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和其他科技公司一样，英特尔也在位于旧金山的 IDF 大会中领着一众开发者、媒体、合作厂商畅想未来。作为一家拥有数十年历史的芯片公司，英特尔在 PC 发展逐渐放缓后走入了漫长的转型期，在这样的特殊时期之下，英特尔确实需要让行业人士对自己有更多的期待。
科技公司做了太多有关“未来”的承诺，以至于一些竞争的对象演变成了承诺，而非货真价实的产品、服务。
这样的状态好吗？并非不妥，在科技产品包围下的我们当然希望能够尽早看见未来的趋势。不过，想要引诱大鱼上钩的前提是有钩可上。英特尔的“钩”就是 VR、物联网、自动驾驶汽车。
和其他科技公司一样，英特尔也在位于旧金山的 IDF 大会中领着一众开发者、媒体、合作厂商畅想未来。作为一家拥有数十年历史的芯片公司，英特尔在 PC 发展逐渐放缓后走入了漫长的转型期，在这样的特殊时期之下，英特尔确实需要让行业人士对自己有更多的期待。
大家都喜欢 VR，英特尔却交了一张白卷？
在 IDF 首日的主题演讲中，英特尔 CEO 科再奇在上台后不久就发布了一款基于英特尔酷睿 CPU 和 RealSense 摄像头开发的 VR 头显——Project Alloy。
虽然英特尔技术营销工程师 Craig Raymond 的演示看起来并不那么令人兴奋，头显画面与现实场景的融合也不够好，响应稍有延迟，但脱离 PC、外接定位器和手柄，又不是廉价手机塑料盒子的 VR 总归能够让不少没有大型游戏需求的开发者抱有期待。
事实证明，期待还是有的，但英特尔并未能够满足开发者。在主题演讲结束后的 Project Alloy 媒体沟通会上，英特尔仅仅展示了一台 Project Alloy 的模型，因此我们无法亲自体验英特尔宣传的“融合现实”（Merged Reality）。随后，这台作为 IDF 头条新闻登场的设备也被隐藏在了 Showcase 展示中心一个封闭的玻璃柜里。
Project Alloy“犹抱琵琶半遮面”的状态自然让我们更有详细了解的欲望。目前 VR、AR 的玩法非常丰富，率先实现量产的 HTC Vive、Oculus Rift 以及手机盒子专注于满足游戏、影音娱乐的需求，让人们沉浸在虚拟世界里；售价高昂的微软 Hololens 以及专注 Demo 视频制作的 Magic Leap 则是让虚拟世界成为人们与现实世界交互的绝佳辅助。那么，借助 RealSense 技术让虚拟与现实对半分的 Project Alloy 究竟想让用户得到怎样的体验？
这个问题的答案，连英特尔自己都不知道。
（英特尔）更多的是希望聚焦于产品的平台定义，最终目标用户的设定需要交给合作伙伴完成。
所以，Project Alloy 其实是英特尔展示给业界的展望，他们似乎只给尚处于早期发展阶段的 Project Alloy 设定了两个限制：
必须是一体化的设计；
要用到英特尔的 CPU 和 RealSense 技术；
如果 Project Alloy 发布于 2014-2015 年，那英特尔此般做法并不出奇，毕竟当时还处于开发阶段的 Oculus Rift 与 HTC Vive 都没能明确地回答以下问题——究竟什么设备能够有出色的 VR 体验？除了电子游戏，VR 还能干啥？
Project Alloy 的疑云来自于它没能赶上 VR 早班车的发布。虽然对于大众消费者而言 VR 仍然只是一个可望不可及的高成本玩具，或者是一个插手机的廉价塑料盒子，但 VR 行业已经有了能满足不少细分需求的产品：
定位于“玩具”，采用莱卡面料和拉链式设计的小米 VR 玩具版；
能与三星手机深度互动的 Gear VR；
搭载骁龙 820 SoC 的 VR 一体机 Pico neo；
与高性能 PC、游戏主机和外接传感器搭配的高端头显 HTC Vive、Oculus Rift、PlayStation VR；
除了平台可以满足的需求，Project Alloy 的硬件基础也是个函待填补的大洞。由于采用了一体化设计，Project Alloy 可以脱离外接电源使用，但基于酷睿 CPU 的要求又提高了 Project Alloy 终端散热和保证理想续航时间的难度。
另外，英特尔在 GPU 上的短板很可能会制约 Project Alloy 的图形处理能力，毕竟 Project Alloy 还要整合英特尔 RealSense 技术，将外界图像实时嵌入到 VR 头显的“虚拟世界”里。虽然收购了 Altera 后的英特尔很看重 CPU+FPGA 的组合，但在体型娇小的 Project Alloy 中塞入如此高能耗且不一定有理想效果的配置，并非是一个被看好的做法。
Moor Insights and Strategy 首席分析师 Patrick Moorhead 认为，如果英特尔像 AMD 和英伟达一样拥有高性能 GPU，那他们在 VR 和 AR 领域将会有更高的参与度。英特尔曾经拥有代号为 Larrabee 的 GPU 开发计划，但在 2010 年 5 月因为研发进度不及预期、性能不佳、功耗过高等因素被迫取消，造成了英特尔没有 GPU 的窘况。
留给 Project Alloy 的时间和资源都是有限的，英特尔“融合现实”的梦想能否成立，还得看开发者是不是真能利用好那无穷无尽的“想象空间”。
自动驾驶汽车很重要，但竞争对手已经先行一步
宝马 i3 两次亮相大讲台，为自动驾驶举办专题投资者日，将自动驾驶汽车作为联通 5G、物联网等新热潮的节点，汽车在这届 IDF 上抢尽了风头，让坐在讲台下的我不禁想起了 Wintel 联盟横扫全球之时英特尔在 PC 产业至高无上的地位。
在 7 月 1 日公布的战略合作中，英特尔、宝马和 Mobileye 联合宣布将在 2021 年量产全自动驾驶汽车。就在 IDF 召开的那几天，福特和沃尔沃也先后宣布要在 2021 年把自动驾驶汽车送上马路。
毫无疑问，2021 年已经预先成为了汽车业的大考之年。
当汽车从油动转向电动，从手动转向自动，曾经由人类大脑和五官承担的决策、感知也将交由汽车内置的计算芯片、传感器完成，汽车间的信息交流也需要有一个通用网络系统和数据中心作为媒介、中枢。
（英特尔的林肯 MKZ 自动驾驶原型车）
根据英特尔在 IDF 上透露的蓝图，他们希望集大成之力，结合 5G、数据中心、人工智能多个领域的力量，为自动驾驶汽车企业提供端到端（End-to-End）解决方案。
有别于业界熟悉的“硬件向软件、服务转型”思路，英特尔的蓝图似乎最终还是会回归到自己最擅长的领域——芯片制造。计算能力要求极高，功耗敏感度低，市场规模可预知的自动驾驶汽车大爆发意味着英特尔已经掌握的计算能力将会在自动驾驶汽车上有了新的用武之地，更代表着一个巨大的芯片市场。
（位于 MKZ 原型车后方的行车电脑）
英特尔物联网事业部物联网战略与技术部门运营总监 Bridget Karlin 表示，英特尔在车内计算单元，快速、可靠、低延迟的 5G 连接，足以存储海量数据的数据中心，人机交互界面设计，基于人工智能的端到端安全都有优势，可以为无人驾驶的发展保驾护航。
据了解，英特尔已经与 59 个生态系统合作伙伴，雷克萨斯、丰田、捷豹等 19 家整车制造商展开合作进行自动驾驶功能的相关研发，打造了超过 30 台试验车；投资事业部建立了约 1 亿美元资金池进行投资并购。
在 IDF 主题演讲以及自动驾驶汽车投资者日上，英特尔执行副总裁 Diane Bryant 多次提到了人工智能、机器学习对自动驾驶汽车的必要性，并强调了英特尔在计算能力上的优势。
不过英特尔需要面对的挑战很严峻，在 PC 时代凭借 GPU 与英特尔 CPU 组成“黄金搭档”的 Nvidia 已经形成了不小的优势，关键就在于 GPU 的特性——并行运算与深度学习技术的高匹配度。
（八路 TITAN X，图片来自：CRYPTO MINING）
自动驾驶汽车的理想状态是可以在通过传感器识别周边环境的前提下，通过深度学习不断改进响应方式，最终达到可以预测周边车辆、障碍物运行轨迹，主动规划行驶路线。这样的模式决定了真正的自动驾驶汽车需要空前强大的并行运算能力。萨塞克斯大学信息学教授 Thomas Nowotny 认为：
训练一个神经网络「学习」，很像我们大脑在学习时，建立和增强神经元之间的联系。从计算的角度说，这个学习过程可以是并行的，因此它可以用 GPU 硬件来加速。这种机器学习需要的例子数量很多，同样也可以用并行计算来加速。有了开源机器学习工具（例如 Torch code library 和 GPU-packed servers），在 GPU 上进行的神经网络训练能比 CPU 系统快许多倍。
现在，要提高计算速度，只能转向并行计算。过去十年中，多核 CPU 的崛起已经证明了这一点。然而现在，GPU 已经拔得头筹。（中文翻译来源：机器之心）
Nvidia 的老本行正是利用并行计算来完成复杂的图像处理任务，这与擅长 CPU 的英特尔还有不小区别，只不过在主流 PC 上，并行计算的重要性没有如此突出。
并行计算是英特尔冲击自动驾驶汽车的其中一个短板，而另一个不可忽视的问题则是自动驾驶相关技术的实际应用。
（DRIVE PX 2，图片来自：engadget）
Nvidia 在今年年初的 CES 发布了 DRIVE PX 2 超级车载计算机，DRIVE PX 2 可以在车辆中自行分析路面状况，而非在数据库中寻找预先存储的数据，具备非常强大的学习能力。Nvidia CEO 黄仁勋宣布 DRIVE PX 2 将被首先应用在全球首个自动驾驶汽车赛事 Roborace 的 20 台赛车上。沃尔沃也宣布要在自动驾驶 SUV XC90 中应用 DRIVE PX 2。
（Roborace 赛车，图片来自：YouTube）
除此以外，特斯拉、奥迪、宝马，甚至是中国台湾汽车品牌纳智捷都是 Nvidia 的合作伙伴，跑在这些汽车上的 Nvidia 芯片都已经为 Nvidia 在自动驾驶汽车或是汽车智能中控的爆发积累了不少数据和经验。
简单来说，Nvidia 目前开发自动驾驶技术的经验优势，并不是英特尔可以在一朝一夕通过收购等“捷径”赶上的。虽然英特尔对自动驾驶倾注了不少期待和努力，但仍然有不少历史遗留问题等待他们解决。
英特尔是否有个碎片化问题？
Project Alloy、第七代酷睿、Aero 无人机平台、Camera 400 RealSense 相机、Euclid RealSense 模块、Joule 开发板……在不到 5 个小时的主题演讲里，英特尔发布了这么多的产品，看起来“人丁兴旺”，但这些产品的出现恰恰呈现了英特尔在转型的过程中的碎片化问题。
（英特尔硅光子学传输产品，传输速率每秒可达 100G）
在产品演示区里，作为主题演讲暖场环节登场的 Thud Rumble 团队向媒体演示了他们基于英特尔 Edison 开发板打造的打碟机。他们认为，Edison 让他们开发的产品可以脱离外接 PC、iPad 等计算设备独立运行，更具竞争力。而 Edison 在降低新产品开发难度，缩短周期上也功不可没。
另一家创业公司 EZ Robot 则展示了一台基于 Joule 开发板设计的模块化机器人套件。Joule 针对影像处理能力的优化使得这款售价 $429.99 的机器人可以识别颜色、二维码、人脸。EZ Robot 还开发了手机 App，方便用户在手机上进行可视化编程。
碎片化真的就没有好处吗？并非如此，只不过英特尔的“碎片化”问题在于旗下的很多新品类，其实都没能在各自所处的领域内形成足够的规模。
略微落后不要紧，英特尔还有很多机会
即使在转型期遇见困境，英特尔仍然是目前全世界最强大的科技公司之一。如此庞大的体量希望转型，确实不会是易事，毕竟享受过摩尔定律红利的英特尔自己也知道技术进步的高速已经超出预想。
目前英特尔正在通过裁员、业务重组等方式提高资金利用效率，节省下来的钱很有可能投入至研发、产能、收购中，167 亿美元收购以 FPGA 芯片著称的 Altera 就是一个典型的例子。英特尔副总裁 Wendell Brooks 在接受金融时报采访时表示 Altera 只是英特尔针对同行业公司的首笔收购。
除此以外，英特尔也在调整发展 ODM 厂商的策略，希望能够笼络更多的中小型企业利用自己的芯片制造终端产品。Edison、Curie、Joule 和 RealSense 的存在都将方便这些研发能力有限，但拥有创新想法的团队。
在更加长远的未来，5G、自动驾驶汽车的发展也会给英特尔带来新的机遇。但英特尔在这两个领域里已经有了非常强劲的竞争对手，没有明显优势，相对高调的宣传却让人心生“赌博”之意。
英特尔至今即将走向第 50 个年头（1968-2018），人类对于“计算能力”的需要将实现质的提升，传统工业品汽车和我们的城市都将成为巨大的计算中心。现在的英特尔已经很难再次统领芯片行业，他们能做的，就是用一次浩浩荡荡的“转型”，为自己保留一个好的名次。
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