為了搶佔自動駕駛7萬億美元市場，英特爾準備辦一所自動駕駛駕校

英特爾認為自動駕駛的發展促催生了全新「乘客經濟」時代的到來。「乘客經濟」不僅擁有巨大的經濟潛力，產生全新的商業模式，同時也將產生巨大的社會效益。到2050年，英特爾預計「乘客經濟」的規模將達到7萬億美元。以自動駕駛為基礎的「乘客經濟」，讓人們完全脫離與汽車的一對一關係，轉向出行即服務，從而加快新興服務模式和商業模式的興起。

文丨AutoR智駕 明陽

自動駕駛車輛也許會重新塑造車內經濟新版圖。

這一幕也許可以從英特爾剛剛發布的「乘客經濟」報告中一窺端倪。

英特爾「乘客經濟」報告顯示，在 2035 年到 2045 年的乘客經濟時代，自動駕駛汽車將挽救 58.5 萬條生命，與交通事故相關的公共安全成本可能會節約超過 2340 億美元。在全球最擁堵的城市，自動駕駛汽車每年預計將節省 2.5 億小時的消費者通勤時間，為新的經濟增長提供時間機會。

同時英特爾認為也將產生巨大的社會效益，到2050年，「乘客經濟」的規模預計將達到7萬億美元。

這一信號再次表明自動駕駛技術的發展不但不會帶來失業還能產生新經濟。

可以說以自動駕駛為基礎的「乘客經濟」，讓人們完全脫離與汽車的一對一關係，轉向出行即服務，從而加快新興服務模式和商業模式的興起。

而英特爾正在自動駕駛技術上展現其優勢。

今年3月英特爾公司正式對外宣布，他們把旗下所有有關人工智慧的業務整合到一起，成立了人工智慧產品事業部（AIPG），希望能夠通過融合的方式來進一步的發展人工智慧，他們還將按其他事業部的需求分配各項資源，制定一項覆蓋英特爾Xeon、Nervana和XeonPhi以及軟體產品的AI計劃。

Fiaz Mohamed是英特爾人工智慧產品事業部業務拓展以及解決方案部署主要負責人，FiazMohamed試圖通過與世界五百強企業合作，大規模部署人工智慧解決方案。

在剛剛（8月24日）結束的2017全球汽車AI大會上Fiaz Mohamed表示，「人類社會的交通出行方式正面臨深刻變革，這一切皆源於自動駕駛，它也將帶來經濟、社會的重構。機器視覺和深度學習等人工智慧技術正在促進自動駕駛水平的升級，推動自動駕駛汽車的技術完善和路測。英特爾正在積極引領自動駕駛的科技創新，結合自身人工智慧優勢，推動自動駕駛從願景到現實的轉變。」

他解釋說，「在我們實現自動駕駛的進程中，依然有很多挑戰。在數據方面，數據本身、數據的處理，每一台車每天將產生4TB的數據量，我們怎樣處理這些數據、理解這些數據？並基於這些數據做出決策？這都是我們面臨的挑戰。除此之外還有雲端的服務、模型訓練、機器學習，所以這是一個非常複雜的過程，自動駕駛車輛還需要海量的基礎設施建設。」

在Fiaz Mohamed看來，英特爾為推動自動駕駛發展要在車載雲端計算、5G網路、雲計算基礎設施三個方向做出努力。

過去幾年，英特爾一直在投資自動駕駛系統初創企業並與主機廠進行合作，收購Mobileye後英特爾在自動駕駛技術方面的產品覆蓋攝像頭、感測器晶元、車載網路、繪圖、雲軟體和數據集成與管理，使英特爾直接切入潛力巨大的汽車市場，而與寶馬、OEM的合作則逐漸實現端到端的全範圍的一個覆蓋。

可以說多方面的深度整合將成為英特爾AI時代制勝關鍵路徑。

Fiaz Mohamed表示，「Mobileye有很多專長和技術經驗，包括在計算機視覺、深度學習等領域，英特爾的專長在高性能計算、數據中心、雲服務方面，所以英特爾GO和Mobileye技術結合後將大有所為，現在我們也在考量如何最大化發揮兩個團隊的特長，一起開發下一代的計算平台。」

其中業界最關注的英特爾與寶馬合作的iNext將於2021開始量產，這也是寶馬第一款能夠使用三級自動駕駛的車。

不過，Fiaz Mohamed稱，在2021年量產之前還有很多問題要解決。

Fiaz Mohamed表示，「目前最大的挑戰就是數據採集，因為每輛車產生的數據量非常非常龐大，我們要考慮，怎樣從車輛上採集數據，然後有恰當的連接網路，雲端的設施，進行傳遞、分析，然後傳遞到AI模型里，對模型進行進一步的優化，再把決策返回到車上。這是一個整體的循環，它是不斷改進、提升的一個過程。寶馬有自己的車隊，進行數據採集、分析，對演算法模型進行進一步的優化。而我們要完成的是在計算、基礎設施、基礎架構方面。」

「第二個挑戰，就是軟體方面，主要是指對消費者的教育，包括駕駛員、乘客，他們以後進到一輛車裡以後，要願意接受這個車是自動駕駛的，不是由他們駕駛的。對我們來說，這種思維方式的轉變，也是比較大的一個挑戰。」

相比奧迪即將上市搭載L3級別的車輛，寶馬與英特爾在推出時間上顯得更為謹慎。

而在標準化建設上，Fiaz Mohamed強調，「標準化是整個體系上的標準化，涉及英特爾，還有OEM廠商、供應商，也包括軟體企業，我們希望是所有的汽車廠商都可能使用一個演算法，如果出現錯誤，對這個錯誤進行及時的修正、改進，在平台上針對所有的車輛、汽車廠商，都可以進行推廣，他們都可以進行應用。所以不只是指軟體或硬體、某一個具體的領域，應該是大家在這樣一個行業里，都使用的一致性的開發平台，所以這種標準化，不只是涉及硬體，而是整個平台化的標準化，標準化對於加速自動駕駛至關重要。」

多數公司預計實現L5級別自動駕駛的時間在2021年左右，並且有數據顯示到2025年，汽車銷售將會達到1.1億輛的車，對此在銷售的1.1億輛車中自動駕駛汽車可能會佔到一個很大的比例。

英特爾給出的數據顯示，現有的L2級、L3級車輛，它們的運算能力在0.5到10萬億次之間，達到L5級別，運算能力至少是10倍的提升，而且自動駕駛達到L5等級，像素也必須要是1000倍的增長，也就是會達到10億級別的像素，對此自動駕駛汽車一天會產生4T的數據。

數據傳輸將會是自動駕駛車輛行駛安全的保障。

正是基於這一判斷，Fiaz Mohamed認為，「未來數據傳輸將是必不可少的，在5G技術還沒有全面實現前我們加快5G技術的投入，現在很多電信企業對5G的投入都非常大，也是因為他們看到了自動駕駛對5G的巨大需求。我們認為，當自動駕駛能大規模應用的時候，英特爾5G可以能做到端到端的解決方案的提供。」

英特爾5G數據端到端解決方案是在英特爾 GO平台技術上建立起來的，這個解決方案是為了讓汽車互聯互通性更加強，也可以說讓車輛更加智能。

英特爾 GO平台可以提供了一種靈活的架構，包括中央處理單元（CPU）、現場可編程門陣列（FPGA）及面向深度學習的硬體加速技術。這種架構同時具有獨特、優化的並行和順序處理能力，能夠將自動駕駛工作負載歸類為需要高效處理的計算類型。

而國內中國移動等通訊商也在加強5G建設，這將與英特爾形成正面競爭。

讓無人駕駛融入人類社會，即首先要預測並感知人類的行為，這一步對於任何以此為目標的企業都是困難重重。

人類的行為，用人工智慧之父赫伯特·西蒙的話說則是「社會環境中人類行為的原子現象」，具有不穩定性和隨意性。

在英特爾看來前期的自動駕駛汽車沒有司機是不正確的。

而英特爾首先將會對自動駕駛司機進行培訓。

Fiaz Mohamed表示，「針對自動駕駛汽車司機通過教育課程，就是來培訓這些司機怎麼樣最大化減少車禍的可能性，英特爾未來會在駕校布置專門的教練來教新的司機怎麼樣來開車，怎麼樣避免車禍的發生。」

「同時針對乘客，英特爾要加強與HMI方的合作，要在硬體、軟體方面找到解決方案，對HMI方面進行改進。」

毫無疑問，英特爾願意從最基礎做自動駕駛的推動者，而在現階段英特爾通過一系統整合和自身在通訊與晶元領域優勢正在通過人工智慧為自動駕駛帶來價值。

中國要在2030年發展為世界主要人工智慧創新中心。

《新一代人工智慧發展規劃》明確指出人工智慧成為國際競爭的新焦點，應逐步開展全民智能教育項目，在中小學階段設置人工智慧相關課程、逐步推廣編程教育、建設人工智慧學科，培養複合型人才，形成我國人工智慧人才高地。

而中國也將會成為英特爾戰略性市場。

Fiaz Mohamed表示，「在自動駕駛市場中，中國企業不斷湧現出來，在中國，我們有很多很重要的戰略合作夥伴，雖然我們還沒有考慮在中國部署自動駕駛車輛，但是現在我們還要關注AI如何加速自動駕駛，也要關注基礎設施領域，我們怎樣構建模型，怎樣對模型進行訓練。這對我們未來實現自動駕駛是非常關鍵的。這是我目前跟合作夥伴在中國做的，也就是AI在自動駕駛方面的應用。」

科技視角、極客精神

《AutoR智駕》為新汽車而生

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