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| 本文作者： 程弢 | 2017-01-08 16:39 | 专题：CES 2017 ，雷锋网在拉斯维加斯现场 |
过去一周，全球的目光都聚焦在了CES 2017，国内外的科技企业纷纷应景在这一舞台上花式秀了一把肌肉，这其中，最受关注的莫过于高通、英特尔和NVIDIA这三家芯片商之间的较量。
在PC、移动互联网时代，这三家企业行业基石般的地位是众人皆知的，不过按照常人逻辑，高通与英特尔、NVIDIA本应是井水不犯河水，他们之间并没有太多的正面竞争，但从这次CES来看，三者的交集似乎越来越多了，人工智能、物联网以及无人驾驶等领域将成为下一个火药味十足的战场。
雷锋网曾报道，早在CES 2017开幕前的几天，也就是1月3日，高通的年度旗舰处理器骁龙835的PPT就被国内外媒体传的满天飞，而这款处理器也确实没有让大家失望，性能的进一步提升已经让骁龙835坐稳了最强移动处理器的位置。
先来看看骁龙835的配置：
它是首款采用三星10nm FinFET（LPE）工艺的处理器，集成了高通自主研发的8核Kryo 280架构（相比骁龙820的第一代Kryo架构有不小的提升），4大核最高主频2.45GHz，4小核最高频1.9GHz，此外，骁龙835配备Adreno 540GPU，并且集成下行速率高达1Gbps的X16通信基带，支持QC4.0快充技术等等...
用数据量化一下这一配置的带来的提升：骁龙835的体积比骁龙820缩小了30%，而且整个处理器的功耗降低了40%，性能大幅提升27%；另外，搭载该处理器的工程机在安兔兔上的跑分更是达到了残暴的181434，吊打市面上任何一款移动处理器都不在话下。
看到这里，或许你已经有所意识，骁龙835毫无疑问将成为今年高端手机的标配。但雷锋网想说的是，上述按部就班的配置性能提升并不是这款处理器的关键所在。
根据高通官方的介绍，骁龙835加入了机器学习的特性，它集成了一个骁龙神经处理引擎，而该引擎的SDK都可以向第三方提供。该SDK支持现在流行的神经网络框架，例如Caffe和Google Tensorflow的支持，同时还支持基本的神经网络模型， 以及对具有Hexagon向量扩展（HVX）特性的Hexagon DSP的增强。
这些特性意味着什么？
智能化的电池管理以及提升设备的安全性都是机器学习带来的好处，但高通这次是想向外界传达的信息是骁龙835已经不仅仅是一款手机处理器，他们宣称这款处理器完全适合无人驾驶、VR/AR等更复杂的领域。显然，在英特尔、NVDIA双双占领人工智能应用高地之后，高通也不甘心沦为看客。
相比高通，英特尔刷存在感的欲望更加强烈，他们用“芯海战术”赚足了眼球，CPU、基带、FPGA...不一而足。
CES开幕前夕，在高通发布骁龙835的同时，英特尔用一系列第七代Kaby Lake处理器吊了一下观众的胃口。事实证明这只不过是一个烟雾弹罢了，英特尔的大招其实还在后面。
1月5日，英特尔推出了业界首款同时支持6GHz以下频段和毫米波频段的5G调制解调器。凭借这款调制解调器，英特尔在高通最擅长的领域先下一局，顿时业界一片哗然。
高通曾在去年10月推出了一款5G调制解调器，但这款调制解调器只支持毫米波频段，而当时高通也对外表示，他们的下一步计划就是要实现6GHz以下频段的支持。但现实很残酷，英特尔抢在了高通前面。
6GHz以下频段是全球通用的频段，这对设备商的重要性不言而喻。根据英特尔官方的资料，这款5G调制解调器除了基本的支持超宽频操作、超低延迟的千兆级网络吞吐量之外，它还与英特尔6GHz以下频段5GRFIC和28GHz 5G RFIC（去年的MWC上发布）搭配来使用，这也是其能实现同时支持两个频段的主要原因。
英特尔还填补了5G应用在汽车领域的空白，他们在CES现场推出了GO™智能驾驶5G车载通信平台。该平台提供的就是连接作用，例如把汽车传感器数据上传到机器学习系统、实时下载高清地图、进行空中固件和软件升级等等。
不仅如此，英特尔CEO科再奇还在全球科技媒体的见证下展示了英特尔芯片在VR/AR上的成果。众所周知，英特尔于去年的IDF大会上推出的一套移动MR（Merged Reality）头显方案Project Alloy，其内置RealSense，可实现Inside-out 6自由度空间定位。半年之后，该方案的生态雏形已经出来了。科叔宣布Project Alloy将开放给开发者，并计划与顶级 OEM 合作，并且将在2017年Q4推出 Project Alloy 的消费版产品，第三方厂商都可以推出基于这套方案的产品。
除此之外，在汽车领域，英特尔还推出了Arria 10FPGA汽车解决方案（收购Altera还是有回报的）；在物联网领域，推出了包含系统级芯片、内存、存储以及无线连接的模块化计算卡...总之，英特尔在试图告诉我们：他们已经不再是死守PC市场的那个芯片供应商了。
历年CES开展前的主题演讲，CTA都会挑选出那些产业链中影响力最大，同时又代表消费电子潮流的玩家，前两届英特尔的主题演讲都占据了这个黄金地段上的黄金时段，但风水轮流转，GPU制造商NVIDIA拿下了CES 2017的压轴演讲。
不过仔细想想，这并不让人感到意外。人工智能是2016年最热的词，而GPU已经被公认为是比CPU更适合人工智能运算的形态，在这一风口之下，NVDIA的股价在过去一年里从30美元猛涨了3倍多，至今已经稳定在100美元之上，这足以说明市场已经肯定了NVIDIA在人工智能领域的地位。
过去两年，NVIDIA分别推出了Drive PX、 Drive PX 2这两个计算平台，而在今年的CES上，NVDIA更是有备而来，发布了一个更大的人工智能汽车平台（AI car platform），它包括最底层的 Drive PX 计算平台，上层是DNN 深度神经网络支持的应用层 Auto-Pilot（自动驾驶神经网络）、协同驾驶系统Co-Pilot、NLU 等。
其中Co-Pilot包括面部识别、头部追踪、视线追踪以及读唇技术，据黄仁勋介绍，它的读唇识别率达到 95%，相比之下，人类的读唇准确率只有 53%，至少在无人驾驶之前，这一功能可以大大降低驾驶员犯错带来的事故概率。
当然NVIDIA也在现场秀出了恐怖的超强计算能力——车载超级计算机Xavier。据雷锋网了解，Xavier内置了512 CUDA核的Volta GPU，8核心的Nvidia定制ARM64 CPU。而其性能相当亮眼：在峰值性能达到30TOPS的情况下，功耗只有30W，也就是说，其能量效率达到了1TOPS/W，在无人驾驶汽车上本地运算似乎不再是梦了。
目前，NVDIA已经成功圈下了一众合作伙伴，他们将和Bosch、ZF合作将自动驾驶计算方案提供给车厂，而且和奥迪合作的自动驾驶汽车也将在3年内量产，看来无人驾驶还是要再等等了。
除此之外，NVIDIA还宣布了以下消息：
游戏计算云平台GeForce Now；
新版娱乐主机Shield；
内置了Google Assistant的Android TV和Nvidia Spot；
GeForce与Facebook Live平台合作；
游戏、AR/VR、数据中心和自动驾驶是NVIDIA的四大业务，而计算能力在这几个领域中都将发挥重要作用，这不禁让人想起以计算能力著称的英特尔。
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