如何評價英特爾 150 億美元收購以色列無人駕駛技術公司 Mobileye？

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153億美元！英特爾收購無人駕駛技術公司-新華網

收購案的相關信息其他回答已經說得比較清楚了，不再贅述。我想嘗試談得更遠一些，聊一聊自動駕駛的「普銳斯難題」和「大航海時代」，再聊回Intel和Mobileye。

當我們談起智能汽車和自動駕駛的時候，其實包含了一個相當壯闊的命題。自動駕駛遠不止是汽車領域的事情，即使在最未來的遠景下汽車行業會發生巨變，然而歸根結底，智能互聯汽車是一片新大陸。所以我不同意 @愛范兒回答最後的結論：

汽車領域對於前沿技術有著更為開放和共贏的態度。

實際上，自動駕駛之所以吸引了偌多巨頭參戰，是因為它是一個全新的市場，在這裡，全新的需求和財富被創造出來。Google、Uber、Intel他們不是來搶奪汽車廠商的蛋糕，而是為了去爭奪那一塊即將出現的更大的蛋糕。

在這個新興領域裡，除了汽車廠商仍然扮演汽車製造商的角色外，自動駕駛演算法、地圖導航、感測器、車載計算平台、車聯網、雲計算、車輛運營等多個新興行業與公司將要湧現出來。這一領域的發展，會影響汽車、物流乃至保險的商業模式，但它歸根結底是一片新大陸。所以當我們看到華為、Intel、Nvidia紛紛挎刀殺進這一領域，未必就是為了製造汽車，在自動駕駛的大框架下，容納得下更多傳統巨頭和未來之星。

所以當有評論家稱戰火紛紜的自動駕駛領域為「戰國時代」時，我更願意認為這是「大航海時代」。各家躍躍欲試，而時代大幕才剛剛拉開。

在那個伊甸園般的遠大幻想中，新大陸上將有著龐大的巨頭——無人汽車運營商運行無人駕駛車輛，進行交通規劃，提供出行服務，他們將「定製」汽車製造商製造的無人駕駛汽車（可以想像他們是Google和Uber）；在汽車運營商提供出行服務時，其前提是有著足夠完善的通訊網路來滿足無人駕駛汽車V2X互聯的需要，所以通信巨頭將佔有著另一片領地（比如華為）；如果想讓無人駕駛汽車運轉起來，自動駕駛演算法供應商也佔有一個重要的位置；而每輛新出廠的汽車上都將有一些現在沒有的東西來替代人類的感官，它們是：激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等感測器，車載運算平台，與高精度地圖；在此之外，每輛車的運營將採集到海量的數據，這些數據的使用和存儲給雲服務商提供了新的機遇；而歸根結底，製造汽車並出售它們給汽車運營商的，還有改頭換面的汽車製造商們。

首先我們從汽車製造商聊起，大約在三年前或者更早些的時候，汽車巨頭們面臨著一個難題，我們可以叫它「普銳斯難題」，指的是在20年前豐田推出Prius及其所代表的混合動力技術後，Prius持續主導混合動力市場，並幾乎成為了混合動力汽車的代名詞。當Prius出現並在市場佔據了絕對的領導地位後，其他廠商每當推出新的混合動力汽車與之競爭，消費者的反應往往都是「你們也出了一台Prius那樣的車？」……如此這般一家獨大的局面，在三年前的自動駕駛領域，似曾相識：彼時彼刻，談及自動駕駛便讓人條件反射式的想到的玩家，只有谷歌。

在當時，汽車巨頭們面臨的選擇大約有這樣三種：

堅定投注自動駕駛，著力迭代ADAS應用技術水平，升級量產車自動駕駛等級；
基於豐厚的技術商業資源，投入研發，等待成本降低之後再進入市場；
等待市場成熟之後，作為市場的後進者進入。

而他們的競爭者選擇則更加豐富，科技巨頭如Google、出行服務商如Uber、零部件供應商如Mobileye，有著更輕的包袱，他們可以快速找到新大陸上屬於他們的領地，並插上殖民地的旗幟。當然，實際上他們也是這麼做的。

而自動駕駛的「普銳斯難題」更要難於混合動力，在混合動力汽車上遭遇敗局，對於汽車廠商失去的只是一條或幾條產品線。但不同於混合動力，自動駕駛是一個新的領域，汽車行業未來的商業模式可能將從製造商—渠道經銷商—消費者，變為製造商—無人汽車運營商，而無人駕駛車輛，即那些將被賣給運營商的車，據估計將在15-20年後佔據汽車年產量的10-15%。

在潛在的商業模式和市場變革前，更慢的選擇，很有可能意味著被關在門外。因此汽車廠商們面對這一道「普銳斯難題」紛紛選擇了1和2。於是我們看到他們頻繁地出招：一是通過收購或聯合已經收穫「殖民地」的明星公司，進而踏上新大陸；二是積蓄技術，升級汽車電子平台與多媒體平台，做好自己的事情，應對未來可能的收購和合作。譬如：

除此之外，本田與Waymo達成合作，沃爾沃與Uber收購的Otto聯合，豐田在美國大量注資自動駕駛研發並與微軟協同作戰，當然還有更加激進的特斯拉。這一切行動是為了在守住自己那塊汽車製造的蛋糕同時，再從新的市場多切一塊新的蛋糕：演算法或晶元。除整車廠外，Delphi、Bosch、ZF等零部件巨頭們的方向是為自動駕駛技術提供汽車電子與輔助駕駛平台以及相應感測器，ZF以135億收購TRW Automotive就是一例備戰自動駕駛的大動作。

在自動駕駛的大航海時代來臨之際，面臨「普銳斯難題」的又何止汽車廠商呢？自動駕駛汽車意味著新出廠的汽車從此多了一個大腦，而三星、英偉達、高通，還有英特爾，將會迎來將他們的晶元搭載到每一輛汽車上的機會。這又是新大陸上的一片處女地。在這塊領地上，晶元巨頭們亦是大動干戈。

汽車車用晶元與PC、移動端晶元不同，它需要更穩定的工作能力，包括對溫度、濕度、壓力等工作環境的要求，在未來還要包括防黑客的安全要求。汽車晶元的供應商諸如恩智浦（NXP，收購了飛思卡爾）、英飛凌、瑞薩、意法、博世等公司，當然還有隨著ADAS興起的Mobileye，一直佔據著汽車晶元（搭載於發動機控制器、整車控制器等）的車用半導體市場。如上所述，汽車晶元市場在未來將因為自動駕駛而被放大若干倍，因此高通、英偉達、英特爾等消費電子領域的晶元巨頭，想殺進汽車晶元領域，吞下其中的佼佼者，是最直接的選擇。所以我們看到高通豪擲數百億收下行業第一的恩智浦半導體。而英特爾對Mobileye的收購，同樣理所當然。再從這個角度看35%的溢價，自然也就合理了一些。

在這樁史上第二大收購案之前，英特爾在2015年以167億美元收購了Altera進入FPGA市場，又在去年拿下深度學習平台公司Nervana Systems（同時建議參考@Henry-航的回答，從各式架構的角度闡述了英特爾的一系列收購）。在此基礎上，汽車晶元和自動駕駛解決方案的缺口，將由Mobileye來填補。

Mobileye將成為英特爾登陸新大陸的前哨站，畢竟，英特爾已經錯過了一片富饒的大陸。

參考：

https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-01-03/it-s-aye-robot-as-driverless-cars-finally-steer-near-showrooms

https://www.wsj.com/articles/intel-to-buy-mobileye-for-15-3-billion-1489404970

Disruptive trends that will transform the auto industry

Ten ways autonomous driving could redefine the automotive world

Autonomous Vehicle Adoption Study - BCG

我們先來回顧一下，在 2016 年 8 月，英特爾就已經收購了自動駕駛汽車安全工具 Yogitech、車載計算機 OTA 技術公司 Arynga、視覺處理晶元初創公司 Itseez 和 Movidus。而這次英特爾在收購 Mobileye 後，正好補全了自己在自動駕駛領域只有硬體沒有方案的缺失，便成為了自動駕駛領域的一個絕對不可忽視的巨頭。

在此次收購後，英特爾將會把自動駕駛部門併入 Mobileye，建立與汽車 OEM、一級供應商、和半導體廠商的合作夥伴關係，開發先進的駕駛輔助系統，以及部分自動、全自動的駕駛系統。

收購的意義

在被爆料即將被英特爾收購後，Mobileye 的盤前股價又上漲了 33%，也可見市面上對於自動駕駛技術的看好和狂熱。

事實上，比起攝像頭視覺處理方案，對於英特爾來說，收購的意義在於 Mobileye 其實是一家以 AI、圖像識別技術為基礎提供自動駕駛所需高精度地圖的技術供應商。這能有助於優化英特爾最終自動駕駛方案中最為重要的駕駛策略。

在 2017 年的 CES 上，Mobileye 就已經闡述了自己作為供應商要在自動駕駛領域中所要做的事情：以攝像頭收集來的畫面為基礎，通過具備深度學習能力的圖像識別體系，構建能夠優化自動駕駛決策的高精度地圖。

用更方便理解的話說，就是通過攝像頭這一「眼睛」，不斷學習駕駛過程，熟悉路線讓無人車成為老司機。

這個計劃，用到 Mobileye 身上，具體的落地方式也很簡單：與各大車廠合作，把自家設備裝到各種車輛上，收集數據，作為學習數據的來源。

從 2007 年 Mobileye 自主研發的首款晶元 EyeQ1 正式亮相併在沃爾沃上完成首次商務化使用開始，到 2013 年 10 月，Mobileye 賣出了第 100 萬台產品。從 2013 年 10 月到 2016 年 1 月，他們賣出了 900 萬台產品，累計銷量達到 1000 萬台。其中前裝產品占 80%，後裝產品占 20%。

(裝在普通汽車上帶有 ADSD 功能的 Mobileye 硬體)

如果從車輛安裝來看，從 2007 年開始，駕駛輔助系統晶元 EyeQ 晶元被安裝到汽車中，到 2012 年 EyeQ 晶元全球部署規模突破 100 萬。截至 2016 年，全球有 330 萬輛汽車安裝了 EyeQ 系列晶元。

這個龐大的裝機量，給 Mobileye 帶來的數據量可以說是在業內有絕對領先優勢的。對比 Google 自己造車自己路試自己積累數據，Mobileye 這樣的方式，效率更高且更為實際。

（Google 無人車看著很「未來」，但只靠自己爬向未來，效率太低）

舉個例子：現在大部分 ADAS 產品的視覺識別是跟著車道線讓車輛保持正常行駛的，但在加入了深度學習功能之後，不同司機開著的不同品牌型號但又同樣裝有 Mobileye 設備的車型經過一段道路後，系統就會記錄並學習司機的駕駛習慣，當車道被遮擋後，整個系統也可以根據之前學習所繪製出的地圖來正常行駛，不受干擾。

這所謂的地圖也就是在 CES 上 Mobileye 所說的路書「Roadbook」。

先是與車廠合作收購了 15% Here 地圖的股份，再加上這次收購 Mobileye，可以說英特爾基本實現了在自動駕駛領域完整的布局。並且基於 Mobileye 的技術，即使在短期內全自動駕駛依然無法正式推出，英特爾也可以靠 Mobileye 逐漸增強並且有極高車廠覆蓋率的駕駛輔助技術盈利並繼續積累自動駕駛路書和改進演算法。

但 Mobileye 所使用的視覺處理也有其短處

Mobileye 使用的是視覺處理的方案，但事實上，視覺處理方案在自動駕駛領域，並不是萬能的。

所謂視覺處理，就是對攝像頭拍攝來的圖像進行識別和分析，進而通過處理作出決策的過程。在自動駕駛技術中，視覺處理的優勢非常明顯，首先是成本低，使用攝像頭作為駕駛輔助或者自動駕駛的感測器，在成本上要遠低於目前技術水平下十分昂貴的激光感測器，也就是出現在不少全自動駕駛車上的「蘑菇」，其次對比 LIDAR 激光和毫米波雷達，攝像頭的可見範圍更遠，這也就意味著自動駕駛汽車可以提前收集到更多的環境信息。

(Mobileye 與車廠的合作進程)

得益於攝像頭的這些優勢，Mobileye 在 ADAS（高級輔助駕駛系統）和自動駕駛領域都取得了不錯的進展。在自動駕駛並未普及的今天，Mobileye 的技術早已經用在了各大汽車廠商的駕駛輔助功能中，其特有的 EyeQ 視覺識別晶元以及 ADAS 軟體被應用於多家汽車廠商，其中的 EyeQ3 晶元幾乎賣給了所有的知名汽車廠商，目前 EyeQ 晶元已經開發到了第 4 代產品。

然而攝像頭視覺識別的缺點也是很明顯的。在當時被炒得很熱的那起 Tesla 撞上高速上轉向的大卡車致死事故中，由於系統沒能正確識別橫向來的卡車，自動輔助駕駛中的緊急剎車功能沒能正常啟用導致的，當時 Autopilot 攝像頭採集的畫面，誤判橫行而過的卡車是橫在路上的路牌，於是系統就沒有啟動剎車。

(不同自動駕駛感測器的優劣對比)

總得來說，Mobileye 攝像頭的弱點在於以下幾點：

1、攝像頭接受是光的反射，如果攝像頭效果受影響，例如在黑暗場景中沒有了光線，那麼識別能力大打折扣。
2、Mobileye 所使用的單目攝像頭獲取的僅僅是 2D 平面數據，所以需要圖像識別加工才會得到 3D 場景。
3、Mobileye 所收集的內容經過處理會有一定延遲，這也就意味著攝像頭方案對於道路變化的反應能力有限。

這麼來看，英特爾收購 Mobileye 的 153 億確實有點貴，因為單就財報數據顯示，2016 年 Mobileye 的全年總收入雖然比 2015 年漲了將近 50%，但也不過 3.582 億元，2014 年上市時，Mobileye 的市值為 106 億美元，153 億美元的收購總價確實溢價不少。

總結

從最近幾年來自動駕駛領域頻繁的大公司交叉合作也可以看出：與傳統科技公司閉門造車守住核心技術爭取寡頭利益不同，汽車領域對於前沿技術有著更為開放和共贏的態度。

另外，在 CES 上 Mobileye 展示自動駕駛軟體技術的同時，英特爾還公布了自家的自動駕駛平台 Intel GO，可以預見的是，在未來併入 Mobileye 的英特爾自動駕駛部門，會結合英特爾本身的晶元、5G 等硬體技術，以及 Mobileye 和 here 所優化的自動駕駛地圖和決策演算法等軟體技術，讓全自動駕駛技術更快落地。

不過有句話在文章末尾還是要說：

人們總是低估未來 10 年的技術進步，但總會高估未來 3 到 5 年的技術發展。

自動駕駛技術完全到來前，高級別駕駛輔助仍然有極大的優化空間，全自動駕駛的到來，恐怕也沒有目前幾乎所有廠商都在鼓吹的 2020 年那麼樂觀。

作者： @張博文
編輯： @巫冬

有上面已經有知友提到了Mobileye其實是一家晶元公司，想在這基礎上進一步延伸一下人工智慧晶元角度的解讀。

在移動互聯網浪潮中敗給了高通和ARM的因特爾，在這次人工智慧浪潮中表現得尤為積極，NVIDIA的GPU異軍突起也加深的因特爾的焦慮，紛紛在人工智慧晶元的各種異構計算解決方案上都布上了重兵。

目前為了適應人工智慧的類腦並行計算結構，主流解決方案是在現有的串列CPU架構上，加上並行計算單元，也就是異構計算。

目前主流的異構計算架構有四種：CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC 和 CPU+DSP。

四種方案的特性和應用場景略微不同，但仔細回顧一下近年來因特爾在這幾種方案中的布局，就會發現因特爾幾乎在現有的所有主流的人工智慧晶元解決方案上都有布局，大有誓死也要拿下人工智慧這次浪潮的制高點的感覺。而這次Mobileye的收購，則是因特爾進一步完成人工智慧晶元布局的延伸，也是和Mobileye本身發展目標的一拍即合。

在GPU上，因特爾嘗試和老對手AMD合作，一起開發整合CPU和GPU的人工智慧晶元。

在FPGA上，因特爾在2015年以167億美元收購了FPGA市場佔有率第二大的Altera。

在ASIC上，因特爾在2016年8月以4.08億美元收購人工智慧晶元公司Nervana，9月以3.22億歐元收購提出VPU架構的Movidius。而Mobileye的這次收購，則更像是ASIC市場上的布局延伸。

ASIC的全稱是Application Specific Integrated Circuit，也就是「為專門目的而設計的集成電路」。這類晶元往往擁有對某一項能力的強大處理能力，如Mobileye就是設計專門面向自動駕駛的具備強大圖像識別能力的晶元。

自動駕駛作為為數不多被大多數人都看好的人工智慧行業應用，英特爾自然不能在這裡缺位。加上各大車廠都爭相在自動駕駛上進行競賽，紛紛表示要在2020年前後實現五級自動駕駛，自動駕駛的競爭愈演愈烈。

目前就實現五級自動駕駛主要分兩派：

運用攝像頭視覺獲取+毫米波雷達在現有的高級駕駛輔助系統（ADAS）上不斷改進，進而實現五級自動駕駛。主要以賓士、沃爾沃、寶馬等傳統汽車廠商（包括特斯拉）為代表。

運用高精度地圖、激光雷達、大數據+人工智慧，直接實現五級自動駕駛。主要以谷歌、百度等軟體企業為代表。

半導體行業巨頭們也紛紛參戰，高通收購 NXP，NVIDIA和特斯拉攜手，推出DRIVE PX 2 平台。作為後來者的因特爾雖然一直在自動駕駛領域有布局，在2017年CES展上也推出了整合28塊Xeon 處理器、兩塊 FPGA，和5G技術的 Intel go 車載電腦，但和此前在自動駕駛領域布局一樣，一直找不到和車廠的大規模應用突破口。

Mobileye在攝像頭視覺獲取+毫米波雷達技術路線市場上具有壓倒性領先優勢，幾乎和現有的所有主流汽車廠商都有合作（27家），大量的實際應用讓Mobileye有豐富的實戰經驗和數據量（包括此前已經安裝在大量Model S上的解決方案），因特爾可以從Mobileye這裡找到大量的應用入口。加上數據是人工智慧火箭的燃料，同時具備晶元、硬體入口和數據量的Mobileye對因特爾無疑是非常理想的一個併購對象，因特爾可以借著Mobileye的突破口，深度參與自動駕駛領域的布局，進而完善在整個人工智慧晶元上的布局。

在Mobileye方面，和特斯拉因為車禍原因斷開合作關係後，Mobileye就不再是任何汽車廠商的一級供應商（Tier 1）,Mobileye也一直在繼續尋找擁有更多話語權和定價權的市場位置。在此前和因特爾的合作中，Mobileye也表示考慮將自己的演算法集成在Intel的晶元中，自己不再生產晶元而專註於演算法和數據處理上。這次併購算是一次正式的回應。

因特爾對Mobileye的併購，是自動駕駛的一角，也是人工智慧浪潮來臨前的一角。

英特爾為什麼要收購 Mobileye？

主流汽車製造商對車聯網、自動駕駛已決心大力投入，意味著車規晶元的需求即將爆發。英特爾 CEO 預估自動駕駛市場到2030年將會達到 700 億美元規模；
市場即將爆發的情況下，英特爾缺少自動駕駛核心技術，時間窗口緊迫，來不及自研發或孵化小創業公司；
Mobileye 是目前市場上非常少數幾家擁有完整自動駕駛（輔助駕駛）硬體、軟體整體解決方案的公司；
市場即將爆發的情況下，英特爾缺少汽車市場的資源，特別是渠道。英特爾的主要資源在電腦產業。這也是為什麼三星花 80 億美元收購哈曼的原因之一；
競爭對手高通去年 470 億美元壕取汽車晶元公司 NXP，給英特爾帶來巨大的壓力。收購 Mobileye 是必然的連鎖反應；
業務互補。
Mobileye 設計晶元但並不製造晶元。之前的晶元都由意法半導體代工。這塊業務英特爾自然可以接過來；
Mobileye 的主要技術是視覺識別（晶元+演算法），被視為一家感測器公司。高度自動駕駛技術，需要感測器、獲取數據和中央控制電腦三者，更快更好地協同工作。M+I 可以更高效；
依託 Mobileye 建立自己完整的汽車業務部門，有技術、有產品、有渠道、有用戶。而且英特爾將把自己的汽車相關業務，全部搬到以色列 Mobileye 總部。離開英特爾獨立運營，對汽車業務的發展更有利。Mobileye 的高管團隊也擁有更多更豐富的汽車行業經驗、資源；
最後一點，也是最關鍵的一點，有錢。

Mobileye 為什麼賣身英特爾？

Mobileye 的核心技術是視覺識別（晶元+演算法），想要開發完整的高度自動駕駛技術，需要更多的資源，包括但不限於資金、技術；事實上，儘管處於新興市場且身為科技公司，Mobileye 的研發投入比屬於較低的；
自動駕駛市場，是一個高速發展的市場，需要藉助資本的力量快速發展，搶佔市場；
英特爾可以提供 Mobileye 需要的資金和部分技術。英特爾在以色列已有10000名左右員工，其中大部分是汽車晶元相關，將全部轉到 Mobileye；
業務互補。

- 我的公眾號：速度荷爾蒙

- 知乎專欄：叭叭嗚

- 我的其他回答：于欣烈 - 知乎

評價這樁大deal前，可以先評價一下Intel2010年76億買McAfee殺毒軟體公司這樁細deal:

Intel於2016年成功地借22億給TPG，讓它以31億把自己的一半股份買了去。
(此回答寫於2017年3月16日)

====下面是更新，寫於2017年4月6日====
2017年4月4日，Intel出公告，說新的McAfee已經完成獨立出來了，根據之前跟TPG的公告的投資，McAfee被估值42億(可能說的是EV)，anyway，比起7年前大縮水了。

另，我特別討厭Intel選這個日子完成交易，因為意味著不用在第一季度里公布這樁醜陋的交易的財務影響，可以又多推數月。

intel即將搖身一變，成為最大的汽車輔助駕駛系統底層供應商，既擁有強大圖形數據解析能力，又擁有頂級的數據運算能力。
intel已成為離無人駕駛汽車最近的車手，儘管最終可能不是最好的車手。

無人駕駛會給汽車設計和製造帶來翻天覆地的變化，但我覺得這不是最重要的。
無人駕駛不屬於汽車行業，它屬於下次工業革命的一部分

腦洞一下，無人駕駛應該就是人工智慧的開端，它教會機器如何通過視覺理解這個世界

照例先說觀點，後面詳細聊
Intel收購Mobileye要麼是個150億美元的巨大錯誤，要麼蘊含著深層的變革。

↑Intel150億美元收購Mobileye

首先說這次收購可能是巨大錯誤的原因，並不是因為Mobileye缺乏競爭力。恰恰相反，Mobileye是目前駕駛輔助ADAS的業界領導者。其主打基於攝像頭的車道保持和緊急剎車功能，並提供與其他感測器進行信號融合的介面。目前Mobileye幾乎是所有車廠的駕駛輔助核心供應商。

↑Mobileye主打基於攝像頭的車道保持和緊急剎車功能

↑Mobileye幾乎是所有車廠的駕駛輔助核心供應商

曾經特斯拉成功應用Mobileye的方案實現autopilot 1.0的高度自動駕駛輔助功能。又因為致命事故與Mobileye決裂。最終在autopilot 2.0中使用更強大的感測器系統和更強計算能力的NVIDIA PX2來替代Mobileye的方案。雖然新的方案功能更強，不過功耗更大成本更高。這從一個側面說明Mobileye提供的是低成本高性能功耗比的駕駛輔助方案。

↑Mobileye與NVIDIA性能與功耗對比表

But （此處必有但是），Mobileye雖是駕駛輔助的領先供應商，但未來L4/L5級別的無人駕駛技術正引來一場巨大變革。低成本激光感測器Lidar正扮演越來越重要的角色。各家整車廠都在準備自己獨佔的方案。Mobileye能否持續在無人駕駛技術中保持領先存在巨大風險。目前谷歌有自己的Waymo，日產通用和Cruise Automation合作就是現實的例子。而且隨著激光感測器的固態化，成本正在迅速走低。

↑未來L4/L5級別的無人駕駛技術

↑Quanergy固態激光感測器

↑Velogyne固態激光感測器

或許Intel也意識到了這一風險，因此收購絕非表面上看的如此簡單。背後有著深層次的考量。其絕不僅限於Mobileye目前或未來的產品。而是要把Mobileye定製ASIC專用晶元的能力與Intel正在強力整合中的NERVANA架構及FPGA產品線揉合起來並推出全新的汽車專用產品。從而在主營業務中添加新的增長點。

↑Intel整合中的NERVANA架構及FPGA產品線

Intel與Mobileye的合作最高調的例子就是寶馬、Intel和Mobileye組成的無人駕駛技術聯盟。相信在此期間兩家公司已經有了深度合作，才有了之後的收購動作。

↑寶馬、Intel和Mobileye組成無人駕駛技術聯盟

↑坐在CES2017寶馬無人駕駛概念車后座的寶馬、Mobileye和Intel CEO（左至右）

同時Intel應該也感覺了NVIDIA GPU和高通ARM的無人駕駛AI方案所帶來的壓力。

↑NVIDIA GPU的無人駕駛AI方案

↑高通ARM核820A的無人駕駛AI方案

↑CES2017高通聯合縱目展示的集成AI的視覺駕駛輔助系統

如下所示是Mobileye與Intel業務互補的部分。首先是之前提到的駕駛輔助部分，會逐漸與Intel的強大計算能力結合。然後是與Intel雲端數據中心的對接。在之後與高精度地圖相關。Mobileye的REM地圖眾包採集技術與Intel在前不久入股15%的高精度地圖供應商HERE可以做一個高度的互補。最後Mobileye的感測器融合技術可以和Intel的深度學習AI技術對接。

↑Mobileye與Intel業務互補部分對應表

看著nVIDIA的深度學習非常紅火，前途一片光明，死對頭AMD也翻身了，股票翻了好幾倍。Intel正在研發10mm和7mm處理器卻連連受挫，這時Intel坐不住了。現在自動駕駛技術正在和香港記者賽跑，迅速發展。谷歌，英偉達，蘋果，高通，百度等等行業大佬紛紛投身自動駕駛領域研究。Intel也想分這塊蛋糕。可見自動駕駛技術有多麼火。

先來說說各個dalao加入自動駕駛領域。

nVIDIA：

在2016年CES大會上，英偉達推出了用於自主交通的人工智慧超級計算機Xavier。 Larry提到這個超級計算機將在今年晚些時候推出，而且英偉達對Xavier的表現非常有信心。在未來，不僅研究人員，而且客戶也可能有機會體驗英偉達的解決方案。

源自英偉達的人工智慧計算領導力

隨著英偉達繼續將自己定義為一個人工智慧計算公司，自動駕駛汽車並不是他們唯一的機器學習項目。英偉達的CEO Jen-Hsun Huang 在 CES 2016 上宣布了其他與人工智慧相關的產品：Geforce Now —— 一款遊戲雲，個人通過使用瀏覽器，可以在低規格計算機上播放高清遊戲；新盾（new shield） —— 一家庭娛樂平台；Nvidia spot —— 一個使你家裡所有的小電器自主化的工具。正如 Jen-Hsun Huang 在 CES 上所解釋的，英偉達將專註於四個領域：視頻遊戲、VR / AR / MR、雲計算/數據中心和自動駕駛。

英偉達DRIVE PX 2自動駕駛汽車開發平台基於16nm工藝打造，功率250W，水冷散熱設計，支持12路攝像頭輸入、激光定位、雷達和超聲波感測器，多個Drive PX 2平台並行使用可以實現完全的自主駕駛。

DRIVE PX 2的工作原理是：將外部感測器獲取的數據加工，製成單個的高精度點雲並上傳雲端伺服器，由超級計算機DGX-1融合成高精度地圖。此外，英偉達「NVIDIA DIGITS」端到端深度學習訓練平台也得到了發布，依靠DRIVE PX 2平台和DGX-1計算機，每一輛車都能構建自己的深度學習網路。

谷歌：

作為互聯網行業的絕對大佬，谷歌研發電動車的歷史應該是所有互聯網企業中最久的。谷歌自行研發的純電動自動駕駛車於2014年5月發布，2016年6月正式上路，如今行駛里程超過超過320萬公里。該車主要依靠內置的感測器和一套軟體系統來保持機動，沒有方向盤以及油門和剎車。

然而，谷歌無人駕駛汽車在過去7個年頭共發生18次事故。谷歌公司針對今年2月的事故發表聲明，承認產品存在設計缺陷。加上相關政策的變化，谷歌最後決定在量產的無人駕駛汽車上保留方向盤和剎車，把最終控制權交給司機。

不管如何，320萬公里的測試里程足以證明了谷歌對消費者負責的態度，並且截止目前，谷歌也並未信誓旦旦的說自己馬上要量產無人駕駛車輛。

谷歌已經將自動駕駛汽車項目分拆為一家單獨的公司Waymo，寓意「A new way forward in mobility」（未來新的移動方式）。他們計劃聯合FCA集團在2017年初投放100輛自動駕駛車進行測試。有消息指，Waymo預計將在短期內向公眾提供無人駕駛服務，而不是向他們出售自動駕駛車。

蘋果：

這個世界上最不差錢的科技公司其實早就看中了汽車市場這塊大肥肉，在喬幫主時代，蘋果就已經有進入汽車市場的意願。進入庫克時代售，蘋果汽車的傳聞撲朔迷離，項目一直進展不太順利，不過，蘋果會進入自動駕駛市場，這個結果幾乎是確定的。

近日，蘋果向美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）遞交了一封信函，披露了自動駕駛事宜，蘋果在信中提及蘋果通過機械學習提供更智能、更直觀、更私人化的產品和服務。在研究機器學習和自動化方面，蘋果投資力度較大，對很多領域（尤其是交通領域）的自動化系統的潛力感到很興奮。

兩年前蘋果開始研究電動車，前不久，蘋果公司被爆出研發重心轉至自動駕駛系統。從信中看來，蘋果未來是極有可能研發和生產自己的汽車，而非只是向汽車製造商提供技術。

百度：

和谷歌相比，百度在前沿技術上的差距不是一點兩點，但這也並不妨礙它對谷歌的追趕和對前沿科技的追求。2015年，百度正式成立了自動駕駛事業部，並提出了三年實現自動駕駛汽車商業化，五年實現自動駕駛汽車量產的目標。

百度已經拿到了美國加州頒發的全球第15張無人汽車上路測試牌照，相信不久之後百度無人車會出現在加州道路上進行更深一步的自動駕駛路試。2015年12月份，百度以改裝過的寶馬三系GT為試驗車輛在北京5環上進行了自動駕駛測試。在沒有人員干預的情況下，車輛自動完成了變道超車、跟車制動等一系列複雜動作。

2016年9月，百度還和英偉達攜手開發自動駕駛汽車人工智慧平台。雙方將聯合百度的雲平台、地圖技術以及NVIDIA的自動駕駛計算平台，共同開發高清地圖、SAE 3級別的自動駕駛車輛控制和自動停車的解決方案。

最後再說說英特爾153億美元收購自動駕駛技術公司Mobileye

此次收購可使兩家公司的一流技術結合起來，包括英特爾的高性能計算和連接技術以及Mobileye領先的電腦視覺技術，開發通過網路從雲到汽車的自動駕駛解決方案。這種合併預計可加快汽車行業的創新，使英特爾成為快速增長的高度自動化及完全自動化汽車市場的領先技術提供商。

英特爾估計，到2030年汽車系統、數據和服務市場規模可達700億美元。此次交易使英特爾的戰略延伸至利用公司在計算和通過網路從雲到設備連接性上的力量，投資數據密集型市場機會。此次收購也是以色列有史以來最大一次併購案。收購完成後，Mobileye的首席技術官和聯合創始人之一阿姆農·沙謝瓦（Amnon Shashua）將負責英特爾在以色列的自動駕駛部門。

從去年開始，英特爾就與Mobileye合作，今年初寶馬就使用兩家公司的技術開始測試40輛自動駕駛汽車。Mobileye也是特斯拉自動駕駛技術的早期合作夥伴，但由於特斯拉自動駕駛技術存在一些安全隱患，這種合作已經停止。Mobileye於2014年在納斯達克上市，市值約為105億美元。

昨晚寫了一篇分析文章：

解析 | 英特爾為何要高調收購無人駕駛明星企業Mobileye？

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英特爾在這次高調的收購行動之前，早就在並行運算處理器 (Altera) 、深度學習演算法 (Nervana Systems) 、地圖(HERE)、車載娛樂系統(Apollo Lake) 等方面進行了布局，只不過一直沒有激起什麼風浪，與英偉達的風頭相比實在太沒存在感。這次收購成功完成了「環境感知感測器+智能決策演算法+智能控制處理器」的自動駕駛技術閉環，英特爾已經成為一個不可小覷的行業玩家。

加上英偉達DRIVE PX2和高通收購NXP，處理器三巨頭已經完成了對智能汽車行業的滲透，在自動駕駛這一波浪潮中，晶元廠商這一傳統汽車行業中「透明人」逐漸成為舞台中的主角，他們在高性能運算、深度學習和演算法上的優勢一定會給「落後」的汽車電子行業帶來新的變革。

不看好牙膏廠的這一舉措，畢竟沒有一家汽車製造商希望被mobileye卡住喉嚨恩，畢竟無人車產業是基於汽車產業的，汽車產業和我們熟悉的拼裝機市場還是有很大區別的。。。

而且前段時間某「知名機構」還說要short呢。。。

牙膏廠移動晶元布局落後奮起直追好多年，高性能並行計算又被核彈廠絆了一跤。。。一朝被蛇咬十年怕井繩現在就開始下注賽道嘛。。。不過反正也不貴，溢價不高，大不了宣布昨晚做了個夢7nm技術良品率問題解決懟爆Ryzen

我們來看一份來自內部的PPT（僅供參考），本文謝絕轉載

收購目的：領跑無人駕駛
- 無人駕駛會在2030前成為一個700億的市場
- 強強聯手：Mobileye全球第一的計算機視覺技術與英特爾在計算、數據中心、人工智慧、網路連接等方面的專長相結合
- 加速行業創新，降低成本，拉近上市時間

與英特爾的戰略相符

雲計算與數據中心，FPGA和SG，物聯網
這些元素都屬於英特爾的優先投資選項

Mobileye概覽

- 高級駕駛輔助系統方面的領銜解決方案提供者
- 核心技術競爭力：環繞視覺，感測器信息融合，繪圖，駕駛政策相關產品。贏得主要汽車廠商的青睞。
- 總部位於以色列，成立於1999，員工數量約660

優勢互補

Mobileye駕駛輔助計算機視覺以及無人駕駛技術+Intel的強大計算和信息傳輸能力=從車到雲端到端完整駕駛輔助系統的建設

初期市場動向預判

未來汽車會成為移動的數據中心
2030年L1/L2的採納率超過40%，L3/L4超過30%
計算強度從L2系統的0.5TFLOPS到L4系統的50TFLOPS
2030年駕駛輔助系統、數據和服務的TAM成長為700億美元級市場

端到端TAM的機遇：大於1000億美元
車載TAM：約700億
數據中心TAM：約400億

交易概覽
每股63.54美元
股權收購價153億美元
企業估值147億美元
預期9個月內完成收購

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英特爾宣布，將會以150億美元的價格收購著名公司Mobileye——標誌著這家巨頭也要大舉進攻越來越火熱的自動駕駛領域了。

在一份聲明中英特爾表示：會以每股63.54美元的價格現金收購Mobileye。而英特爾CEO Brian Krzanich則說：「Mobileye帶來了業界最好的計算機視覺技術，擁有強勁的發展勢頭。未來我們會一起，以更低的價格、更好的性能為汽車製造商提供雲到車的解決方案，加速自動駕駛工業的發展。」

今日開市前，Mobileye股價就已上升31%，而英特爾股價則下跌1.6%，這證明市場普遍認為英特爾開出的收購價過於「慷慨」了。

Mobileye的CEO Ziv Aviram，和另一位聯合創始人AmnonShashua已經發郵件聲明，不會離開公司，會像以前一樣經營公司，「一段有意思的旅程在我們面前展開。我們希望能改變世界，現在還有了更好的實現手段。」

英特爾估計，一旦收購完成，自動駕駛行業將得到進一步加速發展，到2030年估值會達到700億美元。但我們必須要說：自動駕駛和無人駕駛領域群雄並起，矽谷有實力的大公司，和全球老牌車企，紛紛通過各種直接間接手段加入競爭，英特爾只是熙熙攘攘的玩家其中一個罷了，還是後入場的，短期內難以如期望那般領跑市場。

就在上個月，福特公司宣布要在未來五年內投資初創公司Argo AI十億美元，並且計劃在2021年發售首款自動駕駛汽車。另外，谷歌和Uber也都和Fiat以及沃爾沃敲定協議，抓緊時間儘早推出無人汽車。

在英特爾收購Mobileye這件事一錘定音後，RBC資本市場分析員Amit Daryanani說，他為英特爾設定的目標股價是37美元（今日收盤價35.16美元）：「我們看到英特爾在PC這塊的業務持續下滑，這限制了英特爾的利潤增長率，使其難返歷史常態。但是因特爾在數據中心以及其它IOT領域的長期增長驅動力能沖抵下滑業務。」

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如果你無人駕駛行業的從業者，你一定避不開mobileye。
目前L4無人駕駛技術有三個硬短板。
1，軟體上的演算法和數據
2，硬體成本過高
3，安全性挑戰

看到各個無人車頂上的那個電飯鍋了么？
那個玩意叫64線Lidar（激光雷達）。
他通過高速旋轉，輸出激光點雲，可以測量周圍200米範圍的任何物體的運動狀態。
比它低一級32線激光雷達，也可以用，但是精度要低不少，遇到磚頭大小的物體是會出現誤識別。
所以，不管是谷歌，還是百度，64線激光雷達都是必備的距離感測設備。
這個玩意目前全球只有Velodyne一家公司具備量產能力。
牛逼吧。

更牛逼的是這個玩意的價格。
目前的市場售價是7~8萬美刀，摺合人民幣50萬左右。
而目前，無人車的優選車型是電動車（lidar需電力驅動）。
這樣就會遇到一個奇怪的情況。
一台電動車10~20萬左右，配上一個電飯鍋就變成了70萬，算上車載硬體，整車成本基本上達到100多萬。
你想想你花100萬買個無人車想碉堡一把，
結果和奇瑞QE是一個車型，你這時是個什麼感受。

比起價格來，這個電飯鍋還有一個更致命的缺陷。
他必須裝在車外，而且太重太大了。
假設你在路邊停著車，車後面坐著你未來的丈母娘，她喋喋不休對你說沒有房子就別想取女兒過門。
突然，後面一輛無人車失控，以60公里每小時的速度追尾。
碰撞後無人車停下來，激光雷達卻由於慣性和動量定律，以300公里每小時的速度飛了出去。
你的保險帶和安全氣囊保護你沒有受傷，結果這個巨大的暗器，正好把丈母娘的後腦勺砸出一個大窟窿。
想像一下你這時的心情，你會有多麼開心。

說了激光雷達之後，再說mobileye。
這玩意有多大呢？
大約就是行車記錄儀的大小。輕輕的掛在駕駛座前方即可。售價50~200美金不等。

他們可以通過視覺配合雷達系統，
準確的識別和避免前方障礙物（受夜間和光線影響）。
他能計算出行人和障礙物的運動軌跡。

目前，很多無人車汽車廠商，正在試圖通過mobileye的設備和技術，降低無人車對64線激光雷達的依賴。
如果技術融合得足夠的好，有可能用32線，甚至16線激光雷達來替代64線雷達。
下圖從左到右分別是16線、32線、64線雷達的體積圖。
價格分別是7萬、20萬、50萬。

目前mobileye是最有可能用來解決無人車成本短板和安全短板的設備。
以無人車產業未來整體體量來看，
153億美元買一個可以解決行業強需求的技術公司，
Intel這趟採購簡直撿了個天大的便宜。

amd市值還不到153億。。

這個題一定要答一下，這家以色列公司從「這是啥？」到「這TM是啥！」僅僅用了三年時間。

不到三年前，這家公司IPO，我寫了第一篇汽車人工智慧Mobileye：它沒有像Google那樣「消滅」駕駛者，但定義了什麼是「聰明」的汽車 | PingWest品玩報道，那會讀者留言都是：這是啥？

這事情就像昨天發生的一樣，感嘆啊~

（回憶完畢，回到正題）

首先想咬文嚼字一下，雖然「自動駕駛」概念非常火，但Mobileye本身並不是一家做「自動駕駛」的公司，它從創始到被收購一直只做一件事：為客戶提供ADAS技術，其主要的具體產品是低成本但性能穩定的汽車晶元，三年來公司也沒有拓展任何「新概念」業務，

前文有媒體提到的和寶馬共同研發自動駕駛技術，這個項目是存在的，但這是寶馬甲方提需求，而Mobieye僅是作為乙方拿錢出方案而已。並且，寶馬是Mobileye多年的大客戶，合作關係不要太穩定，目前寶馬絕大多數量產車裝備的ADAS系統都來自Mobileye。

單一的業務線和垂直市場份額這就是這家公司牛也是匪夷所思的地方。Mobileye三年前上市當天股價漲到37美金一股，然後三年來因為業務非常穩定（就是賣晶元和ADAS解決方案），業務範圍基本沒大的變化（也沒有出現非常大的新客戶），所以股價就在幾十美金之間波動徘徊。這導致跟多人（也包括我）認為Mobileye動作太慢了。一家在市面擁上20多家穩定的汽車公司客戶，它沉澱的技術、演算法和數據處理能力應該有更多可以應用和拓展的地方。包括在2013年UBI很火的時候，很多中國的創業者紛紛表示：我要有Mobileye積累的那些行車數據，分分鐘做個新的保險公司不要太簡單。

但是顯然這些變現行為三年來都沒有發生。

Mobileye就更新它一代代晶元，穩坐汽車前裝市場的主流ADAS供應商的席位。然而這家公司牛就牛在，它能一直提供物美價廉的晶元和解決方案，同時它間接掌握了很多車的行為數據，這些數據雖然從來沒有直接變現，但最後還是被英特爾大哥看重了，而這點也成為了這次收購中的一個焦點「價值」

在這次收購中，英特爾就表示了，我們有了Mobileye，就可以把處理器技術、通信技術以及存儲技術等等一起打包，在汽車駕駛系統升級的這個時間點上，提供更優秀的產品，保持自己的競爭力。

我非常主觀的翻譯了下，大概是：我要你積累的技術、數據以及客戶渠道和合作關係，然後搭上我現在有的，咱們進一步向真正的「自動駕駛」技術、方案前進。

至於為什麼是英特爾？翻一下英特爾2016年表現就能發現，它在汽車前裝市場幾乎沒啥市場份額（在2016年Las Vegas CES上你可以直觀的看到，高通、英偉達、AMD等等都在展示在即的汽車晶元和解決方案，而英特爾給新收購的VR和無人機公司放了兩個巨大的展台，並沒有看到它擺出什麼和車有關的展示）。

在汽車晶元、系統這個市場上英特爾一直是失位的。

而近兩年，也就是2015年前後，晶元巨頭們既有的手機、PC等大市場的利潤空間被打的非常厲害，賺頭在大幅度減少，各種報團合併一直在矽谷上演。巨頭們意識到既有市場太難搞了，勢必要在一個新的市場里拼一下才可有機會脫離「肉搏」的窘境了。（記得3年前非常老的Atmel晶元公司就在嘗試做車機系統，不過最後進程悄無聲息。）

2016年，高通 470 億美金收了 NXP ，搶灘登陸；英偉達直接自己做，在這個市場里繼續升級和延展，以及AMD、思科等等......而到昨天英特爾還是這個市場的一個邊緣者。

在我看來，英特爾是典型的風口主義者，在VR和無人機最火的一年中收購了Movidius、Replay，以及AscTec（但怎麼在汽車這塊就反應滯後呢？），然——競爭者入局的汽車市場是英特爾絕對不能放棄，恰逢三年後的今天Mobileye的業務非常清晰：

1、有過硬的實戰技術

2、有穩定且龐大的客戶渠道，擁有市面上70%（去年年底數據，今年查不到）的汽車晶元市場

3、它還沒變的太貴。

理由沒毛病，150億撒出去的幹活。而這次收購也同時救了Mobileye三個創始人中，兩個是學院派，正在苦苦尋求新業務和新方向的管理團隊，讓一個技術型公司最終在恰當的時間站在了風口上。

至於，英特爾接下來能不能用好Mobileye，發展的會怎麼樣？這就真得一起see see 再說了

布局很美。

英特爾通過一系列收購已經有了完整的車用方案，處理器，加速晶元，感測器，軟體，人工智慧，通訊都有。整合完成可以提供完整方案。直接賣給主機廠。

問題在於英特爾的效率，當年移動領域布局，英特爾收購風河，英飛凌，也很美。

但是最後基帶和ap融合比海思都慢，最後沒機會了。

演算法和晶元的整合，非常看好！要知道Tier1供應商和主機廠有多討厭Mobileye卻又不能不用，畢竟ADAS現在還離不開它家呀～
Intel這一買，不僅得了演算法技術，還拿到了幾乎所有主機廠ADAS的行駛數據和世界各地各種交通數據，真是賺大了。

STMicroelectronic要哭暈在廁所，本來就不景氣，還丟掉M這顆大樹～

巨頭的生存法則總是驚人的相似：遇到很重要但自己又無法掌控的技術，它們會不惜成本趕緊收購。

高通宣布將以 380 億美元收購半導體製造商恩智浦，成為歷史上最大的晶元收購交易；三星電子宣布以 80 億美元收購頂級汽車供應商哈曼，成為三星電子歷史上最大的收購。

就在昨天（3 月 13 日），英特爾宣布以 153 億美元收購以色列公司 Mobileye，成為以色列科技企業歷史上最大的一次收購。

英特爾：數據公司

據不完全統計，過去兩年，英特爾共收購了 12 家公司，大多集中在智能可穿戴設備、認知計算、視頻技術、物聯網和駕駛輔助系統等創新領域。其中在自動駕駛方面，英特爾先後投資或收購了 6 家公司。

為什麼自動駕駛對英特爾如此重要？英特爾 CEO 科在奇在一份內部信中解釋：「我們是一家數據公司。我們聚焦的業務、解決方案提供的方向，都在於創造、使用和分析海量的數據。」

英特爾預計，2020 年自動駕駛汽車每天可產生 4000 GB 的數據，2030 年全球車輛系統、數據和服務市場的規模將達到 700 億美元。

英特爾物聯網戰略與技術部門運營總監 Bridget Karlin 此前對媒體表示，先不去考慮無人駕駛汽車有可能帶來的商業回報，單看這類汽車在未來投入運營的數量以及所產生的巨大數據量，「我們認為這些龐大數據的運算需求正是英特爾的機會所在。」

海通證券計算機行業研究員謝春生告訴雷鋒網，英特爾、高通、三星本原有的晶元下遊客戶：手機、PC、伺服器，幾乎屬於夕陽產業。現在整個行業在尋找下一個能夠在消費端產生消費級應用的智能終端產品——自動駕駛汽車是其中之一。但這些晶元廠商都不具備汽車行業的客戶資源，所以他們最好的辦法是收購行業里具有這種客戶資源的產品型公司。

此前四維圖新完成了傑發科技的收購，有分析認為，基於在自動駕駛領域的布局及轉型，四維圖新可以將產業鏈條延伸至汽車晶元的關鍵環節，由此形成「高精度地圖 + 晶元 + 演算法 + 系統平台」的自動駕駛核心能力。

英特爾的思路大抵如此：在地圖（入股 Here 地圖）、演算法（ Itseez、Nervana Systems）、晶元（Yogitech、Mobileye）幾處關鍵節點布局較完善的企業，這將讓英特爾在接下來的競爭中擁有較高話語權。

Mobileye：拓寬產業鏈

Mobileye 成立於 1999 年。Minieye CEO 劉國清告訴雷鋒網，上個世紀做 ADAS 絕對是步履維艱：演算法、攝像頭、晶元、市場需求，每一樣在那個年代都不成熟。但好在熬過苦日子的 Mobileye，苦盡甘來，與英特爾的這筆買賣顯然非常划算。

縱目科技 CEO 唐銳認為，晶元行業是一個高度集中的行業，Mobileye 的產品單一，獨立存在的空間更小。所以 Mobileye 作為晶元公司的商業模式註定無法獨立長久存在。

或許是因為這個原因，Mobileye 希望得到英特爾底層技術支持的資源，利用英特爾在晶元領域的技術，與自己原有的演算法進行更好結合，將產品做得更好、更便宜，並為車廠提供更多樣化的產品，讓自身的產業鏈拓展得更寬。

當然，最重要的一點是，英偉達目前依靠自己的 GPU 晶元和自動駕駛平台完成在汽車行業的布局。英特爾收購 Mobileye，雙方能就此攜手對抗英偉達。

這也是為什麼英特爾近兩年不斷加大在 GPU 領域的併購和外延：包括半導體製造商 Yogitech、計算視覺軟體公司 Itseez、深度學習初創公司 Nervana Systems、無晶圓半導體公司 Movidius。

ADG 併入 Mobileye

與以往的收購案不同的是，在交易完成後，由 Mobileye 來整合英特爾去年 11 月底成立的自動駕駛事業部（Automated Driving Group，ADG），這意味著 ADG 團隊將成為 Mobileye 的一部分。整合後的新部門依然由 Mobileye 聯合創始人、董事長兼首席技術官 Amnon Shashua 領導。

據雷鋒網了解，新部門將支持兩家公司當前的產品項目，並積極與汽車廠商、一級供應商和半導體公司合作，開發高級駕駛輔助、高度自動駕駛和全自動駕駛汽車。

曾經錯失移動互聯網的英特爾，也許不能再錯過下一波技術浪潮中的這些機會了。

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作者：易建成

原文鏈接：豪擲153億美元收購Mobileye，曾經錯過移動互聯網的英特爾還會搭錯車嗎？ | 雷鋒網

謝邀！

英特爾在自動駕駛汽車的「戰爭」中又有了重大進展，將以約 153 億美元收購以色列的 Mobileye。

英特爾和 Mobileye 於 3 月 13 日宣布，他們已簽訂最終協議，英特爾收購 Mobileye。根據協議條款，英特爾的子公司將開始招標，以每股 63.54 美元現金收購 Mobileye 的所有發行在外的普通股，代表完全稀釋的股權價值約 153 億美元，企業價值為 147 億元。

「互惠互利」的合作？

這項收購意味著英特爾將把自己的高性能計算和連接專長與 Mobileye 領先的計算機視覺專業知識相結合，從而提高自己在自動駕駛領域甚至無人機避障方面的競爭力。而且其實 Mobileye 涵蓋了一系列的技術和服務，包括感測器融合，地圖，前置和後置攝像頭技術，並從 2018 年開始，為高清晰度地圖提供眾包數據，以及驅動基於駕駛決策的政策智能。

這項交易除了幫助英特爾讓自己的「自動駕駛夢」更進一步，同時這也幫助它與汽車製造商和供應商擁有更好的合作關係，因為目前 Mobileye 正在與約 27 家汽車製造商合作，包括與奧迪，寶馬等等。

這種組合也能將英特爾逐漸定位為快速增長的高度和全自動車輛市場的領先技術提供商。英特爾估計，到 2030 年，車輛系統，數據和服務的市場將高達 700 億美元。

其實早在去年秋天，英特爾和 Mobileye 就已經在接觸了，同時達成了一項合作，英特爾將為 Mobileye 的汽車防撞系統提供專門晶元。而之後，再今年 1 月，這兩家公司表示，他們正在與寶馬合作，將在 2017 年下半年上路約 40 輛自動駕駛汽車。

英特爾認為汽車是未來的一個重要組成部分，而 Mobileye 公司的加入能夠幫助它趕上同是「晶元製造商」的競爭對手，例如高通和 Nvidia。它也可以在英特爾看好的無人機領域助一臂之力，Mobileye 能幫到的也就是無人機最關鍵的避障技術。

而對於 Mobileye 來說，這是一個非常「滿意」的收購價格，因為 Mobileye 在周五閉市的時候價值還是約 105 億美元。

為什麼是在以色列？

英特爾宣布 Mobileye 的 CTO 聯合創始人 Amnon Shashua 教授將領導英特爾的自動駕駛部門，並且會留在以色列。而英特爾高級副總裁 Doug Davis 將監督 Mobileye 和英特爾在整個公司的合作，並向 Shashua 彙報。

這其實說明未來英特爾的自動駕駛部門大部分將會「駐紮」在以色列了，但其實早在之前英特爾就已經在以色列公布了其他幾項收購，包括從 Ginger Software 購買個人助理平台，從 Omek Interactive 購買用於基於手勢交互的技術還有 Replay Technologies 的 3D 視頻等等。

當然還有一個很可能的原因是：Mobileye 希望留在以色列，保持自己的節奏。這裡有一個血淋淋的例子可以說，當年 Facebook 想收購以色列的導航公司 Waze，但在歸屬問題上存在分歧，Facebook 希望他們能夠來到總部，但 Waze 多數工程師想留在以色列，結果這筆收購被 Google「截胡」，因為 Google 同意了留在以色列。

當然這只是達成合作的一小部分，而英特爾也不是唯一一家在計算機視覺領域投資和收購創業公司以提高其在自動駕駛競爭力的公司。福特汽車向人工智慧企業 Argo AI 投資 10 億美元，通用汽車 6 億美元收購的初創公司 Cruise Automation，比比皆是，這都體現出大家對於這項技術的迫切需求，同時對於人才的渴求，但越來越多的合併收購也會將這個「雪球」越滾越大，大家都在搶佔資源，三國鼎立的局面也許就快要到來了，未來留給小公司的機會可能就只有加入這樣的「大雪球」了吧。

本文出自無腦，來源極客公園。

作者：王飛

在我正在準備自動駕駛的另外一篇稿子的時候，這個收購「大新聞」就這樣悄悄的發生了：2017 年 3 月 13 日，英特爾宣布以 153 億美元的價格收購以色列公司 Mobileye。如果往英特爾最近的收購歷史上找一找，這也是英特爾最大的一筆基於視覺識別演算法的收購案。

以色列 Themaker 媒體最先爆料英特爾擬收購 Mobileye，作價 150億美元。隨後英特爾和 Mobileye 官方都確認了這條新聞——雙方已簽署最終收購協議，並將在 9 個月內完成收購工作。

自動駕駛真的夠火，英特爾也不止一次在公眾場合提到未來會爆發的這個自動駕駛市場。這個市場高達 700 億美元，為此英特爾還成立了獨立的事業部，這也免不了助長了英特爾在這個領域的持續投入。

但總體上，這次收購有簡單明白的地方，也有需要細細琢磨的環節。

在確認了這條消息後，Mobileye 內部信提到了一些有趣的細節：

交易完成後，英特爾的自動駕駛部門（Automated Driving Group 連同技術員工）將併入 Mobileye，而不是 ADG 吞併 Mobileye；
Mobileye 仍然會保持原有品牌和獨立性，英特爾的技術部門將提供支持；
收購流程最早可能會在 2017 年底完成；

你能想到的那些汽車預碰撞系統，基本都是 Mobileye 提供的——自動駕駛火了之後，最先捧熱的就是這家技術公司。

1999 年成立於耶路撒冷；2007 年搭載 Mobileye 產品的車型上市；2013 年 10 月賣出第 100 萬台產品；截止 2016 年底，全球超過 313 款車型搭載了這家公司的晶元，Mobileye 的前裝產品占 80%，後裝產品占 20%。Mobileye 從成立到現在的 17 年多，就一直是一家專註於圖像演算法的公司。

這家名為 Mobileye 的公司就像他的名字一樣，提供給汽車像「眼睛」一樣的技術，讓汽車可以感知到外界環境，並接入到汽車控制工程系統，從而提高安全性。

簡而言之，你能想到的那些自動跟車、自動剎車的功能基本上都是基於這樣的技術。而想與核心技術相綁定的，可能就是英特爾的晶元。

英特爾想要建立的，或許是又一個 Wintel 式的聯盟

英特爾和微軟組成的 Wintel 聯盟統治了長達十幾年的 PC 市場——透過英特爾擁有的強勁的計算性能，微軟所提供的系統級軟體平台。

而在自動駕駛這種更細分的、基於核心技術的汽車市場，Mobileye 這家公司的演算法和數據就很有可能成為壟斷市場的巨擎。有數據表示，Mobileye 的技術幾乎滲透進了主流汽車主機廠，特斯拉、BMW、通用、沃爾沃以及福特等汽車廠商都使用了 Mobileye 的產品。

有分析認為，按照長久以來「複製」的思路，英特爾和 Mobileye 的合作（收購）嘗試建立的就是，一個晶元硬體和自動駕駛領域核心技術數據的聯盟。

而現在百億美元併購案則預示著英特爾已經決定站出來，自己將主導這樣的聯盟。

前提是，Mobileye 所領導的視覺演算法能不能算這個細分市場的核心技術？

簡單探討，Mobileye 此前收到的 CV 數據和未來應用在完全自動駕駛平台上的數據能不能共通？這就相當於特斯拉帶著 Mobileye 技術的攝像頭跑到了 X 億公里但又更換了激光雷達的新演算法後，這些相對老的數據還有沒有用是一個道理。

配備 Velodyne 激光雷達的 Uber 自動駕駛汽車

激進一些的自動駕駛技術主機廠已經全部換裝了最昂貴的 Velodyne 激光雷達，包括 Waymo、Uber 以及如今很多展示過自動駕駛汽車原型的主機廠如福特，技術公司如百度等都不例外。

一個問題是，Mobileye 基於攝像頭的計算機視覺演算法在未來完全自動駕駛時代會以一個怎樣的姿態切入，視覺演算法未來會不會只是一個輔助型的技術，而不是核心技術？

但討論這個技術的意義是有前提的，那就是英特爾未必是更看好可能已經被市場認為是「不能用於未來全自動駕駛」的技術、數據。重點是，補齊了自動駕駛感知這一環的英特爾，會在收購 Mobileye 之後做些什麼文章？

除去感知，攝像頭還有一個使命是 Mapping（高精度地圖）。今年在 CES 的時候，Mobileye 也闡述了和地圖廠商的一些合作策略。比如 Here：將 REM 演算法整合到 Here 的 HD Live Map 系統當中，幫助 Here 完善並豐富其高精度地圖數據；以及 Zenrin：共同組建覆蓋全日本高速公路的高精度地圖數據，在 2018 年之前與亞洲 OEM 合作完成 L3 級自動駕駛的研發。

2017 年 1 月，英特爾也宣布收購 HERE 公司 15% 的股權，雙方亦會在無人駕駛汽車和物聯網技術方面進行合作。

這個時代最重要的就是數據，對於英特爾也一樣。Mobileye 在提供數據上還能做什麼文章，英特爾會不會在這個在汽車主機廠上有很高佔有率的 Mobileye 產品上拿到更多的地圖數據，比如通過裝機的 EyeQ 產品繪製高清地圖、或是用 EyeQ 收集到的數據輔助整個英特爾自動駕駛方案的建設？

這又是新意義所在。

在自動駕駛領域，英特爾現在展開了組合拳，這是一條和英偉達完全不同的路

就是因為錯失了移動市場，英特爾開始展開了大量收購，為下一個可能到來的 5G、IOT 或是自動駕駛的市場進行布局。

我們先簡單回顧一下英特爾的收購思路：

2010 年 76.8 億美元收購防毒軟體邁克菲（McAfee）；
2015 年 167 億美元現金收購 FPGA 廠商 Altera；
2016 年，英特爾宣布收購義大利半導體製造商 Yogitech；
2016 年，英特爾宣布收購深度學習初創公司 Nervana Systems；
2017 年 150 億美元收購 Mobileye；

即使單獨在計算機視覺 CV 領域，英特爾最近就有不少新聞了……

2016 年 5 月，英特爾收購俄羅斯公司 Itseez；
2016 年 9 月，英特爾宣布收購 Movidius；
2017 年 3 月，英特爾收購 Mobileye；

有不少從事計算機視覺的技術人士對 PingWest 品玩（微信號：wepingwest）表示在視覺晶元上「很難看明白英特爾收購的思路，感覺打法有點亂」，但亦有行業人士認為英特爾已經補齊了最薄弱的視覺感知環節，「英特爾最拿手就是平檯布局，並不是某些單點技術」。

不過在這些收購上面，我們也確實看到英特爾在新興硬體的智能晶元業務上，表現出的極其強勢的信心。

去年一年，汽車晶元領域也爆發了前所未有的地盤爭奪戰。

在那輛號稱已經實現「自動駕駛」的特斯拉汽車上，驅動它進行自動駕駛的汽車「大腦」就是來自英偉達的 Drive PX 2，這是一台能夠幫助汽車進行定位和躲避障礙物的人工智慧電腦。

數以千萬計的汽車正在使用這樣的大腦。根據英偉達的說法，在路上行駛的車輛之中，已經有超過 20 個品牌的 1000 萬輛車在不同程度地使用英偉達的技術。Drive PX2 性能堪比 150 台蘋果 Mac Pro，Drive PX 2 能車輛擁有「看到」世界的能力，而這種能力是目前的自動駕駛汽車能夠上路的前提。

2016 年 10 月，高通宣布將以約 470 億美元收購恩智浦，在這項交易之前，恩智浦也以近 120 億美元的價格收購了美國的飛思卡爾半導體，成為了全球最大的汽車電子廠商。而高通此舉是將業務從手機拓展至汽車領域，這筆交易也一下讓高通成為了全球最大的汽車晶元廠商之一。

如果按照這個分析，英特爾與英偉達等智能晶元對手競爭的主要是感知，英特爾正在補齊自動駕駛所處的感知、地圖、以及決策等多個階段，英偉達則是推出更適合自動駕駛感知的汽車大腦，高通所擴展的領域也更多的是晶元本身。

地平線機器人創始人兼 CEO 余凱認為「這次收購讓英特爾有了 CPU + FPGA + EyeQ + 5G 構成的強大計算平台和通信，構成了從感知到決策和通訊的完整解決方案，在自動駕駛方面的綜合實力瞬間大幅躍升，」

英特爾或許已經準備好了做一個平台型的玩家，正在補齊各個階段，但英偉達也不會坐以待斃。

關於收購案本身就不再贅述了，作為一家手上擁有14萬企業真實數據和技術情報的公司，我們將從專利技術角度為大家剖析：Intel這150億美元到底花的值不值？

一、首先解釋一下Intel為什麼會布局無人駕駛？為何偏偏選中Mobileye ？

1. 無人駕駛風頭正勁

由於X86架構的高功耗，Intel幾乎與整個移動時代無緣，若不是在PC和伺服器領域的統治地位，Intel或許早已舉步維艱。隨著汽車技術的發展，智能汽車產業爆發了對汽車級高性能處理器的巨大需求，這巨大的市場當然是Intel不願意再錯過的。2017年CES上Intel發布了強大的Intel go汽車電腦，搭載28顆Xeon處理器和兩顆FPGA，並提供5G基帶技術，意圖與Nvidia的DRIVEPX2以及高通的820A等車載晶元平台直接競爭。

2. 競爭對厲兵秣馬

緊接著Intel以153億美元收購Mobileye之後，博世CEO VolkmarDenner在Bosch』s ConnectedWorld大會上正式宣布，將和來自矽谷的圖形處理器廠商Nvidia一起，開發一款整合了Nvidia深度學習軟體和DrivePX處理器的計算機，並將量產投放到自動駕駛汽車的大眾市場。相對於尚在實驗室中的Intel自動駕駛，Nvidia的自動駕駛實驗車BB8早已行使在加州的路上，而Tesla基於Nvidia DrivePX2平台的自動駕駛系統已經達到了美國交通部Level 4等級的自動駕駛。

與此同時，Intel的另一個競爭對手高通在汽車晶元及自動駕駛領域的布局則更為粗暴，其直接以470億美元收購了全球第一大車載晶元供應商NXP。高通表示，兩家公司合併之後，年收入將超過300億美元，服務市場價值將在2020年達到1380億美元，並在移動、汽車、物聯網、安全、射頻、網路等領域居於行業領導地位。而隨著高通820A自動駕駛車載晶元的推出，所有人都相信高通通過整合資源來角逐自動駕駛市場。

3. Mobiley是Intel布局自動駕駛的最後一環，也是極為關鍵的一環

正因為如此競爭的激烈，Intel不得不布局自動駕駛，而Mobileye剛好是拼圖中的最後一塊。在最近一兩年中，Intel為了布局自動駕駛已經進行了多次的收購：2015年，167億美元收購FPGA公司Altera；2016年，3.5億多美元收購深度學習初創企業NervanaSystems；2017年初，Intel宣布收購HERE（高清地圖服務供應商）的15%股份。現在吸收Mobileye在視覺識別和自動駕駛領域的技術經驗後，Intel就能完成對於整個自動駕駛技術核心從處理器、並行運算、深度學習、環境識別到地圖信息的完整生態布局。

作為一家沉浸於ADAS十多年的企業，Mobileye的全球專利申請量已經超過300條，同時在智慧芽3D全景分析地圖（詳見下圖）來看，它在ADAS及自動駕駛領域展現了雄厚的技術積累與專利布局，地圖上的數個山峰代表了Mobileye在雷達預警、車道保持、車燈控制及交通數據處理等方向上專利數量眾多，而這正是其相較於高通、Nvidia等IC巨頭企業所沒有的優勢。

來源：智慧芽3D專利地圖

同時從技術矩陣分析圖來看（詳見下圖：橫軸是時間，縱軸是具體的技術），近年來Mobileye更進一步加強了在數據識別、圖像處理、圖像通訊及不同車輛聯合控制系統間的技術研發來滿足需求日益增多的ADAS和自動駕駛市場的需求，這些都是Intel所進入汽車晶元市場時迫切需求的技術專利。

來源：智慧芽insights

二、Intel投入的153億美金到底值不值？

1. Mobileye事故問題纏身

2016年Tesla發生了多起交通事故，其中5 月的特斯拉 Autopilot 系統致死事件更是引爆了整個自動駕駛圈，在該起事故中一輛拖挂車以與Model S垂直的角度穿越馬路，由於當時強烈的日照致使駕駛員和自動駕駛系統都未能注意到拖挂車的白色車身，最終未能及時啟動剎車系統。

是自動駕駛系統還不成熟，還是硬體供應商設計曲線？Mobileye 認為他們的產品功能本來就是有限的，是特斯拉激進的許可權開放和宣傳導致車主的使用超出了功能極限。而特斯拉則強調事故的原因主要是攝像頭和雷達的識別錯誤。相互推諉的公告，也標誌著Mobileye和Tesla的合作走向終結。

2. 153億的溢價可能過高

公開資料顯示，Mobileye 2016年全年營收雖然比2015年漲了45.6%，但也不過3.582億美元。同樣，其市盈率高達131.99倍，遠高於納斯達克100指數的市盈率。不同於軟體公司高估值高市盈率，在華爾街硬體科技企業的市值往往處在一個合理的水平。Intel和高通的市盈率只有17倍，而在2016高速成長紅透半邊天的Nvidia最高時也不過47倍，而132倍的超高市盈率背後承受的風險將完全由Intel來承擔。

來源：智慧芽insights

另一方面，誠然Mobileye的技術在自動駕駛領域獨樹一幟，但智慧芽Insights整合了專利價值相關的25個不同的維度（包括：引用、被引用、專利家族規模、家族覆蓋區域、專利年齡、法律狀態等等），並基於歷史上的相近專利成交案例進行調整後對於對於Mboileye所持專利的價值評估給出了5.434億至9.639億美元的區間。儘管專利技術價格只佔企業併購中的一小部分，但是7.5億的股價中位數實在與本次交易價格差距過大。

3. 也許市場上存在更好的合作對象

還有一個疑問，是否只有Mobileye能夠滿足Intel的需求呢？假如只從技術的領域來回答的話，那麼這個問題的答案必然是否定的，至少在智慧芽Insights給出的ADAS領域主要企業排除與Intel存在的競爭與關聯的企業後，Seegrid可能是值得考慮的潛在收購與合作目標對象。

來源：智慧芽3D專利地圖

Seegrid於2003年在美國匹茲堡成立，該公司專註在比較垂直的領域：開發用於「工業引導車輛」（包括叉車、拖車之類）的自動駕駛感測器以及軟體系統。Seegrid的系統由立體攝像頭（可以仿人類視覺）驅動，可以將由單個感測器收集的圖片和測距數據結合起來分析，得到環境的景深信息。在與Mobileye技術專利對比時，你可以看見其與Mobileye技術布局相近，在某些完全自動控制方面也不弱於Mobileye。尤其需要注意的是，Seegrid在2015年中一度陷入破產重組的局面中，因此Seegrid的收購價格會相對合理許多。

（以上觀點是參考智慧芽Insights中專利技術的角度提出的想法，實際合作併購中需要考慮更多的問題）

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以上數據分析來源於：

智慧芽全球專利資料庫
智慧芽Insights專利分析系統
智慧芽3D專利地圖

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