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为自动驾驶押上老本,英特尔真的退无可退了吗?

余建约
2017-08-18 · 09:16
[ 亿欧导读 ] 在移动芯片市场全军覆没,在无人驾驶领域饱受英伟达吊打的全球芯片龙头英特尔,似乎迎来了一丝曙光。
智能汽车,英特尔,自动驾驶汽车,移动芯片

文章来源于:余建约

移动芯片市场全军覆没,在无人驾驶领域饱受英伟达吊打的全球芯片龙头英特尔,似乎迎来了一丝曙光。

2017年8月8日,是一个吉祥的日子,英特尔的一起看起来“人傻钱多”的天价收购完成了交割。在这起收购中,芯片巨人动用了153亿美金,用于收购年度净利仅为1.08亿美金、拥有500名员工的以色列ADAS技术提供商Mobileye,这个价格相当于李书福收购沃尔沃的8.5倍。

出乎意料,大多数的美国媒体,包括《纽约时报》在内,对此大唱赞歌,认为英特尔在烈火喷油的自动驾驶市场,终于成了一个“严肃的玩家”。自动驾驶不仅是一个具有决定性意义的增量市场,也是AI芯片最具战略意义的入口性市场。

作为全球市值最高、营业额最大、利润最高的芯片巨头,英特尔在最后一刻,通过暴力并购,挤上了智能驾驶的牌桌。这一次不得不参与的“豪赌”,也是一场没有退路的“豪赌”,故事要从一次“世纪惨败”开始。

2016年4月20日,英特尔宣布全球范围内裁员1.2万名员工,整个移动芯片事业部的员工几乎全部被干掉。这可算是全球科技史上最惨烈的一次主动裁员,意味着全球芯片龙头英特尔在移动芯片市场烧掉100亿美金后,愿赌服输,主动退出这个战略性红海市场。

当英特尔在移动芯片市场与ARM及其生态立的企业高通、MKT、台积电、三星缠斗之际,英伟达正在悄无声息地崛起。

这家此前一直默默无闻的显卡制造企业定义了AI芯片领域的技术路径,通过GPU的高性能并行运算,大幅提高了深度学习的运算效率(秒杀CPU)。

英伟达的GPU与Deep Learning相生相长,几乎成为工业界的标准。这套技术,冲出实验室后在第一时间杀向了自动驾驶产业。因为,无论是AI金融,AI医疗,AI图文推荐,AI搜索,AI语音和图像识别,云端的GPU集群就可搞定,只有汽车产业,在全球有超过10亿台终端,每年新增1亿台终端,是一个超级大的蓝海市场。

2016年1月5日,英伟达的股票价格仅为30美元,2017年8月15日,股价飙升到156美元,市值涨了5.2倍到1002亿美金。相比而言,移动芯片巨头高通的股价只有790亿美金,而英特尔此时的股价为1708亿美金。

在AI芯片市场,由于英伟达的高歌猛进,英特尔非常有可能复制一场类似于移动芯片市场的“滑铁卢式”的溃败。英特尔能够容忍这样的惨剧再次上演吗?

几百亿美金下注自动驾驶

鉴于拥有移动芯片市场的惨痛经历,以及自动驾驶市场对AI芯片的战略价值,英特尔对这个赛道进行了“饱和炮火”轰击:

2017年8月8日,153亿美金的Mobileye收入囊中。这是最重要的一次下注。

2017年1月4日,收购Here地图15%股份。

2016年4月,英特尔宣布收购意大利半导体制造商Yogitech,该公司专注为机器人和无人驾驶汽车开发芯片。

2015年6月2日,167亿美金收购FPGA芯片巨头Altera,这是英特尔对抗英伟达GPU的杀手锏。

在砸进去几百亿美金用于收购之后,英特尔手里开始有了一些不错的牌:

1、全球ADAS巨头。拥有成体系的基于摄像头的ADAS解决方案,并占有这一细分市场camera-base ADAS超过70%的市场份额。这个方案,截止目前,已与27家OEM进行了合作。当然,需要通过Tier1的集成。

2、高精地图领域的重量级玩家。基于Mobileye的REM(Road Experience Management)技术,实时更新高清地图信息,REM每公里产生的数据量为10KB,极大地降低了云端高精地图的更新成本。Mobileye的REM技术,已与大众、通用、日产、丰田等巨头达成战略合作,共同采集高精地图数据。包括HERE地图,也在使用REM技术。

3、汽车后市场最大的ADAS改装服务商。Mobileye是世界上最大的后市场ADAS改装服务商,2016年,贡献了8000万美金的营业额,占到整体营收的23%,增速2倍于前装市场。意味着每年有将近200万辆存量汽车装配了Mobileye后装摄像头。是大号的Nauto。

4、庞大的“测试车队”获取海量驾驶里程数据。鉴于目前全球已经有1600万辆车安装了Moblieye的ADAS系统,且每年的增量在600万辆左右,哪怕只有10%(这个比例将大幅度提升)具备联网功能,这家企业也拥有非常恐怖“测试车队”,不断获取驾驶里程信息,可用于自动驾驶的测试。

5、intel GO。这个车载电脑毫无疑问,是直奔英伟达的Drive PX2而去的。高配版本的核心模块包括28颗“至强”CPU处理器(intel高端服务器处理器),2个Arria® 10的FPGA处理器,加上一个5G通信的基带芯片。英伟达的Drive PX2提供12个CPU处理器和2个GPU处理器。英特尔的NB之处是世界上除了高通之外,另外一家能够提供主流基带芯片的芯片企业,占iphone50%的市场份额。

6、数据中心。这块用于深度神经网络模型的训练,需要处理海量的数据,以及累积的大数据是价值巨大的“金矿”。

鉴于此,在自动驾驶领域,意味着英特尔可以在控制软件和核心处理器两条战线上全力一搏:要么捍卫其作为全球芯片龙头的荣耀,要么在AI时代成为可有可无的小角色。

“车脑”之战

如果出厂新车标配一个intel GO,或者英伟达Drive PX2(下一代是Xavier),每年新车出货量为1亿台,这个市场的规模将会达到2000-3000亿美金,相当于英特尔2016年营业额的4-5倍。这是一个超级恐怖的增量市场。

除此之外,智能汽车还需要非常多的芯片,比如发动机,门,安全气囊,制动,转向,底盘,车身控制都需要专属芯片。能够养活大概10家IC制造商。

但对于车载芯片市场而言,最重要的一场战役一定是核心的自动驾驶处理器的争夺,即“车脑之战”,看起来舞台中央只剩下英伟达和英特尔。

1、看客高通

斥资370亿美元收购汽车半导体龙头NXP的高通,看起来已经丧失了竞争的机会。ARM架构芯片是移动芯片市场的王者,但注定在AI计算中落寞。ARM架构(精简指令架构)的核心竞争力在于低功耗,而不是高算力。移动手机因为电池容量有限,为了照顾待机时间,英特尔的X86架构(复杂指令系统)的CPU被打的满地找牙。然而AI时代,科学家们追求的是极致的算力,以处理海量数据,导致了英伟达GPU的异军突起。

对于“车脑”而言,需要极致的数据处理能力支持自动驾驶,无论是电动车还是燃油车,不需要担忧芯片吃掉太多电量的问题,电机的功率衡量单位是千瓦,而车载SOC的耗电衡量单位是瓦。

高通的NXP,在ADAS也许市场还有一些机会,因为ADAS对算力的要求不像自动驾驶那么高。另外,高通还寄希望于基于V2X的自动驾驶路线能够走通,发挥其在通信端有大量专利储备的优势。但这条技术路径对基础设施依赖太大,得以贯彻的可能性太低。

2、革命者英伟达

英伟达的GPU和它的CEO黄仁勋是英特尔最强大的敌人。

英伟达的CEO黄仁勋是硅谷传奇的创业者,他与吴恩达、百度等企业合作,率先将GPU集群应用于Deep Learning的海量数据处理。

CPU由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成,而GPU则拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心(专为同时处理多重任务而设计)组成的大规模并行计算架构。

在大幅度加快了AI技术的发展的同时,也使得英伟达的GPU成为AI计算芯片的首选。英伟达提供给车企的方案包括云端深度学习解决方案NVIDIA DGX-1™,据说这个数据中心架构,可以可降低神经网络训练时间从几个月到几天。训练好的神经网络模型将会在NVIDIA DRIVE™ PX2上实时运行。

截止目前,特斯拉、奥迪、沃尔沃、奔驰、丰田、本田、大众、PSA、菲亚特、Nio等OEMs都是英伟达的客户。事实上,这些车企同时也在选择Mobileye的解决方案,比如奥迪A8,NIO ES8。

毫无疑问,在L2、L3这个领域,Mobileye依然占据优势定位,在L4、L5市场,英伟达的优势非常明显。尤其是NVIDIA DGX-1™和DRIVE™ PX2数据中心和终端一体化解决方案,在深度神经网络训练上,拥有更深厚的积累。英伟达在反切L2、L3自动驾驶市场,缺点是成本比较高,只有未来考虑直接升级到L4的高端车型,才会考虑装配Drvie PX2。

3、英特尔的愤怒和烈焰

在L4、L5级别的自动驾驶市场,英特尔在苦苦追赶英伟达。这是英特尔最郁闷之处,悄无声息中被英伟达弯道超车,差点就被弄死。

唯一值得庆幸的是,在2015年花费167亿美金收购了Altera,拥有了FPGA的AI芯片解决方案。而通过153亿美金收购Mobileye之后,英特尔在L2和L3级别的自动驾驶市场拥有了优势。

Mobileye的Eye Q芯片每年在前后装市场的装载量已超过600万辆(前后装的比例预计为400万:200万辆),目前ADAS在新车中的渗透率预估为3-10%,全球9000万辆新车出货量算,Mobileye对ADAS市场覆盖率非常惊人。

英特尔如果能够捍卫在ADAS市场的强势地位,同时找到Eye Q与intel GO的过渡和联结方案,控制住成本。凭借这CPU+FPGA+Eye Q+5G的组合方案,在车载核心处理芯片领域,英特尔依然有机会向竞争对手倾泻“愤怒和烈火”。

4、X因素谷歌TPU

在AI芯片混战的漫长征程中,谷歌TPU也加入了战局,芯片市场的评论家说,GPU和FGPA仅仅是AI芯片的过渡阶段,因为他们依然需要考虑更多的应用场景和兼容性而牺牲计算性能。像谷歌TPU这种仅仅为特定场景优化的专用AI芯片也许是计算力提升的终极解决方案。TPU目前还只是服务器端的AI芯片解决方案。

大数据逆袭

很难相信,英特尔在AI芯片性能竞赛中能够超越英伟达。但是,别忘了Mobileye每年在600万辆的汽车上加装了Camera-based ADAS系统,因此,英特尔拥有数据:驾驶里程数据和实时高精地图数据。

Mobileye正在与OEMs形成庞大的数据联盟。

2017年8月10日,丰田联手英特尔成立“汽车前沿计算联盟”(Automotive Edge Computing Consortium),本质上是一个大数据联盟。通过Mobileye的REM技术,形成有竞争力的3D高精地图,英特尔与OEMs类似的联盟合作还包括与大众、通用和日产这几个全球TOP4的汽车制造商。英特尔可以与之形成数据众包和共享机制。

加之每年与200万辆后装车队ADAS的合作,英特尔很有可能成为世界上最大的人类司机驾驶行为数据运营商。

最新的消息是,A股上市公司科通芯城(硬蛋空间)成为Mobileye在中国的后装市场渠道商,帮助其拓展中国ADAS后装市场的车队业务。

未来,英特尔可以将上述数据开放给OEMs,用于自动驾驶系统的训练,借此PK掉竞争对手英伟达。

英特尔潜在的大数据联盟,甚至会威胁到百度的Apollo计划。

控制软件软肋

在收购了Mobileye之后,英特尔已经成为百度Apollo最大的竞争对手。很有意思的是,在百度AI开发者大会上,英特尔成为了座上宾,这是怎样的碟中谍?

更有意思的是,英特尔牵手了宝马——曾是百度第一个自动驾驶合作伙伴最终无奈分手的车企,组建了“宝马+英特尔+德尔福自动驾驶联盟”,代表着全球范围内自动驾驶技术研发的另外一个生态,成为百度的敌人。

在这个平台中,宝马提供豪华车落地平台,英特尔提供CPU、FPGA、5G、数据中心,Mobileye提供Eye Q、REM、算法、驾驶里程大数据,德尔福则成为系统集成商。

但是,AI控制软件会是他们的软肋。尽管Mobileye号称拥有基于增强深度学习的驾驶控制策略,然而我们依然应该怀疑他们的软件系统开发能力,因为这家公司只有500人。英特尔拥有10万员工,但其在AI方面的积累应该是芯片设计和制造,而不是AI应用软件。

但这依然是一个不错的组合,他们有机会赢,核心竞争力是驾驶里程数据,不足是控制软件。

英特尔在自动驾驶领域的下一次重大发布,如果不是驾驶里程大数据平台,将会令人惊讶。

本文经授权发布,版权归原作者所有;内容为作者独立观点,不代表亿欧立场。如需转载请联系原作者。

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