一直以来以“芯片厂商”示人的英特尔曾扼住了PC时代的咽喉，垄断行业数十载，进入到接下来市场规模堪比PC甚至更具前景的自动驾驶领域，英特尔也做出了一系列的布局。
根据Fiaz Mohamed的介绍，英特尔主要是在三个方向做出努力：基础设施的标准化、数据传输(5G)和计算力。
未来的自动驾驶场景下，车辆会集成部署非常多的传感器进行数据搜集、处理，英特尔为此收购了业内ADAS领军企业——Mobileye，在云端方面收购了Nervana，而5G也一直是英特尔大力倡导的技术方向。
行业发展，标准先行
标准化是自动驾驶领域非常重要的一个课题，当整个行业一起推动通用平台和技术发展时的时候，才能让开发者快速地进行大规模行动，实现差异化的软件解决方案，以此来加速自动驾驶产业化的进程。
Fiaz Mohamed 对记者表示，“不能说谷歌做一个自己的无人驾驶系统，宝马做另外一套无人驾驶，这是不能持续的一种模式。起初多样化能促进创新，但如果行业要长久发展下去，必须要标准化，通过标准话来加速自动驾驶的应用”。
目前业内的自动驾驶已经有一些L3、L4级别的定义，在硬件层面，不同的主机厂商会有不同的传感器的布局，英特尔也有不同的平台，要实现自动驾驶的标准必须从体系上就要联合业内不同环节的小伙伴们进行顶层设计。
原则上，作为上游提供计算力和芯片的公司，肯定是希望所有的汽车厂商都使用一个算法，一旦某个算法出现错误，对这个错误进行修正、改进，平台上的其他车辆就可以避免再次出现此类错误。
如果能够基于统一的平台去搭建算法，任何第三方都可以基于这个平台比较容易地开发软件、其他的工具，也可以进一步促进创新的产生。所以这种标准化，不只是涉及硬件，而是整个平台化的标准化，标准化对于加速自动驾驶至关重要。
理解海量数据，让汽车更聪明
自动驾驶另外一个重要挑战在数据方面，Fiaz Mohamed 估计，未来每一台车每天将产生4TB的数据量，如何处理、理解这些数据，并基于这些数据做出决策，是一套涉及软件算法、硬件传感器等的复杂机制。
随着我们向自动驾驶汽车迈进，数据挑战将变得愈发严峻，并需要新的方式来处理汽车内、网络中以及云端上的数据。Fiaz Mohamed 对记者表示，英特尔的信心来自于开创了PC和数据中心产业。
1980年之前，计算机行业是高度专有化的，主要服务于研究人员、大型公司和爱好者。早期PC不仅是计算机设计标准化的基础，还加快了技术演进，最终在20年内实现了150倍的增长。数据中心也类似。大型机之后出现的微型计算机提高了一定的灵活性和成本效率。但采用PC技术才让数据中心快速演进，能够处理互联网带来的数据。
根据IDC的统计，2011年产生了1.8ZB的数据，预计到2020年会产生超过40ZB的数据，数据洪流给产业带来的巨大变革正在深刻影响自动驾驶前进的步伐。
回到自动驾驶汽车领域，在PC、服务器行业以及计算市场积累的多年产业协作经验的启示是，通用平台和产业协作能够很有效地解决问题。Fiaz认为毫为疑问，这是推动自动驾驶向前发展的最快速方式。
计算力是自动驾驶的水和电
无论是PC时代、移动时代还是未来的自动驾驶时代，从终端到云，都离不开计算力的支持。以汽车为例，要让车辆更安全高效的行驶，必须能够实时准确了解前方道路状况，评估各种可能的场景，并采取最佳的应对措施。背后需要进行大量的并行和顺序计算，在每秒内处理数百万个数据点。
Fiaz Mohamed介绍到，英特尔为此提供的可扩展的车载计算平台，通过驾驶功能、环境建模和传感器融合，运用人工智能满足车内感知、融合和决策的计算需求。
在连接方面，英特尔技术将不仅仅支持数据传输，同时也将支持捕捉传感器数据和实时高清地图更新，从而满足接入网络的设备做快速的低延迟的计算和存储。在云端，人工智能将不断地实践大量的训练，从而形成新的模型不断改善前端的能力。
英特尔在今年初发布了名为英特尔® GO™ 自动驾驶开发平台，这是一种灵活的架构，包括中央处理单元(CPU)、现场可编程门阵列(FPGA)及面向深度学习的硬件加速技术。这种架构同时具有独特、优化的并行和顺序处理能力，能够将自动驾驶工作负载归类为需要高效处理的计算类型，并且会逐渐融合到不同程度的自动驾驶方案中。
以乘客为核心，加速产业化进程
在 Fiaz Mohamed 演讲中，他还提到了一个名为“乘客经济”的新概念，他认为自动驾驶一旦规模化普及，会取代现有的人类驾驶员，驾驶员的双手和时间都将被技术完全解放，也顺理成章促催生了全新“乘客经济”时代的到来。
到2050年，英特尔预计“乘客经济”的规模将达到7万亿美元。以自动驾驶为基础的“乘客经济”，让人们完全脱离与汽车的一对一关系，转向出行即服务，从而加快新兴服务模式和商业模式的兴起。
英特尔发布的“乘客经济”报告显示，在 2035 年到 2045 年的乘客经济时代，自动驾驶汽车将挽救 58.5 万条生命，与交通事故相关的公共安全成本可能会节约超过 2340 亿美元。在全球最拥堵的城市，自动驾驶汽车每年预计将节省 2.5 亿小时的消费者通勤时间，为新的经济增长提供时间机会。
前不久，英特尔一位名叫Jack Weast的自动驾驶解决方案资深工程师，还进行了一项关于民众对自动驾驶技术信任问题的调查，试图从乘客的视角来审视当下自动驾驶技术发展的现状与研发过程中可能忽视的问题。
这份调差征求了10位过去不曾接触过无人驾驶车辆的志愿者，受试者被邀请到该公司位于美国亚利桑那州的Chandler园区，测试者则要求他们搭乘无人驾驶测试车，并提供搭乘体验的回馈。
调差显示，乘客们关心问题包括：人的判断和机器判断到底哪个更准确、想要了解车辆的工作原理并验证、乘客能不能和汽车之间进行交流、是否会有过多的提示信息干扰乘客等等。
仅通过10个人作为样本得出的结论在统计学上很难让人信服，但从乘客口中得到的这些反馈却是研发人员以技术的视角很难察觉到的，要想加速自动驾驶的商业化进程，必须从多个维度同时推进。
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