年底专题盘点（一）｜自动驾驶汽车流派发展与思考 百度Apollo、英特尔、英伟达异同解读

经过一年的努力，自动驾驶又距离我们近了好多。例如今年10月上市的吉利缤瑞搭载了L2级别的自动驾驶技术，让一款10万元的车辆一下子具备了同几十万元的特斯拉一样的自动驾驶技术；例如长安汽车11月的自动驾驶车辆挑战吉尼斯世界纪录；特别是不断扩张的百度Apollo生态。

但我们不难发现，本土车企在自动驾驶技术布局中仍缺乏章法；正如在沃尔沃与Uber加深合作、哥德堡试运行Drive me项目的同时，吉利汽车自身的技术路线却并不清晰，尽管它先后宣布开放生态，与恩智浦、Smart Eye、高德、腾讯等诸多企业签署战略合作，多条腿走路，但给人的感觉仍然还是缺乏清晰的思路和聚焦点。

吉利与沃尔沃不能同步技术路线，也说明在中国车企的决策者们仍没有考虑清楚未来的技术路线选择。所以我们也看到中国车企间却鲜少有技术联合，甚至与本土供应商（除地图外）的技术投资与合作也很少，除了三大央企（一汽、东风和长安）宣布成立一个出行公司（但并无实质性的进展，仍各自为战）。

中国车企难道真的只适合单打独斗吗？通用、丰田的案例是否值得借鉴？2016年被收入囊中的Cruise，在今年再被独立出来，并获得了来自软银和本田汽车的投资，注资后其市值达到了146亿美元，而在2年前其被通用收购时的价格只有5.81亿美元。同样丰田汽车在2017年宣布使用英伟达的人工智能技术自动驾驶车辆，转头在2018年丰田组织了旗下4大零部件供应商电装、爱信、捷泰格特、艾德克斯等组建了新的研究自动驾驶技术的新公司。

的确，本土车企面临各类找上门寻求合作的技术公司，他们也大都打着AI、自动驾驶的旗帜，但《出行财经》认为，只有考虑清楚了自身要在哪个领域实现突破？需要什么样的合作伙伴？哪些可以通过投资或联合投资实现？要不要与其他车企成立联合技术公司？

基于此，《出行财经》盘点了当前无人驾驶技术发展的流派，并试图找出这些流派对中国车企的借鉴或合作的价值。

从跨国车企布局的路线上，《出行财经》发现，他们基本都走两条线路，一条是中国市场加入百度Apollo生态，另一条路线是确定一个核心技术合作伙伴后，自身加强核心技术的突破；因而在核心技术的突破中，除通用、福特研究自己的芯片之外，其他大部分车企都没有实现芯片的自主，而大部分加入了英特尔和英伟达旗下，因此我们将自动驾驶分为三大流派：“英特尔派”、“英伟达派”和“百度Apollo派”，当然根据线路不同，也有细分派系，比如英特尔派下就有谷歌派（或称Waymo派）和MobilEye派。

百度Apollo：包容性最大的流派 最多元的自动驾驶方案供应商

对于中国汽车市场而言，在过去很长一段时间内，我们虽然关注自动驾驶的发展，但总感觉距离我们很遥远，甚至认为继续由跨国巨头来主导这场革命，但随着中国汽车市场的崛起，特别是百度在自动驾驶领域的积极布局，尤其是Apollo生态概念的提出，让我们感觉无人驾驶的世界正向我们扑面而来，

根据统计，当前几乎所有设计自动驾驶技术的车企及公司都希望进入中国市场，就如英伟达CEO黄仁勋（Jensen Huang）在2018年CES上演讲所表达的一样：“每一辆车都必须要与中国市场兼容。”

首先，相对于欧美的消费者，中国消费者更热衷于对新技术的追求，对自动驾驶车辆的接受度和信任程度也更高。

根据J.D. Power2017年11月发布的“中国消费者自动驾驶倾向调查”报告，分别有10%和68%的中国消费者表示“完全会信任”以及“可能会信任”全自动驾驶技术，只有4%的消费者“完全不信任”全自动驾驶技术。其中每周开车的受访者中有84%表示“完全会相信”以及“可能会相信”全自动驾驶技术。

J.D. Power亚太区副总裁兼董事总经理Jacob George表示：“与美国消费者相比，中国消费者对自动驾驶技术表现出了极大的期待和信任。J.D. Power在美国的类似研究显示，35%的美国民众‘完全不相信’全自动驾驶技术，且有超过1/4的美国民众认为自动驾驶技术没有任何好处。”这样的调研数据，也是众多车企与机构看重中国市场的关键因素。

正如宝马大中华区总裁兼CEO高乐所讲，“中国有着最复杂的道路状况，必将成为自动驾驶技术应用的前沿阵地和最大市场。”因此，因此，宝马已在中国深入开展了全自动驾驶的道路测试，以积累丰富的经验和数据，为未来的商业化应用做好充分的技术准备。

因此，在介绍自动驾驶的技术流派时，《出行财经》希望先介绍一下我们身边的这个门派——百度，在《出行财经》看来，百度是中国车企试水自动驾驶的方案提供商；是跨国企业进入中国的最佳伙伴；更是中国本土技术国际化的代表。

1、跨国企业进入中国的最佳伙伴

2018年7月，中德两国总理在德国柏林会面，在这次会面中，不仅决定了中国首家放开合资股比的车企——华晨宝马，而且两国总理还先后观看了中德6家企业及科研院校合作研发的3辆自动驾驶汽车，并打破原定的安排，共同登乘体验一辆由百度Apollo平台与宝马合作研发的自动驾驶汽车。

作为全球率先在中国推广自动驾驶技术的豪华品牌——宝马与百度在自动驾驶领域的合作最早可以追溯到2014年9月。《出行财经》也姑且将这个时间定义为百度自动驾驶开始布局的时间。

官方资料显示，2014年9月,宝马和百度正式签署协议,双方计划在三年时间内,联手攻克高度自动化驾驶在中国道路环境下面临的技术挑战,通过智能技术加强道路行驶安全性,减少交通事故及人员伤亡。此次研发合作,将涉及车辆使用、驾驶策略、地图、配套基础设施、相关法律和产业标准等多个方面。

在2015年的宝马科技日上，来自百度和宝马的相关技术专家对外公布了双方的很多合作细节，其中一项最主要的合作点就在于：宝马合作高度自动驾驶,通过借助百度的高精度地图和背后的大数据分析能够控制车辆行驶的轨迹。

根据介绍,宝马高度自动驾驶技术借助百度高精度地图,能够采集车辆行驶道路的各种信息:包括道路有多少个车道、每个车道的宽度、车道线的宽度、车道线是实线还是虚线、车道线的颜色、道路上方的指示牌大小、高度、识别路牌信息。

通过车道线检测,宝马高度自动驾驶技术不仅能够实现对道路等静态图像的检测,还能实现对动态车辆及行驶速度的检测;实现对行驶车辆的高精度定位;从而实现对车辆历史行驶轨迹的检测,并利用后台大数据分析,实现对车辆未来行驶车道的规划和预测,从而控制车辆。

双方的合作却在2016年11月出现了暂时的搁置，当时坊间给出了各种猜测，但现在来看，主要是技术路线上出现了分歧。

2015年7月，宝马联合奥迪、戴姆勒从谷歌手里买下了Here地图的全部股权，试图通过这张地图探寻未来在自动驾驶领域的话语权。

随后在2016年下半年，英特尔开始与三大车企开始谈判关于对Here地图与MobilEye的股权收购工作，而在此过程中，宝马、英特尔与MobilEye基本达成了一个新的自动驾驶联盟（最终股权公告是在2017年1月发布的、而对MobilEye的股权收购是在2017年3月发布的）。而在2016年上半年的百度世界大会上，百度与英伟达签署合作协议，黄仁勋宣布，英伟达将携手百度共同打造一个自动驾驶汽车平台，其基于算法的操作系统包括云计算高清地图以及对不同道路环境进行感知和做出反应的能力。

黄仁勋表示，百度在人工智能及深度学习领域经验相对丰富且有较成熟的产品问世，同时百度在高精度地图研发上亦有不错的成果，加上NVIDIA搭建的以GPU产品为核心的超级计算机，以及NVIDIA在基于GPU的深度学习算法上的优势，取长补短的同时也就真正解决了无人驾驶汽车研发面临的三大技术门槛。这也是英伟达选择和百度合作的原因。

因此，《出行财经》认为，宝马与百度的第一次合作终止原因在于双方在技术路线选择上出现了偏差。

而在2017年3月，百度通过内部邮件宣布，对现有业务及资源进行整合，成立智能驾驶事业群组（IDG），旨在进一步提升效率、协同发展，更好地推动人工智能时代的传统汽车产业升级。随后百度的阿波罗（Apollo）计划正式付出水面。

截至目前，Apollo生态合作伙伴规模已达133家。是目前全球涵盖产业最为丰富、最为全面的自动驾驶生态，并放眼全球市场，Apollo生态合作伙伴中，海外企业及机构占比近30%。

而随着Apollo生态的日益壮大，百度生态已经不再局限于一种技术路线，其包容性也为它与宝马的第二次合作奠定了基础。

2018年7月10日，在中德两国总理的见证下，宝马再次联手百度，成为其第118个Apollo生态合作伙伴。

如果说前期的宝马与百度的合作是双方各取所需，那么当下的百度Apollo已经称为宝马不得不重视与合作的伙伴，因为几乎宝马在华的供应商几乎都在与百度的自动驾驶标准进行对接，尽管宝马也拿到了中国首批自动驾驶测试牌照，但相比百度，宝马的本土化方面仍需要借助百度更多的支持。

实际上，不止是宝马，英特尔、MobilEye也都是百度Apollo生态的合作伙伴，尽管Waymo目前尚未与Apollo建立生态伙伴关系，但其合作的车企在中国市场也都在向百度靠拢，这也是如黄仁勋所表达的一样：“每一辆车都必须要与中国市场兼容。”

2、中国车企试水自动驾驶的方案提供商

2018年7月4日，这注定是记入中国自动驾驶历史的日子，这一天，百度正式发布了其自研的中国第一款云端全功能AI芯片——"昆仑"，其中包含训练芯片昆仑818-300和推理芯片昆仑818-100，尽管真正适合投入市场上用的芯片或许要等到2020年才能上市。

对于无人驾驶技术的发展，百度公司CEO李彦宏认为有四个关键因素，其中第一个因素就是：开放；在他看来，没有一家公司可以把所有的事情都做完，所以这个领域需要开放和合作。他说：“做过的东西拿出来和你共享，你就没必要再来做一遍了，大家在一个共同的平台上不停地相互激发、相互提升，这个产业就会越来越繁荣、越来越先进。”

此外，按照李彦宏的观点，安全、政策和基础设施也是影响自动驾驶技术发展的另外三个因素。因为本文主要谈流派的发展，所以我们对政策和基础设施不展开详细的描述，但技术与安全密不可分，我们将在谷歌派和英伟达部分分析安全对车企及无人驾驶技术公司的影响。

作为全球最大的汽车和电动汽车市场，中国监管方希望其部署的自动驾驶汽车能够采用自主研发的芯片。努力在芯片领域实现自给自足是新一届中国政府的优先任务。据彭博社报道称，中国政府已经设立2000亿元人民币的基金，来投资本土芯片厂商。

如果不出意外，未来几年，本土注重自动驾驶芯片技术的公司会有很多，但从目前市场上出现的技术公司来看，大都与百度或Apollo渊源颇深，从某种程度上来讲都是一个流派。

未来，昆仑芯片无疑将是本土车企最重要的一个选择，它不止自主的一款AI芯片，还将是业内设计算力最高的AI芯片，在100+瓦特功耗下提供260Tops性能，可高效地同时满足训练和推断的需求，除了常用深度学习算法等云端需求，还能适配诸如自然语言处理，大规模语音识别，自动驾驶，大规模推荐等具体终端场景的计算需求。

其实，又何止是芯片，在百度成为各类跨国机构进入中国的最佳合作伙伴时，就决定了它可以为中国本土车企提供多种方案，帮助其快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。

市场都喜欢拿谷歌的Waymo对表百度的Apollo，但在《出行财经》来看，不管未来Waymo是否生产汽车，它的未来只是自动驾驶产业链上一个选择中的一环或者某些环节；但Apollo是一个生态，它能够容纳多种选择方案，且都是完整的技术方案，而不只是一个局部。

百度Apollo能给出的一体化解决方案，包括车路协同解决方案、包括百度Apollo在信息安全、高精地图、自主泊车、高速自动驾驶、AR-HUD五大自动驾驶产品及方案也实现全面升级。车路协同将开始面向高速公路、停车场、城市道路的三大典型场景。并发布AI城市核心“ACE王牌计划“。Apollo3.0量产园区自动驾驶五个版本的能力，完成平台四大模块全部开放，将提供更多场景、更低成本、更高性能的能力支持，为开发者量产提供软件、硬件、安全、多模人机交互方面的全面升级的开放平台服务支持，开放技术架构全面升级。在中国的自动驾驶入局，最合理且最优质的解决方案是Apollo的一体化解决方案。Apollo 也让汽车厂商按需索求，快速赋能，快速落地商业化。

因此这对于在自动驾驶领域布局较晚的中国车企而言，也是一个重大的利好。《出行财经》建议，本土车企在要考虑清楚自身要在那个环节花大功夫、大资金投入后，其余的部分完全通过与百度在该领域的深度合作，寻找出更适合企业现阶段及未来发展的各种路线选择，当然本土车企最好能在技术规划之初就加入百度的Apollo生态。

英特尔：探讨Waymo与MobilEye合作的可能

在《出行财经》看来，英特尔派毫无疑问是当前自动驾驶技术发展的最热门企业，它以芯片技术和算法为特长；旗下两个细分流派“Waymo派”和“MobilEye派”也是当下最受关注的技术派。

因为两大细分流派的发展思路不同，且各自都非常引人关注，因此，我们先分别介绍两个细分流派的发展，以及其车企合作伙伴；然后再总结内部逻辑及对其未来发展的思考。

1、Waymo为何对无人驾驶判“死刑”

尽管Waymo CEO 科拉夫西克承认还有一些技术方面的问题需要解决。但美国当地时间12月5日，他还是发布内部信宣布自动驾驶服务正式商用，推出自动驾驶首个用于服务乘客的商业叫车服务——Waymo One。

从2015年重新组织架构调整之后，谷歌已经不能称作是一个大的集团公司，但人们习惯上还是将Waymo在自动驾驶领域的发展看作是谷歌的成就，这也是为什么本文将Waymo派也称作是谷歌派的原因。

Waymo派可以看作是当下市值最高的自动驾驶公司，根据摩根士丹利的最新说法，其估值高达1750亿美元。其中机器人自驾出租车业务估值800亿美元，而自动化物流服务甚至更被看好，估值高达900亿美元，软件授权许可收入估值70亿美元。

但这样一家超高市值的公司，在2018年的发展中仍然发生了两起严重的交通事故，第一次：2018年5月，一辆Waymo无人驾驶测试车在美国亚利桑那州被一辆突然转向的本田轿车撞了，在此过程中测试车辆未作出躲闪；第二次：2018年6月，在美国加利福尼亚州山景城附近的高速公路上，一名Waymo测试人员驾驶一辆测试车，在连续行驶一个半小时候后，安全驾驶员疑似打瞌睡，并无意中关闭了自动驾驶软件，导致车撞到高速公路中间隔离带。

这两起事故严重的制约了Waymo商业计划的进一步实施，Waymo One曾一度有被暂缓推出的风险，这一业务将与美国排名第一和第二的两大打车巨头——Uber和Lyft进行直接竞争。

从今年10月份科拉夫西克的一篇博文中看到，作为Waymo的CEO，他承认还有一些技术方面的问题需要解决。他在今年的WSJ D.Live技术大会上的也坦言，现实中出现了自动驾驶汽车，但它们还远远没有达到普及的程度，我们离全自动驾驶汽车普及还有几十年。

谈到Waymo的无人驾驶打车服务时，科拉夫西克表示，在发布之初，他们的打车服务可能不会向凤凰城所有居民开放，而且无人驾驶汽车会配有安全驾驶员。

此外，Waymo还任命黛博拉·赫斯曼(Deborah Hersman)为首席安全官——黛博拉·赫斯曼曾担任美国国家运输安全委员会主席，致力于提升社区的安全性。据悉，她将于明年正式加入Waymo，负责提升Waymo无人驾驶汽车车队的安全性，以减少无人驾驶汽车交通事故伤亡人数。

尽管如此，我们还是要说，Waymo仍然是自动驾驶领域的一个巨头，根据外媒报道它的公路测试里程已经达到了1600万公里。同样，即使如此，科拉夫西克也在公开场合表示：“L5是不合理的期望，它其实是没有必要的。因为谁都不会通过自动驾驶车辆行驶很远的距离，比如从旧金山开到智利的圣地亚哥。”他认为，未来几十年自动驾驶都还无法普及，而且那种完全不需要人类司机协助与交互，车辆自己就能全天候运行的无人车也不存在。

2、MobilEye收获欧洲最大订单800万辆

总部位于以色列的MobilEye，主要从事ADAS系统和自动驾驶视觉技术开发，同时Mobileye还拥有针对自动驾驶领域自主研发的EyeQ系列视觉处理芯片。2018年7 月 1 日，MobilEye 中国区总监伯恩赐给出的数据显示：现在全球搭载 MobilEye ADAS 安全方案的车辆超过 2700 万辆，使用 Mobileye 产品的 OEM 有 25 家，其中 13 家和 MobilEye 在自动驾驶上有合作。有数据显示，目前MobilEye旗下的几款产品已经占到了ADAS领域90%的市场份额，有分析师表示，该公司还将占据碰撞检测系统70%的市场份额，这也是实现自动驾驶的关键技术。

2017年3月，英特尔花费153亿美元收购了这家全球最大的高级驾驶辅助系统（ADAS）供应商。在英特尔看来，MobilEye在自动驾驶方面拥有一流的技术，是行业的领导者，数以百万计的汽车已经采用了他们的技术，而这些技术也将为日后的自动驾驶汽车奠定了基础。

曾作为特斯拉的供应商，MobilEye让特斯拉搭载了L2级别的自动驾驶技术被当作是无人驾驶技术。当然此后因为连续的几次交通事故，让特斯拉创始人马斯克放弃。

但这丝毫不影响它称为一个重要的无人驾驶流派，在失去特斯拉这一客户之后，MobilEye仍然大刀阔斧的前进，一个重要原因是它获得了一个重要客户——宝马集团，并先后与英特尔、德尔福组成联盟，该联盟在2017年1月份发布公告，并称将打造一个自动驾驶技术平台，该平台的部分技术将对外开放，以加速自动驾驶技术的普及。

该派系或者即将对外开放的技术平台的最大优势就是“便宜”和“简单”，在这个流派中，英特尔负责智能运算、芯片这些高级技术，是面向未来的主要杀伤力；MobilEye提供技术解决方案；宝马具备强硬的主机生产能力，而德尔福的集成能力可以帮助其将自动驾驶的商业化能力大大提前。

根据路透社报道，2018年5月，MobilEye与欧洲某汽车制造商签署了合同，提供800万辆汽车的自动驾驶技术。MobilEye并没有透露该车企以及合同的具体细节，但表示这是公司历史上最大的订单之一。MobilEye高级开发和策略副总裁达根表示MobilEye将在2021年开始为该公司提供MobilEye的高级驾驶助手系统 ，该系统配备英特尔EyeQ5芯片。

尽管如此，但基于该派系目前只有一个合作伙伴，业内普遍猜测下达该订单的车企是宝马集团。目前宝马的全球年销量大约在200万辆左右，800万辆的订单也意味着是宝马集团未来4年的销量订单。

3、Waymo与MobilEye能否合作

相信很多小伙伴都对《出行财经》将Waymo划归至英特尔派表示不理解，因为作为谷歌的姐妹公司Waymo的自动驾驶研究处在行业领先地位，最早可能在2009年就已经开始了研发，它自身具备众多的优势，独立开发能力很强。将其划归为英特尔派的原因很简单，它自始至终使用的都是英特尔的芯片技术。

而在2017年9月之前，Waymo并未对外发布其任何供应商的消息，直至它与英特尔达成新的合作：英特尔将为Waymo打造一款“定制芯片”，旨在让自动驾驶汽车能够实时处理信息。

实际上，当Waymo还是谷歌的自动驾驶汽车项目时的2009年，英特尔就为Waymo供应芯片，当谷歌开始与菲亚特-克莱斯勒汽车公司合作，开发并在Pacifica中部署其自动驾驶技术时，他们之间的合作又发生进一步的加深。

而对于定制芯片项目，英特尔CEO科再奇(Brian Krzanich)表示：“随着Waymo自动驾驶技术变得越来越智能，功能越来越强，其高性能硬件和软件将需要更为强大和高效的计算“，同样科拉夫西克也表达了快速处理对于自动驾驶汽车的重要性：“英特尔的技术为我们汽车内的深度处理提供了支持，具备了大规模生产满足Waymo需求的能力。”。

但Waymo与MobilEye具有非常大的不同。Waymo的解决方案是高精度的地图，可以精确到2cm ，这样它就不再需要识别交通标志牌，识别车道线来实现无人驾驶。问题也正是出在这个地方，首先，该解决方案还非常昂贵，特别是在激光雷达不能量产的早期，不是一般的企业能够满足；其次，Waymo的无人驾驶汽车除了在它当前的城市测试，切换到其他城市就不能使用，因为需要重新绘制地图，另外必须online，因为道路变动。

而MobilEye通过通过视觉算法创新，让可能几十万元的事情几百美元就实现了。

MobilEye的解决方案全都在它的EyeQ系统芯片。目前该系统已经更新到第五代，第六代EyeQ 6也在紧锣密鼓的开发中，或许在2019年的CES上就有所斩获。

目前该芯片技术已基本满足自动驾驶的硬件需求剩下的就是发展相关软件和算法，基于深度神经网络的“深度学习”算法，将很快地应用在无人驾驶技术上。它最大的作用，就是无需更多的摄像头（降低成本）。

所谓深度学习，一般需输入庞大的数据，这只能在真正的路测和驾驶过程中习得。作为掌握全球最大辅助驾驶的供应商，MobilEye最大的好处就是它从自动驾驶衍生出来的辅助驾驶技术在今天就能开始产生收入，而不是等到全自动驾驶汽车开始上路时我们才谈商业化。因为它们已经积累了庞大的数据，训练了真正可靠的无人驾驶系统。

但为什么如此优秀的MobilEye却遭到了特斯拉的抛弃？MobilEye技术到底还欠缺了哪些？

实际上，在特斯拉此前的几起交通事故发生之后，就有相关专家跟《出行财经》透露，当时MobilEye的EyeQ系统不使用高精度地图（截至目前，高精度地图也未普及和商用），仅使用视觉算法，并不是完美的解决方案。首先在事故中出现了某些障碍物的遮挡，特别是障碍物太近时，自动驾驶车辆根本无法看清前方路况，特别是在急转弯时，车辆如果只进行图像分析，而没有高精度地图作为辅助，那么自动驾驶车辆撞向护栏的可能性就大大增加。

我们也在MobilEye未来的规划中看到了它对高精度地图的重视，如它在与宝马、德尔福、英特尔的四角合作中，就有与Here合作的框架，而在今年1月也加强了与中国四维图新的合作。

但从派系内部来看，MobilEye与Waymo应该有合作的基础，Waymo今年的两起事故，如果有安装视觉算法的系统，相信也能够在很大程度上获得避免，而且能够加速其商业化。

英伟达：最大流派的发展隐忧，小伙伴们独立发展愿望强大

做自动驾驶处理器不是一件容易事，它需要满足高算力、高稳定性、高安全性、低功耗等相互之间很难平衡的特性。在这个领域，如果说能够有与MobilEye相抗衡的供应商预计也就是英伟达了，作为后起之秀，英伟达正试图超车。

作为一家老牌的IT企业，英伟达在自动驾驶领域的布局却晚了MobilEye11年。尽管如此，当MobilEye在ADAS领域孤独求败时，英伟达的出现给了更多希望快速、低价的普及自动驾驶技术的车企带来了新的选择。在这一过程中，特斯拉又走到了前面。

2015 年，英伟达发布了应用于自动驾驶汽车环境信息识别处理的 DRIVE PX，

尽管它的计算芯片 GPU 并不是专门为自动驾驶设计，在应用时有高功耗、高成本的问题，但它更便于商业化，因为该系统是基于开放的技术体系，例如他们卖的产品有芯片、驱动、软件开发包、应用工具等。

并且随着英伟达在自动驾驶领域不断的系统更新，其系统与EyeQ的差距在不断缩小，而且其集中于前瞻领域，又让其逐步超越后者，让车企在选择时逐步把MobilEye定义在L1、L2和L3级别的合作，而把英伟达定义为L4和L5阶段的合作伙伴。

因此虽然MobilEye团结了27个主机厂使用它的ADAS系统，但真正在L4级别以上自动驾驶领域的合作伙伴目前比较明确的只有宝马。但英伟达身边却团结了丰田、大众（含奥迪）、戴姆勒、沃尔沃、五十铃、特斯拉、一汽解放、蔚来、小鹏、奇点汽车、SF Motor等众多车企。而且他还是自动驾驶另一细分流派——Uber的供应商。

根据英伟达的宣传资料显示，总共有370家研究自动驾驶技术的公司采用了他的芯片，包括一些汽车制造公司、无人驾驶出租车公司以及一些自动驾驶硬件厂商（如传感器）等。

单从规模上来看，英伟达的确已经成为了当前车企在自动驾驶领域最大的流派。但如果深入探讨，该流派的发展也存在众多隐忧，就是小伙们独立做大的欲望空前，随时都可能遭抛弃。

4、从mobilEye到英伟达，特斯拉始终有一颗不变的“芯”

在2014年之前，谷歌或者说是Waymo是无人驾驶领域的意见领袖，他建立了一套自己的理论体系，影响了全球对自动驾驶技术的判断，其中自动驾驶、毫米波雷达、角轮偏正器和摄像头技术是必须攻克的几大难关。

所以当时大多数自动驾驶科技公司开发的产品会采用各种价格昂贵测距雷达，来确保车辆自动行驶的精确度，而特斯拉坚定认为“摄像头足以感知世界”。这也就是“算法”的由来。

2014年，特斯拉将MobilEye的EyeQ3引入自己的Autopilot自动驾驶系统，当2016年特斯拉Model S撞卡车事件发生后，特斯拉与MobilEye分道扬镳。

其实，双方“分手”的原因很简单，就是MobilEye的EyeQ3这块芯片，只是为ADAS设计的，但却被特斯拉强行当自动驾驶的芯片来对待。

于是从2016年下半年开始，特斯拉开启了与英伟达的合作。并启用了英伟达首款定制版Drive PX2——一款专为自动驾驶汽车设计的AI计算芯片（Drive PX不是专为自动驾驶开发的芯片），其运算能力相当于150台MacBook Pro。

与MobilEye一样，英伟达的Drive PX2也是基于视觉算法的芯片系统，但它的运算速度却是EyeQ3力所不及的。

以Model 3为例，其为自动驾驶功能和环视配置了8枚摄像头与12枚超声波雷达以及一枚毫米波雷达，大量的视频图像数据处理以及在其之上运行图像识别算法，将会消耗巨量的计算资源，因此强大的运算能力是英伟达取代MobilEye的关键因素。

但Drive PX2也不能满足L4级别的技术需求，套用英伟达自己的说法是，要经过多块（多块Autochauffeur）叠加，才能满足L4级自动驾驶的算力需求。

因为英伟达以GPU为主的计算架构，Drive PX2一直有着功耗高的问题。即使是只安装了一块Drive PX2芯片，特斯拉为了给这块芯片散热，就使用了两枚风扇，也说明Drive PX 2的热设计功耗，至少是在50-100W区间。

高能耗，运算能力还无法满足未来的运算需求，这可能也是为什么马斯克致力于发展自主芯片的关键原因。

2018年10月马斯克发Twitter表示，新型芯片将在6个月后生产的特斯拉汽车中投入使用，并使Autopilot的性能提高500%至2000%。还声称，新芯片的运算速度比当前快10倍。

根据外界预测，新型芯片可能将来自特斯拉的自主研发。其实早在“移情别恋”英伟达的2016年，特斯拉就开始布局芯片研发。

2016年1月，特斯拉的硬件工程部门迎来了新的副总裁，一名做芯片架构设计的工程师，名叫吉姆·凯勒，而且这位VP还带来了他曾经任职过的在AMD、P.A Semi、苹果公司的数十名芯片行业人才。其中尤其值得提出的是，吉姆·凯勒2015年9月之前帮助AMD打造的锐龙处理器打败了英特尔2017年市场上的处理器。

如果从吉姆·凯勒加入开始算起，特斯拉的自研芯片计划其实已经潜行了快两年。是该拿出成果的时候了。

然而，相比与芯片厂商合作，自主研发芯片的成本要高得多。去年，英伟达CEO黄仁勋展示了一块加速处理器，名为TESLA V100，这块手掌大小的芯片集结了英伟达7000多名工程师，超过3年的研发，投入资金30亿美元。所以《出行财经》认为，车企独立研发自动驾驶芯片技术可能并不是最佳选择。

5、Uber在安全与舒适中的艰难选择

对自动驾驶而言，共享出行可以看作是最直接的一个应用场景，所以Uber、滴滴、Lyft等出行品牌布局自动驾驶也就在情理当中。但要从技术的成熟程度、市场关注程度及测试里程来看，Uber都是最具代表性的。

在无人驾驶技术市场上，英伟达面临着来自英特尔（主要是MobilEye）的激烈竞争，但在2018年的斗争中，英伟达可谓是占据了领先地位。

2018年1月，英伟达宣布，未来Uber将使用英伟达的芯片来开发其无人驾驶技术。但对于Uber来说，这次合作并不是他们第一次使用英伟达的芯片。因为他们用来测试自动驾驶的沃尔沃车队，使用的就是英伟达芯片。尽管Uber并未与英伟达签署独家合作的协议，但在现阶段上，Uber有自己的传感器和驾驶技术，但在图像识别和算法方面Uber都采用了英伟达的GPU。

尽管市场影响力巨大，但在2018年，Uber的自动驾驶事业发展并不顺利，上半年的事故，也反映出了Uber自动驾驶研发部门的种种问题，如部门内部技术隔阂、片面追求舒适性等问题。

事件的起因是这样的，2018年3月的一个星期天的晚上9点58分，Uber的一辆配备自动驾驶技术的沃尔沃SUV汽车在亚利桑那州坦佩市的米尔路上撞死了一位正推着自行车走路的女士。事发前，车上的安全驾驶员正在观看视频软件，而这名死者在后期的血检结果也显示冰毒、大麻阳性。

不论是安全员还是死者的行为都非常重要，但我们盘点的重点自动驾驶技术，就是作为一辆搭载了至少是L3级别自动驾驶技术的车辆，为什么没有出现自动制动行为。

美国国家安全运输委员会调查显示：是Uber自己强行取消了沃尔沃汽车自身所携带的自动制动行为，如不出意外，该自动制动的判断功能应该来自英伟达的技术，即根据图像的算法，判断出行人，并给出制动或强制制动命令。

事件调查的结果显示，该结果与Uber新任CEO 达拉·科斯罗萨西（Dara Khosrowshahi）有关。根据员工透露，上述交通事故发生的几个月前，科斯罗萨西刚刚乘坐了Uber的自动驾驶试验车，并提出了自动驾驶应该给乘客带来“美妙的体验”。

《出行财经》认为，从消费者的角度，这一要求并不过分，但基于这样的考虑Uber自动驾驶技术的成熟度，以及英伟达芯片对图像的识别及处理能力，科斯罗萨西的乘坐体验很糟糕，车辆多次出现紧急制动。

在这样的背景下，Uber自动驾驶工程部门作出了禁用汽车自行做出紧急决定的能力，比如紧急制动或急转弯（后急转弯行为被解冻）。当然这一决定也是处于安全考虑，比如在自动驾驶未大面积推开之前，车辆的紧急行动可能会让路上的其他司机惊慌失措等。

但也正是这种取消紧急制动，关键时刻依靠驾驶安全员的行为，造成了关键时刻“双无保证”的事故出现。

根据调查结果，《出行财经》给出的判断是，Uber只是用了英伟达的GPU运算能力，而未使用它的图像识别技术，在此方面Uber应该有自己的技术，但该技术并不成熟，在这个过程中它对车库里玩耍的小孩，路上堆积的树叶、树枝阴影等不能做到百分百的识别。这些识别技术，不论是MobilEye还是英伟达也的确不能完全识别，包括我们在上文提到的视觉障碍等，这都是视觉技术发展的瓶颈，算法固然重要，它的确需要大数据的支持，但数据再大也不能表明100%正确，而在过程中，高精度地图，可能是另一重要判断依据。

所以，英伟达的确在与MobilEye的竞争中，暂时获得重大的胜利，在L4 级别以上的自动驾驶路线上，获得了众多车企的青睐，但这些合作目前看来都不稳固，被替代的可能性很大，不论是行将抛弃它的特斯拉，还是只使用其GPU的Uber，以及尚不明朗的大众。