Intel收購Mobileye“算(suàn)法芯片”成AI時(shí)代制(zhì)勝關鍵

　　芯片業老大(dà)Intel收購ADAS業界龍頭Mobileye，一石激起千層浪！這一重塑行(xíng)業競争态勢的收購大(dà)案背後，折射出怎樣的行(xíng)業趨勢？

　　算(suàn)法+芯片成為(wèi)通(tōng)往人(rén)工智能未來(lái)的關鍵路徑

　　憑借十幾年的積累，Mobileye在ADAS算(suàn)法方面的成熟度，無人(rén)望其項背，所以即使Mobileye制(zhì)訂了苛刻的排他性商業條款，衆客戶也隻能忍氣吞聲。

　　Intel在處理(lǐ)器(qì)制(zhì)程、産能方面也有(yǒu)絕對的優勢，相對于高(gāo)通(tōng)這樣的Fabless公司，可(kě)以提供更好的産能和(hé)品質保障，對于汽車(chē)電(diàn)子而言，其重要性毋庸置疑，AEC-Q100認證、超過十年的供貨周期要求，高(gāo)低(dī)溫工作(zuò)穩定性，這些(xiē)汽車(chē)電(diàn)子的要求使得(de)Intel的IDM整合模式有(yǒu)天然的優勢。

　　但(dàn)面對自動駕駛的未來(lái)，無論Intel還(hái)是Mobileye，都不是無懈可(kě)擊的。 雖然Intel依然是半導體(tǐ)業界老大(dà)，但(dàn)如果單論人(rén)工智能的計(jì)算(suàn)平台，NVIDIA更加耀眼。在過去一年裏，NVIDIA的股票(piào)坐(zuò)火(huǒ)箭般上(shàng)升，因其GPU已經成為(wèi)深度學習業界事實上(shàng)的标準開(kāi)發平台。到目前為(wèi)止，基于CUDA平台，目前已經超過20萬個(gè)下載，CUDA社區(qū)已經擁有(yǒu)30萬開(kāi)發者。

　　2016年，Mobileye和(hé)意法半導體(tǐ)高(gāo)調宣布，将合作(zuò)研發Mobileye第五代SoC芯片——EyeQ5，作(zuò)為(wèi)2020年實現全自動駕駛(FAD)的處理(lǐ)器(qì)平台，預計(jì)在2018年上(shàng)半年可(kě)提供EyeQ5的工程樣品。但(dàn)在芯片業界看來(lái)，這無疑破壞了行(xíng)規：按照通(tōng)常做(zuò)法，至少(shǎo)要等芯片樣品出來(lái)之後才能宣布，而Mobileye提前近兩年宣布，一度被圈內(nèi)人(rén)笑稱PPT造芯。

　　尴尬的背後，凸顯的是Mobileye在高(gāo)性能計(jì)算(suàn)芯片設計(jì)方面的實力不足，畢竟和(hé)Intel、NXP、NVIDIA等一衆資深玩家(jiā)比起來(lái)，Mobileye在芯片設計(jì)方面還(hái)欠缺底蘊，而搭檔ST也并非高(gāo)性能計(jì)算(suàn)構架設計(jì)的領導者，它更擅長後端開(kāi)發。

　　目前的人(rén)工智能商業化應用，絕大(dà)部分還(hái)集中在雲端，而不是嵌入式領域，其主要原因就在于目前基于GPU的系統售價高(gāo)昂。但(dàn)汽車(chē)其實是一個(gè)對成本極度敏感的行(xíng)業，GPU不菲的售價已經成為(wèi)量産的關鍵制(zhì)約因素，此外，其較大(dà)的發熱量也對長期工作(zuò)穩定性帶來(lái)挑戰。如果不能以經濟的成本實現人(rén)工智能，那(nà)麽自動駕駛的普及就依然遙不可(kě)及。

　　FPGA被越來(lái)越多(duō)的公司使用，其計(jì)算(suàn)構架可(kě)重構特性能滿足深度學習對于專有(yǒu)計(jì)算(suàn)構架的需求，這是Intel收購FPGA巨頭Altera的重要原因：靈活、可(kě)快速部署。

　　被收購于Intel的Altera芯片

　　但(dàn)FPGA再往上(shàng)走，計(jì)算(suàn)資源的擴展會(huì)讓成本上(shàng)升到很(hěn)難接受的地步，于是就會(huì)輪到ASIC出場(chǎng)了。半導體(tǐ)業界無數(shù)的曆史都表明(míng)，FPGA往往是定制(zhì)化ASIC的前哨站(zhàn)。一旦某個(gè)應用的量足夠大(dà)，定制(zhì)化ASIC就會(huì)變得(de)更經濟。

　　Intel已經制(zhì)定了相關的路線圖，對于Mobileye的收購，補齊了其戰略拼圖中缺失的一塊：算(suàn)法以及對應的專用算(suàn)法處理(lǐ)器(qì)IP的設計(jì)經驗。

　　将算(suàn)法和(hé)芯片進行(xíng)協同設計(jì)，可(kě)以輕易地獲得(de)超過10倍的性能提升、10倍的功耗下降和(hé)10倍的成本下降，并且縮短(duǎn)了客戶導入時(shí)間(jiān)，由此獲得(de)的商業競争優勢，想想就覺得(de)恐怖。

　　同時(shí)掌握算(suàn)法與芯片，已經成為(wèi)通(tōng)往人(rén)工智能未來(lái)的關鍵路徑。

　　算(suàn)法與芯片深度整合非一日之功 雖然NVIDIA是人(rén)工智能計(jì)算(suàn)平台的領導者，但(dàn)一個(gè)引人(rén)深思的事實是，一開(kāi)始并非NVIDIA選擇了人(rén)工智能，而是人(rén)工智能的研究者選擇了GPU，進而成就了NVIDIA。

　　在2012年，Alex利用深度學習+GPU的方案，一舉赢得(de)ImageNetLSVRC-2010圖像識别大(dà)賽，并奇迹般地将識别成功率從74%提升到85%。NVIDIA敏銳地覺察到了這一趨勢，并大(dà)力優化基于GPU的深度學習生(shēng)态系統，并加速叠代開(kāi)發，三年時(shí)間(jiān)将GPU性能提升了65倍，從而奠定了目前的王者之位。

　　在GPU設計(jì)之初，并非針對深度學習，而是圖形加速，在NVIDIA推出CUDA架構之前，GPU并無太強對深度學習運算(suàn)能力的支持。而如今，NVIDIA可(kě)以提供基于其GPU的從後端模型訓練到前端推理(lǐ)應用的全套深度學習解決方案，一般的開(kāi)發人(rén)員都可(kě)以非常容易地上(shàng)手使用GPU進行(xíng)深度學習開(kāi)發，或者高(gāo)性能運算(suàn)。而CUDA架構的開(kāi)發，耗費了NVIDIA巨大(dà)的人(rén)力物力。

　　可(kě)以說，是CUDA這個(gè)中間(jiān)層（computing framework）的優化，才使得(de)開(kāi)發者真正愛(ài)上(shàng)了GPU，NVIDIA勝在軟件。而CUDA還(hái)不能稱之為(wèi)算(suàn)法，它隻是計(jì)算(suàn)硬件與算(suàn)法之間(jiān)的橋梁。

　　算(suàn)法的優化更是絕非易事，目前頂尖的人(rén)工智能算(suàn)法人(rén)才都是厚積薄發的，闆凳坐(zuò)得(de)十年冷，在人(rén)工智能的春天到來(lái)之前，他們憑借艱難努力和(hé)頑強的意志(zhì)熬過漫漫寒冬。

　　更難的是，你(nǐ)很(hěn)難找到既懂得(de)算(suàn)法，又懂得(de)計(jì)算(suàn)構架的開(kāi)發人(rén)員。如果他們分别來(lái)自兩家(jiā)公司，那(nà)麽溝通(tōng)的時(shí)間(jiān)成本是巨大(dà)的，溝通(tōng)的效率也相當地低(dī)。

　　算(suàn)法和(hé)芯片的協同設計(jì)，需要極深的整合和(hé)優化功力，Intel缺乏針對算(suàn)法設計(jì)芯片的人(rén)才,而Mobileye也難以在短(duǎn)時(shí)間(jiān)內(nèi)提升車(chē)規級高(gāo)性能處理(lǐ)器(qì)設計(jì)能力。毫無疑問，将兩者整合到同一家(jiā)公司進行(xíng)開(kāi)發，是最優路徑。

　　在過去，Intel也在努力加強其在人(rén)工智能算(suàn)法方面的積累，對Nervana和(hé)Movidius的收購反映了這一點，并且提供了面向深度學習優化的數(shù)學函數(shù)庫（MKL）。

　　但(dàn)遠水(shuǐ)解不了近渴，自動駕駛需要極高(gāo)的系統可(kě)靠性，這意味着你(nǐ)需要時(shí)間(jiān)。而當下的競争态勢已呈白熱化态勢，時(shí)不我待，在商業競争中，快人(rén)一步就意味着赢者通(tōng)吃(chī)，彌補短(duǎn)闆往往不如發揮長處，在高(gāo)通(tōng)、NVIDIA、NXP等巨頭虎視(shì)眈眈的情況下，Intel與Mobileye的整合，無疑是一個(gè)強強聯手的絕佳組合。

　　從本質上(shàng)講，購買Mobileye，就是買時(shí)間(jiān)優勢。

　　布局自動駕駛全産業鏈，加速産業化進程 Intel去年成立自動駕駛事業部（ADG），宣布與寶馬合作(zuò)、收購高(gāo)精地圖供應商Here 15%的股份，到如今收購Mobileye, 可(kě)以直接獲得(de)其已經極為(wèi)穩固的客戶群，成為(wèi)其殺入自動駕駛行(xíng)業最穩固的基石。加上(shàng)其在雲計(jì)算(suàn)平台方面的紮實基礎，以及積極投入5G研發，Intel布局自動駕駛全産業鏈的宏大(dà)計(jì)劃，正逐漸浮出水(shuǐ)面。這個(gè)統治了PC行(xíng)業數(shù)十年的巨頭，在錯失了移動互聯網時(shí)代之後，重裝出擊，在自動駕駛的時(shí)代能否上(shàng)演王者歸來(lái)，值得(de)期待。

　　結語

　　圖靈獎獲得(de)者Alan Kay，曾經說過：如果你(nǐ)要嚴肅地思考你(nǐ)的軟件，就必須做(zuò)你(nǐ)自己的硬件。Intel對于Mobileye重磅收購案，再次為(wèi)這一論斷加上(shàng)了濃墨重彩的一筆。

　　如果說過去是算(suàn)法根據芯片進行(xíng)優化設計(jì)的時(shí)代，那(nà)麽Intel對于Mobileye收購，預示着一個(gè)新時(shí)代的到來(lái)：算(suàn)法和(hé)芯片協同進化的時(shí)代。已經有(yǒu)一批先知先覺者在行(xíng)動，Google自己已經開(kāi)發了TPU，用于CNN加速。地平線也在開(kāi)發BPU，結合高(gāo)度優化的的深度學習算(suàn)法構架，打造核心競争力。

　　誰能同時(shí)掌握算(suàn)法和(hé)芯片，誰就能在産業化方面獲得(de)巨大(dà)的競争優勢，最終赢得(de)這個(gè)人(rén)工智能無處不在的時(shí)代。