Welche Chancen hat Intel, das Mobileye übernommen hat, im Wettbewerb der Halbleitergiganten im Bereich des autonomen Fahrens?

Intel, das an der X86-Chiparchitektur festhielt, verpasste das gesamte Zeitalter des mobilen Internets. Nun plant das Unternehmen ein Comeback im Bereich 5G und autonomes Fahren und will erneut mit einem umfassenden Arsenal an Fähigkeiten antreten. Allerdings ist es bei Intel, das seinen höchsten Marktwert von 500 Milliarden Dollar noch nicht einmal zur Hälfte erreicht hat, ganz ähnlich wie bei der chinesischen Fußballmannschaft: Dem Unternehmen läuft die Zeit davon.

Intels umfassendes Layout im Automobilbereich

Die Automobilindustrie durchläuft derzeit tiefgreifende Veränderungen und es ist eine ausgemachte Sache, dass Autos die nächste intelligente Plattform werden. Im Vergleich zu Smartphones werden Autos in Zukunft mehr Chips benötigen, schwieriger herzustellen sein, mehr Funktionen haben und ein komplexeres Geschäftsökosystem beinhalten. Es besteht kein Zweifel, dass die Automobilindustrie in Zukunft im Mittelpunkt des Wettbewerbs zwischen den globalen Halbleitergiganten stehen wird.

Autonomes Fahren, Fahrzeugvernetzung und intelligente Cockpits rund ums Auto sind Entwicklungsmöglichkeiten, die sich Intel und seine Konkurrenten nicht entgehen lassen dürfen. Intel, das im Zeitalter der mobilen Intelligenz keine guten Leistungen erbracht hat, schmiedet derzeit intensive Pläne in der Hoffnung, den Ruhm der PC-Ära wieder aufleben zu lassen.

Um mit der Zeit zu gehen und die Initiative beim autonomen Fahren zu ergreifen, kaufte Intel in den letzten Jahren ununterbrochen zu.

Natürlich beschränkt sich Intels Strategie im Automobilbereich nicht nur auf Akquisitionen, sondern hat auch große Anstrengungen in die eigenständige Entwicklung gesteckt.

Im Oktober 2016 entwickelten Intel und Neusoft gemeinsam eine Software-Defined Cockpit (SDC)-Plattformlösung – C-AIfus.

Ende 2016 gründete Intel seine Abteilung für autonomes Fahren. Nach der Übernahme von Mobileye im Jahr 2017 fusionierte Intel seine Abteilung für autonomes Fahren mit dem Unternehmen.

Im Jahr 2017 brachte Intel die Intel Go-Plattform auf den Markt, die eine Entwicklungsplattform für autonomes Fahren im Fahrzeug, eine 5G-Kommunikationsplattform für intelligentes Fahren im Fahrzeug und ein Software-Entwicklungskit für intelligentes Fahren umfasst.

Im Hinblick auf das 5G-Internet der Fahrzeuge hat Intel Anfang 2017 ein 5G-Modem herausgebracht und Ende 2017 den 5G-Basisbandchip XMM 8060 auf den Markt gebracht.

Darüber hinaus hat Intel eine Testflotte von 100 Fahrzeugen zusammengestellt.

Im Juli dieses Jahres brachte Intel das OpenVINO-Toolkit auf den Markt, das hauptsächlich zur Beschleunigung der Entwicklung leistungsstarker Computer Vision- und Deep Learning Vision-Anwendungen verwendet wird.

Darüber hinaus legt Intel großen Wert auf China, den größten Automobilmarkt der Welt, und ist bestrebt, die Zusammenarbeit mit lokalen chinesischen Unternehmen zu stärken.

Im Bereich intelligenter Cockpits hat Intel Kooperationen mit Automobilherstellern wie FAW, BAIC und Great Wall aufgebaut. Auf der CES-Messe Anfang des Jahres kündigte Intel eine Zusammenarbeit mit SAIC und NavInfo bei der Entwicklung autonomer Fahrtechnologie an. Auf der diesjährigen Baidu AI Developer Conference gab Intel seine intensive Zusammenarbeit mit Baidu in den Bereichen autonomes Fahren und künstliche Intelligenz bekannt. Darüber hinaus testet Intel derzeit 5G-bezogene Technologien mit Huawei.

Wenn man auf die Aktivitäten von Intel in den letzten Jahren zurückblickt, kann man erkennen, dass Intels Aufstellung im Automobilbereich sehr umfassend ist – von Sensoren bis zu hochpräzisen Karten, von Fahrzeugnetzwerken bis zu Testflotten, von der Softwareentwicklung bis zu Core-Chips, intelligenten Cockpits, autonomem Fahren und Fahrzeugnetzwerken hat Intel nichts davon ausgelassen – abgesehen davon, dass es nicht selbst an der Automobilherstellung beteiligt ist, umfasst es im Grunde alle Schwerpunkte der Transformation der Automobilindustrie.

Intels einziger Trumpf ist Mobileye

Obwohl Intel im Vergleich zu Halbleitergiganten ähnlicher Größe wie Nvidia und Qualcomm umfangreiche Layouts im Automobilbereich erstellt hat, ist die groß angelegte Übernahme von Mobileye Intels größter Wettbewerbsvorteil.

Mobileye ist derzeit der weltweit größte Anbieter von ADAS-Technologie. Mehr als 27 Millionen Fahrzeuge nutzen die Produkte von Mobileye. Derzeit nutzen die meisten fortschrittlichen Fahrerassistenzsysteme im Front-End-Bereich die Lösungen von Mobileye.

Intel hat Mobileye aufgrund seiner Vorteile im ADAS-Bereich zu einem hohen Preis übernommen. Nach der Übernahme fusionierte Intel seine ursprüngliche Abteilung für autonomes Fahren mit dem Unternehmen. Nun ist Intels Weg zum autonomen Fahren tatsächlich derselbe Weg, den Mobileye zuvor eingeschlagen hat.

Der Ansatz von Intel besteht darin, sich auf visuelle Technologie zu konzentrieren. Bereits vor der Übernahme von Mobileye gab es Anzeichen dafür, dass Intel diesen Weg wählen würde. Zuvor waren sowohl Itseez als auch Movidius, die von Intel übernommen wurden, mit der Verarbeitung von Computervisionen befasst.

Mobileye ist durch ADAS bekannt geworden und verfügt in diesem Bereich bereits über einen guten Markt und Kundenstamm. Die meisten Automobilhersteller sind derzeit nicht in der Lage, autonomes Fahren auf hohem Niveau (L4, L5) einzusetzen. Intels Fokus auf ADAS kann sowohl seine Stärken ausspielen als auch seine Schwächen vermeiden und steht gleichzeitig im Einklang mit der Strategie traditioneller Automobilhersteller, autonomes Fahren schrittweise voranzutreiben.

Die Heavy-Vision-Lösung von Intel basiert auf kostengünstigen Kameras, um die Fahrumgebung des Autos wahrzunehmen. Der Vorteil der Heavy-Vision-Lösung liegt nicht nur in ihren geringen Kosten, sondern auch darin, dass sie dazu beiträgt, das Crowdsourcing-Modell für hochpräzise Karten zu fördern, die eine unabdingbare Voraussetzung für die Realisierung des unbemannten Fahrens sind.

Intel hat Kooperationen mit BMW, Volkswagen, Nissan, NavInfo und anderen geschlossen. In diesem Jahr werden mindestens zwei Millionen Fahrzeuge mit EyeQ4-Chips ausgestattet und beginnen offiziell mit der Erfassung von Straßendaten.

Die große Anzahl von Benutzern verschafft Intel einen Vorteil beim Erhalt von Kartendaten. Intel hat derzeit seine Datenvorteile genutzt, um eine Big-Data-Allianz mit Automobilherstellern zu bilden. Einerseits festigt dies die Kooperationsbeziehungen zwischen Intel und den Automobilherstellern und erschwert Nachzüglern den Durchbruch. Andererseits kann Intel die von den Automobilherstellern geteilten Daten nutzen, um seine eigene Technologie zu verbessern und sich in Richtung einer höherwertigen autonomen Fahrtechnologie zu bewegen.

Waymo, ein Vorreiter im Bereich des autonomen Fahrens, hat die Lidar-Lösung übernommen. LiDAR ist Kameras in der Leistung tatsächlich überlegen und kann umfassendere Informationen liefern als Kameras. Dies reduziert die Anforderungen an die Technologie der künstlichen Intelligenz und beschleunigt die Entwicklung. Die hohen Kosten von Lidar schränken jedoch die Förderung dieser Lösung ein.

Obwohl Lidar derzeit teuer ist, besteht mit dem technologischen Fortschritt und der Ausweitung des Anwendungsbereichs noch viel Spielraum für Preissenkungen. Es bleibt unklar, welcher Plan das letzte Lachen haben wird.

Intel läuft die Zeit davon

Dank der Übernahme von Mobileye ist Intel vorübergehend Marktführer im ADAS-Bereich. Doch im Bereich des hochgradig autonomen Fahrens hat Nvidia durch den Einsatz von GPUs die Führung übernommen.

Die CPU ist Intels Vorteil, aber wenn es um Deep Learning geht, ist seine Effizienz nicht so gut wie die der GPU von Nvidia. Deep Learning ist für das autonome Fahren von entscheidender Bedeutung. Durch Deep Learning kann das autonome Fahrsystem Bilderkennungsfunktionen erwerben und Objekte wie Wege, Fußgänger, Ampeln, Hindernisse usw. identifizieren und unterscheiden und so eine Grundlage für die Beurteilung und Entscheidungsfindung des Autos schaffen.

NVIDIA war das erste Unternehmen, das GPU-Cluster für die Deep-Learning-Datenverarbeitung einsetzte und nimmt auf dem Gebiet des Deep Learning eine führende Position ein. Die GPU von NVIDIA hat die Entwicklung der KI-Technologie beschleunigt und die GPU von NVIDIA zur ersten Wahl für KI-Computerchips gemacht. Dadurch konnte Nvidia namhafte Kunden wie Tesla, Audi, Volvo, Mercedes-Benz, Toyota, Honda, Volkswagen und Fiat gewinnen.

Tesla verwendete zunächst den Fahrassistenzchip EyeQ3 von Mobileye. Doch Tesla gibt sich mit ADAS nicht zufrieden und hofft, noch weiter zu gehen und ein höheres Niveau des autonomen Fahrens zu erreichen. Mobileye ist durchaus in der Lage, ADAS zu handhaben, die Rechenleistung seines EyeQ3 reicht jedoch nicht aus, um die Rechenaufgaben des fortgeschrittenen autonomen Fahrens zu bewältigen. Also gab Tesla Mobileye auf und entschied sich für Nvidia.

Intel steht bei der Weiterentwicklung von ADAS zum echten autonomen Fahren vor großen Herausforderungen.

Obwohl es sich lediglich um eine Verbesserung um eine Stufe von L2 auf L3 handelt, hat tatsächlich eine qualitative Veränderung stattgefunden. L2 unterstützt den Menschen weiterhin beim Fahren und der Fahrer hat immer die dominante Position. L3 erfordert, dass das Fahrzeug unter bestimmten Bedingungen die gesamte Fahraufgabe übernimmt, was sehr hohe Anforderungen an die Fähigkeiten des Fahrzeugs stellt und auch die Anforderungen an die Rechenleistung der Bordchips stark steigen. Es gibt viele Lösungen auf dem Markt, die autonomes Fahren auf L2-Ebene unterstützen, aber es gibt nur sehr wenige L3-Lösungen. Wenn Autohersteller Produkte über das L4-Niveau hinaus weiterentwickeln möchten, ist Nvidia fast die einzige Wahl.

Mobileye ist sehr stolz auf den ADAS-Bereich, aber seine Lösungen, die hauptsächlich auf Visual Computing basieren, bieten hinsichtlich strategischer Überlegungen und Rechenleistung keine Vorteile. Dies schränkt Intels Entwicklung hin zu höheren Stufen des autonomen Fahrens ein. Um diesen Nachteil auszugleichen, erwarb Intel 2015 Altera, das bereits über FPGA-KI-Chiplösungen verfügte.

FPGA bietet die Vorteile eines geringen Stromverbrauchs, einer hohen Echtzeitleistung und einer flexiblen Programmierung, wodurch es sich sehr gut für Rechenaufgaben im Zusammenhang mit autonomem Fahren eignet. FPGA-Chips wurden in Intels zuvor eingeführter Computerplattform für autonomes Fahren, Intel Go, eingesetzt.

Intels Layout im FPGA-Bereich hat dem Unternehmen die Möglichkeit gegeben, mit Nvidia zu konkurrieren. Es bleibt jedoch ungewiss, ob FPGA im Bereich des autonomen Fahrens letztendlich mit GPU konkurrieren oder diese sogar übertreffen kann.

Akteure auf dem Gebiet der Chips für autonomes Fahren sind nicht nur Halbleiterunternehmen. Teslas autonomes Fahrsystem verwendet Chips von Nvidia, aber die Nachricht, dass das Unternehmen mit AMD zusammenarbeitet, um eigene Chips für autonomes Fahren zu entwickeln, zeigt, dass Tesla sich nicht von anderen manipulieren lässt.

Wenn der selbst entwickelte Chip erfolgreich ist, wird Tesla eine größere Kontrolle über die Kernhardware haben und voraussichtlich einzigartige Vorteile bei der Hardwarebeschleunigung und in anderen Aspekten erzielen. Noch wichtiger ist, dass Tesla nach der Massenproduktion die Kosten senken kann. Allerdings hat nicht jeder Autokonzern den Mut und die Kraft dazu.

Die rasante Weiterentwicklung der 5G-Technologie hat die Voraussetzungen für die Realisierung des Internets der Fahrzeuge geschaffen. Obwohl Intel auch im 5G-Internet der Fahrzeuge vertreten ist, hat Qualcomm eindeutig die größeren Vorteile.

Qualcomm war im Zeitalter der mobilen Intelligenz sehr erfolgreich, doch die Kernkompetenz der verwendeten ARM-Architektur liegt eher im niedrigen Stromverbrauch als in der hohen Rechenleistung. Obwohl der Energieverbrauch bei Autos immer noch berücksichtigt werden muss, sind die Anforderungen an den Energieverbrauch im Vergleich zu Mobiltelefonen nicht so streng. Im Gegenteil: Autonomes Fahren und Fahrzeugvernetzung erfordern eine sehr hohe Rechenleistung der Fahrzeuge. Bei der Rechenleistung sind die Chips von Qualcomm im Nachteil.

Intel hat sich durch die Übernahme von Mobileye einen Vorteil im ADAS-Bereich verschafft, und das Scheitern der Übernahme von NXP ist zweifellos ein schwerer Schlag für Qualcomm. Allerdings dürften die enormen Vorteile von Qualcomm im Kommunikationsbereich dem Unternehmen zu einem Comeback im Bereich des Internets der Fahrzeuge verhelfen.

Hochgradig autonomes Fahren ist eigentlich untrennbar mit dem Internet der Fahrzeuge verbunden. Das Internet der Fahrzeuge kann Fahrzeugen dabei helfen, den toten Winkel von Sensoren zu durchbrechen und die Kommunikation zwischen Fahrzeugen und anderen Fahrzeugen, Fußgängern und Verkehrseinrichtungen zu ermöglichen. Zudem kann es den Bedarf des Fahrzeugs an Sensoren, künstlicher Intelligenz und Chip-Rechenleistung reduzieren. Obwohl Qualcomm im Bereich der Fahrzeugterminal-Computertechnik im Nachteil ist, kann die Anwendung des Internets der Fahrzeuge Qualcomm in Zukunft Entwicklungsspielraum bieten.

Tatsächlich ist es noch ein weiter Weg, bis echtes autonomes Fahren möglich ist. In den nächsten Jahren wird ADAS weiterhin die Hauptrichtung des autonomen Fahrens auf dem Markt sein. Intel wird es in den nächsten Jahren im Bereich des autonomen Fahrens leichter haben. Wenn Intel jedoch in den Bereichen Chip-Rechenleistung und Fahrzeugvernetzung nicht aufholen kann, ist es wahrscheinlich, dass das Unternehmen in fernerer Zukunft die Fehler der Ära der mobilen Intelligenz wiederholen wird.

Als Gewinner des Qingyun-Plans von Toutiao und des Bai+-Plans von Baijiahao, des Baidu-Digitalautors des Jahres 2019, des beliebtesten Autors von Baijiahao im Technologiebereich, des Sogou-Autors für Technologie und Kultur 2019 und des einflussreichsten Schöpfers des Baijiahao-Vierteljahrs 2021 hat er viele Auszeichnungen gewonnen, darunter den Sohu Best Industry Media Person 2013, den dritten Platz beim China New Media Entrepreneurship Competition Beijing 2015, den Guangmang Experience Award 2015, den dritten Platz im Finale des China New Media Entrepreneurship Competition 2015 und den Baidu Dynamic Annual Powerful Celebrity 2018.