Google自动驾驶汽车项目最近宣布从 Google X 实验室“毕业”，成为独立项目，这标志着由Google引领的自动驾驶热潮将进入实质性发展阶段。从奔驰和宝马等传统大牌汽车厂商，到苹果和Google (甚至百度)等科技巨头，以及电动汽车新贵特斯拉，都纷纷加入自动驾驶的竞赛，这无疑将驱动自动驾驶市场的快速发展。
业界不约而同地提出2020这个时间点，或在2020年推出全自动驾驶汽车，或在2020年实现自动驾驶普及。从目前的发展趋势来看，2020年有很大可能成为汽车自动驾驶的新纪元。有专家预计到2020年，车对车(V2V)和车对基础设施(V2I)通讯的网络将进入部署实施阶段，届时联网的车将可以与其它车及周围环境进行实时“对话”，构成一个个智能交通系统。借助于无线互联和移动通讯技术的发展，未来十年汽车行业的发展将超过过去50年的积累，最终车(不局限于汽车)将成为“有轮子的超级计算机”，通过海量数据的实时处理来确保安全的全自动行驶。
自动驾驶汽车其实就是轮子上的“超级计算机”，其“大脑”集中处理来自各种传感器和摄像头的数据，并通过无线网络与云技术数据中心实时操控汽车自动行驶的系统级芯片(SoC)。毫无疑问，谁能提供这样的智能汽车“大脑”，谁就会成为自动驾驶市场的主宰。
我们知道，计算机时代造就了WinTel联盟，电脑操作系统软件开发商微软和CPU厂商英特尔成为盈利能力最强的行业领导者。到了智能手机时代，除了盈利最高的苹果iPhone外，高通和ARM无疑是这一行业的主宰者。在即将到来的自动驾驶时代，传统汽车厂商与科技公司的竞争与合作将催生新的行业主宰者。在汽车、自动驾驶软件系统以及自动驾驶“智能大脑”芯片细分领域，将分别由2-3个领导者主导。本文将针对智能汽车“大脑”这一细分市场，对高通、英特尔以及英伟达的自动驾驶市场策略和开发平台技术进行分析和对比。
今年10月，无线通讯的领导者高通宣布以470亿美元收购全球最大的汽车电子芯片供应商恩智浦(NXP)。从一个门外汉一跃成为汽车电子半导体市场的老大，高通的目标无疑是成为即将爆发的自动驾驶新时代的大脑主宰者。
合并后的公司年销售额高达350亿美元，将成为ADAS和自动驾驶计算开发平台的领导者。强强联手的互补优势十分明显，NXP拥有众多的汽车OEM客户，以及遍布全球的销售和分销代理网络。而高通的4G/5G通讯网络技术将也将应用于自动驾驶市场，构建联网汽车的基础网络，主导V2V和V2I通讯的网络部署。
NXP的BlueBox就是一个开放的自动驾驶计算开发平台，不仅能够为无人驾驶提供人工智能，还为V2V车间通讯和多重传感器提供接口支持，充当车辆的“神经系统”。汽车制造商使用该平台可以开发L2-L3-L4自动驾驶汽车（L4真正实现自主式无人自动驾驶）。
作为一个中央计算引擎，BlueBox融合来自摄像头、雷达、LiDAR(激光探测与测量)、视觉传感器以及车载联网(V2X)系统的数据，对车辆周围的情景进行360°实时建模和安全行驶决策，以确保车辆及乘客安全。BlueBox平台内置的NXP S32V视觉处理器带有高质量图形处理加速引擎，以及汽车级别的安全控制器。另外它还内置了嵌入式计算处理器LS2088A，用于数据计算处理。
NXP宣称，BlueBox引擎是一个基于Linux的开放平台，汽车制造商可以自行根据自己的需要定制开发。目前全球五大汽车制造商中的四家都已经开始基于BlueBox平台启动自动驾驶开发，预计到2020年L4级别的自动驾驶汽车型号将推向市场。
业界分析人士称，BlueBox平台具有较强的传感融合能力，而且易于其它汽车电子系统的集成，在安全性、可靠性和电源管理方面都已经达到汽车厂商的要求，对于L2和L3级别的ADAS车辆无疑是一个可以快速商业化的开发平台。但是，L4级别的自动驾驶对人工智能和深度学习的要求高很多，BlueBox平台显得有些力不从心。
虽说英特尔是计算机芯片巨头，但在汽车电子半导体供应商排名中连TOP 10都没能进入。预感到自动驾驶时代的到来，英特尔在物联网和自动驾驶领域开始频繁动作。与高通大手笔收购NXP的策略不同，英特尔采取的是渐进式的技术型收购，从FPGA公司Altera到CarSync汽车软件开发商Arynga，从自动驾驶芯片安全工具供应商Yogitech，到深度学习技术初创公司Nervana。通过这一系列的收购举措，英特尔向我们昭示了对自动驾驶市场的野心。
除了收购与自动驾驶有关的技术公司，英特尔还通过挖人的方式来提升其自动驾驶技术领导者形象。自动驾驶方案事业部的总经理Kathy Winter就是英特尔从汽车电子和娱乐设备供应商Delphi挖来的。她因为一手策划2015年横跨全美、距离最长的自动驾驶活动(总长达3400英里)而名声大噪，这次活动的车辆是采用Delphi自动驾驶技术的奥迪Q5。整个行驶过程中，99%的时间处于自动驾驶状态。她指出，英特尔的自动驾驶目标是在下面三方面占据领导地位：1.车载计算；2.云数据中心；3.互联网络。这就是英特尔在自动驾驶市场的三条腿策略。
仍在开发中的SoC是具有汽车级安全性的车载计算处理器，它将成为英特尔三条腿策略中第一条也是最重要的一条腿。
在云数据处理方面，英特尔指望借助最近收购的Nervana神经网络和深度学习技术，构建云数据中心，成为其自动驾驶策略的第二条腿。
第三条腿就是无线互联网络，在5G标准和技术方面居于领导地位的英特尔，计划利用5G网络实现车辆到信号塔的通讯，从每个汽车收集数据并传输到基础网络供实时处理，并及时将有用信息反馈给车辆。
去年7月，英特尔与宝马和Mobileye结成了三方联盟，共同指定自动驾驶行业标准，准备推出一个开放的自动驾驶计算开发平台。这一规划中的开放平台能否成为自动驾驶时代的WinTel联盟尚不得而知，毕竟以深度学习人工智能技术为驱动的完全自动化无人驾驶汽车还处在概念阶段。但可以肯定的是，在自动驾驶市场绝对不止一个开放平台，除了英特尔和高通/NXP各自的开放平台，英伟达也凭借其在图形处理方面的优势，与汽车厂商合作推出了Drive PX 2。
在这个三方联盟中，宝马提供车辆自不必说，Mobileye的视觉处理芯片是一个车载中央处理器，可以支持多达16个摄像头，以及多个雷达、LiDAR和传感器。那么英特尔在其中扮演了什么角色呢？英特尔的芯片将作为一个“计算大脑”，与Mobileye的视觉处理芯片一起融合并处理多层次感应数据。
目前L2（部分自动）和L3（有条件自动）级别的自动驾驶需要上亿像素图形和GB级别的数据存储量，到2025年L5（完全自动）级别的自动驾驶汽车出现，对计算处理能力的要求将是目前的10倍，达到数十亿像素图形和TB级别的数据存储量。如此重的任务必须由“超级计算机”来完成才行，而这正是英特尔的强项。
与高通/NXP相比，英特尔在车载娱乐系统和专用汽车行驶的芯片方面比较欠缺，但其强大的计算能力及云服务器处理能力足以与高通/NXP展开全面竞争。
除了英特尔和高通外，计算机图形处理芯片供应商英伟达也在积极布局自动驾驶。其Drive PX 2就是一个专门为自动驾驶汽车而开发的计算机，它集成了2个Nvidia Tegra处理器，以及另外2个图形处理器。英伟达Drive PX的合作汽车厂商包括奥迪、特斯拉，以及沃尔沃。
自动驾驶的大脑竞赛才刚开始，虽然高通和英特尔以各自的优势成为强有力的竞争者，但英伟达及其它同类公司的实力也不容小觑。谁将是最后的赢家现在还无法判断，让我们拭目以待。
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