电子发烧友网报道（文/周凯扬）说起自动驾驶方案，名号最响的当属英伟达与英特尔这两大头部国际厂商，Nvidia Drive与Intel Mobileye可以说是近来新车型上自动驾驶平台的常客了。如果抛开算力之争，两者在车厂眼中究竟有着怎样的差异呢？正好在Evercore ISI投行举办的汽车技术与AI论坛上，两大厂商都发表了自己的见解，我们不妨来分析一下两者对自己的路线定位。
汽车市场这块蛋糕很大，不少半导体厂商都想抢占这块的份额，尤其是在自动驾驶和ADAS上，英特尔和高通等厂商纷纷推出了自己的产品与方案，那么英伟达又是如何看待这些竞争的呢？NVIDIA DRIVE Orin SoC / Nvidia英伟达认为多元竞争对整个行业来说都是有益的，差异化的策略是正确的发展路线。但英伟达强调他们是一个开放平台，即便你不是OEM，仅仅只是T2或T3的厂商，也可以在英伟达的平台上进行开发，英伟达再借助与客户之间的合作把软件与硬件改进至下一阶段。英伟达副总裁与汽车业务总经理Ali Kani认为，英伟达在基础架构上提供了方案，这对于想要打造自动驾驶的厂商来说是一大强有力的区分，比如英伟达可以在训练和仿真上帮助客户解决问题。差异化的解决方案、开放的平台加上基础架构，这才是英伟达的优势所在。Ali Kani也提到了英特尔的Mobileye，他认为这是自动驾驶应用上较为传统的解决方案，基于机器视觉来打造功能固定的自动驾驶汽车。而英伟达的方案则偏向于基于深度学习软件定义的计算平台。Ali Kani称Mobileye已经量产了多年，但他还没见过可以OTA的产品，虽然他们已经在尝试OTA了，但仍不是一个软件可编程或软件定义的方案，更像是DSP的架构。这对于那些没有太强开发能力的厂商来说，明显是更优的解决方案。英伟达的定位对于部分打算自己构筑应用的OEM来说更具有吸引力，目前各种新车型纷纷搭载了英伟达的计算平台也证明了这一点。从自动驾驶级别来看，在L4与L5上确实有不少竞争者，比如Mobileye的EyeQ5和EyeQ6芯片都是面向L3以上的。而英伟达提供L4与L5自动驾驶开发支持的同时，主要专注于L2与L3的自动驾驶市场。与此同时，英伟达认为另一大被低估的汽车市场就是智能座舱，如何将视频会议、语音识别、驾驶员与乘客监控等AI技术融合进汽车里，这些都是英伟达长期看好的领域。座舱内的AI应用也将决定未来智能驾驶的行为，比如开门前提示后方来车，提示车内遗落物品等。
英特尔的Mobileye与英伟达的解决方案其实有许多共同点，但英特尔不仅提供Mobileye EyeQ这样的自动驾驶计算平台，也有对应的传感器方案。英特尔不仅投资了雷达产品的开发，也在自研激光雷达。根据英特尔的说法，其自动驾驶方案分为4大支柱，一是真冗余设计，二是驾驶决策，三是高精地图，第四则是英特尔自研的传感器。驾驶决策正是英特尔追求的差异化之一，作为一个认知问题，自动驾驶必须得把决策做到安全。英特尔的做法是将这个模糊的概念公式化，区分哪些是确定与危险的协商，并确定具体的约束方法。有了这种公式化与量化的义务条约，自动驾驶就能像人一样持续根据环境感知来做出判断，这也是Mobileye为何要开发出责任敏感安全模型（RSS）。但自动驾驶的决策并不会涉及道德问题，并不能以获知一切的前提来做出决策，这一点人类自己也做不到更不用说机器了。其次则是高精地图，Mobileye执行副总裁Erez Dagan称一个城市的高精地图从开始到部署只需要一至两个月时间，借助已经上路汽车的众包数据，英特尔可以打造出信息深度与质量都足够优异的高精地图，实现无缝部署。目前英特尔已经开放了纽约市的高精地图，东京与巴黎地图也即将开放，上海地图也在计划中。目前英特尔的真冗余设计采用了两套冗余系统，分别是距离传感器与摄像头，未来将全力实现车辆前端的三重冗余。有了三重冗余后，单靠激光雷达和摄像头就能产生可操作的环境模型。在自研的FMCW激光雷达的产品面世之前，英特尔将与Luminar合作提供可行的激光雷达方案。
自动驾驶作为尚未正式落地的应用，其实英特尔与英伟达也是在边走边看，互相学习对方的优势。比如英特尔从Mobileye EyeQ5开始，也开始追求OTA与开放，允许第三方代码植入。而英伟达也推出了自己的安全力场驾驶决策，收购了DeepMap进军高精地图的开发。OEM与T1厂商也不会咬定单独一家，L2到L3这个级别里，我们已经看到了不少厂商在自动驾驶方案上的频繁切换，甚至还有特斯拉这种自研方案的大厂，英特尔与英伟达也不可能在这个领域做到赢者通吃。![]()
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