事业部门则收购了Arynga;Arynga能提供符合GENIVI标准的软件,让车用计算机支持无线下载(Over-the-Air)更新功能。未来英特尔的全自动驾驶车辆芯片与参考设计,都会采用从这两桩收购案取得的技术。

今年5月底,Intel宣布收购Itseez,是一家利用为嵌入式系统与特制硬件提供计算机视觉算法与实作的公司。不过IHS Technology的De Ambroggi质疑,Intel最近的收购──全部综合在一起──有可能反而在往后成为麻烦,因为与Mobileye之间的关系从伙伴变成了竞争者。如果真是如此,Mobileye能给Intel多少信任?还有其他未解之谜是,Intel在与Mobileye、BMW的这场合作案中,是否会让自家处理器成为自动驾驶车辆中的决策处理器?

Intel在新闻稿中表示:“为了处理自动驾驶车辆在都市环境中所需的复杂工作负担,Intel可提供从Atom到Xeon等不同规模运算性能的处理器,总计可达到100 teraflops的省电性能,且不需重写程序代码。”但与Intel inside理论相悖离的,是到目前为止该公司在汽车应用市场乏善可陈的历史。

The Linley Group的Demler回想不到太多Intel的成功案例:“首先,大多数在汽车应用领域的处理器是微控制器(MCU),所以没有Intel可发挥的空间;Intel曾宣布取得Nissan (Infiniti)、Hyundai (Kia)的几个车载娱乐通信系统设计案,不过那些基本上是改变平板设备处理器Bay Trail的用途。”

Demler的看法是:“Intel没有像是Mobileye芯片的那种可以支持嵌入式视觉处理的方案,甚至没有可执行深度神经网络的产品;该公司有Wind River的软件,而且也收购了一些车用软件技术,不过在ADAS硬件方面使不上力。”

Tirias Research首席分析师Jim McGregor补充指出,Intel在这一点上缺乏有力的纪录;在目前的市场上,指令与控制系统方案的领导供货商是NXP与瑞萨(Renesas),通讯技术的龙头则是Qualcomm,而计算机视觉则是MobileEye领先。

Intel将扮演晶圆代工伙伴?

在这桩三方合作案中,Intel的角色也可能是扮演Mobileye新一代EyeQ5处理器的潜在晶圆代工伙伴;该芯片预期在两年内问世,会采用10纳米或以下节点的FinFET制程。Mobileye的EyeQ4处理器是采用意法半导体(ST)的28纳米FD-SOI制程技术,不过Mobileye与ST都坦承,未来EyeQ5的生产必须采用更精细的制程技术,是ST无法提供的。

Mobileye尚未公布EyeQ5将委托哪家晶圆代工厂,The Linley Group的Demler对于Intel是否能拿到这桩生意仍抱持怀疑态度:“Mobileye采用Imagination的MIPS处理器核心,我怀疑这类处理器是否采用过任何一种Intel的制程。”

什么样的开放平台?

而虽然Intel、Mobileye与BMW的合作案提及将为自动驾驶车辆定义一个开放性平台,所谓的开放究竟意味着什么,大家都在猜。

Tirias Research的McGregor表示:“我怀疑Intel与MobilEye所定义的开放,与产业界其他厂商是否相同;那可能是意味着任何人都可以采用他们的技术,而如果他们选择这么做,就表示他们将尝试推动该平台成为产业标准。”

The Linley Group的Demler则认为:“每一家公司对于开放都有自己的定义,但是这对于Mobileye来说会是很大的改变;”他指出,Mobileye 在第一季财报发布会上宣布将推出EyeQ5时就暗示会采取开放策略,不过到目前为止他们所做的一切仍然是专有的。
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Mobileye即将问世的EyeQ5电路图(来源:Mobileye)

Demler表示,Nvidia的Drive系统是开放的,但意思是不提供ADAS软件,而是一个软硬件开发平台:“Mobileye自己开发所有的东西,没人知道他们如何开发算法;Nvidia则是提供开放源码的神经网络架构如Caffe,Google也有一个以TensorFlow算法开发卷积神经网络 (CNN)的开放平台。”

总而言之,Demler认为目前的自动驾驶车辆系统,呼应了封闭性Apple iOS (如Mobileye)以及开放性Google-Android系统(如Nvidia与其他厂商)之间的智能手机平台战争:“我相信自动驾驶车辆不可能在封闭、专有的系统上增生,只依赖单一家公司的秘密武器实在是风险太高。”

不过这虽然是浅显易懂的比喻,目前自动驾驶车辆的状态可能还离智能型手机的成熟度非常远;自动驾驶车辆牵涉太多技术,需要在产业界团结一致之前被好好整顿一番。

地图绘制──HERE与REM

IHS的Juliussen感觉到,汽车产业终于迈进一个亟需开放发展的阶段;地图绘制就是一个例子,如德国汽车大厂Audi、BMW与Daimler的合资公司HERE,开发了名为Sensoris的车辆传感器数据开放性规格,能让那些资料被连网汽车收集并传输到云端。Sensoris被视为所有自动驾驶车辆的共同语言。

最近HERE又透过被呈交给欧洲智能交通计划ERTICO-ITS Europe,朝向成为产业界实际标准迈进一大步;该计划参与者包含私人企业与公共资源。HERE认为Sensoris是结合所有道路上车辆数据的关键;一旦那些数据被结合,就能被应用在追踪路况模式的系统,预测可能发生的车流瓶颈并自动调整自动驾驶车辆的路径,甚至智能更新地图数据。

The Linley Group的Demler解释,REM与HERE会是被用于自动驾驶车辆导航的两大元素。今年稍早Mobileye发表REM时,该公司畅谈了关于REM在Google方案上的优势。
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Mobileye的REM如何在后端运作(来源:Mobileye)

如Demler所言,目前要说自动驾驶车辆导航将如何发展还太早;但HERE的大股东之一BMW现在正与REM的发明人Mobileye合作。Juliussen则仍抱持乐观态度,他认为这表示汽车产业正往一个更趋向聚合的解决方案发展,采用各种技术的组合。

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Junko Yoshida
ASPENCORE全球联席总编辑,首席国际特派记者。曾任把口记者(beat reporter)和EE Times主编的Junko Yoshida现在把更多时间用来报道全球电子行业,尤其关注中国。 她的关注重点一直是新兴技术和商业模式,新一代消费电子产品往往诞生于此。 她现在正在增加对中国半导体制造商的报道,撰写关于晶圆厂和无晶圆厂制造商的规划。 此外,她还为EE Times的Designlines栏目提供汽车、物联网和无线/网络服务相关内容。 自1990年以来,她一直在为EE Times提供内容。
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