CES 50周年之际，英特尔在拉斯维加斯LVCC中央展馆入口处的展台人潮汹涌，聚焦于虚拟现实技术、无人驾驶和 5G体验与互动的酷炫风格展现出前所未有的动感活力，其中与无人驾驶技术相关的一系列产品尤其值得关注。
上周二，宝马集团、英特尔和 Mobileye宣布，大约 40 辆宝马无人驾驶汽车将于今年开始路测。这是三家公司携手全面实现无人驾驶目标所迈出的重要一步。2016年6月，英特尔宣布与宝马集团和Mobileye携手合作，将在2021年把无人驾驶汽车全面投入市场。作为该举措的一部分，三家公司的负责人阐述了一个他们的共同目标——为所有无人驾驶汽车确定开放标准平台。
上周三，英特尔还发布了英特尔®GO™平台，其中包括业界首个5G就绪的开发平台。英特尔®GO™让汽车制造商能够在5G网络正式推出之前开发产品，系统还包括多个开发工具包（SDK）。英特尔表示，这个可扩展的从车到云的系统让汽车行业加快速度，在设计上提供极大的灵活性，同时降低了把新体验带入市场的时间和成本。
此外，英特尔还发布了英特尔5G调制解调器。据介绍，这是世界上首个同时支持 6 GHz以下频段和毫米波频段的全球通用5G调制解调器。这个调制解调器包含一个低功耗的芯片工具包，并提供千兆级速度和超低延迟，从而实现让无人驾驶汽车能够在瞬间作出决定。
位于英特尔无人驾驶核心的是“提供端到端支持”的解决方案，而这又进一步分为三个方面：
1.车内高性能计算——构建汽车中央大脑中枢
据介绍，面向未来的无人驾驶，英特尔提供了基于凌动处理器的软件定义计算（SDC）解决方案，用于将强大的CPU、GPU功能与工作负载进行整合，并借助虚拟化双操作系统支持数字集群、信息娱乐系统以及最佳的用户体验。英特尔提供的人机界面（HMI），可以适应不同乘客的偏好、安全地变道、创建一系列新的交通警告以监控驾驶员、乘客和行人的安全，建立起乘客与车辆之间的相互信任。这一高性能计算平台将是汽车的中央大脑，能够运算和分析所有来自于传感器、LIDAR（激光探测与测量）、摄像头的数据，并通过5G通信模块实现与数据中心之间的通信，实现深度学习以创建训练模型。英特尔架构是构建端到端无人驾驶解决方案的理想平台。
2. 5G网络——汽车与数据中心之间的“高速路”
未来，无人驾驶汽车必须与数十亿台设备一起竞争网络带宽。对运输服务提供商来说，如果希望充满信心地部署面向信息娱乐和生产力的全新车载服务，并提供更加安全的无线软件更新，则必须实现以毫秒计算的数据传输速度。
据介绍，英特尔5G移动试验平台将提供一款高性能开发平台，以更快地集成和测试 5G 设备和无线接入点。英特尔目前正与包括爱立信、KT、LG 电子、诺基亚和 Verizon等在内的全球电信行业领导者合作，交付集成式5G原型解决方案。这些合作将从多个蜂窝研究原型和智慧城市提案开始，确保网络就绪并成功完成早期部署。
英特尔参与3GPP等标准组织的工作与业界共同定义5G标准，整合协议。在中国，英特尔正在积极参与支持中国IMT-2020推进组组织的5G技术研发试验，并成为首批加入中国移动5G联合创新中心的战略合作伙伴。
3. 云和数据处理分析——让海量数据增值
主要涉及无人驾驶中汽车、云和数据中心之间执行无数的内存密集型计算，即时分析汽车生成的海量数据，学习数百万辆汽车的经验，创建出深度学习模型，从而实时制定关键决策。
在数据中心领域，英特尔至强处理器是部署最为广泛的基础设施，主要用于评估机器学习模型。近期，英特尔研究人员采用英特尔至强融核处理器，还成功地将数据中心的人工智能培训时间缩短了50倍。此外，英特尔正在美国亚利桑那州、加利福尼亚州、俄勒冈州和德国建立“卓越中心”（CoE），对无人驾驶汽车进行路测。路测项目可收集创建深度学习模型所需的数据，从而为无人驾驶汽车提供相关的智能。
上周五，英特尔物联网战略总经理 Bridget Karlin 在接受彭博社记者Emily Chang的采访时表示，英特尔致力于开发将在未来五年改变整个汽车行业的技术。
Karlin表示，由于英特尔在物联网领域的领先地位，英特尔已被定位为无人驾驶行业的主要参与者，并且在无人驾驶所有方面都有稳固的根基。
她说：“你可以看看无人驾驶所需要的组件。你必须要有一个强大的车载计算系统。你必须要有5G的网络连接，这样你才能拥有超高的可靠性和超快的速度。你必须要有能够支持海量数据的数据中心，这些数据被用来分析并支持车内的这些机器学习算法。你需要一个可以让车内乘客信任的人机交互界面。最后，你还必须要有安全性。你的无人驾驶车辆平台中需要端到端安全性，不仅用来保护汽车的各项功能，还要保护与汽车之间所传输的数据的安全。”
在接受专访时，英特尔无人驾驶事业部副总裁、自动化解决方案部门总经理 Kathy Winter说，英特尔应该是唯一能提供端到端解决方案的公司，提供车内的云计算平台、5G调制解调器、云和数据中心三个部分的解决方案。她认为，PC这个时代已经过去了，无人驾驶是下一波浪潮，2021 年到 2025 年，无人驾驶技术会全部就位。
主持人：Kathy，可否简要介绍下英特尔无人驾驶事业部及其相关业务？
Kathy：首先我介绍下自己，我是Kathy，在负责英特尔无人驾驶事业部。这个部门是百分之百投入在无人驾驶领域的的，这也是刚刚成立的。英特尔在交通领域是广泛投入长期的，但是这个部门是完全致力于无人驾驶的研发和后面的发展工作。
我也是从研发无人驾驶的公司跟随过来的，英特尔不只是针对于无人驾驶车这个设备，更多是从汽车到云的端到端整体解决方案。所以大家知道，因为前两天发布了英特尔®GO™无人驾驶车内开发平台，这个平台不只是在车里的超级大脑，而是包括了车与车之间的连接5G，一直到后面的云和数据中心，云和数据中心是专门为无人驾驶所定制的解决方案。
英特尔提供哪些技术呢？因为无人驾驶汽车需要大量的传感器，会产生非常多的数据，这就需要在车内有超级计算能力的处理器，提高它的速度以及效率。英特尔这两天也发布了5G的开发者包，也是为无人驾驶所用的。在2月份的MWC会正式的亮相。最终发布的也是在英特尔®GO™平台下面的开发者包，就是从非常小的处理器，从凌动一直到至强都包含，能够大大提高整个处理速度。对于开发者包，这个软件开发包不只是在车内硬件这块，也包括了5G的传输和连接性以及后面数据中心的应用。
英特尔从去年到现在也收购了一家公司Arynga，我们希望通过这样的收购能够进一步提升英特尔在无人驾驶这方面的能力。另外一家公司就是Movidius，这是一家做计算机视觉的公司，收购也是去年12月刚刚完成，收购这样的公司也是给英特尔带来更多在无人驾驶方面的专长。还有一家公司就是Altera，主要是做FPGA的加速，这个在刚提到的开发者包方面，这个公司也让我们觉得非常兴奋。大家从这个部门的建立已经看到英特尔对于无人驾驶的投入，首席执行官科再奇在去年11月的时候已经提到未来几年的投入上限会达到2.5亿美金。
新智元：我想问几个关于英特尔®GO™怎样使用人工智能技术的问题。第一，在无人驾驶视觉处理的方案里，是不是要使用Nervana的深度学习芯片？在激光雷达和摄像头的视觉图像处理方面，英特尔的解决方案是什么？智能驾驶车辆感知的数据，激光雷达搜集的数据，会用深度学习芯片来处理吗？
Kathy：数据都会导到平台上面，到云端，云也是通过不断地学习这些数据。车周围的那些传感器会收集，收集了数据之后其实有些数据会传到云，然后进行深度学习，实际上是说无人驾驶车辆会从数百万辆车“的数据”当中同时学习，随时会传到云端分析。深度学习之后，会传回来，“智能车”其实是在不断地演进和进步的。
新智元：英特尔在智能车摄像头方面是不是有自己的解决方案？比如说你们收购的公司Movidius，它的芯片是不是能用于车载摄像头这样一种终端数据的处理？
Kathy：一方面我们与Mobileye合作，因为他们是宝马视觉系统的供应商；当然我们也做自己的视觉处理系统，英特尔自己的产品主要是收购了你刚才说的Movidius，看具体的OEM厂商会怎么去选择。
新智元：我注意到像高通和英伟达都把很大的展位放到了汽车馆，就是北展馆，我们想问的是英特尔到底把无人驾驶技术放在什么样的位置，因为这会涉及到一个生态系统，包括地图，为什么英特尔没有在汽车馆里设一个这样的展位呢？
Kathy：英特尔在中央展馆这个展位很多年了，基本上每年都在这儿。之前我所在的公司一直都在北展馆，这次我来的时候也是先想问为什么不去北展馆，英特尔在这个位置是一个传统的位置，因为这个位置主要是一些科技计算类的厂商。明年或许我们会考虑下……
记者：我想问一下，现在英特尔在无人驾驶这方面提供的具体产品是什么，刚刚提到的5G芯片是一个，接下来问题就是现在你也在做一些测试，如果这个测试和这些实验的完成，就你估计，你给你的团队未来的规划未来是要提供什么产品和市场？
Kathy：包括刚刚提到的计算的平台，就是开发者包，包括5G，以及包括基于云的数据中心。比如刚刚说的开发者包，就是需要通过机器学习、通过AI需要传输到云，这些部分都是英特尔具体在无人驾驶上的解决方案。
一共三个层面，第一个层面，就是在车内的云计算平台。就正如我们刚刚发布的开发者包，就是用于车内的云计算平台；第二个层面是5G调制解调器；第三个层面就是云和数据中心。同样，我们也有软件开发者包。
英特尔应该是唯一一家能提供端到端解决方案的公司，英特尔提供三个部分的解决方案。根据公司的需求可以选择其中的一部分，比如跟BMW的合作就是一整套的解决方案。
记者：我想问的是这个方案指的是一个像英伟达那样的芯片板，还是一个“交钥匙方案”，就是一个你可以生产使用的整套方案设计？
Kathy：刚刚提到的SDK软件开发包，跟你提到的是同一个平台，不过它的可扩展性更大，就是延展性，从两核的凌动一直到二十八核的至强都包括。这个可扩展性很强，英特尔想要提供超级计算力，比如把至强的处理性能通过升级带到无人驾驶汽车里面，提供高层的强有力支持。
记者：我看您之前在Delphi工作过，Delphi虽然是一个很传统的零部件的汽车制造商，那从Delphi这样一个传统的制造商到现在英特尔科技化前沿的制造厂商做无人驾驶，它自己各个方面有没有什么转变或者是有没有遇到两者之间的隔阂？
Kathy：从个人工作角度来讲，在Delphi也是利用了很多英特尔的处理器，所以我对这部分是很熟悉的，我觉得到了英特尔之后学了非常多的东西，感觉是一个完全的升级，我觉得非常激动能看到英特尔对整个无人驾驶产业有很高的承诺，而且不断地发展它的生态合作伙伴圈，所以我个人是非常激动的。从我个人生活来讲，我有四个儿子，他们都开车，其实有的时候也是挺可怕的，而且我的父母也是老年人，我觉得以后无人驾驶的发展也会给老龄化的社会带来很大的益处。
记者：您作为传统的供应商，怎么看待科技的趋势以及你加入英特尔之后，如何去看待英特尔和英伟达这种科技公司，和传统车厂的关系怎么样？
Kathy：首先我在加入Delphi之前是在摩托罗拉，那时候还是手机的时代，加入Delphi之后，虽然大家觉得我们是传统的供应商，但其实我们也在寻找新的方式继续加速无人驾驶。我个人觉得到科技公司会更多的看重数据的处理、高性能。我觉得英特尔首先在传统的车厂已经有很深入的联系了，英特尔同时又跟谷歌、亚马逊、微软等科技公司有非常积极的合作，所以英特尔能够把这双方都结合在一起，这是英特尔非常特有的一个优势。
记者：现在我们看到，无人驾驶方案像英伟达、英特尔、高通都在推，它会不会又是一个手机市场，就是在众多的芯片市场，厂商进入，最后留下几家惯有的模式，最后留下来的原因是什么，因为我们看手机市场留下来的是因为它有基带专利，有性能，是什么样的东西决定了无人驾驶方案这些厂商能够留下来？
Kathy：刚才也讲了，这些大的玩家特别是芯片厂商，我个人觉得英特尔还是有最大的机会。 英特尔拥有刚刚说的三个部分，就是整套的端到端解决方案，所以英特尔是非常聚焦在这上面，不只是车内部的计算，而是包括连接性，包括后面的数据中心和云。举一个例子，PC这个时代已经过去了，其实手机大家也能看到下降的趋势，所以从产业上来说，我认为大家都有共识，无人驾驶是下一波浪潮。这是从产业布局上来说的。从英特尔来说，英特尔是一个非常特别、特殊的公司，是具备从前端到后端的端到端解决方案，所以我打赌是英特尔。
记者：交通最重要的是安全，也就意味着每一台不管是 用英特尔的标准还是英伟达的标准，还是高通的标准，还是其他的标准，因为这之间是需要互联的。我想知道通用的统一的标准什么时候能够推出，或者英特尔在今天推出共同的标准做了哪些努力？
Kathy：5G现在还在试用阶段，现在很多产品也是这种“准5G”，我个人觉得韩国这方面是走的比较靠前的。英特尔也很希望无人驾驶能够尽快上路，但是作为英特尔来讲，我也是很希望能够尽快达成这样的标准，能让更多的OEM厂商能够定制化自己的车辆设计和生产。
记者：还有一个问题，就是自动驾驶的终极目标是无人驾驶，宝马、英特尔和Mobileye已经确定2021年推出宝马的全自动驾驶汽车，那英特尔认为从自动驾驶到无人驾驶中还需要多少年的阶段？
Kathy：2021年对宝马来讲，他应该是推出高自动化的汽车，我当年会去试用10家全自动化的汽车，我觉得从2021到2025年，技术应该是就位的。但我觉得还有一些规则、保险以及社会的认知，都可能决定着整个进程的发展。
记者：在我看来，英特尔与宝马和Mobileye这样的公司合作，那么从长远角度看来，英特尔将与更多各种各样的公司致力于无人驾驶领域的合作。所以在您看来，英特尔将会与传统车厂合作更多，还是科技厂商合作更多呢？
Kathy：刚提到英特尔跟Mobileye的合作是基于最终产品的，而不只是一个概念阶段的，现在有很多，我可能不方便透露，不只是OEM厂商，也有一些车厂，希望他们能选用同样的方案或者部分改变的方案，就是这些尽量的不会在试用阶段。现在有非常多的概念/试验阶段的车辆都是基于英特尔的技术，只是现在不方便透露。
记者：在未来4到5年间，驾驶的级别会不会从现在的二级到四级，现在很多车厂都在提2021这个年份会是一个量产的阶段。
Kathy：我觉得技术这块肯定是有非常快的演进，这个地方我不担心。我主要想做的事情就是更多的给消费者以信心，能让他们感觉到非常的舒服以及能解决一些车辆与车辆之间责任的问题，虽然是自动驾驶，但到底是谁撞了谁，到终极阶段肯定是不会撞的，如果中间谁碰了谁，这个责任怎么去权衡，怎么去解决，这些问题其实是我现在比较主要关注的。
记者：现在的车辆到底是二级还是多少级？
Kathy：目前来说，整体还是在2级，但还是有一些3级的。
英特尔的CES， 摩尔定律驱动现实世界与虚拟世界融合
1. 摩尔定律不死，能否带领英特尔重回正轨？
此次 CES 2017 英特尔首席执行官科再奇（Brian Krzanich）端出新惊喜，发布会上手拿二合一电脑，其中搭载的正是英特尔10 纳米处理器 Cannon Lake，向三星与台积电等竞争对手宣示意味甚浓。
新智元在现场体验到，作为演示的一部分，这款2合1设备现场播放了最新的由Jim Parsons和Michael Phelps主演的公司广告片。Cannon Lake芯片仍计划于今年出货。
对于 10 纳米工艺，科再奇（Brian Krzanich）表示摩尔定律没有死去，而且活得很好，正在蓬勃发展当中，集成电路的晶体管每两年同样还是会翻一番，全新的 Cannon Lake 架构就是一个很好的例子，未来创新的体验仍将基于摩尔定律驱动。
2. 梦回越南，在视频中自由行走
英特尔和HypeVR宣布进行合作，这是一家计算机视觉公司，专注于开发六自由度的超高清实景虚拟现实的动作捕捉和回放技术。双方计划在2017年将HypeVR的立体视频内容引入Alloy项目。
HypeVR 联合创始人和科再奇一起通过 HypeVR专有的立体捕捉和回放引擎驱动了通过实景虚拟现实探索越南最壮观的自然景观之一板约瀑布。这是该技术的首次公开演示，观众可以在非艺术家制作的实景CGI视频中自由行走，在3D场景中进进出出。这种体验预示着视频的未来，以及用不同的方式创造虚拟现实内容的可能性。
“科叔”（科再奇）带领现场约250名观众从直升机上一跃而下，翼装飞行越过犹他州莫阿布小镇。新智元记者在现场体验了大峡谷之旅，360度VR，并感叹道：”我眼前出现了两只水牛，很无辜地看着我，还有一个越南农夫。瀑布，远山，薄雾，所有的一切，都是诗意的。的确比雾霾爆表的现实美好太多！”
3.沉浸式观赛体验，英特尔的体育野心
“科叔”首次展示了用英特尔虚拟现实技术VOKE VR和Oculus Rift头盔进行体育赛事的现场直播。他透露说，公司计划在今年晚些时候把VOKE VR引入Oculus Rift。英特尔将是率先在多个VR设备上实现体育直播的技术提供商之一。
不久前，英特尔收购了虚拟现实领域的创业公司 VOKE，打造沉浸式的运动体验。通过VR直播，你将有机会自己决定观赛视角。
你可以任选一个球员，比如我们喜爱的姚明，以他的视角来看比赛。今年12月份，英特尔宣布与西班牙足球甲级联赛（LeLiga）合作，在所有球场永久安装和配备英特尔360度回放技术。通过英特尔这项技术，球迷和广播电视公司可以从任何视角观看和播出比赛过程中的任何细节。在2016-2017赛季首回合西班牙“国家德比”的赛事转播中，便采用了该项回放技术。
2016年8月发布的Alloy项目是一个一体化融合现实解决方案，能够无缝地融合现实世界和虚拟世界。英特尔还宣布，计划与一些领先的OEM厂商一起实现这个开放式硬件平台的产品化。
Alloy是一个参考设计，而不是产品，内置RealSense实感技术摄像头，为VR头盔装备上了一双感知周遭环境的“眼”。屏幕左边是真实世界，右边是Alloy的虚拟真实融合世界。融合现实通过极具活力而自然的方式提供虚拟世界的体验，并让真实世界中无法实现的体验成为现实。
4.深度学习技术应用，毕加索作画
这是一款叫“毕加索”的深度学习作画系统，它可以在云端使用英特尔至强处理器，应用深度学习算法自由“绘画”。你可以在手机下载这个应用，自拍的照片可以经过“毕加索”的AI处理，渲染出若干“深度学习”变形照片。
5.智能可穿戴，继续瞄准体育市场
Radar Pace是一个集成在智能眼镜中的、语音激活的实时教练系统，由Oakley设计，并与英特尔创新联合打造，帮助追踪并解释你运动时的关键数据，指导你在当下达到最佳表现，并能动态、实时地解答你的问题。
运动员的护腕和衣服上内置了英特尔Curie模块，可以实时捕捉扣篮时的数据，然后进行分析，智能指导训练，提高成绩。
英特尔自动驾驶合作伙伴宝马基于赛格威机器人二次开发的“智能停车助理”路萌，在自动驾驶汽车即将完成行程进入停车区时，车内导航系统中将提示前方有机器人来迎接和引 导，机器人路萌将引导司机（此时进入人工驾驶模式）完成停车。 主要展现是：机器人路萌将举着一台 13 英寸的引导牌，提示司机跟随它前行。通过自主导航，机器人将汽车引领到下车点，并提示车内在驾驶座的乘客可以下车。乘客下车后，自动驾驶汽车自动停到相应停车位。 值得注意的是，这是一款户外环境的、中低速的自主移动应用。这种全新的的应用代表了一大类需要在室内、室外及混合环境下灵活移动的服务场景。另外，这也是一个机器人与人协作完 成任务的全新案例，这也是机器人领域正在广泛探索的重要话题。
这个“自动驾驶泊车助理“主要有哪些技术？ 从软件角度，此款应用是基于机器人路萌的软件开发包完成，调用了其中的连接和导航 API， 并使用了内置表情包。在自主导航的实现上，机器人路萌本身带有惯性 VSLAM 系统，同时也可提供轮盘信息，或者结合差分 GPS 模组，从而实现融合算法。因此，机器人路萌可以自如应对室内、室外以及混合条件下的各种需求。此外，这对硬件扩展概念进行了验证：在增加了用于信息展示的第二屏后，仍能在自主运动中自如保持平衡。
