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雷锋网按：让车辆变身移动的超级电脑正成为各大半导体制造商努力的方向，随着巨头们对汽车领域投资的不断加码，这些公司的业务核心正在发生变化。当然，随之一同变化的还有传统汽车行业的面貌。
计算机世界的“下个重头戏”是什么？网络眼镜？人工智能？虚拟助手还是路上奔跑的汽车？
从最近科技界的一系列合纵连横来看，仿佛以上猜测都成立。确实，半导体制造商现在都开始“不务正业”——交通运输业就是它们盯上的大肥肉。
前不久，世界最大的芯片制造商英特尔大胆放言称：数据管理、自动驾驶系统和与其相关的服务在 2030 年将价值 700 亿美元，而这个市场现在完全是个自助餐厅，只要你来就能分走一块大蛋糕。因此自动驾驶领域的专业人才成了各大巨头争抢的香饽饽。
在过去的几年里，汽车电子设备供应商市场经历了大洗牌，合并、收购与强强联合成了主旋律。
据雷锋网了解，新来者高通花 470 亿美元收购了恩智浦（汽车行业最大的芯片制造商），而跟汽车不搭界的三星也花 80 亿美元买下了哈曼国际，三星花大价钱买下这家公司可不是为了音响，韩国人看中的是哈曼的车载解决方案。当然，这并不是并购时代的终结，2015 年收购 Elektrobit Automotive Group 的德国大陆集团宣布将携手中国联通打造“新的移动服务”。
去年，英特尔则拉上了宝马、Mobileye 合作，并且在今年又花 150 亿美金将 Mobileye 收入麾下。对芯片巨头来说，这绝对是一项重要的战略举措，有了 Mobileye 相助，英特尔能拿出手的就不止软件技术。
不过，时间宝贵，如果踏晚一步，可能就会被甩开，毕竟谷歌、苹果和微软等巨头对智能出行的未来也是虎视眈眈。
此外，这个行业还有英伟达这艘巨轮——别忘了这家公司还没大玩收购。在今年年初的 CES 上，黄仁勋宣布交通运输行业即将“走进新时代”，将 30 万亿次计算的能力塞入指甲盖大小的芯片已经不是梦想。
此外，在满足车辆所有安全要求的情况下，Xavier 超级电脑功耗仅为 30 瓦。英伟达强大的技术储备也吸引了大量合作伙伴，这一阵营的实力正在不断增强。
如果你有幸在春季博世科技世界大会上听过黄仁勋的演讲，一定会悟出一个道理：那就是汽车行业正处在动荡之中，而自动驾驶将成为行业历史上最昂贵的开发项目。
同时，这次变革相当深入，因为英特尔和英伟达不但要推出以自家半导体产品为基础的软件架构，它们还要设立行业标准。
眼下，汽车制造商并未显现出它们对软件平台的兴趣。相反，电子设备供应商则需要开发出大量昂贵的零部件和系统，不过这样的状态可能很快就会结束。
汽车制造商会沦为车壳制造厂吗？
“在汽车行业，厂商开发自己的平台并不奇怪，但想要搭建起自己的平台和云生态必须花费巨资。”英特尔自动驾驶部门主管 Douglas Davis 说。
Davis 在英特尔已经待了 32 年，他对计算机芯片的标准化工艺流程做出了巨大贡献。同时，他也学会了一个道理：在巨头竞争中只有体型最大、步伐最快的才能活到最后。
由于新一代芯片的开发成本超过 10 亿美元，因此最终自动驾驶平台之战中，能存活下来的厂商屈指可数。仅存的厂商将提供软件“大脑”，而汽车制造商则负责围绕“大脑”打造硬件。
今年 5 月 3 日，英特尔展示了其与宝马的合作成果，这辆车从外观来看只是辆普通的宝马 7 系，但其核心已经发生了翻天复地的变化，而新加入联盟的德尔福还为这辆车提供传感器和软件技术。
宝马概念车就是 OEM 商与芯片商合作的结晶
不过，德尔福并未被完全绑在英特尔阵营的战车上，未来它还会继续与奥迪、福特或奔驰等厂商进行合作。
虽然各家厂商都在快速推进，但消费者在何时以何种方式接受自动驾驶却在不断变化。
2015 年当戴姆勒展出它们的 F 015 概念车时，德国巨头认为 2030 年将成为自动驾驶汽车的腾飞时刻。不过，芯片和 AI 技术的飞速发展却在不断缩短我们的等待时间。
“车辆平台使用的计算机已经可与数据中心媲美，而且它在功耗上还优势巨大。”Jack Weast 说，他是英特尔自动驾驶系统架构负责人。“10 年前 DARPA 挑战赛上用到的电脑可以装满整辆卡车，如果用上现在的技术，其体积可以缩到笔记本电脑那么大。”
自动驾驶需要车载超级电脑和数据中心的通力合作
超级电脑不但要负责处理车上 26 颗传感器采集的周围 250 米环境信息，还要参与后续的工作：包括环境理解、路线规划和驾驶策略等。除此之外，自主学习的神经网络还要评估堆积如山的数据。
如今，豪华轿车就有 1 亿条编程代码，未来车辆数据集只会变得更大，固定系统肯定无法完成数据的处理任务。
举例来说，全自动驾驶系统每小时就能产出超过 2TB 的数据，这些数据能装满 2000 个普通的电脑硬盘，如果没有超级电脑助力，想完成数据处理根本是痴心妄想。
英特尔数据中心负责人 Jason Waxmann 认为，到 2030 年，全世界 10% 的数据中心都会成为自动驾驶的专属数据处理大脑。Waxmann 警告称：“眼下，每辆自动驾驶汽车在外部数据后台上的花费都超过 100 万欧元，要想大规模量产，成本必须大幅下降。”
可以这么说，芯片制造商们未来绝对大有所为。
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