接續前文:Intel與Qualcomm將於汽車市場再次對決(上) 

BMW/Intel/Mobileye三方聯盟

這一點從BMW、Mobileye與英特爾等三家公司在7月宣佈結盟就能得到印證。

然而,英特爾將如何進入這個三方聯盟?更重要的是,英特爾計劃在此合作夥伴關係中扮演什麼樣具體的角色,這一切如今仍然是個謎。英特爾從未真正闡明它將如何為聯盟作出貢獻。

20161209 Intel NT31P1 BMW、Mobileye與Intel宣佈聯手為自動駕駛車建立一個產業標準的開放性平台,並計劃在2021年讓全自動駕駛車輛上路

就在三家合作夥伴宣佈結盟時,讓分析師社群感到好奇的是,英特爾計劃為此新平台帶來哪些晶片——特別是針對自動駕駛車內部。

IHS Automotive資深分析師Jeremy Carlson就對於英特爾參與其中深感驚訝,「當然,我們可能會看到如同英特爾CPU般簡單的平台成為自動駕駛車的『電腦』,搭配Mobileye的處理器共同運作。但我們還無法確定。」

核心的問題在於英特爾的晶片——無論是哪一款,都將與Mobileye的視覺SoC搭配,特別是有鑑於Mobileye最近發佈了EyeQ5。這家以色列公司在今年5月宣佈計劃在2018年開始出樣EyeQ5,這款新一代SoC配備每秒12 Tera次浮點運算的處理能力,同時保持低於5W功耗。

Mobileye資深工程副總裁Elchanan Rushinek表示,他的公司正將EyeQ5定位為車內的中央處理器。除了多個雷達和光達(LIDAR),EyeQ5還支援超過16支攝影機,包括所有感測器的底層處理。

既然如此,那麼英特爾的晶片將在此扮演什麼角色?

Caviasca並未透露三家公司開發的新款自動駕駛車是否採用Mobileye的EyeQ4 (專為視覺處理而設計的現有SoC)或是EyeQ5,而只表示Mobileye負責視覺處理,將會採用該公司自家的攝影機演算法,並融合來自多個攝影機的資料。

同時,英特爾的晶片將作為「運算大腦」,處理來自光達、雷達等感測資料的「多層融合」。英特爾的晶片將搭配Mobileye的視覺SoC共同運作,提供認知引擎、決策一直到啟動等功能。

Winter表示,對於Level 2 (部份自動化)和Level 3 (條件式自動化),汽車需要達到每秒一兆(TFLOPS)次的浮點運算處理能力、數億畫素以及GB級的儲存容量。而在2025年以前,當Level 5 (全自動化)的車輛出現時,處理需求將再增加十倍,達到數十億畫素以及TB級的儲存能力,才足以因應巨量資料的收集與提取。

根據英特爾,這項任務將採用英特爾的Xeon系列產品。不過,它並不是直接採用Xeon CPU,而是一款現正開發中的全新客製SoC,它配備了多顆Xeon核心並整合硬體加速單元。Winter強調,這款SoC是專為提供「高性能運算,同時符合功耗預算」而設計的;因此,它將會是一款車用級SoC,並將提供功能性的安全。

目前,英特爾尚未透露Xeon SoC何時準備就緒。不過,Caviasca在受訪時指出,「隨著這款產品即將在2017年進入最終生產階段,我們將發佈更多的相關細節。」

雲端與連接能力

光看英特爾的全新客製車用SoC,並不足以瞭解所有的真相。

英特爾打定主意為連網自動駕駛車投入雲端市場。今年八月,英特爾收購了深度學習新創公司Nervana Systems,在該公司視為資料中心下一波浪潮的人工智慧(AI)下睹注。

20161209 Intel NT31P2 英特爾針對車用市場積極展開收購 (來源:Intel、EE Times)

Nervana預計將在英特爾看好自動駕駛車平台願景上扮演關鍵角色。英特爾將直接在其Xeon核心中導入Nervana的神經運算,並應用於深度學習以及傳送資料到雲端。至於雲端資料處理以及執行機器學習的伺服器平台,則結合了英特爾的CPU以及由收購Altera而取得FPGA。

20161209 Intel NT31P3 英特爾如何為深度學習應用定位其Knights Landing版Xeon Phi處理器? (來源:英特爾)

第三個領域是連接性。Caviasca表示,4G能力已經整合於當今車載平台了。“英特爾正積極主導5G領域,”計劃利用5G進行車對基地台通訊,從每部車輛收集資料後傳送到基礎設施進行處理,並將有用的資訊傳回車輛。

英特爾是否可能推動讓802.11p/專用短距離通訊(DSRC)技術成為美國V2V和V2X的首選無線技術?對此,Caviasca表示,「我們沒有DSRC技術,也不認為這有利於V2X通訊。」

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Intel與Qualcomm將於汽車市場再次對決(下)

(參考原文: Intel, Qualcomm Head for Car Clash,by Junko Yoshida)