經過一年的努力，自動駕駛又距離我們近了好多。例如今年10月上市的吉利繽瑞搭載了L2級別的自動駕駛技術，讓一款10萬元的車輛一下子具備了同幾十萬元的特斯拉一樣的自動駕駛技術；例如長安汽車11月的自動駕駛車輛挑戰金氏世界紀錄；特別是不斷擴張的百度Apollo生態。
但我們不難發現，本土車企在自動駕駛技術布局中仍缺乏章法；正如在沃爾沃與Uber加深合作、哥德堡試運行Drive me項目的同時，吉利汽車自身的技術路線卻並不清晰，儘管它先後宣布開放生態，與恩智浦、Smart Eye、高德、騰訊等諸多企業籤署戰略合作，多條腿走路，但給人的感覺仍然還是缺乏清晰的思路和聚焦點。
吉利與沃爾沃不能同步技術路線，也說明在中國車企的決策者們仍沒有考慮清楚未來的技術路線選擇。所以我們也看到中國車企間卻鮮少有技術聯合，甚至與本土供應商（除地圖外）的技術投資與合作也很少，除了三大央企（一汽、東風和長安）宣布成立一個出行公司（但並無實質性的進展，仍各自為戰）。
中國車企難道真的只適合單打獨鬥嗎？通用、豐田的案例是否值得借鑑？2016年被收入囊中的Cruise，在今年再被獨立出來，並獲得了來自軟銀和本田汽車的投資，注資後其市值達到了146億美元，而在2年前其被通用收購時的價格只有5.81億美元。同樣豐田汽車在2017年宣布使用英偉達的人工智慧技術自動駕駛車輛，轉頭在2018年豐田組織了旗下4大零部件供應商電裝、愛信、捷泰格特、艾德克斯等組建了新的研究自動駕駛技術的新公司。
的確，本土車企面臨各類找上門尋求合作的技術公司，他們也大都打著AI、自動駕駛的旗幟，但《出行財經》認為，只有考慮清楚了自身要在哪個領域實現突破？需要什麼樣的合作夥伴？哪些可以通過投資或聯合投資實現？要不要與其他車企成立聯合技術公司？
基於此，《出行財經》盤點了當前無人駕駛技術發展的流派，並試圖找出這些流派對中國車企的借鑑或合作的價值。
從跨國車企布局的路線上，《出行財經》發現，他們基本都走兩條線路，一條是中國市場加入百度Apollo生態，另一條路線是確定一個核心技術合作夥伴後，自身加強核心技術的突破；因而在核心技術的突破中，除通用、福特研究自己的晶片之外，其他大部分車企都沒有實現晶片的自主，而大部分加入了英特爾和英偉達旗下，因此我們將自動駕駛分為三大流派：「英特爾派」、「英偉達派」和「百度Apollo派」，當然根據線路不同，也有細分派系，比如英特爾派下就有谷歌派（或稱Waymo派）和MobilEye派。
百度Apollo：包容性最大的流派 最多元的自動駕駛方案供應商
對於中國汽車市場而言，在過去很長一段時間內，我們雖然關注自動駕駛的發展，但總感覺距離我們很遙遠，甚至認為繼續由跨國巨頭來主導這場革命，但隨著中國汽車市場的崛起，特別是百度在自動駕駛領域的積極布局，尤其是Apollo生態概念的提出，讓我們感覺無人駕駛的世界正向我們撲面而來，
根據統計，當前幾乎所有設計自動駕駛技術的車企及公司都希望進入中國市場，就如英偉達CEO黃仁勳（Jensen Huang）在2018年CES上演講所表達的一樣：「每一輛車都必須要與中國市場兼容。」
首先，相對於歐美的消費者，中國消費者更熱衷於對新技術的追求，對自動駕駛車輛的接受度和信任程度也更高。
根據J.D. Power2017年11月發布的「中國消費者自動駕駛傾向調查」報告，分別有10%和68%的中國消費者表示「完全會信任」以及「可能會信任」全自動駕駛技術，只有4%的消費者「完全不信任」全自動駕駛技術。其中每周開車的受訪者中有84%表示「完全會相信」以及「可能會相信」全自動駕駛技術。
J.D. Power亞太區副總裁兼董事總經理Jacob George表示：「與美國消費者相比，中國消費者對自動駕駛技術表現出了極大的期待和信任。J.D. Power在美國的類似研究顯示，35%的美國民眾『完全不相信』全自動駕駛技術，且有超過1/4的美國民眾認為自動駕駛技術沒有任何好處。」這樣的調研數據，也是眾多車企與機構看重中國市場的關鍵因素。
正如寶馬大中華區總裁兼CEO高樂所講，「中國有著最複雜的道路狀況，必將成為自動駕駛技術應用的前沿陣地和最大市場。」因此，因此，寶馬已在中國深入開展了全自動駕駛的道路測試，以積累豐富的經驗和數據，為未來的商業化應用做好充分的技術準備。
因此，在介紹自動駕駛的技術流派時，《出行財經》希望先介紹一下我們身邊的這個門派——百度，在《出行財經》看來，百度是中國車企試水自動駕駛的方案提供商；是跨國企業進入中國的最佳夥伴；更是中國本土技術國際化的代表。
1、跨國企業進入中國的最佳夥伴
2018年7月，中德兩國總理在德國柏林會面，在這次會面中，不僅決定了中國首家放開合資股比的車企——華晨寶馬，而且兩國總理還先後觀看了中德6家企業及科研院校合作研發的3輛自動駕駛汽車，並打破原定的安排，共同登乘體驗一輛由百度Apollo平臺與寶馬合作研發的自動駕駛汽車。
作為全球率先在中國推廣自動駕駛技術的豪華品牌——寶馬與百度在自動駕駛領域的合作最早可以追溯到2014年9月。《出行財經》也姑且將這個時間定義為百度自動駕駛開始布局的時間。
官方資料顯示，2014年9月,寶馬和百度正式籤署協議,雙方計劃在三年時間內,聯手攻克高度自動化駕駛在中國道路環境下面臨的技術挑戰,通過智能技術加強道路行駛安全性,減少交通事故及人員傷亡。此次研發合作,將涉及車輛使用、駕駛策略、地圖、配套基礎設施、相關法律和產業標準等多個方面。
在2015年的寶馬科技日上，來自百度和寶馬的相關技術專家對外公布了雙方的很多合作細節，其中一項最主要的合作點就在於：寶馬合作高度自動駕駛,通過藉助百度的高精度地圖和背後的大數據分析能夠控制車輛行駛的軌跡。
根據介紹,寶馬高度自動駕駛技術藉助百度高精度地圖,能夠採集車輛行駛道路的各種信息:包括道路有多少個車道、每個車道的寬度、車道線的寬度、車道線是實線還是虛線、車道線的顏色、道路上方的指示牌大小、高度、識別路牌信息。
通過車道線檢測,寶馬高度自動駕駛技術不僅能夠實現對道路等靜態圖像的檢測,還能實現對動態車輛及行駛速度的檢測;實現對行駛車輛的高精度定位;從而實現對車輛歷史行駛軌跡的檢測,並利用後臺大數據分析,實現對車輛未來行駛車道的規劃和預測,從而控制車輛。
雙方的合作卻在2016年11月出現了暫時的擱置，當時坊間給出了各種猜測，但現在來看，主要是技術路線上出現了分歧。
2015年7月，寶馬聯合奧迪、戴姆勒從谷歌手裡買下了Here地圖的全部股權，試圖通過這張地圖探尋未來在自動駕駛領域的話語權。
隨後在2016年下半年，英特爾開始與三大車企開始談判關於對Here地圖與MobilEye的股權收購工作，而在此過程中，寶馬、英特爾與MobilEye基本達成了一個新的自動駕駛聯盟（最終股權公告是在2017年1月發布的、而對MobilEye的股權收購是在2017年3月發布的）。而在2016年上半年的百度世界大會上，百度與英偉達籤署合作協議，黃仁勳宣布，英偉達將攜手百度共同打造一個自動駕駛汽車平臺，其基於算法的作業系統包括雲計算高清地圖以及對不同道路環境進行感知和做出反應的能力。
黃仁勳表示，百度在人工智慧及深度學習領域經驗相對豐富且有較成熟的產品問世，同時百度在高精度地圖研發上亦有不錯的成果，加上NVIDIA搭建的以GPU產品為核心的超級計算機，以及NVIDIA在基於GPU的深度學習算法上的優勢，取長補短的同時也就真正解決了無人駕駛汽車研發麵臨的三大技術門檻。這也是英偉達選擇和百度合作的原因。
因此，《出行財經》認為，寶馬與百度的第一次合作終止原因在於雙方在技術路線選擇上出現了偏差。
而在2017年3月，百度通過內部郵件宣布，對現有業務及資源進行整合，成立智能駕駛事業群組（IDG），旨在進一步提升效率、協同發展，更好地推動人工智慧時代的傳統汽車產業升級。隨後百度的阿波羅（Apollo）計劃正式付出水面。
截至目前，Apollo生態合作夥伴規模已達133家。是目前全球涵蓋產業最為豐富、最為全面的自動駕駛生態，並放眼全球市場，Apollo生態合作夥伴中，海外企業及機構佔比近30%。
而隨著Apollo生態的日益壯大，百度生態已經不再局限於一種技術路線，其包容性也為它與寶馬的第二次合作奠定了基礎。
2018年7月10日，在中德兩國總理的見證下，寶馬再次聯手百度，成為其第118個Apollo生態合作夥伴。
如果說前期的寶馬與百度的合作是雙方各取所需，那麼當下的百度Apollo已經稱為寶馬不得不重視與合作的夥伴，因為幾乎寶馬在華的供應商幾乎都在與百度的自動駕駛標準進行對接，儘管寶馬也拿到了中國首批自動駕駛測試牌照，但相比百度，寶馬的本土化方面仍需要藉助百度更多的支持。
實際上，不止是寶馬，英特爾、MobilEye也都是百度Apollo生態的合作夥伴，儘管Waymo目前尚未與Apollo建立生態夥伴關係，但其合作的車企在中國市場也都在向百度靠攏，這也是如黃仁勳所表達的一樣：「每一輛車都必須要與中國市場兼容。」
2、中國車企試水自動駕駛的方案提供商
2018年7月4日，這註定是記入中國自動駕駛歷史的日子，這一天，百度正式發布了其自研的中國第一款雲端全功能AI晶片——"崑崙"，其中包含訓練晶片崑崙818-300和推理晶片崑崙818-100，儘管真正適合投入市場上用的晶片或許要等到2020年才能上市。
對於無人駕駛技術的發展，百度公司CEO李彥宏認為有四個關鍵因素，其中第一個因素就是：開放；在他看來，沒有一家公司可以把所有的事情都做完，所以這個領域需要開放和合作。他說：「做過的東西拿出來和你共享，你就沒必要再來做一遍了，大家在一個共同的平臺上不停地相互激發、相互提升，這個產業就會越來越繁榮、越來越先進。」
此外，按照李彥宏的觀點，安全、政策和基礎設施也是影響自動駕駛技術發展的另外三個因素。因為本文主要談流派的發展，所以我們對政策和基礎設施不展開詳細的描述，但技術與安全密不可分，我們將在谷歌派和英偉達部分分析安全對車企及無人駕駛技術公司的影響。
作為全球最大的汽車和電動汽車市場，中國監管方希望其部署的自動駕駛汽車能夠採用自主研發的晶片。努力在晶片領域實現自給自足是新一屆中國政府的優先任務。據彭博社報導稱，中國政府已經設立2000億元人民幣的基金，來投資本土晶片廠商。
如果不出意外，未來幾年，本土注重自動駕駛晶片技術的公司會有很多，但從目前市場上出現的技術公司來看，大都與百度或Apollo淵源頗深，從某種程度上來講都是一個流派。
未來，崑崙晶片無疑將是本土車企最重要的一個選擇，它不止自主的一款AI晶片，還將是業內設計算力最高的AI晶片，在100+瓦特功耗下提供260Tops性能，可高效地同時滿足訓練和推斷的需求，除了常用深度學習算法等雲端需求，還能適配諸如自然語言處理，大規模語音識別，自動駕駛，大規模推薦等具體終端場景的計算需求。
其實，又何止是晶片，在百度成為各類跨國機構進入中國的最佳合作夥伴時，就決定了它可以為中國本土車企提供多種方案，幫助其快速搭建一套屬於自己的完整的自動駕駛系統。
市場都喜歡拿谷歌的Waymo對表百度的Apollo，但在《出行財經》來看，不管未來Waymo是否生產汽車，它的未來只是自動駕駛產業鏈上一個選擇中的一環或者某些環節；但Apollo是一個生態，它能夠容納多種選擇方案，且都是完整的技術方案，而不只是一個局部。
百度Apollo能給出的一體化解決方案，包括車路協同解決方案、包括百度Apollo在信息安全、高精地圖、自主泊車、高速自動駕駛、AR-HUD五大自動駕駛產品及方案也實現全面升級。車路協同將開始面向高速公路、停車場、城市道路的三大典型場景。並發布AI城市核心「ACE王牌計劃「。Apollo3.0量產園區自動駕駛五個版本的能力，完成平臺四大模塊全部開放，將提供更多場景、更低成本、更高性能的能力支持，為開發者量產提供軟體、硬體、安全、多模人機互動方面的全面升級的開放平臺服務支持，開放技術架構全面升級。在中國的自動駕駛入局，最合理且最優質的解決方案是Apollo的一體化解決方案。Apollo 也讓汽車廠商按需索求，快速賦能，快速落地商業化。
因此這對於在自動駕駛領域布局較晚的中國車企而言，也是一個重大的利好。《出行財經》建議，本土車企在要考慮清楚自身要在那個環節花大功夫、大資金投入後，其餘的部分完全通過與百度在該領域的深度合作，尋找出更適合企業現階段及未來發展的各種路線選擇，當然本土車企最好能在技術規劃之初就加入百度的Apollo生態。
英特爾：探討Waymo與MobilEye合作的可能
在《出行財經》看來，英特爾派毫無疑問是當前自動駕駛技術發展的最熱門企業，它以晶片技術和算法為特長；旗下兩個細分流派「Waymo派」和「MobilEye派」也是當下最受關注的技術派。
因為兩大細分流派的發展思路不同，且各自都非常引人關注，因此，我們先分別介紹兩個細分流派的發展，以及其車企合作夥伴；然後再總結內部邏輯及對其未來發展的思考。
1、Waymo為何對無人駕駛判「死刑」
儘管Waymo CEO 科拉夫西克承認還有一些技術方面的問題需要解決。但美國當地時間12月5日，他還是發布內部信宣布自動駕駛服務正式商用，推出自動駕駛首個用於服務乘客的商業叫車服務——Waymo One。
從2015年重新組織架構調整之後，谷歌已經不能稱作是一個大的集團公司，但人們習慣上還是將Waymo在自動駕駛領域的發展看作是谷歌的成就，這也是為什麼本文將Waymo派也稱作是谷歌派的原因。
Waymo派可以看作是當下市值最高的自動駕駛公司，根據摩根史坦利的最新說法，其估值高達1750億美元。其中機器人自駕計程車業務估值800億美元，而自動化物流服務甚至更被看好，估值高達900億美元，軟體授權許可收入估值70億美元。
但這樣一家超高市值的公司，在2018年的發展中仍然發生了兩起嚴重的交通事故，第一次：2018年5月，一輛Waymo無人駕駛測試車在美國亞利桑那州被一輛突然轉向的本田轎車撞了，在此過程中測試車輛未作出躲閃；第二次：2018年6月，在美國加利福尼亞州山景城附近的高速公路上，一名Waymo測試人員駕駛一輛測試車，在連續行駛一個半小時候後，安全駕駛員疑似打瞌睡，並無意中關閉了自動駕駛軟體，導致車撞到高速公路中間隔離帶。
這兩起事故嚴重的制約了Waymo商業計劃的進一步實施，Waymo One曾一度有被暫緩推出的風險，這一業務將與美國排名第一和第二的兩大打車巨頭——Uber和Lyft進行直接競爭。
從今年10月份科拉夫西克的一篇博文中看到，作為Waymo的CEO，他承認還有一些技術方面的問題需要解決。他在今年的WSJ D.Live技術大會上的也坦言，現實中出現了自動駕駛汽車，但它們還遠遠沒有達到普及的程度，我們離全自動駕駛汽車普及還有幾十年。
談到Waymo的無人駕駛打車服務時，科拉夫西克表示，在發布之初，他們的打車服務可能不會向鳳凰城所有居民開放，而且無人駕駛汽車會配有安全駕駛員。
此外，Waymo還任命黛博拉·赫斯曼(Deborah Hersman)為首席安全官——黛博拉·赫斯曼曾擔任美國國家運輸安全委員會主席，致力於提升社區的安全性。據悉，她將於明年正式加入Waymo，負責提升Waymo無人駕駛汽車車隊的安全性，以減少無人駕駛汽車交通事故傷亡人數。
儘管如此，我們還是要說，Waymo仍然是自動駕駛領域的一個巨頭，根據外媒報導它的公路測試裡程已經達到了1600萬公裡。同樣，即使如此，科拉夫西克也在公開場合表示：「L5是不合理的期望，它其實是沒有必要的。因為誰都不會通過自動駕駛車輛行駛很遠的距離，比如從舊金山開到智利的聖地牙哥。」他認為，未來幾十年自動駕駛都還無法普及，而且那種完全不需要人類司機協助與交互，車輛自己就能全天候運行的無人車也不存在。
2、MobilEye收穫歐洲最大訂單800萬輛
總部位於以色列的MobilEye，主要從事ADAS系統和自動駕駛視覺技術開發，同時Mobileye還擁有針對自動駕駛領域自主研發的EyeQ系列視覺處理晶片。2018年7 月 1 日，MobilEye 中國區總監伯恩賜給出的數據顯示：現在全球搭載 MobilEye ADAS 安全方案的車輛超過 2700 萬輛，使用 Mobileye 產品的 OEM 有 25 家，其中 13 家和 MobilEye 在自動駕駛上有合作。有數據顯示，目前MobilEye旗下的幾款產品已經佔到了ADAS領域90%的市場份額，有分析師表示，該公司還將佔據碰撞檢測系統70%的市場份額，這也是實現自動駕駛的關鍵技術。
2017年3月，英特爾花費153億美元收購了這家全球最大的高級駕駛輔助系統（ADAS）供應商。在英特爾看來，MobilEye在自動駕駛方面擁有一流的技術，是行業的領導者，數以百萬計的汽車已經採用了他們的技術，而這些技術也將為日後的自動駕駛汽車奠定了基礎。
曾作為特斯拉的供應商，MobilEye讓特斯拉搭載了L2級別的自動駕駛技術被當作是無人駕駛技術。當然此後因為連續的幾次交通事故，讓特斯拉創始人馬斯克放棄。
但這絲毫不影響它稱為一個重要的無人駕駛流派，在失去特斯拉這一客戶之後，MobilEye仍然大刀闊斧的前進，一個重要原因是它獲得了一個重要客戶——寶馬集團，並先後與英特爾、德爾福組成聯盟，該聯盟在2017年1月份發布公告，並稱將打造一個自動駕駛技術平臺，該平臺的部分技術將對外開放，以加速自動駕駛技術的普及。
該派系或者即將對外開放的技術平臺的最大優勢就是「便宜」和「簡單」，在這個流派中，英特爾負責智能運算、晶片這些高級技術，是面向未來的主要殺傷力；MobilEye提供技術解決方案；寶馬具備強硬的主機生產能力，而德爾福的集成能力可以幫助其將自動駕駛的商業化能力大大提前。
根據路透社報導，2018年5月，MobilEye與歐洲某汽車製造商籤署了合同，提供800萬輛汽車的自動駕駛技術。MobilEye並沒有透露該車企以及合同的具體細節，但表示這是公司歷史上最大的訂單之一。MobilEye高級開發和策略副總裁達根表示MobilEye將在2021年開始為該公司提供MobilEye的高級駕駛助手系統 ，該系統配備英特爾EyeQ5晶片。
儘管如此，但基於該派系目前只有一個合作夥伴，業內普遍猜測下達該訂單的車企是寶馬集團。目前寶馬的全球年銷量大約在200萬輛左右，800萬輛的訂單也意味著是寶馬集團未來4年的銷量訂單。
3、Waymo與MobilEye能否合作
相信很多小夥伴都對《出行財經》將Waymo劃歸至英特爾派表示不理解，因為作為谷歌的姐妹公司Waymo的自動駕駛研究處在行業領先地位，最早可能在2009年就已經開始了研發，它自身具備眾多的優勢，獨立開發能力很強。將其劃歸為英特爾派的原因很簡單，它自始至終使用的都是英特爾的晶片技術。
而在2017年9月之前，Waymo並未對外發布其任何供應商的消息，直至它與英特爾達成新的合作：英特爾將為Waymo打造一款「定製晶片」，旨在讓自動駕駛汽車能夠實時處理信息。
實際上，當Waymo還是谷歌的自動駕駛汽車項目時的2009年，英特爾就為Waymo供應晶片，當谷歌開始與菲亞特-克萊斯勒汽車公司合作，開發並在Pacifica中部署其自動駕駛技術時，他們之間的合作又發生進一步的加深。
而對於定製晶片項目，英特爾CEO科再奇(Brian Krzanich)表示：「隨著Waymo自動駕駛技術變得越來越智能，功能越來越強，其高性能硬體和軟體將需要更為強大和高效的計算「，同樣科拉夫西克也表達了快速處理對於自動駕駛汽車的重要性：「英特爾的技術為我們汽車內的深度處理提供了支持，具備了大規模生產滿足Waymo需求的能力。」。
但Waymo與MobilEye具有非常大的不同。Waymo的解決方案是高精度的地圖，可以精確到50px ，這樣它就不再需要識別交通標誌牌，識別車道線來實現無人駕駛。問題也正是出在這個地方，首先，該解決方案還非常昂貴，特別是在雷射雷達不能量產的早期，不是一般的企業能夠滿足；其次，Waymo的無人駕駛汽車除了在它當前的城市測試，切換到其他城市就不能使用，因為需要重新繪製地圖，另外必須online，因為道路變動。
而MobilEye通過通過視覺算法創新，讓可能幾十萬元的事情幾百美元就實現了。
MobilEye的解決方案全都在它的EyeQ系統晶片。目前該系統已經更新到第五代，第六代EyeQ 6也在緊鑼密鼓的開發中，或許在2019年的CES上就有所斬獲。
目前該晶片技術已基本滿足自動駕駛的硬體需求剩下的就是發展相關軟體和算法，基於深度神經網絡的「深度學習」算法，將很快地應用在無人駕駛技術上。它最大的作用，就是無需更多的攝像頭（降低成本）。
所謂深度學習，一般需輸入龐大的數據，這只能在真正的路測和駕駛過程中習得。作為掌握全球最大輔助駕駛的供應商，MobilEye最大的好處就是它從自動駕駛衍生出來的輔助駕駛技術在今天就能開始產生收入，而不是等到全自動駕駛汽車開始上路時我們才談商業化。因為它們已經積累了龐大的數據，訓練了真正可靠的無人駕駛系統。
但為什麼如此優秀的MobilEye卻遭到了特斯拉的拋棄？MobilEye技術到底還欠缺了哪些？
實際上，在特斯拉此前的幾起交通事故發生之後，就有相關專家跟《出行財經》透露，當時MobilEye的EyeQ系統不使用高精度地圖（截至目前，高精度地圖也未普及和商用），僅使用視覺算法，並不是完美的解決方案。首先在事故中出現了某些障礙物的遮擋，特別是障礙物太近時，自動駕駛車輛根本無法看清前方路況，特別是在急轉彎時，車輛如果只進行圖像分析，而沒有高精度地圖作為輔助，那麼自動駕駛車輛撞向護欄的可能性就大大增加。
我們也在MobilEye未來的規劃中看到了它對高精度地圖的重視，如它在與寶馬、德爾福、英特爾的四角合作中，就有與Here合作的框架，而在今年1月也加強了與中國四維圖新的合作。
但從派系內部來看，MobilEye與Waymo應該有合作的基礎，Waymo今年的兩起事故，如果有安裝視覺算法的系統，相信也能夠在很大程度上獲得避免，而且能夠加速其商業化。
英偉達：最大流派的發展隱憂，小夥伴們獨立發展願望強大
做自動駕駛處理器不是一件容易事，它需要滿足高算力、高穩定性、高安全性、低功耗等相互之間很難平衡的特性。在這個領域，如果說能夠有與MobilEye相抗衡的供應商預計也就是英偉達了，作為後起之秀，英偉達正試圖超車。
作為一家老牌的IT企業，英偉達在自動駕駛領域的布局卻晚了MobilEye11年。儘管如此，當MobilEye在ADAS領域孤獨求敗時，英偉達的出現給了更多希望快速、低價的普及自動駕駛技術的車企帶來了新的選擇。在這一過程中，特斯拉又走到了前面。
2015 年，英偉達發布了應用於自動駕駛汽車環境信息識別處理的 DRIVE PX，
儘管它的計算晶片 GPU 並不是專門為自動駕駛設計，在應用時有高功耗、高成本的問題，但它更便於商業化，因為該系統是基於開放的技術體系，例如他們賣的產品有晶片、驅動、軟體開發包、應用工具等。
並且隨著英偉達在自動駕駛領域不斷的系統更新，其系統與EyeQ的差距在不斷縮小，而且其集中於前瞻領域，又讓其逐步超越後者，讓車企在選擇時逐步把MobilEye定義在L1、L2和L3級別的合作，而把英偉達定義為L4和L5階段的合作夥伴。
因此雖然MobilEye團結了27個主機廠使用它的ADAS系統，但真正在L4級別以上自動駕駛領域的合作夥伴目前比較明確的只有寶馬。但英偉達身邊卻團結了豐田、大眾（含奧迪）、戴姆勒、沃爾沃、五十鈴、特斯拉、一汽解放、蔚來、小鵬、奇點汽車、SF Motor等眾多車企。而且他還是自動駕駛另一細分流派——Uber的供應商。
根據英偉達的宣傳資料顯示，總共有370家研究自動駕駛技術的公司採用了他的晶片，包括一些汽車製造公司、無人駕駛計程車公司以及一些自動駕駛硬體廠商（如傳感器）等。
單從規模上來看，英偉達的確已經成為了當前車企在自動駕駛領域最大的流派。但如果深入探討，該流派的發展也存在眾多隱憂，就是小夥們獨立做大的欲望空前，隨時都可能遭拋棄。
4、從mobilEye到英偉達，特斯拉始終有一顆不變的「芯」
在2014年之前，谷歌或者說是Waymo是無人駕駛領域的意見領袖，他建立了一套自己的理論體系，影響了全球對自動駕駛技術的判斷，其中自動駕駛、毫米波雷達、角輪偏正器和攝像頭技術是必須攻克的幾大難關。
所以當時大多數自動駕駛科技公司開發的產品會採用各種價格昂貴測距雷達，來確保車輛自動行駛的精確度，而特斯拉堅定認為「攝像頭足以感知世界」。這也就是「算法」的由來。
2014年，特斯拉將MobilEye的EyeQ3引入自己的Autopilot自動駕駛系統，當2016年特斯拉Model S撞卡車事件發生後，特斯拉與MobilEye分道揚鑣。
其實，雙方「分手」的原因很簡單，就是MobilEye的EyeQ3這塊晶片，只是為ADAS設計的，但卻被特斯拉強行當自動駕駛的晶片來對待。
於是從2016年下半年開始，特斯拉開啟了與英偉達的合作。並啟用了英偉達首款定製版Drive PX2——一款專為自動駕駛汽車設計的AI計算晶片（Drive PX不是專為自動駕駛開發的晶片），其運算能力相當於150臺MacBook Pro。
與MobilEye一樣，英偉達的Drive PX2也是基於視覺算法的晶片系統，但它的運算速度卻是EyeQ3力所不及的。
以Model 3為例，其為自動駕駛功能和環視配置了8枚攝像頭與12枚超聲波雷達以及一枚毫米波雷達，大量的視頻圖像數據處理以及在其之上運行圖像識別算法，將會消耗巨量的計算資源，因此強大的運算能力是英偉達取代MobilEye的關鍵因素。
但Drive PX2也不能滿足L4級別的技術需求，套用英偉達自己的說法是，要經過多塊（多塊Autochauffeur）疊加，才能滿足L4級自動駕駛的算力需求。
因為英偉達以GPU為主的計算架構，Drive PX2一直有著功耗高的問題。即使是只安裝了一塊Drive PX2晶片，特斯拉為了給這塊晶片散熱，就使用了兩枚風扇，也說明Drive PX 2的熱設計功耗，至少是在50-100W區間。
高能耗，運算能力還無法滿足未來的運算需求，這可能也是為什麼馬斯克致力於發展自主晶片的關鍵原因。
2018年10月馬斯克發Twitter表示，新型晶片將在6個月後生產的特斯拉汽車中投入使用，並使Autopilot的性能提高500%至2000%。還聲稱，新晶片的運算速度比當前快10倍。
根據外界預測，新型晶片可能將來自特斯拉的自主研發。其實早在「移情別戀」英偉達的2016年，特斯拉就開始布局晶片研發。
2016年1月，特斯拉的硬體工程部門迎來了新的副總裁，一名做晶片架構設計的工程師，名叫吉姆·凱勒，而且這位VP還帶來了他曾經任職過的在AMD、P.A Semi、蘋果公司的數十名晶片行業人才。其中尤其值得提出的是，吉姆·凱勒2015年9月之前幫助AMD打造的銳龍處理器打敗了英特爾2017年市場上的處理器。
如果從吉姆·凱勒加入開始算起，特斯拉的自研晶片計劃其實已經潛行了快兩年。是該拿出成果的時候了。
然而，相比與晶片廠商合作，自主研發晶片的成本要高得多。去年，英偉達CEO黃仁勳展示了一塊加速處理器，名為TESLA V100，這塊手掌大小的晶片集結了英偉達7000多名工程師，超過3年的研發，投入資金30億美元。所以《出行財經》認為，車企獨立研發自動駕駛晶片技術可能並不是最佳選擇。
5、Uber在安全與舒適中的艱難選擇
對自動駕駛而言，共享出行可以看作是最直接的一個應用場景，所以Uber、滴滴、Lyft等出行品牌布局自動駕駛也就在情理當中。但要從技術的成熟程度、市場關注程度及測試裡程來看，Uber都是最具代表性的。
在無人駕駛技術市場上，英偉達面臨著來自英特爾（主要是MobilEye）的激烈競爭，但在2018年的鬥爭中，英偉達可謂是佔據了領先地位。
2018年1月，英偉達宣布，未來Uber將使用英偉達的晶片來開發其無人駕駛技術。但對於Uber來說，這次合作並不是他們第一次使用英偉達的晶片。因為他們用來測試自動駕駛的沃爾沃車隊，使用的就是英偉達晶片。儘管Uber並未與英偉達籤署獨家合作的協議，但在現階段上，Uber有自己的傳感器和駕駛技術，但在圖像識別和算法方面Uber都採用了英偉達的GPU。
儘管市場影響力巨大，但在2018年，Uber的自動駕駛事業發展並不順利，上半年的事故，也反映出了Uber自動駕駛研發部門的種種問題，如部門內部技術隔閡、片面追求舒適性等問題。
事件的起因是這樣的，2018年3月的一個星期天的晚上9點58分，Uber的一輛配備自動駕駛技術的沃爾沃SUV汽車在亞利桑那州坦佩市的米爾路上撞死了一位正推著自行車走路的女士。事發前，車上的安全駕駛員正在觀看視頻軟體，而這名死者在後期的血檢結果也顯示冰毒、大麻陽性。
不論是安全員還是死者的行為都非常重要，但我們盤點的重點自動駕駛技術，就是作為一輛搭載了至少是L3級別自動駕駛技術的車輛，為什麼沒有出現自動制動行為。
美國國家安全運輸委員會調查顯示：是Uber自己強行取消了沃爾沃汽車自身所攜帶的自動制動行為，如不出意外，該自動制動的判斷功能應該來自英偉達的技術，即根據圖像的算法，判斷出行人，並給出制動或強制制動命令。
事件調查的結果顯示，該結果與Uber新任CEO 達拉·科斯羅薩西（Dara Khosrowshahi）有關。根據員工透露，上述交通事故發生的幾個月前，科斯羅薩西剛剛乘坐了Uber的自動駕駛試驗車，並提出了自動駕駛應該給乘客帶來「美妙的體驗」。
《出行財經》認為，從消費者的角度，這一要求並不過分，但基於這樣的考慮Uber自動駕駛技術的成熟度，以及英偉達晶片對圖像的識別及處理能力，科斯羅薩西的乘坐體驗很糟糕，車輛多次出現緊急制動。
在這樣的背景下，Uber自動駕駛工程部門作出了禁用汽車自行做出緊急決定的能力，比如緊急制動或急轉彎（後急轉彎行為被解凍）。當然這一決定也是處於安全考慮，比如在自動駕駛未大面積推開之前，車輛的緊急行動可能會讓路上的其他司機驚慌失措等。
但也正是這種取消緊急制動，關鍵時刻依靠駕駛安全員的行為，造成了關鍵時刻「雙無保證」的事故出現。
根據調查結果，《出行財經》給出的判斷是，Uber只是用了英偉達的GPU運算能力，而未使用它的圖像識別技術，在此方面Uber應該有自己的技術，但該技術並不成熟，在這個過程中它對車庫裡玩耍的小孩，路上堆積的樹葉、樹枝陰影等不能做到百分百的識別。這些識別技術，不論是MobilEye還是英偉達也的確不能完全識別，包括我們在上文提到的視覺障礙等，這都是視覺技術發展的瓶頸，算法固然重要，它的確需要大數據的支持，但數據再大也不能表明100%正確，而在過程中，高精度地圖，可能是另一重要判斷依據。
所以，英偉達的確在與MobilEye的競爭中，暫時獲得重大的勝利，在L4 級別以上的自動駕駛路線上，獲得了眾多車企的青睞，但這些合作目前看來都不穩固，被替代的可能性很大，不論是行將拋棄它的特斯拉，還是只使用其GPU的Uber，以及尚不明朗的大眾。