BMW以及Intel、Mobileye兩家半導體業者宣布聯手為自動駕駛車輛建立一個產業標準的開放性平臺，預計在2021年能讓全自動駕駛車輛上路…

　　汽車大廠BMW以及英特爾（Intel）、Mobileye兩家半導體業者日前共同宣布，將聯手為自動駕駛車輛建立一個產業標準的開放性平臺，預計在 2021年能讓全自動駕駛車輛上路；BMW與Mobileye的合作是眾所周知，Intel也來參一腳，令不少產業觀察家頗感驚訝。

　　目前還不清楚BMW、Mobileye、Intel三方合作計畫，是否會催生“Intel inside”的自動駕駛車輛；而如果真將如此發展，市場分析師們質疑向來對自家演算法保護嚴密的Mobileye，是否會樂意與任何人分享智慧財產，更別說是Intel。

　　不過，隨著自動駕駛車輛話題被炒熱、各家車廠CEO們在財報發布會上都躲不過相關問題，科技業者紛紛搶進這個領域并不令人驚訝；針對以上合作訊息，EE Times編輯詢問了市場分析師幾個問題：

　　Mobileye的競爭對手──包括恩智浦半導體（NXP）、Nvidia以及高通（Qualcomm）等等──是不是應該要開始緊張了？

　　Mobileye目前的合作夥伴──包括Volkswagen、GM （General Motors）、Tesla Motors等各家車廠──是不是會因此不滿？

　　還是，大家應該冷靜看待此事并從容以對？

　　IHS Automotive的車用資通訊娛樂與先進駕駛輔助系統（ADAS）市場分析師Egil Juliussen認為，這樁最新的三方合作案發展合理，因為自動駕駛車輛本來就不容易開發，需要結合許多不同的技術──包括深度學習、感測器融合…等 等，才能真正取代人類駕駛；因此從較高的層次來看：“這類合作案將會讓相關技術進一步發展而且速度加快。”

　　BMW、Mobileye與 Intel期望在自動駕駛車輛領域大步發展，很多其他汽車廠商也積極搶進，但事實上，較小規模的業者恐怕沒有那么深的口袋能達成目標；此外 Juliussen指出，Google也是一個因素，汽車產業很難忽視自動駕駛車輛技術被認為領先業界許多的Google。

　　而雖然 Mobileye的競爭對手們可能會注意這樁合作案，Juliussen表示，自動駕駛車輛畢竟仍在“競爭前（pre-competitive）”階段， 思及自動駕駛車輛測試與認證標準的復雜性，產業界應該能從一個標準化自動駕駛車輛平臺獲益，如此可避免重復投入開發資源。

　　Juliussen舉非營利汽車產業聯盟GENIVI Alliance （由Intel、BMW與GM…等等眾多廠商發起）為例，該聯盟成功推動了開放源碼的軟體開發專案：“但汽車廠商（以及晶片供應商），在實作層次仍然能相互競爭。”

　　不過BMW、Mobileye與Intel的合作案，是否真能成功定義出一個標準化自動駕駛車輛平臺，現在還很難說。

　　IHS Automotive另一位資深分析師Jeremy Carlson指出，他注意到至少有其他兩家廠商提及自動駕駛車輛中央運算架構，一是Audi與Delphi合作的zFAS （整合Nvidia與Mobileye芯片），以及Mercedes-Benz與某家一線汽車電子業者也正在開發另一種自動駕駛車輛平臺。

　　Intel的Xeon Phi芯片

　　Carlson 對于Intel加入了BMW與Mobileye的合作頗感驚訝；他表示，我們當然可以將一個平臺想得很簡單，Intel處理器可在自動駕駛車輛內的“電 腦”與Mobileye的處理器共同運作，但是有鑒于此合作案公開的資訊不足：“我們還不知道是不是這樣?！?/p>

　　BMW、Mobileye與Intel的合作案聲明中沒有提到Intel將扮演的角色，僅籠統表示：“Intel帶來全面性的技術，啟動并連結數十億智慧連網裝置，包括汽車在內?！?/p>

　　一 個較具說服性的說法是，Intel將扮演的角色是在于基礎建設部分，而不在于自動駕駛車輛內部；IHS Technology車用半導體市場首席分析師Luca De Ambroggi猜測，Intel可能會提供并負責自動駕駛車輛連結性技術的部分，以及車輛與云端、物聯網（IoT）的連結，還有地圖、人工智慧（AI） 應用程式所需的資料處理，貢獻在基礎建設方面的專長。

　　De Ambroggi提到了Intel最近在德國舉行之國際超級運算大會（International Supercomputing Conference）上發表、代號Kinghts Landing的新一代Xeon Phi處理器；1.5GHz的Xeon Phi配備72顆核心，內建16GB整合式堆疊記憶體，已經進駐許多超級電腦。

　　Intel到目前為止在深度學習應用方面相對低調，但該公 司顯然期望新一代的Xeon Phi能進軍該快速成長、目前由Nvidia獨領風騷的市場；Intel還分享了有4顆Xeon Phi完成Caffe Alexnet成像神經網路達到在10.5小時內處理13.3億幅影像的訓練成果，Maxwell的4顆繪圖處理器達到相同成果則需要花25小時。

　　Intel的新一代Xeon Phi處理器在深度學習方面的性能表現（來源：Intel）

　　The Linley Group資深分析師Mike Demler也同意以上說法，他認為在BMW、Mobileye與Intel的三方合作案中，Intel的著眼點在于開發系統（像是Nvidia的Digits工作站）以及資料中心。

　　“Mobileye 在合作發表聲明中的用字十分謹慎，表示其演算法將布署在EyeQ處理器上，而Intel平臺上的演算法會需要共同開發；”Demler并指 出，Mobilieye的Road Experience Management （REM）技術需要與云端即時連線，Intel應該是期望能在這個部分發揮。

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　　編譯：Judith Cheng

　　（參考原文： Why Intel Got Inside BMW-Mobileye Deal，by Junko Yoshida）