從 2017 年 CES 與 MWC 展上，自動駕駛車搶盡各個消費性電子商品鋒頭，就能嗅出自駕車已成為科技產(chǎn)業(yè)的主戰(zhàn)場。 早已對車用市場虎視眈眈的半導(dǎo)體業(yè)者，其腳步更是一刻都未停歇，Intel 再度邁出并購步伐，以 150 億美元收購計算機視覺芯片開發(fā)商 Mobileye，而 NVIDIA 也不甘示弱，隨即發(fā)布將與 Bosch 一同打造人工智能系統(tǒng)。
傳統(tǒng)車輛產(chǎn)業(yè)鏈的解構(gòu)，半導(dǎo)體廠投入比重提升
半導(dǎo)體廠商腳步越來越積極，凸顯出自駕車與車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，正一步步解構(gòu)著傳統(tǒng)車輛產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈。
2020 年，是不少廠商設(shè)做實現(xiàn)自駕車時代的關(guān)鍵年，要迎來自駕車時代，ADAS（先進駕駛輔助系統(tǒng)）與車聯(lián)網(wǎng)的建構(gòu)成了必要條件。 過往車輛機械化零組件與系統(tǒng)設(shè)計已經(jīng)不能滿足產(chǎn)業(yè)中，需要提升控制精度而逐漸讓車輛零組件電子化的趨勢。 從車輛的導(dǎo)航和娛樂等與安全性無直接相關(guān)的車用 Telematics 產(chǎn)品，再到倒車?yán)走_、影像辨識系統(tǒng)與 ADAS 相關(guān)系統(tǒng)等提高安全性的車用感測產(chǎn)品，都是車輛逐步電子化的證明。 因此，從半導(dǎo)體到電子零組件廠商，對車用電子發(fā)展的投入與業(yè)務(wù)占比逐漸提升。
觀察半導(dǎo)體廠商在車用市場的發(fā)展，TI、Renesas、NXP 等廠商早已與車廠緊密合作，扮演車用電子供貨商的關(guān)鍵角色。 而過去專注在 PC 與行動裝置的半導(dǎo)體芯片公司 Intel、Qualcomm 與 NVIDIA 當(dāng)然也沒打算將這塊市場大餅拱手讓人，為了搶占 ADAS 系統(tǒng)的中央處理器主戰(zhàn)場，三家公司近一年來不斷與車廠結(jié)盟、甚或大手筆并購，為的就是完善運用于未來科技的技術(shù)，而打造「計算機視覺Computer Vision）」技術(shù)能力成了這些后進者一致的目標(biāo)。
計算機視覺為何受高度重視？
讓計算機擁有視覺能力，能進行畫面判讀且做出反應(yīng)，是計算機視覺這項技術(shù)深受重視的關(guān)鍵。 單就車用市場來看，隨著ADAS中，鏡頭分辨率越來越高、影像數(shù)據(jù)量越來越龐大，半導(dǎo)體廠商也必須提供運算能力更強大的處理器。
廣泛來看，由于視覺訊號這類的處理工作，無論是X86架構(gòu)或是ARM架構(gòu)的Cortex-A系列處理器而言，本就不是擅長的項目，若要直接處理，反倒就會出現(xiàn)處理效率不佳、浪費更多的CPU核心資源等情形，進而拖垮整體處理器的效能。
也因此，無論是 X86 架構(gòu)霸主 Intel 還是 ARM 都透過并購其他公司的技術(shù)，以補足原有架構(gòu)在處理計算機視覺上的不足。
Intel 收購、結(jié)盟、技術(shù)發(fā)展三管齊下，瞄準(zhǔn)計算機視覺技術(shù)
先來看看 Intel 近一年來并購的三家公司，去年 5 月，Intel 收購的 Itseez，其技術(shù)特長領(lǐng)域正是計算機視覺，Itseez 開發(fā)的算法可以讓車輛具有視覺能力進行判別障礙物與避開碰撞，它的駕駛輔助系統(tǒng)可以偵測到從街道出現(xiàn)的車輛或是正在過街的行人。
去年九月，Intel 又收購了 Movidius，這家公司的獨門技術(shù)就在于行動圖像處理技術(shù)。 Movidius 推出的 VPU 芯片，在被 Intel 并購前，Movidius 就以 CPU、GPU 廠商為競爭對手，其 VPU 產(chǎn)品專為計算機視覺進行優(yōu)化，并且提供強大的視覺運算能力。
Intel 近期再度出手，并購具有 ADAS 產(chǎn)品上累積包含機器視覺、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析與高精度圖資等深度技術(shù)優(yōu)勢的 Mobileye，再再突顯 Intel 布局計算機視覺技術(shù)的決心。
觀察 Intel 的技術(shù)能力，在尚未收購 Altera 前，光以 CPU 先天的架構(gòu)，不易切入 PC 與服務(wù)器以外的應(yīng)用市場，直到有 FPGA 這種泛用性極廣的產(chǎn)品后，打開了更多市場機會，如今 Intel 在近年所發(fā)動的并購案，又與計算機視覺有高度相關(guān)，從芯片到算法皆已經(jīng)到位的情況下，Intel 接下來要做的，便是如何將旗下的產(chǎn)品線做妥善的整合， 能以更快的速度切進自駕車市場。 而這種高度整合優(yōu)勢，在諸多車用半導(dǎo)體業(yè)者中，實乃少見。
Qualcomm 與 NVIDIA 在計算機視覺的布局策略
Qualcomm 透過收購 NXP 展示他進軍車用市場的決心。 原本就有 CPU、GPU 與DSP（數(shù)字信號處理器）自主開發(fā)能力的高通，當(dāng)然打算運用其 DSP 技術(shù)打造強化計算機視覺處理，其新一代芯片 Snapdragon 835 搭載 Hexagon 68DSP，透過處理器內(nèi)部的異質(zhì)架構(gòu)的協(xié)同處理器能力，將能更有效率及精準(zhǔn)地做計算機視覺的工作。
而 NVIDIA 則是善用自身本就擁有的 GPU 效能，不斷提升 GPU 運算能力，藉此滿足計算機視覺或是其他需要高性能運算的應(yīng)用領(lǐng)域。 日前，NVIDIA 也推出一款全新的處理器，名為 Xavier。 該款處理器采用 16nm FinFET 制程，CPU 方面采用將 ARM v8 指令集客制化的八核心架構(gòu)，GPU 則是全新一代的Volta，共有 512 顆 GPU，整體運算效能達到 20 TOPS (trillion operations per second)。
歸納來看，要實現(xiàn)自駕車愿景，其關(guān)鍵之一，就是必須擁有高分辨率的影像訊號，輔以強大的計算機視覺運算效能。 從芯片角度而言，強化在計算機視覺上的不足，才能在自駕車市場取得話語權(quán)，不論是 Intel、NVIDIA，亦或是 Qualcomm，皆采取了不同的方式，來因應(yīng)此一需求，且各自與不同的車廠伙伴展開了自駕車的合作計劃，未來就看誰能在市場取得領(lǐng)先地位。