芯耀
与非AI
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英特尔以 153 亿美元巨资收购自驾车解决方案大厂 Mobileye，消息一出令业界震撼不已。 自驾车市场发展的速度太快，对英特尔而言，光靠自身的研发能量进行布局，恐怕又会错失先机。 购并 Mobileye 是进入市场的快捷方式，但同样暗藏一定风险。
英特尔(Intel)身为世界最大的处理器与解决方案供货商之一，在 PC 市场面临停滞，甚至衰退之后，也不断寻找其他出路，期望能一方面提升芯片出货，一边也能填满自家晶圆厂产能。
但这个目标似乎越来越难以达成，除了过去英特尔对新事业的布局成功率太低，市场信心不够之外，在 PC 跟服务器产业，英特尔其实也有不小的竞争压力。 2017 年超威(AMD)回魂，推出相当有竞争力的新产品，对英特尔的主力产品线造成直接威胁，服务器客户则不断寻求替代方案，让安谋(ARM)趁势崛起，如今的英特尔可说背腹受敌。
要从无到有重新布局新市场已经是缓不济急，但几年内最大的市场机会，也就是自动驾驶，可预期在未来几年内会有明显的爆发，为了抓住这个机会，英特尔也积极布局相关产业链，陆续收购了不少公司，最近以 153 亿美元收购 Mobileye，更是令业界震撼的大手笔，但这笔交易划算吗？ Mobileye 是否能对英特尔的营运产生正面帮助，目前仍待观察。
英特尔转型路不顺 压力逐渐攀升
英特尔目前营收仍有六成以上来自 PC 事业部门(图 1)，2016 年 PC 市场整体需求降幅虽减缓，但获利仍明显比不上服务器部门那般丰厚，加上前几年在行动部门方面的过度投入导致利润大减，且服务器既有客户开始转向非 X86 架构，以及超威 2017 年在 PC 与服务器市场的新产品竞争力十足，严重威胁到英特尔的营收基础。
图 1 英特尔的营收仍有六成来自于 PC 事业群
面对过去 PC 市场不断萎缩，且服务器应用领域也转向多元化，使得 GPU、ARM 运算体系逐渐渗透，瓦解英特尔原本几近独占的地位，且 2017 年还要面对超威在 PC 以及服务器市场强大竞争压力，在新兴应用另寻出路，成为最合理的解决方式。
英特尔为寻求新市场付出不少代价。 举例来说，2014 年该公司大举进攻平板计算机市场，针对大陆供应炼提出诸多优惠的合作方案，除了建立完整的零组件供应通路，在方案价格方面也努力朝主流竞争者看齐。 但英特尔错看平板产业趋势，在需求成长速度远远追不上方案报价下降幅度的情况下，亏损不断加大，不但财报难看，最终也造成英特尔事业体改组的结果(图 2)。
图 2 平板事业的失败造成英特尔庞大亏损。
当然，Intel 在平板市场的努力也不是毫无结果，原先期望能打下的 Android 平板市场虽铩羽而归，但 Windows 二合一产品却逐渐受到重视，算是意料之外的收获。 但整体而言，其投入超过百亿美元的庞大资本，却只换回不过几亿美元的市场机会，这个投资报酬率恐怕任何企业都无法接受。
也因此，在市场开拓不顺，且营收基础逐渐崩坏的状况之下，英特尔转型的作为也越来越积极，务求在营收仍稳固，还可以负担新产业发展的时候，找到新的标的，为公司扩展更多的可能性。
从深度学习到自驾系统英特尔大举进军新市场
过去英特尔对汽车电子、物联网等新兴应用虽有布局，但进度迟缓，眼看市场逐渐被 NVIDIA 等其他方案供货商蚕食鲸吞，相关市场布局也将在 2018 年后逐渐爆发，英特尔只能加快动作，藉由并购 Mobileye 补足汽车电子与自动驾驶的最后一哩，期望能赶在 2020 年自动驾驶市场爆发前，补足生态缺失，未来甚至往立体化的自动驾驶发展，布局更大的市场。
英特尔在汽车电子市场发展并不顺遂，从一开始单纯的芯片方案服务，到后来提供整合的系统甚至无线网络连接支持，并且在 CES 等国际大展上公开展示并招商，然而市场总是冷漠以待，市场上完全看不到真正采用英特尔方案的汽车。
但这是因为过去英特尔的方案缺乏了关键的软件应用，虽然提供了可运算的硬件，可靠性也不错，但是在讲求整体生态的业界，英特尔提供的方案离实用还有段不小的距离。 加上恩智浦(NXP)、德州仪器(TI)等老字号公司在汽车电子产业的竞争，英特尔方案的吸引力更显得低落。
在经过几年的时间后，自动驾驶议题逐渐浮上台面，英特尔发觉到这个议题必须整合多项新技术才有办法达成，虽然技术层面有所挑战，但由于是新型态的产业，即便是 NXP、TI，在相关技术方面着墨也还不深。 见到难得能与老企业站在同一起跑点的机会，英特尔自然不会轻易放过，于是积极布局相关的技术与方案建置。 从 2015 年开始，并购 Altera，以 FPGA 结合 X86 架构，作为自动驾驶的运算核心，随后为了完整布局相关算法，并购了 Nervana Systems 这家专精于深度学习算法的公司，而自动驾驶必须和高精密度地图结合，因此 2017 年选择和地图服务公司 HERE 合作，收购其 15%的股份。
当英特尔有了演算硬件架构，有了算法，也有了图资，剩下的就是有经验的方案整合供货商。 目前市场上最出名的两家自动驾驶方案供货商，一个是 NVIDIA，另一个就是 Mobileye，二者都曾与业界知名的车厂合作，都是有实绩的公司，对未来自动驾驶的达成方式也都有着相当程度的技术成熟度。 NXP 与 TI 虽都有针对自动驾驶提出方案，但这些方案顶多只能称为驾驶环境感测与辅助系统，而不是完全能自行决策的真正自动驾驶系统。
Mobileye 超过 150 亿美元的价格，让市场严重怀疑这桩交易是否真的划算，，但市场给英特尔的时间也已经不多了。 在行动领域，英特尔已经赔了上百亿美元，PC 与服务器领域方面要面对来自众家对手的强大压力，英特尔可以说是背水一战，若此役不能成功，对英特尔虽还不至于构成致命打击，但恐怕会让英特尔从原本的一线地位退居二线。
Mobileye 与英特尔的互补成关键
前面也有提到，英特尔在汽车电子发展多年，但缺乏生态经营，许多自动驾驶或 ADAS 驾驶辅助功能相关的设备，英特尔都无法提供，而 Mobileye 则是相反，其提供了几乎所有相关的感测以及视觉处理组件，但其核心运算架构一直以来都是采用美普思(MIPS)的多核多线程体系，其性能指针已经明显不如 NVIDIA 所提供的 GPGPU 方案。 此外，Mobileye 先前与 Tesla 分道扬镳，也让市场对 Mobileye 的前景增添疑虑(图 3)。
图 3 Tesla 转向 NVIDIA 方案对 Mobileye 营收影响虽有限，但造成市场很大的疑虑。
Mobileye 当然也想要找出更具竞争力的运算架构，但目前可用，且可高度客制化的核心架构不多，安谋在这方面的应用潜力其实和美普思不过半斤八两，而行动运算架构上的 GPGPU 体系并不成熟，而其规划在 2018 年推出的新一代 EyeQ4(图 4)方案，仍然采用 MIPS 架构，其性能表现预期也将明显落后 NVIDIA 才刚推出的 Xavier 方案。
图 4 Mobileye 即将在 2018 年推出的 EyeQ4 采用 MIPS 架构，性能已经明显不如 NVIDIA 的 GPGPU 方案。
英特尔和 Mobileye 的结合，其实最终目的就是要互补，包括在应用方案的设计，以及运算架构上能否与 NVIDIA 的 GPGPU 相提并论。 目前英特尔主要运算架构有三种，包括纯 CPU、超多路 CPU 以及 FPGA。 其中，FPGA 被认为在纯粹运算效率上要胜过 GPGPU，其超多核心架构 Knight landing 也被证实性能不逊于 NVIDIA 的运算产品，但考虑到整合性以及芯片规模限制，FPGA 就是英特尔给 Mobileye 的答案。
以生态系而言，FPGA 不论在发展历史或应用规模，甚至是性能表现，都可以超越或至少和 GPGPU 架构平起平坐，要说英特尔和 Mobileye 二者各取所需，并因此结合的最大关键，应该就是这个技术架构。
FPGA 属于较 GPU 更通用的可编程逻辑设备(PLD)，简单来说，FPGA 是一种可重新配置的集成电路，因此，FPGA 既能提供集成电路的性能优势，又具备通用处理器可重新配置的灵活性。 FPGA 能够简单地通过使用触发器来实现顺序逻辑，并通过使用查找表(LUT)来实现组合逻辑。 现代的 FPGA 还含有部分硬件线路组件以实现一些常用功能，例如特定译码核心、通讯核心、运算核心和 block RAM 等。
除了高度可程序化的高效率平行运算体系，其性能表现也非常适合用在各种实时反应需求非常高的高效能运算上，尤其汽车自动驾驶必须要各种感测组件同时协同工作，FPGA 可更有效率的分配运算资源。 另外，FPGA 的功耗要明显低于 GPU，这对于汽车等嵌入式应用而言，也是个不小的优势。
英特尔正式取得入场券 成败仍难料
以二者的结合来看，互补意味很重，而 Mobileye 是很成熟的自动驾驶、ADAS 方案供货商，其营收在过去几年也都有着非常优秀的表现，笔者认为 153 亿美元的价格其实并不过份，重点是二者的结合，能否更快速的将自动驾驶所需要的高效能运算架构导入到系统方案中，提供业者优秀的竞争方案。
以运算架构以及方案的成熟度而言，英特尔和 Mobileye 的结合将有机会成为仅次于 NAIDIA 的优秀选择，但未来英特尔在市场布局以及资源的分配上，是否能让二者的结合成功发挥出综效，恐怕还是需要时间观察。 毕竟，英特尔过去也曾购并过许多优秀的企业，但一手好牌却搞砸的例子，也不在少数。
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