當前，業界認為自動駕駛已經成為全世界的科技和汽車企業一致認同的未來汽車的發展方向。為了鋪占市場，各大公司都不愿意在此領域丟失機會，所有多多少少都有涉水自動駕駛產業。

此外，自動駕駛的全面爆發時代被認為在10年到20年后。曾有專業人士預測“最多再過25年，配備了完善人工智能的無人駕駛系統將徹底取代人類司機。”那么，在過去的2017年，自動駕駛到底有哪些發展和突破值得我們關注呢?

“芯片大戰”有多火熱？

自動駕駛的核心軟件是自動駕駛芯片。目前，全球最著名的自動駕駛芯片公司分別是英特爾、英偉達和高通。第二梯隊則有英飛凌、飛思卡爾、ST(意法半導體)、恩智浦、德州儀器和Ceva等。

而在過去的一年中，英特爾與英偉達的競爭異常激烈。

高通：研發具有通信優勢的芯片

高通在2017年推出了全新的C-V2X芯片組和參考設計。此芯片和英特爾、英偉達的芯片有所不同，英特爾與英偉達的人工智能芯片對于自動駕駛系統來說是最根本的驅動，而高通的C-V2X芯片組主要用于通信系統。

我們都知道，通信網絡的高速和流暢度對于自動駕駛汽車來說是異常重要的，幾秒鐘的延遲都可能導致重大的安全事故發生。而高通9150 C-V2X芯片組技術包括了兩種傳輸模式，直接通信和基于網絡的通信。其直接通信能力能夠通過使用低延遲傳輸檢測和交換信息來保障車輛的情境安全。

(高通C-V2X架構)

同時，C-V2X基于網絡的通信功能，支持4G和新興的5G無線網絡設計，支持遠程信息處理。而通過集成的全球導航衛星系統(GNSS)支持，它為車輛提供了精確的定位。另外，隨著擴展通信能力和精確的定位，一輛汽車還能夠與其旁邊一定范圍內的汽車進行通信。

在2017年年底，高通還獲批了在加州公路上測試自動駕駛汽車的資格。高通總裁納庫爾·道格表示，希望高通能夠成為自動駕駛領域的關鍵一員。

英特爾：錢要花在刀刃上

2017年，自動駕駛領域最大的新聞當屬英特爾斥資150多億美元收購了Mobileye。英特爾作為全球半導體產業的老大哥，在數據中心業務上具有絕對的優勢，但是其自動駕駛專門領域內并沒有建立自己的算法。收購Mobileye后，英特爾不僅獲得了算法專用處理器IP的Knwo-how，彌補了其在算法上的不足，還直接獲得了70%的ADAS(高級駕駛輔助系統)的市場。同年，英特爾還收購了Alter獲得了FPGA(可編程邏輯器件)資產。

收購后，英特爾和Mobileye一起研發推出了最新一代EyeQ5芯片，該芯片能夠提供每瓦特2.4DLTOPS(萬億次/每秒)的效能。

(英特爾EyeQ5架構)

同時英特爾還在自動駕駛策略和視覺解決方案上做了大膽的嘗試。

當其他的自動駕駛技術研發公司如Waymo和Uber等，還在采用“激光雷達”方案作為感應、傳輸和反饋的解決策略時，英特爾已經在考慮用“視覺優先”策略，搭配高清地圖制作，替代激光雷達感應。如果此技術純熟，則能夠大幅度降低成本，并且獲取更多規模經濟。

英偉達：不甘落后地追趕

英特爾作為老大哥在自動駕駛領域沖鋒陷陣，英偉達也不甘落后。

2017年英偉達正式發布了全球首款人工智能(AI)自動駕駛平臺“Drive PX Pegasus”。此自動駕駛平臺基于英偉達之前的自動駕駛平臺Dreive PX 而開發。

升級后的Drive PX Pegasus 性能更加強大，每秒操作超過320萬億次，比老版本性能超出10倍以上。并且配備了四個AI處理器。這套自動駕駛系統主要面向“Level5”的自動駕駛汽車。

(英偉達Xavier模型)

2017年，英偉達還公布了其Drive PX 旗下的最新產品 Xavier 以及未來的下一代產品 Pegasus，并基于 Xavier 分別聯合博世以及采埃孚推出了車載 AI 超級電腦。

同時，英偉達在過去的一年，將其自動駕駛平臺性能大幅度提高，并和很多汽車企業和科技巨頭達成了合作。在傳統車企中，其與大眾建立了合作關系，新能源汽車中與特斯拉聯手，同時還與百度達成了合作關系。

特斯拉：芯片還要靠自己

同時，特斯拉在過去的一年也將自動駕駛芯片的自主研發提上了日程，主要因為是現有的芯片供應商無法很好的滿足特斯拉對于高級別自動駕駛的計算要求。此前，特斯拉的自動駕駛芯片使用的是Mobileye的EyeQ3，當時EyeQ3算是計算性能最好的自動駕駛芯片。但是由于特斯拉Model S撞卡車事件的發生，特斯拉與Mobileye合作破裂，分道揚鑣。

2016年，特斯拉還使用了英偉達的Drive PX2，但是英偉達的Drive PX2有個問題就是功耗過高，算力還無法完全滿足馬斯克的需求。2017年12月，馬斯克放出消息，特斯拉正在開發制定AI芯片硬件，自給自足。目前，該芯片已經進入到了設計完成、測試驗證的階段，我們只能靜待2018年特斯拉的成果了。

其他芯片研究公司：不斷超越自己

除了這幾家芯片巨頭，第二梯隊的芯片廠商們也一邊尋求與第一供應商(Tier1)或傳統汽車廠商的合作，一邊建造自己的生態系統，打造包括核心處理器、精密雷達、攝像頭和定位技術的全方位自動駕駛操作平臺。例如恩智浦在被高通收購后，推出了S32平臺，這款全新的汽車處理器平臺具有強大的網絡能力，能大幅度提升汽車安全。

(地平線AI芯片架構)

國內也有一些研究自動駕駛汽車場景的計算芯片，例如地平線在2017年發布了其自主研發的ADAS芯片——征程。征程1.0處理器采用了地平線的第一代BPU架構，具有全球領先的性能，可實時處理1080p@30視頻，每幀中可同時對200個目標進行檢測、跟蹤、識別，典型功耗1.5W，每幀延遲小于30ms。

作為自動駕駛的系統的核心——芯片，在過去2017年，各大芯片企業增長勢頭勇猛。不斷改進的產品性能，將推動自動駕駛時代快速來臨。