電子發燒友網報道（文/周凱揚）說起自動駕駛方案，名號最響的當屬英偉達與英特爾這兩大頭部國際廠商，Nvidia Drive與Intel Mobileye可以說是近來新車型上自動駕駛平臺的常客了。如果拋開算力之爭，兩者在車廠眼中究竟有著怎樣的差異呢？正好在Evercore ISI投行舉辦的汽車技術與AI論壇上，兩大廠商都發表了自己的見解，我們不妨來分析一下兩者對自己的路線定位。

英偉達：軟件定義的開放自動駕駛平臺

汽車市場這塊蛋糕很大，不少半導體廠商都想搶占這塊的份額，尤其是在自動駕駛和ADAS上，英特爾和高通等廠商紛紛推出了自己的產品與方案，那么英偉達又是如何看待這些競爭的呢？

英偉達認為多元競爭對整個行業來說都是有益的，差異化的策略是正確的發展路線。但英偉達強調他們是一個開放平臺，即便你不是OEM，僅僅只是T2或T3的廠商，也可以在英偉達的平臺上進行開發，英偉達再借助與客戶之間的合作把軟件與硬件改進至下一階段。

英偉達副總裁與汽車業務總經理Ali Kani認為，英偉達在基礎架構上提供了方案，這對于想要打造自動駕駛的廠商來說是一大強有力的區分，比如英偉達可以在訓練和仿真上幫助客戶解決問題。差異化的解決方案、開放的平臺加上基礎架構，這才是英偉達的優勢所在。

Ali Kani也提到了英特爾的Mobileye，他認為這是自動駕駛應用上較為傳統的解決方案，基于機器視覺來打造功能固定的自動駕駛汽車。而英偉達的方案則偏向于基于深度學習軟件定義的計算平臺。Ali Kani稱Mobileye已經量產了多年，但他還沒見過可以OTA的產品，雖然他們已經在嘗試OTA了，但仍不是一個軟件可編程或軟件定義的方案，更像是DSP的架構。這對于那些沒有太強開發能力的廠商來說，明顯是更優的解決方案。

英偉達的定位對于部分打算自己構筑應用的OEM來說更具有吸引力，目前各種新車型紛紛搭載了英偉達的計算平臺也證明了這一點。從自動駕駛級別來看，在L4與L5上確實有不少競爭者，比如Mobileye的EyeQ5和EyeQ6芯片都是面向L3以上的。而英偉達提供L4與L5自動駕駛開發支持的同時，主要專注于L2與L3的自動駕駛市場。

與此同時，英偉達認為另一大被低估的汽車市場就是智能座艙，如何將視頻會議、語音識別、駕駛員與乘客監控等AI技術融合進汽車里，這些都是英偉達長期看好的領域。座艙內的AI應用也將決定未來智能駕駛的行為，比如開門前提示后方來車，提示車內遺落物品等。

Mobileye：自動駕駛的四大支柱

英特爾的Mobileye與英偉達的解決方案其實有許多共同點，但英特爾不僅提供Mobileye EyeQ這樣的自動駕駛計算平臺，也有對應的傳感器方案。英特爾不僅投資了雷達產品的開發，也在自研激光雷達。根據英特爾的說法，其自動駕駛方案分為4大支柱，一是真冗余設計，二是駕駛決策，三是高精地圖，第四則是英特爾自研的傳感器。

駕駛決策正是英特爾追求的差異化之一，作為一個認知問題，自動駕駛必須得把決策做到安全。英特爾的做法是將這個模糊的概念公式化，區分哪些是確定與危險的協商，并確定具體的約束方法。

有了這種公式化與量化的義務條約，自動駕駛就能像人一樣持續根據環境感知來做出判斷，這也是Mobileye為何要開發出責任敏感安全模型（RSS）。但自動駕駛的決策并不會涉及道德問題，并不能以獲知一切的前提來做出決策，這一點人類自己也做不到更不用說機器了。

其次則是高精地圖，Mobileye執行副總裁Erez Dagan稱一個城市的高精地圖從開始到部署只需要一至兩個月時間，借助已經上路汽車的眾包數據，英特爾可以打造出信息深度與質量都足夠優異的高精地圖，實現無縫部署。目前英特爾已經開放了紐約市的高精地圖，東京與巴黎地圖也即將開放，上海地圖也在計劃中。

目前英特爾的真冗余設計采用了兩套冗余系統，分別是距離傳感器與攝像頭，未來將全力實現車輛前端的三重冗余。有了三重冗余后，單靠激光雷達和攝像頭就能產生可操作的環境模型。在自研的FMCW激光雷達的產品面世之前，英特爾將與Luminar合作提供可行的激光雷達方案。

結語

自動駕駛作為尚未正式落地的應用，其實英特爾與英偉達也是在邊走邊看，互相學習對方的優勢。比如英特爾從Mobileye EyeQ5開始，也開始追求OTA與開放，允許第三方代碼植入。而英偉達也推出了自己的安全力場駕駛決策，收購了DeepMap進軍高精地圖的開發。

OEM與T1廠商也不會咬定單獨一家，L2到L3這個級別里，我們已經看到了不少廠商在自動駕駛方案上的頻繁切換，甚至還有特斯拉這種自研方案的大廠，英特爾與英偉達也不可能在這個領域做到贏者通吃。

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編輯：jq