大多數(shù)并非美國底特律(Detroit)出身的外行人，都很難理解汽車產業(yè)的內部運作模式，特別是車廠、第一線汽車零組件供應商是如何聯(lián)手讓數(shù)百萬輛車從裝配線上誕生；而隨著科技業(yè)者的加入，情況又變得更為復雜。
那些科技業(yè)者都不是底特律出身，而且是傳統(tǒng)汽車市場的新手，包括Tesla、Waymo (先前是Google的自動駕駛車研發(fā)專案，現(xiàn)在是Google母公司Alphabet旗下一員)等新車廠，以及芯片業(yè)者如Intel、 Nvidia。
在一個被新手擾亂的產業(yè)，車廠與第一線汽車零組件供應商之間的伙伴關系已經不再如同往常，現(xiàn)有的聯(lián)盟可能會突然被新的取代；競爭性自動駕駛車輛平臺之間的技術比拼，使得整個市場局勢變得陌生而不可預測。
當然，如果產業(yè)界在自動駕駛車輛平臺上的競爭，能被簡單歸類為Nvidia對上Intel，對記者們來說日子會好過得多，可惜事實并非如此。
在一方面，Nvidia希望全世界相信，深度學習技術的演進正迅速且大幅改變汽車產業(yè)；另一方面，TI已經讓超過1.5億輛采用該公司之先進輔助駕駛系統(tǒng)(ADAS)與數(shù)位座艙SoC的車輛上路，對于將其目前的平臺(支援Level 1與Level 2自動駕駛車輛)在今年稍晚升級至支援Level 3自動駕駛車輛信心十足。
TI的目標是在讓客戶邁入下一個等級的同時，也保護其軟件投資；該公司也聲稱，正在準備提供一種低功耗嵌入式解決方案以執(zhí)行AI推理模型。對于汽車產業(yè)正在如何快速與劇烈地轉變，Nvidia與TI兩家公司在看法與解決方案上可說是兩個極端。
各種ADAS/自動駕駛車輛平臺
「汽車產業(yè)在歷史上就一直是個龐大的生態(tài)系統(tǒng)網路，有多個不同層級的供應商，」市場研究機構Linley Group的資深分析師Mike Demler提醒：「沒有單一家公司能提供所有東西；」他認為，在現(xiàn)階段：「大多數(shù)車廠還在評估以及開發(fā)，沒有人在尋求采購一套完整的堆疊?！?/p>
不過目前我們在市面上至少能數(shù)得出十種不同的ADAS/自動駕駛車輛(AV)平臺──由不同的陣營公開推廣宣傳；那些自動駕駛車輛平臺包括以下表格中的幾種。
各種自動駕駛車輛平臺（來源：EE Times）
如同表格中顯示，并非每一個自動駕駛車輛平臺都能處理全部的ADAS與自動駕駛功能，就算是Nvidia的平臺是鎖定機器學習，還是可以被形容為不完整的解決方案；如顧問機構Vision Systems Intelligence (VSI)的創(chuàng)辦人Phil Magney所言：「它還需要一個能處理控制訊號并進行監(jiān)視的安全監(jiān)控器?！?/p>
市場研究機構IHS Automotive的車用資通訊娛樂與ADAS市場研究總監(jiān)Egil Juliussen則認為：「將會有多個軟件與硬件平臺彼此重疊、互動以及競爭?！?/p>
Magney偏好以更細致的層級來分析自動駕駛車輛平臺──也就是將平臺分解成一塊塊，他稱之為「AV堆疊(stack)」；所謂的AV堆疊包括感知(perception)、本地化/規(guī)劃(localization/planning)、決策/行為(decision/behavior)、控制、連結以及I/O。
而將那些AV堆疊放在一起的通常是芯片大廠，Magney表示：「而且他們推動伙伴關系的建立；」但是，為何芯片業(yè)者如此渴望投入自動駕駛車輛平臺戰(zhàn)爭？
Magney認為，芯片業(yè)者看到仍在萌芽階段的自動駕駛車輛市場，就確定眼前的戰(zhàn)線是在平臺的發(fā)展上；而各種AV堆疊的目標是：「讓開發(fā)活動圍繞著他們的處理器IP，并期望能導入量產。」不過他也強調，量產的堆疊──或是量產的平臺──會因為一旦選擇了某個架構而有所不同；決定處理器非常重要。
「處理器指令集在堆疊的不同部分也有所不同，」Magney表示：「在前端，你必須感受環(huán)境，于是得在規(guī)劃軌跡之前本地化；在這之后，你得提出時間觸發(fā)(time-triggered)控制指令，同時必須以鎖步處理(lock step processing)進行監(jiān)控，將可能的故障降至最低。」
此外，AV堆疊還同時需要平行與序列處理；Magney指出：「以RISC核心搭配向量處理器(vector processor)，可以處理高度平行的指令，像是那些場景理解(scene understanding)的指令；你也可以擁有擅長處理神經網路的繪圖處理單元(GPU)。」
FPGA也有很多可以發(fā)揮的空間，特別是在開發(fā)活動方面；FPGA能讓開發(fā)速度加快，并且可以提供在中途調整指令集的彈性；Magney表示：「值得注意的是，AV堆疊不只有硬件?！?/p>
他解釋，大多數(shù)的解決方案包括：「開發(fā)工具、程序庫、應用程序樣本、執(zhí)行環(huán)境(run times)以及中介軟件；」顯然有部分業(yè)者傾向于透過單方面組合整個系統(tǒng)，成為「一站式」供應商：「開發(fā)自動駕駛車輛應用程序非常復雜，而且這場戰(zhàn)爭有一半是在選擇硬件與軟件元件，更不用說開發(fā)工具鏈。」
雖然主要芯片廠商試圖搶占自動駕駛車輛(AV)平臺，顧問機構Vision Systems Intelligence (VSI)的創(chuàng)辦人Phil Magney的觀察是：「一線汽車零組件供應商在這方面也非常積極；」他解釋，通常處理器供應商會與一線汽車零組件供應商合作打造AV堆疊，因為后者較擅長處理重量級的安全性通訊協(xié)議，以及具挑戰(zhàn)性的整合任務。
于是一開始在產業(yè)界興起的是在自動駕駛車輛平臺方面的聯(lián)盟(alignment)，如果不能稱之為整并(consolidation)的話。一個現(xiàn)成的例子是BMW、Intel與Mobileye在不久前指定Delphi為自動駕駛技術的開發(fā)伙伴與系統(tǒng)整合商。
雖然這樁交易第一眼看來像是單純的「開發(fā)伙伴」合作協(xié)議，其實暴露了先前就存在的復雜關系網路，是早就在Delphi、Mobileye與Intel之間彼此獨立存在。
事實證明，Delphi已經設計了一個名為CSLP (Central Sensing Localization and Planning)的自動駕駛車輛平臺；針對該平臺，Delphi布署了自家的雷達技術以及Mobieleye的影像處理系統(tǒng)，同時Delphi另外與Intel結盟，因此CSLP也能在強有力的處理器上執(zhí)行。
2015年，Delphi收購了一家由美國卡內基美隆大學(Carnegie Mellon University)獨立的公司Ottomatika；Delphi的計畫是在CSLP上執(zhí)行由Ottomatika開發(fā)的自動駕駛演算法。
各種自動駕駛車輛硬件堆疊 （來源：Vision Systems Intelligence）
顯然，Delphi這家一線汽車零組件供應商，一直非常努力地為CSLP收集零組件；現(xiàn)在，藉由與BMW與Intel、Mobileye的合作，CSLP又將會如何？看來Delphi與這三位重量級伙伴之間，非常謹慎地保持微妙的平衡。
Intel自動駕駛業(yè)務副總裁Kathy Winter接受EE Times采訪時表示，新合作協(xié)議都是有關于BMW在整合自動駕駛車輛上取得Delphi的幫助：「車廠需要一線汽車零組件進行系統(tǒng)整合；」更重要的是，Delphi與BMW/Intel/Mobileye的合作「并非排他性的」。
也就是說，如果BMW之外的其他車廠，對于采用BMW/Intel/Mobileye的AV平臺有興趣，Delphi也不一定要是唯一指定進行系統(tǒng)整合的一線汽車零組件供應商；Winter表示：「我們正在邀集額外的整合與開發(fā)伙伴，以支援未來車廠客戶的需求。」
BMW在2017年5月展示了第一批與Intel 、Mobileye合作開發(fā)，近40輛高度自動化駕駛車輛中的一輛 （來源：Intel）
Delphi的CSLP與BMW/Intel/Mobileye平臺，會合而為一、成為同一件事嗎？對此Delphi工程與服務副總裁Glen DeVos接受EE Times訪問時表示：「平臺的聯(lián)盟是雙方公司的第一優(yōu)先，我們將會在接下來的幾個月，只在這個方面緊密合作；」注意，這里的關鍵字是「聯(lián)盟」。
這意味著Delphi將放棄CSLP嗎？并不盡然，該公司顯然會持續(xù)追隨兩種AV平臺；如DeVos所言：「這實際上是我們與BMW合作方案中的一個有利部分──我們將能提供CSLP或是BMW的自動駕駛軟件；我們正在開發(fā)非常模組化的開放性平臺，能滿足每個客戶的需求進行配置?！?/p>
換句話說，雖然硬件部分可能是以BMW/Intel/Mobileye的AV平臺為基礎，Delphi也保留了提供客戶載入其自有自動駕駛軟件之CSLP選項的權利。
錯綜復雜的合作關系
簡單來說，車廠、一線汽車零組件供應商與芯片業(yè)者之間的關系將會錯綜復雜；車廠傾向于個別檢驗不同的AV堆疊──就像是他們習慣透過與不同供應商合作來設計車輛。
對此Linley Group的資深分析師Mike Demler表示：「Delphi正在尋求(與Mobileye──現(xiàn)在已屬于Intel)開發(fā)一個統(tǒng)包式(turnkey)系統(tǒng)，但并非所有的車廠都會選擇該種模式；」根據(jù)他的觀察：「或許Ford太執(zhí)著于評估供應商以及尋找符合規(guī)格零組件來源的傳統(tǒng)模式，但對于車廠來說，放棄掌控權以及仰賴供應商來完成自動駕駛技術是很困難的。」
不要預期車廠與一線汽車零組件供應商能妥協(xié)于只從單一家技術供應商取得AV堆疊。Demler表示：「GM收購了自動駕駛技術開發(fā)商Cruise，后者是采用Nvidia的GPU；BMW與Mobileye合作，但卻把駕駛策略演算法掌握在自己手里?！?/p>
他也表示，Nvidia與車廠伙伴合作，但每一家都想要用自己的方式來打造系統(tǒng)，或許還有人更想在開發(fā)軟件方面掌控更多；Audi是與Mobileye和Nvidia都有合作，但以他們自己的零組件來打造自家系統(tǒng)…看來，臺面下的AV堆疊產業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，有機會仍維持像傳統(tǒng)汽車產業(yè)那般錯綜復雜。