【拓墣觀點】Intel、Qualcomm、NVIDIA 加速切入自駕車市場，搶布局電腦視覺技術
從 2017 年 CES 與 MWC 展上，自動駕駛車搶盡各個消費性電子商品鋒頭，就能嗅出自駕車已成為科技產業的主戰場。早已對車用市場虎視眈眈的半導體業者，其腳步更是一刻都未停歇，Intel 再度邁出併購步伐，以 150 億美元收購電腦視覺晶片開發商 Mobileye，而 NVIDIA 也不甘示弱，隨即發布將與 Bosch 一同打造人工智慧系統。
傳統車輛產業鏈的解構，半導體廠投入比重提升
半導體廠商腳步越來越積極，凸顯出自駕車與車聯網的發展，正一步步解構著傳統車輛產業的產業鏈。
2020 年，是不少廠商設做實現自駕車時代的關鍵年，要迎來自駕車時代，ADAS（先進駕駛輔助系統）與車聯網的建構成了必要條件。過往車輛機械化零組件與系統設計已經不能滿足產業中，需要提升控制精度而逐漸讓車輛零組件電子化的趨勢。從車輛的導航和娛樂等與安全性無直接相關的車用 Telematics 產品，再到倒車雷達、影像辨識系統與 ADAS 相關系統等提高安全性的車用感測產品，都是車輛逐步電子化的證明。因此，從半導體到電子零組件廠商，對車用電子發展的投入與業務佔比逐漸提升。
觀察半導體廠商在車用市場的發展，TI、Renesas、NXP 等廠商早已與車廠緊密合作，扮演車用電子供應商的關鍵角色。而過去專注在 PC 與行動裝置的半導體晶片公司 Intel、Qualcomm 與 NVIDIA 當然也沒打算將這塊市場大餅拱手讓人，為了搶佔 ADAS 系統的中央處理器主戰場，三家公司近一年來不斷與車廠結盟、甚或大手筆併購，為的就是完善運用於未來科技的技術，而打造「電腦視覺Computer Vision）」技術能力成了這些後進者一致的目標。
電腦視覺為何受高度重視？
讓電腦擁有視覺能力，能進行畫面判讀且做出反應，是電腦視覺這項技術深受重視的關鍵。單就車用市場來看，隨著ADAS中，鏡頭解析度越來越高、影像資料量越來越龐大，半導體廠商也必須提供運算能力更強大的處理器。
廣泛來看，由於視覺訊號這類的處理工作，無論是X86架構或是ARM架構的Cortex-A系列處理器而言，本就不是擅長的項目，若要直接處理，反倒就會出現處理效率不佳、浪費更多的CPU核心資源等情形，進而拖垮整體處理器的效能。
也因此，無論是 X86 架構霸主 Intel 還是 ARM 都透過併購其他公司的技術，以補足原有架構在處理電腦視覺上的不足。
Intel 收購、結盟、技術發展三管齊下，瞄準電腦視覺技術
先來看看 Intel 近一年來併購的三家公司，去年 5 月，Intel 收購的 Itseez，其技術特長領域正是電腦視覺，Itseez 開發的演算法可以讓車輛具有視覺能力進行判別障礙物與避開碰撞，它的駕駛輔助系統可以偵測到從街道出現的車輛或是正在過街的行人。
去年九月，Intel 又收購了 Movidius，這家公司的獨門技術就在於行動圖像處理技術。Movidius 推出的 VPU 晶片，在被 Intel 併購前，Movidius 就以 CPU、GPU 廠商為競爭對手，其 VPU 產品專為電腦視覺進行優化，並且提供強大的視覺運算能力。
Intel 近期再度出手，併購具有 ADAS 產品上累積包含機器視覺、深度學習、資料分析與高精度圖資等深度技術優勢的 Mobileye，再再突顯 Intel 布局電腦視覺技術的決心。
觀察 Intel 的技術能力，在尚未收購 Altera 前，光以 CPU 先天的架構，不易切入 PC 與伺服器以外的應用市場，直到有 FPGA 這種泛用性極廣的產品後，打開了更多市場機會，如今 Intel 在近年所發動的併購案，又與電腦視覺有高度相關，從晶片到演算法皆已經到位的情況下，Intel 接下來要做的，便是如何將旗下的產品線做妥善的整合，能以更快的速度切進自駕車市場。而這種高度整合優勢，在諸多車用半導體業者中，實乃少見。
Qualcomm 與 NVIDIA 在電腦視覺的布局策略
Qualcomm 透過收購 NXP 展示他進軍車用市場的決心。原本就有 CPU、GPU 與 DSP（數位訊號處理器）自主開發能力的高通，當然打算運用其 DSP 技術打造強化電腦視覺處理，其新一代晶片 Snapdragon 835 搭載 Hexagon 68DSP，透過處理器內部的異質架構的協同處理器能力，將能更有效率及精準地做電腦視覺的工作。
而 NVIDIA 則是善用自身本就擁有的 GPU 效能，不斷提升 GPU 運算能力，藉此滿足電腦視覺或是其他需要高性能運算的應用領域。日前，NVIDIA 也推出一款全新的處理器，名為 Xavier。該款處理器採用 16nm FinFET 製程，CPU 方面採用將 ARM v8 指令集客製化的八核心架構，GPU 則是全新一代的Volta，共有 512 顆 GPU，整體運算效能達到 20 TOPS (trillion operations per second)。
歸納來看，要實現自駕車願景，其關鍵之一，就是必須擁有高解析度的影像訊號，輔以強大的電腦視覺運算效能。從晶片角度而言，強化在電腦視覺上的不足，才能在自駕車市場取得話語權，不論是 Intel、NVIDIA，亦或是 Qualcomm，皆採取了不同的方式，來因應此一需求，且各自與不同的車廠伙伴展開了自駕車的合作計畫，未來就看誰能在市場取得領先地位。
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