“乘客經(jīng)濟”是以無(wú)人駕駛為基礎的全新經(jīng)濟模式，由英特爾首提，涵蓋使用無(wú)人駕駛汽車(chē)所產(chǎn)生的產(chǎn)品和服務(wù)的價(jià)值，包括因使用無(wú)人駕駛汽車(chē)而間接節約的時(shí)間和資源。市場(chǎng)分析機構Strategy Analytics對英特爾創(chuàng )造的這個(gè)新詞進(jìn)行了研究，調查預測，乘客經(jīng)濟的規模將從2035年的8000億美元激增到2050年的7萬(wàn)億美元。而其他的重要數據還包括：

 l  出行即服務(wù)(Mobility as Service, MasS)的業(yè)務(wù)預計催生價(jià)值約3萬(wàn)億美元的收入，占“乘客經(jīng)濟”總收入的43%。

l  使用出行即服務(wù)的消費者預計產(chǎn)生3.7萬(wàn)億美元的收入，也就是“乘客經(jīng)濟”總收入的55%。

l  預計將有2000億美元來(lái)自越來(lái)越多使用創(chuàng )新應用和服務(wù)的消費者，這些應用和服務(wù)將隨著(zhù)無(wú)人駕駛汽車(chē)服務(wù)的擴展和演進(jìn)而出現。

l  保守地說(shuō)，在2035年到2045年的乘客經(jīng)濟時(shí)代，無(wú)人駕駛汽車(chē)將挽救585,000條生命。

l  在全球最擁堵的城市，無(wú)人駕駛汽車(chē)每年預計將節省2.5億小時(shí)的消費者通勤時(shí)間。

l  在2035-2045年的乘客經(jīng)濟時(shí)代，與交通事故相關(guān)的公共安全成本可能會(huì )節約超過(guò)2340億美元。

 “出行即服務(wù)”是“乘客經(jīng)濟”崛起的核心動(dòng)力，而無(wú)人駕駛的發(fā)展將會(huì )促進(jìn)“出行即服務(wù)”的范圍呈現爆炸式增長(cháng)。英特爾認為，以無(wú)人駕駛為基礎的“乘客經(jīng)濟”，會(huì )讓人們完全脫離與汽車(chē)的一對一關(guān)系，轉向出行即服務(wù)，從而加快新興服務(wù)模式和商業(yè)模式的興起。

也就是說(shuō)，這份報告證明了車(chē)廠(chǎng)無(wú)法只靠制造車(chē)輛生存─特別是在私家車(chē)數量預期將逐漸減少的時(shí)代，他們必須要有所改變。如同Strategy Analytics所表明的那樣，預測高度自動(dòng)駕駛車(chē)輛的市場(chǎng)規模不是重點(diǎn)，其“乘客經(jīng)濟”分析聚焦于：“將由全自動(dòng)無(wú)人駕駛車(chē)輛產(chǎn)生的經(jīng)濟與社會(huì )價(jià)值。”

也許，我們可以據此大膽的預測一下：未來(lái)，“移動(dòng)即服務(wù)”不止運輸乘客，也遞送商品與服務(wù)。與建立新的實(shí)體店不同，零售商店、酒店和餐館等土地限制型企業(yè)將通過(guò)增加“出行商店”來(lái)推動(dòng)另一波商業(yè)擴張，這些“出行商店”將直接向消費者提供商品和服務(wù)。消費者現在可以選擇去一個(gè)“地方”購買(mǎi)產(chǎn)品或服務(wù)，也可以隨心選擇送貨上門(mén)。簡(jiǎn)而言之，汽車(chē)將在各種各樣的個(gè)性化聯(lián)網(wǎng)出行即服務(wù)中接送人員和運送物品。

科技型公司快速切入智能駕駛

經(jīng)過(guò)100多年的發(fā)展，汽車(chē)行業(yè)已經(jīng)具備了非常完整的產(chǎn)業(yè)鏈，且高度發(fā)達。再加之人工智能的高速發(fā)展，開(kāi)辟了新的技術(shù)路徑，強化或者說(shuō)升級了基于傳統算法的ADAS系統，這給以特斯拉、谷歌、百度等為代表的科技型公司進(jìn)入汽車(chē)領(lǐng)域提供了絕佳的機會(huì )。同時(shí)，出行服務(wù)的普及也讓人們看到了出行場(chǎng)景可能存在更大的市場(chǎng)，而非傳統的汽車(chē)銷(xiāo)售模式，“服務(wù)，而不是制造”正成為新的更具吸引力的商業(yè)模式。

相關(guān)報告顯示，科技型公司目前均開(kāi)始涉足智能駕駛/無(wú)人駕駛領(lǐng)域，其發(fā)展速度遠遠快于傳統的整車(chē)廠(chǎng)商。預計至2025年，科技型公司將在智能汽車(chē)領(lǐng)域分得40%市場(chǎng)份額，而傳統車(chē)企將堅守60%市場(chǎng)?？萍夹凸緸槭裁纯梢匀绱丝焖俚闹苯涌缭降綗o(wú)人駕駛領(lǐng)域？傳統車(chē)企又會(huì )走出怎樣的應對與升級路線(xiàn)？

在地平線(xiàn)(Horizon Robotics)看來(lái)，相對于傳統車(chē)企，科技型公司的商業(yè)模式更加靈活，這意味著(zhù)股東和管理層愿意為未來(lái)的預期投入更多資源，短期內不太糾結經(jīng)營(yíng)性的現金流。而且作為初創(chuàng )公司，不但更容易建立新的公司管理和激勵機制，聚集更好的人才，在技術(shù)上也具有不可比擬的先進(jìn)性，可以引入更好的算法等等。

當然，傳統車(chē)企對此也不會(huì )視而不見(jiàn)，聽(tīng)而不聞。事實(shí)上，國際和國內車(chē)廠(chǎng)在這個(gè)領(lǐng)域也是動(dòng)作頻頻，非常積極。最典型的就是通用汽車(chē)通過(guò)收購Cruise Automation，既具備了后者所擁有的靈活性和先進(jìn)技術(shù)，同時(shí)也讓新公司具備了傳統汽車(chē)廠(chǎng)所擅長(cháng)的龐大產(chǎn)業(yè)鏈整合能力和技術(shù)支持能力，這種結合將為車(chē)廠(chǎng)提供更多的競爭優(yōu)勢。

 “生產(chǎn)由成千上萬(wàn)個(gè)部件構成的汽車(chē)并非易事，而這正是科技企業(yè)所欠缺的。”賽靈思(Xilinx)汽車(chē)電子市場(chǎng)經(jīng)理Angela Suen指出，特斯拉、谷歌和百度等技術(shù)企業(yè)在無(wú)人駕駛核心技術(shù)方面占據優(yōu)勢，包括基于海量數據的機器學(xué)習、基于視覺(jué)/激光雷達/雷達傳感器的優(yōu)異圖像識別算法、地圖繪制算法和路徑規劃算法。但傳統汽車(chē)企業(yè)具備生產(chǎn)合格汽車(chē)的經(jīng)驗和平衡運作能力。如果傳統企業(yè)需要與技術(shù)企業(yè)在自動(dòng)駕駛汽車(chē)方面競爭，他們則需要借助較小型的初創(chuàng )企業(yè)來(lái)幫助他們強勢起步。

不過(guò)，“雖然智能駕駛已經(jīng)成為汽車(chē)行業(yè)最炙手可熱的話(huà)題之一，但要實(shí)現真正的無(wú)人駕駛，還有很長(cháng)的路要走。”地平線(xiàn)相關(guān)負責人在接受本刊采訪(fǎng)時(shí)表示，無(wú)人駕駛是由低級別向高級別演進(jìn)的過(guò)程，ADAS輔助駕駛的邏輯在整個(gè)過(guò)程中是重要的基礎，因為它具有很高的運算確定性。而目前AI應用所帶來(lái)的創(chuàng )新主要優(yōu)勢是在感知領(lǐng)域，可以更好地拓展感知的范圍和準確性。所以，只有當兩者結合，形成完整的感知、判斷、執行通路，才有可能提高自動(dòng)駕駛水平，這也正是兩者的共性。

因此，“人機共駕”將是未來(lái)相當長(cháng)時(shí)間內的主流?，F在，更多的公司是在談L4附條件的高度自動(dòng)駕駛方案。而在面對自動(dòng)輔助駕駛所對應的漸進(jìn)式創(chuàng )新和無(wú)人駕駛所對應的破壞式創(chuàng )新這兩條演進(jìn)路線(xiàn)時(shí)，地平線(xiàn)將會(huì )更傾向于前者。

瑞薩電子(Renesas)中國汽車(chē)電子應用技術(shù)部部長(cháng)林志恩的觀(guān)點(diǎn)是，科技型公司可以把新技術(shù)迅速導入無(wú)人駕駛領(lǐng)域，并開(kāi)展實(shí)際測試，通過(guò)自身在網(wǎng)絡(luò )和云端系統的優(yōu)勢進(jìn)行大數據采集，這使得對自動(dòng)駕駛的實(shí)際場(chǎng)景和車(chē)輛周邊狀況的分析更加容易，從而大大加快了他們在無(wú)人駕駛領(lǐng)域算法和功能的實(shí)現。而傳統車(chē)企在車(chē)輛控制和功能安全方面有著(zhù)更多的經(jīng)驗和優(yōu)勢，在無(wú)人駕駛的技術(shù)研發(fā)上其實(shí)也進(jìn)行了大量的投入，通過(guò)合作實(shí)現技術(shù)互補，共同推動(dòng)智能駕駛產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，將是雙方最佳的選擇。

智能汽車(chē)的關(guān)鍵落地點(diǎn)—模塊化ADAS

模塊化ADAS是從傳統汽車(chē)向無(wú)人駕駛進(jìn)發(fā)的重要方式，也是智能汽車(chē)的關(guān)鍵落地點(diǎn)。在NCAP等政府法規和標準的推動(dòng)下，高級駕駛輔助系統系統正在不斷發(fā)展演進(jìn)，邁向新的水平。更高的攝像頭分辨率、更低的激光雷達成本和更強大的計算芯片有助于加速ADAS的發(fā)展進(jìn)程并促進(jìn)市場(chǎng)推廣。然而半導體企業(yè)往往面臨汽車(chē)制造商的壓力，要求他們將ADAS的成本保持在較低水平，哪怕該技術(shù)已成為標準。

 “前置攝像頭和360度環(huán)視泊車(chē)輔助將在城市中廣受歡迎，因此能帶來(lái)眾多的業(yè)務(wù)機遇。此外，駕駛員監測、自動(dòng)緊急轉向和自動(dòng)緊急制動(dòng)也有廣闊的發(fā)展前景，它們很有可能在2020年就投入實(shí)際應用。”讓Angela Suen感到樂(lè )觀(guān)的其實(shí)還有激光雷達傳感器技術(shù)，比如頻率調制連續波(FMCW)往往能推進(jìn)可見(jiàn)性的范圍限制，并實(shí)現更加優(yōu)異的道路規劃和防范措施。她甚至認為，在行業(yè)能提供可與其他傳感器完全集成的低成本激光雷達系統之前，無(wú)人駕駛根本無(wú)法得到消費者的廣泛采用。

從ADAS技術(shù)本身出發(fā)，它更多提供的是駕駛員輔助安全，并由此提供更安全的交通和更舒適的駕駛環(huán)境。因此，安全性、舒適性和車(chē)內交互成為了相關(guān)廠(chǎng)商的商機。 

安全性毋庸置疑，這是交通的第一使命，也是法規和市場(chǎng)共同驅動(dòng)的重要領(lǐng)域。而大城市的擁堵和長(cháng)途駕駛，越來(lái)越多地要求把駕駛員從全神貫注的駕駛中解放出來(lái)，能夠在駕駛的過(guò)程中更好地移動(dòng)辦公、社交和娛樂(lè )，這也使得車(chē)內人機交互(HMI)的內容和服務(wù)成為另一個(gè)行業(yè)亮點(diǎn)。目前，地平線(xiàn)向行業(yè)用戶(hù)提供基于征程1.0處理器的高級別自動(dòng)駕駛輔助系統和駕駛員安全系統DMS，就是希望憑借這樣的組合可以實(shí)現更好的安全駕駛和人機交互。

除了談到傳感器、信息融合和決策、智能網(wǎng)關(guān)和車(chē)輛控制等無(wú)人駕駛的關(guān)鍵要素，以及具備ADAS功能的攝像頭和雷達模塊，以及高性能計算芯片需求將會(huì )大幅提升外，林志恩還特別提到了“智能駕駛艙”的概念。

智能駕駛艙把儀表盤(pán)、導航、信息娛樂(lè )系統和ADAS相關(guān)等信息集合一起，集成度越來(lái)越高。乘坐人員可以按照個(gè)人喜好來(lái)定義人機界面，智能駕駛艙也會(huì )通過(guò)感知乘坐人員的情緒來(lái)調節艙內的氛圍和控制車(chē)輛的速度等。它帶來(lái)的，將是人機關(guān)系與角色的變化、是駕駛需求的變化、以及乘坐體驗的變化。因此，智能駕駛艙需要硬件產(chǎn)品能夠支持多路視頻輸入和輸出，更高的計算機運算性能和網(wǎng)絡(luò )連接功能，而軟件虛擬化操作則需要支持多操作系統來(lái)滿(mǎn)足不同的控制界面。

我們在無(wú)人駕駛的第幾層？

按照國際通用的劃分標準，自動(dòng)駕駛被分為5個(gè)級別：第1級，實(shí)現車(chē)道偏離報警和自動(dòng)緊急剎車(chē)等ADAS功能；第2級，駕駛員能夠在短時(shí)間內接管對車(chē)輛的控制；第3級是駕駛員可以不用看路，但在出現問(wèn)題時(shí)仍然要準備好接管汽車(chē)；第4級是汽車(chē)可以自己駕駛，但只允許在受控制的區域內；第5級是汽車(chē)在任何地方、任何路況下都能自己駕駛，而且不需要駕駛員的干預。目前比較公認的看法是全行業(yè)處在第1級，正在向第2級發(fā)展。

地平線(xiàn)方面也對此持相同看法。即實(shí)現真正的無(wú)人駕駛，從技術(shù)漸進(jìn)梯度上要經(jīng)歷輔助駕駛、半自動(dòng)駕駛、高度自動(dòng)駕駛、超高度自動(dòng)駕駛和全自動(dòng)駕駛這幾個(gè)階段。當前傳統的汽車(chē)行業(yè)主要在集中力量普及L1-L2技術(shù)，只有少數特別領(lǐng)先的，且和運營(yíng)有關(guān)的公司在考慮L4級別的自動(dòng)駕駛，比如通用的Cruise Automation和谷歌的Waymo。

不過(guò)，來(lái)自技術(shù)、法律和社會(huì )的挑戰，構成了智能駕駛產(chǎn)業(yè)當前所面臨的“三座大山”。

從技術(shù)角度來(lái)看，人工智能技術(shù)主要是在視覺(jué)感知上做了強化，考慮到任何一種傳感器都有物理上的局限，多傳感器融合將成為必然。而在感知之后，判斷、控制和執行也是復雜的工程。因此要實(shí)現全天候、全路況的自動(dòng)駕駛還有相當的技術(shù)難度。同時(shí)，在技術(shù)還不完全成熟的情況下，考慮到交通的社會(huì )屬性，各國的法律必定會(huì )嚴格限定自動(dòng)駕駛車(chē)輛的運營(yíng)區間。而且當自動(dòng)駕駛汽車(chē)和人工駕駛汽車(chē)“共路”的時(shí)候，道路管理將變得更加復雜。

Angela Suen的看法是，我們仍處于完全無(wú)人駕駛汽車(chē)的早期開(kāi)發(fā)階段，目前路面上運行的各種無(wú)人駕駛車(chē)輛均屬于SAE L2自動(dòng)化水平，盡管完全無(wú)人型駕駛汽車(chē)在2020-2025年間還不會(huì )實(shí)現大規模量產(chǎn)，但貨車(chē)、機器人出租車(chē)和食品送貨車(chē)有望在2022-2024年間在地理圍欄內實(shí)現完全無(wú)人駕駛運行。

與Angela Suen給出的時(shí)間表類(lèi)似，林志恩認為具備自動(dòng)駕駛Level 3水平的車(chē)輛將會(huì )在2020年左右開(kāi)始量產(chǎn)，而達到Level 4要求的自動(dòng)駕駛車(chē)輛會(huì )在兩年后推出市場(chǎng)，完全的無(wú)人駕駛汽車(chē)將會(huì )在2025年前實(shí)現量產(chǎn)。“要實(shí)現智能駕駛/無(wú)人駕駛，需要各個(gè)層面的配合。自動(dòng)駕駛的軟件算法需要合適的硬件平臺來(lái)實(shí)現，豐富的數據需要高性能的網(wǎng)絡(luò )才能發(fā)揮它的效益，只有通過(guò)合作發(fā)揮各自的優(yōu)勢，才能共同把無(wú)人駕駛汽車(chē)推出市場(chǎng)。”他說(shuō)。

“單車(chē)智能”算不算“短視”？

目前人們所談?wù)摰闹悄荞{駛或是無(wú)人駕駛，更多集中在單車(chē)智能。有人將其描述為“短視”，意指只有全面引入V2V場(chǎng)景，才能真正表明智能駕駛時(shí)代的到來(lái)。

“我贊同這一說(shuō)法！”Angela Suen說(shuō)，在一輛車(chē)上能實(shí)現的智能是有限的，靠一輛車(chē)映射整個(gè)環(huán)境和實(shí)時(shí)狀況的難度很大。如果能借助云，從多部車(chē)輛獲取信息，并且在這些車(chē)輛間傳遞數據，就能營(yíng)造更安全的無(wú)人駕駛環(huán)境。不過(guò)，實(shí)現V2V和V2I需要行業(yè)標準化、城市支持和基礎設施升級，蜂窩技術(shù)和DSRC之爭就是其中一例。

作為C-V2X技術(shù)的倡導者，Qualcomm方面認為，相比其他V2X技術(shù)，C-V2X是一項具有卓越無(wú)線(xiàn)電性能的現代技術(shù)。包括在LTE技術(shù)的推動(dòng)下，可以實(shí)現更大范圍的通訊(2X)、更好的非視距(NLOS)性能、更高的可靠性(更低的數據包錯誤率)、更高的容量以及更好的擁塞控制。這些都要優(yōu)于基于DSRC和ITS-G5所使用的IEEE 802.11p無(wú)線(xiàn)電技術(shù)，對于當下的關(guān)鍵安全駕駛以及未來(lái)的自動(dòng)駕駛技術(shù)都有著(zhù)重要的意義。

此外，C-V2X的優(yōu)點(diǎn)還包括，這是唯一種具有清晰5G演化路徑的V2X技術(shù)，能夠前向/后向兼容：C-V2X Rel-14向5G NR-based C-V2X有了強大的演進(jìn)，在保持向后兼容性的同時(shí)，還將增加相兼容的Rel-14以及其他新功能。通過(guò)與5G NR功能的結合，C-V2X的發(fā)展將具有高吞吐量，寬帶載波支持，超低延遲和高可靠性等特點(diǎn)，從而實(shí)現自動(dòng)駕駛和其他高級功能運用，如高吞吐量傳感器共享，意向共享和3D高清地圖更新等。

根據分析師預測，隨著(zhù)5G部署啟動(dòng)，預計將在更廣泛的汽車(chē)領(lǐng)域中創(chuàng )造超過(guò)2.4萬(wàn)億美元經(jīng)濟產(chǎn)出，這幾乎占預期5G全球經(jīng)濟影響的五分之一。到2024年，近75%的新車(chē)將嵌入蜂窩連接技術(shù)，與2015年的20%相比將實(shí)現大幅提升，支持廠(chǎng)商也據此認為C-V2X將會(huì )比其他V2X技術(shù)更具成本效益，更能降低系統復雜性。而通過(guò)利用現有的網(wǎng)絡(luò )通信基礎設施(V2N)，C-V2X可以結合路邊單元(RSU)和蜂窩網(wǎng)絡(luò )的功能來(lái)提供本地或廣域路況信息和實(shí)時(shí)地圖更新，使得運營(yíng)商不僅可以節省成本，還可以實(shí)現新的業(yè)務(wù)模式和服務(wù)產(chǎn)業(yè)機會(huì )，何樂(lè )而不為？

不過(guò)，對于C-V2X的反對聲和質(zhì)疑聲也從未停止。以色列公司Autotalks首席執行官Hagai Zyss此前在接受EETimes采訪(fǎng)時(shí)就表示，混合模式是可行的，即蜂窩技術(shù)和DSRC并存，但C-V2X并不能取代DSRC。且不說(shuō)5G網(wǎng)絡(luò )尚未出現，蜂窩網(wǎng)絡(luò )本身還需要解決連網(wǎng)裝置與基站同步的問(wèn)題，而這種同步模式與V2V通信所需要的非常不同，它必須在高速移動(dòng)的物體之間瞬間完成。

 Zyss說(shuō)，支持將5G應用到C-V2X的擁護者們正在走DSRC開(kāi)發(fā)者們走過(guò)的老路，試圖重現DSRC支持者們曾經(jīng)設計、建構和測試過(guò)的內容。此外，蜂窩技術(shù)支持者們在將技術(shù)用于V2V應用時(shí)，還必須克服蜂窩網(wǎng)絡(luò )在效率和頻率源方面的限制。

重在戰略布局

汽車(chē)行業(yè)正在發(fā)生一場(chǎng)深刻的變革，智能化、網(wǎng)聯(lián)化、電動(dòng)化的未來(lái)趨勢正在讓汽車(chē)變得像是一個(gè)帶有四個(gè)輪子的電腦。讓我們具體看一看這些核心玩家的戰略布局：

地平線(xiàn)

 “與手機從功能機變?yōu)橹悄軝C不同，汽車(chē)行業(yè)這次所面臨的變化，會(huì )更加關(guān)注出行服務(wù)和場(chǎng)景，而非汽車(chē)制造和銷(xiāo)售。所以在這個(gè)變化的過(guò)程中，更多的是需要考慮如何對其進(jìn)行賦能，而非顛覆。”一直以來(lái)地平線(xiàn)對“顛覆”始終持非常謹慎的態(tài)度，更愿意扮演“賦能者”的形象，“希望成為一家在愿景感召下耐得住寂寞，能夠持續不斷的在人工智能、芯片、以及軟硬件結合上投入的公司，這種投入將建立不可逾越的技術(shù)和價(jià)值鏈壁壘，也是公司的核心競爭力所在。”

這次變革當然也給包括中國企業(yè)在內的所有高科技企業(yè)帶來(lái)新的商業(yè)發(fā)展機會(huì )。2017年，中國在人工智能領(lǐng)域發(fā)表的論文數量已經(jīng)超過(guò)了全球其他國家，中國同時(shí)還是全球最大的單一汽車(chē)市場(chǎng)，所以，人工智能會(huì )給中國企業(yè)帶來(lái)特殊發(fā)展機會(huì )的判斷相信不會(huì )引來(lái)任何質(zhì)疑。不過(guò)，任何一家高科技公司想要長(cháng)期保持自己的競爭力，必須強調自己的開(kāi)放、競爭和國際化屬性，因為這是一場(chǎng)國際化競爭，服務(wù)可能更強調地域性，但技術(shù)更強調全球性。

到2025年，中國道路上3千萬(wàn)輛新車(chē)都將具備自動(dòng)駕駛功能，每輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)的“大腦”都基于地平線(xiàn)的人工智能處理器，這是地平線(xiàn)的十年愿景。而之所以把自動(dòng)駕駛列為人工智能處理器的終極目標，是因為自動(dòng)駕駛處理器對準確性、功耗、實(shí)時(shí)性、可靠性的要求之高，代表了人工智能處理器的珠穆朗瑪峰。

首先，它最難。自動(dòng)駕駛應用場(chǎng)景是一個(gè)動(dòng)態(tài)開(kāi)放的場(chǎng)景，需要對復雜的環(huán)境進(jìn)行感知，永遠有非常多的未知事件需要解決，是最有挑戰的一件事；其次，它最大。市場(chǎng)最大，對于嵌入式處理器來(lái)說(shuō)，汽車(chē)是最大的市場(chǎng)。在中國，汽車(chē)每年有2500萬(wàn)臺以上的出貨量，占據全球1/4市場(chǎng)份額。同時(shí)，由于人工智能處理器應用到自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中會(huì )產(chǎn)生最大的社會(huì )價(jià)值，將從本質(zhì)上改變傳統汽車(chē)和出行服務(wù)之間的關(guān)系。

目前，地平線(xiàn)正在集中交付基于Matrix的開(kāi)發(fā)系統。下半年，業(yè)界就會(huì )在美國看到一個(gè)基于Matrix的自動(dòng)駕駛量產(chǎn)項目，從而實(shí)現了中國芯向美國的反向輸出。

人工智能算法、芯片的設計能力、軟硬結合一體化和集成能力被地平線(xiàn)視作自身的三大核心競爭力，環(huán)環(huán)相扣，牢不可破。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，人工智能算法可以為智能駕駛場(chǎng)景應用提供有力輸出，也只有在嵌入式系統里做好集成，提高處理器硬件端性能，才能實(shí)現智能駕駛的批量化生產(chǎn)。在此基礎之上，把軟硬端一體化并進(jìn)行集成，最大化降低成本，優(yōu)化功耗，才有可能實(shí)現落地。未來(lái)，地平線(xiàn)征程系列處理器將成為這一領(lǐng)域強有力的解決方案。

賽靈思

賽靈思投身汽車(chē)行業(yè)超過(guò)12 年，出貨量超過(guò)4,000萬(wàn)件，以靈活性、可擴展性和適應性為代表的核心競爭力在智能駕駛/無(wú)人駕駛領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用。與ASIC和GPU芯片通用型解決方案的屬性不同，FPGA的可編程特點(diǎn)能夠幫助汽車(chē)制造商通過(guò)定制芯片來(lái)運行專(zhuān)屬圖像處理算法，從而使其車(chē)型在與競爭車(chē)型的對比中脫穎而出，實(shí)現產(chǎn)品差異化。而一旦有更新型的傳感器或更優(yōu)異的連接技術(shù)問(wèn)世，該系統無(wú)需更改架構就能進(jìn)行重編程。例如，如果OEM廠(chǎng)商想要把圖像傳感器從4MP升級為8MP，他們能夠隨時(shí)輕松定制和嘗試新型傳感器。UltraScale+ MPSoC 系列是賽靈思征戰智能駕駛領(lǐng)域的利器之一，內置的成百上千個(gè)邏輯單元適用于分布式智能傳感器模塊、集中化預處理、路徑規劃以及計算加速模塊。

瑞薩電子

自動(dòng)駕駛汽車(chē)和新能源汽車(chē)是瑞薩電子在汽車(chē)電子領(lǐng)域的兩大重點(diǎn)。

在自動(dòng)駕駛汽車(chē)領(lǐng)域，瑞薩擁有豐富的車(chē)用MCU/MPU、解決方案以及平臺等不同層級的產(chǎn)品，例如第三代R-Car片上系統，包括R-Car H3(網(wǎng)聯(lián)駕駛艙、林肯和凱迪拉克汽車(chē))以及R-Car V3M(林肯和凱迪拉克汽車(chē))，適用于車(chē)輛控制的RH850系列微控制器，以及IMP-X5計算機視覺(jué)處理架構。2017年4月，瑞薩發(fā)布ADAS和自動(dòng)駕駛開(kāi)放平臺Renesas Autonomy，通過(guò)建立“開(kāi)放式架構”的平臺，方便用戶(hù)將算法、函數庫和實(shí)時(shí)操作系統(RTOS)移植到平臺中來(lái)。

在芯片產(chǎn)品方面，瑞薩電子采用臺積電40納米MCU平臺生產(chǎn)已有4年，目前雙方合作擴大至28納米，全新的28納米嵌入式閃存eFlash制程技術(shù)已開(kāi)始應用于車(chē)用MCU的生產(chǎn)，2020年有望開(kāi)始量產(chǎn)。同樣是在2017年，通過(guò)收購Intersil，瑞薩將其擅長(cháng)的模擬和電源設計能力與自有MCU/MPU產(chǎn)品線(xiàn)進(jìn)行整合，從而構建了從傳感器融合、ADAS到網(wǎng)聯(lián)駕駛艙的先進(jìn)的、可量產(chǎn)的集成系統，全面支持ADAS到自動(dòng)駕駛的布局。