153亿美元并购Mobileye 英特尔豪赌的不只是自动驾驶汽车

　　3月13日，英特尔宣布将以每股63.54美元全现金收购以色列机器视觉公司Mobileye，交易总价为153亿美元。这是芯片企业对自动驾驶汽车的一项重大投资，这也是以色列科技企业历史上最大的一次收购。在这之前，英特尔曾表示，未来2年将投资2.5亿美元开发自动驾驶汽车，如今逾150亿美元的投资远超此前提及的投资额，英特尔这场豪赌到底赌的是什么呢？

　　众所周知，仍是芯片老大的英特尔虽然垄断着PC市场，但是由于PC市场的整体低迷，英特尔近年增长乏力。相比在移动市场上称霸的ARM和人工智能领域的“芯片新贵”英伟达，英特尔的业绩表现过于低迷。实际上，早在十年前英特尔就认识到PC市场放缓必须向PC之外的领地转型，其苦苦谋求向手机、平板和智能家电领域转型，最后都以失败告终。鉴于自动驾驶汽车、人工智能的崛起，英特尔显然不想再错过机会，此次153亿并购自动驾驶汽车企业Mobileye就是证明。

　　汽车芯片市场前景广阔 英特尔并购欲与对手试比高

　　Gartner近日的报告指出，芯片在每辆汽车中的价值从2000年的250美元，飙升至目前的350美元。IDC的研究报告也显示近年来芯片行业在汽车方面的投入占比越来越高。正是基于未来芯片在汽车产业中的价值，以英特尔、高通为代表的科技企业纷纷将重点投向该领域。

　　高通早在2014年的CES上就推出了专门针对车载娱乐讯息系统的处理器—骁龙602A。两年后的1月6日，高通宣布与奥迪合作，向后者2017年的部分车型提供用于车载娱乐讯息系统的汽车级芯片。去年，这家公司以约470亿美元的价格收购全球最大的车用芯片商—恩智浦半导体公司（NXP Semiconductors），成就了半导体行业史上最大的并购案。完成对恩智浦的收购后，高通市值重回千亿美元行列。

　　2015年的CES上，英伟达发布了Drive PX2自动驾驶平台，但并未受到足够重视，这款采用深度学习的方法感知并了解汽车周围环境、帮助汽车实现自动驾驶的产品，在此后的数月中逐渐变得炙手可热。目前，特斯拉及沃尔沃等新老车企都已经成为Drive PX2的用户。去年，英伟达又宣布推出一款全新的专为无人驾驶汽车设计的新一代人工智能超级计算机Xavier。Xavier将为无人驾驶汽车制造商、一级供应商、初创企业和研发机构提供无人驾驶技术，应用于轿车、卡车、摆渡车或出租车等自动驾驶汽车研发与生产上。

　　对于英特尔来说，早在2012年它就开始对无人驾驶领域进行布局，成立了总额1亿美元的基金用于投资互联网汽车公司。英特尔还在2017年投资了意大利半导体制造公司Yogitech，该企业专门为机器人、无人驾驶汽车以及其他自动化设备研发芯片。此外，英特尔自身也在发力无人驾驶的研究。CES 2017上，英特尔公布了“Intel Go”—针对自动驾驶汽车的开发平台。这个开发平台包括车辆上搭载的处理单元，用于进行本地实时数据处理。尽管如此，英特尔感觉在汽车芯片领域的步伐还不够快，并购便成为其最佳和最快的选择。

　　据悉，此次并购来的Mobileye主要开发基于摄像头和软件的计算机视觉识别系统，并推出了专用芯片，这些芯片和识别系统能够识别各种道路交通状态，为自动驾驶汽车提供交通环境分析数据。换言之，该公司的产品相当于自动驾驶汽车的“眼睛”和“大脑”，可以预测来自汽车、行人、动物甚至其他物体的冲撞。近20多家汽车制造商都采用了来自Mobileye的技术，诸如奥迪、宝马、通用汽车和福特汽车等。

　　对于此次并购的价值和意义，英特尔首席执行官科再奇在宣布收购后指出，这次收购将整合两家公司在自主驾驶领域的关键基础技术，包括汽车路径导航和实时驾驶决策等。Mobileye的汽车级计算机视觉，加上全球汽车制造行业向自主驾驶领域发展的强大动能，有助于英特尔加速创新，掌握预估在2030年将达到700亿美元的汽车市场。

　　此外，与高通和英特尔相比，英伟达在汽车芯片的深耕和实际取得的业绩，使其市值在过去的12个月里已经翻了近5倍。但是，随着英特尔的大手笔并购，英伟达在汽车芯片领域的先发优势还能保持多久，无疑是一个大大的问号。

　　不只是自动驾驶，AI人工智能是更长远的必争之地与上述自动驾驶汽车相比，数据显示，到2025年人工智能市场将达到360亿美元的规模，人工智能将成为IT领域中发展最快的部分，或将引领继蒸汽机、电力、计算机之后的第四次工业革命。

　　由于布局较早，英伟达在以AI为诉求的深度学习市场占据了主要优势。目前国内外绝大多数的深度学习企业和机构都依托英伟达的GPU加速，包括Facebook、Google、阿里巴巴、百度等在内的全球互联网巨头均与英伟达有合作关系。业内人士认为，GPU成为主流的人工智能计算架构组成部分，原因在于应用于图形、图像处理领域的GPU可以并行处理大量数据，非常适合深度学习的高并行、高本地化数据场景。具体表现在：GPU天生为并行运算优化，而CPU天生为串行指令优化，人工智能恰恰更需要强大的并行能力；相同的芯片面积下，GPU上可以集成更多运算单元；GPU拥有更大容量的存储结构，对于大量数据有缓存优势。

　　正是借助于天然的优势，数据中心业务（包括面向企业级AI的GPU业务）成了英伟达财报中的大亮点，其年收入同比增长193%。牛津大学的AI政策研究专家迈尔斯指出，许多学术和独立研究人员正在利用英伟达的游戏GPU来推进自己的研究项目。因此，英伟达在AI领域的成功可能比它们财报中显示的还要巨大。

　　面对英伟达在AI芯片的高速成长，从去年开始，英特尔开始了布局人工智能的三大收购案，而这三个收购案例可以说都是震动业界的大新闻。

　　先是以167亿美元的价格收购了做可编程处理芯片的Altera，这次收购成了英特尔有史以来最大一笔收购案。通过收购Altera的可编程处理芯片，英特尔成功在大数据运算处理方面得到了加成，并由此推出了新的至强融合(XeonPhi)系列处理器，这个系列的处理器将针对大数据高性能运算以及人工智能。之后，英特尔完成了对Nervana和Movidius的收购，Nervana是一家深度学习芯片初创公司，英特尔希望Nervana加入能够有效提高智能融合处理器在AI方面的性能。而收购Movidius，表面看起来英特尔收购的是一家在VR和AR见长的厂商，但实际上他们主要致力于三维视觉计算，这与英特尔的RealSense3D实感技术不谋而合。

　　英特尔公司近期披露了一些关于AI芯片的一些细节，按照他们所说，一个项目代码为“Lake Crest”，将会用到Nervana Engine和Neon DNN相关软件。这款芯片可以加速各类神经网络，例如谷歌Tensor Fl ow框架。芯片由所谓的“处理集群”阵列构成，处理被称作“活动点”的简化数学运算。相对于浮点运算，这种方法所需的数据量更少，因此带来了10倍的性能提升。

　　竞争仍在继续 未来芯片市场格局难料

　　人工智能芯片之所以受到重视，除了上述实在市场价值，还缘于其潜在的广泛应用场景。根据长江证券提供的数据，当前互联网的发展正遭遇技术与商业模式创新乏力等瓶颈，“互联网+行业”面临智能化程度不足的影响。而人工智能正是推动互联网与传统行业，实现突破的“秘钥”。比如AI+医疗将可辅助医生更快、更准确地发现患者病症，加速新药研发，如IBM的沃森机器人；AI+汽车可促进无人驾驶技术的发展，谷歌的无人驾驶汽车已在美国四个城市实现道路测试，未来3~5年有望实用化；AI+安防将可基于大数据与云计算等全新技术，利用地理信息与全息技术实现对犯罪嫌疑人的实时轨迹追踪，精准定位等。凡此种种，均表明人工智能将占据新一轮技术发展的高点，应用前景极为广阔。据BBC预测，2020年全球人工智能市场规模约1190亿元。

　　基于此，人工智能芯片成为半导体巨头布局的重点。在国际厂商方面，英特尔、高通、IBM、英伟达等已经开始布局，发展人工智能芯片。谷打造了专为其深度学习算法Tensor Flow设计的专用集成芯片—张量处理单元（TPU），微软也正在利用一种名为现场可编程门阵列（FPGA）的处理器来布局人工智能领域，此外更有无数的其他科技公司加入了这一行列。

　　这些公司的任何选择都事关重大，因为它们的在线业务运营范畴很广阔。它们采购和运行的计算机硬件比世界上任何其它的公司都要多得多，随着云计算变得日益重要，这一差距势必将会进一步扩大，并会颠覆性地改变芯片行业，至于谁能在这场大战中胜出，从目前看还难以预料。

　　文、图/孙永杰

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