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说起自动驾驶汽车大家可能第一时间想起特斯拉，但是说到无人工干预的全自动无人驾驶，谷歌Waymo早在2009年就开始了。作为最早将无人驾驶作为目标的公司，顶着奇葩传感器的谷歌自动驾驶试验车早已经成为加州某些城市的标志。而最近，谷歌表示英特尔公司早就与他们“强强联手”——最新的自动驾驶车辆“克莱勒斯”正是借助Intel的“至强芯”实现。
虽然说自动驾驶技术非常复杂，但是主要过程基本都离不开以下三项：
环境感知：通过激光雷达、摄像头、运动传感器等部件，对高速运行的汽车环境进行“观察”，其中包括实时路况检测，交通标识和行人识别等等。
行为决策：收集完整的环境数据后，汽车还要通过这些数据快速算出下一步该如何执行，在遵守交通规定的情况下实时做出判断。
汽车控制：做出判断后还需要对汽车实现控制，分析汽车当前运动状态，并发出对汽车实际控制的命令。
而谷歌Waymo的关键优势则是在成熟的传感器套件，并且设计了一个自动驾驶平台，但是他们仍然需要一家公司为它们提供成熟而强悍的计算方案，而英特尔公司的显然可以满足他们的要求。以克莱勒斯克莱斯勒Pacifica旅行车为例：
该车型的自动驾驶套包含了至强处理器，用作自动驾驶的大脑；
FPGA芯片Arria，用于处理机器视觉；
千兆级以太网通信解决方案，用于实现即时数据传输和汽车控制。
英特尔方面表示，搭载他们技术的Waymo汽车已经完成了300多万英里的自动驾驶道路测试，比其他任何美国自动驾驶车队都要多；而谷歌也公开声明“Intel的技术符合Waymo自动驾驶汽车运行的高要求，具备Waymo规模化量产的水准”——当然，谷歌的“商业互舔”也可能是因为2009年时，市面上除了英特尔外没有其他高性能的计算芯片供Waymo选择。
无人驾驶：谷歌Waymo和英特尔面临严峻挑战
与谷歌不同，像丰田、特斯拉、奥迪等汽车制造厂商，选择的是英伟达的DRIVE PX方案——后者在自动驾驶和AI领域方面的进展则要高调得多。DRIVE PX平台能够通过深度学习更好地理解传感器数据，而且可以借助无线方式完成OTA更新，随时将自动驾驶的安全性能提升到最高等级；最关键的是它仅仅需要一个笔记本大小的集成电路，就可以达到30万亿次的深度学习计算。
而测试数据方面，广为人知的特斯拉利用以色列公司Mobileye算法与廉价的摄像头可见光方案（相对于谷歌的激光雷达方案少花很多钱，最关键是其拥有低等级自动驾驶的车已经上路了），收集的用户数据量自然不是试验测试能比拟的。由此看来，谷歌Waymo和英特尔虽然进场的时间更早，但是从目前的发展形势来看，他们随时都有可能要沦为行业的“追赶者”。
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