当前，业界认为自动驾驶已经成为全世界的科技和汽车企业一致认同的未来汽车的发展方向。为了铺占市场，各大公司都不愿意在此领域丢失机会，所有多多少少都有涉水自动驾驶产业。
此外，自动驾驶的全面爆发时代被认为在10年到20年后。曾有专业人士预测“最多再过25年，配备了完善人工智能的无人驾驶系统将彻底取代人类司机。”那么，在过去的2017年，自动驾驶到底有哪些发展和突破值得我们关注呢?
“芯片大战”有多火热？
自动驾驶的核心软件是自动驾驶芯片。目前，全球最著名的自动驾驶芯片公司分别是英特尔、英伟达和高通。第二梯队则有英飞凌、飞思卡尔、ST(意法半导体)、恩智浦、德州仪器和Ceva等。
而在过去的一年中，英特尔与英伟达的竞争异常激烈。
高通：研发具有通信优势的芯片
高通在2017年推出了全新的C-V2X芯片组和参考设计。此芯片和英特尔、英伟达的芯片有所不同，英特尔与英伟达的人工智能芯片对于自动驾驶系统来说是最根本的驱动，而高通的C-V2X芯片组主要用于通信系统。
我们都知道，通信网络的高速和流畅度对于自动驾驶汽车来说是异常重要的，几秒钟的延迟都可能导致重大的安全事故发生。而高通9150 C-V2X芯片组技术包括了两种传输模式，直接通信和基于网络的通信。其直接通信能力能够通过使用低延迟传输检测和交换信息来保障车辆的情境安全。
(高通C-V2X架构)
同时，C-V2X基于网络的通信功能，支持4G和新兴的5G无线网络设计，支持远程信息处理。而通过集成的全球导航卫星系统(GNSS)支持，它为车辆提供了精确的定位。另外，随着扩展通信能力和精确的定位，一辆汽车还能够与其旁边一定范围内的汽车进行通信。
在2017年年底，高通还获批了在加州公路上测试自动驾驶汽车的资格。高通总裁纳库尔·道格表示，希望高通能够成为自动驾驶领域的关键一员。
英特尔：钱要花在刀刃上
2017年，自动驾驶领域最大的新闻当属英特尔斥资150多亿美元收购了Mobileye。英特尔作为全球半导体产业的老大哥，在数据中心业务上具有绝对的优势，但是其自动驾驶专门领域内并没有建立自己的算法。收购Mobileye后，英特尔不仅获得了算法专用处理器IP的Knwo-how，弥补了其在算法上的不足，还直接获得了70%的ADAS(高级驾驶辅助系统)的市场。同年，英特尔还收购了Alter获得了FPGA(可编程逻辑器件)资产。
收购后，英特尔和Mobileye一起研发推出了最新一代EyeQ5芯片，该芯片能够提供每瓦特2.4DLTOPS(万亿次/每秒)的效能。
(英特尔EyeQ5架构)
同时英特尔还在自动驾驶策略和视觉解决方案上做了大胆的尝试。
当其他的自动驾驶技术研发公司如Waymo和Uber等，还在采用“激光雷达”方案作为感应、传输和反馈的解决策略时，英特尔已经在考虑用“视觉优先”策略，搭配高清地图制作，替代激光雷达感应。如果此技术纯熟，则能够大幅度降低成本，并且获取更多规模经济。
英伟达：不甘落后地追赶
英特尔作为老大哥在自动驾驶领域冲锋陷阵，英伟达也不甘落后。
2017年英伟达正式发布了全球首款人工智能(AI)自动驾驶平台“Drive PX Pegasus”。此自动驾驶平台基于英伟达之前的自动驾驶平台Dreive PX 而开发。
升级后的Drive PX Pegasus 性能更加强大，每秒操作超过320万亿次，比老版本性能超出10倍以上。并且配备了四个AI处理器。这套自动驾驶系统主要面向“Level5”的自动驾驶汽车。
(英伟达Xavier模型)
2017年，英伟达还公布了其Drive PX 旗下的最新产品 Xavier 以及未来的下一代产品 Pegasus，并基于 Xavier 分别联合博世以及采埃孚推出了车载 AI 超级电脑。
同时，英伟达在过去的一年，将其自动驾驶平台性能大幅度提高，并和很多汽车企业和科技巨头达成了合作。在传统车企中，其与大众建立了合作关系，新能源汽车中与特斯拉联手，同时还与百度达成了合作关系。
特斯拉：芯片还要靠自己
同时，特斯拉在过去的一年也将自动驾驶芯片的自主研发提上了日程，主要因为是现有的芯片供应商无法很好的满足特斯拉对于高级别自动驾驶的计算要求。此前，特斯拉的自动驾驶芯片使用的是Mobileye的EyeQ3，当时EyeQ3算是计算性能最好的自动驾驶芯片。但是由于特斯拉Model S撞卡车事件的发生，特斯拉与Mobileye合作破裂，分道扬镳。
2016年，特斯拉还使用了英伟达的Drive PX2，但是英伟达的Drive PX2有个问题就是功耗过高，算力还无法完全满足马斯克的需求。2017年12月，马斯克放出消息，特斯拉正在开发制定AI芯片硬件，自给自足。目前，该芯片已经进入到了设计完成、测试验证的阶段，我们只能静待2018年特斯拉的成果了。
其他芯片研究公司：不断超越自己
除了这几家芯片巨头，第二梯队的芯片厂商们也一边寻求与第一供应商(Tier1)或传统汽车厂商的合作，一边建造自己的生态系统，打造包括核心处理器、精密雷达、摄像头和定位技术的全方位自动驾驶操作平台。例如恩智浦在被高通收购后，推出了S32平台，这款全新的汽车处理器平台具有强大的网络能力，能大幅度提升汽车安全。
(地平线AI芯片架构)
国内也有一些研究自动驾驶汽车场景的计算芯片，例如地平线在2017年发布了其自主研发的ADAS芯片——征程。征程1.0处理器采用了地平线的第一代BPU架构，具有全球领先的性能，可实时处理1080p@30视频，每帧中可同时对200个目标进行检测、跟踪、识别，典型功耗1.5W，每帧延迟小于30ms。
作为自动驾驶的系统的核心——芯片，在过去2017年，各大芯片企业增长势头勇猛。不断改进的产品性能，将推动自动驾驶时代快速来临。
