Intel 收购、结盟、技术发展三管齐下，瞄准计算机视觉技术
先来看看 Intel 近一年来并购的三家公司，去年 5 月，Intel 收购的 Itseez，其技术特长领域正是计算机视觉，Itseez 开发的算法可以让车辆具有视觉能力进行判别障碍物与避开碰撞，它的驾驶辅助系统可以侦测到从街道出现的车辆或是正在过街的行人。

        去年九月，Intel 又收购了 Movidius，这家公司的独门技术就在于行动图像处理技术。 Movidius 推出的 VPU 芯片，在被 Intel 并购前，Movidius 就以 CPU、GPU 厂商为竞争对手，其 VPU 产品专为计算机视觉进行优化，并且提供强大的视觉运算能力。

        Intel 近期再度出手，并购具有 ADAS 产品上累积包含机器视觉、深度学习、数据分析与高精度图资等深度技术优势的 Mobileye，再再突显 Intel 布局计算机视觉技术的决心。

        观察 Intel 的技术能力，在尚未收购 Altera 前，光以 CPU 先天的架构，不易切入 PC 与服务器以外的应用市场，直到有 FPGA 这种泛用性极广的产品后，打开了更多市场机会，如今 Intel 在近年所发动的并购案，又与计算机视觉有高度相关，从芯片到算法皆已经到位的情况下，Intel 接下来要做的，便是如何将旗下的产品线做妥善的整合， 能以更快的速度切进自驾车市场。 而这种高度整合优势，在诸多车用半导体业者中，实乃少见。

Qualcomm 与 NVIDIA 在计算机视觉的布局策略
      Qualcomm 透过收购 NXP 展示他进军车用市场的决心。 原本就有 CPU、GPU 与 DSP（数字信号处理器）自主开发能力的高通，当然打算运用其 DSP 技术打造强化计算机视觉处理，其新一代芯片 Snapdragon 835 搭载 Hexagon 68DSP，透过处理器内部的异质架构的协同处理器能力，将能更有效率及精准地做计算机视觉的工作。 而 NVIDIA 则是善用自身本就拥有的 GPU 效能，不断提升 GPU 运算能力，藉此满足计算机视觉或是其他需要高性能运算的应用领域。 日前，NVIDIA 也推出一款全新的处理器，名为 Xavier。 该款处理器采用 16nm FinFET 制程，CPU 方面采用将 ARM v8 指令集客制化的八核心架构，GPU 则是全新一代的Volta，共有 512 颗 GPU，整体运算效能达到 20 TOPS （trillion operations per second）。

      归纳来看，要实现自驾车愿景，其关键之一，就是必须拥有高分辨率的影像讯号，辅以强大的计算机视觉运算效能。 从芯片角度而言，强化在计算机视觉上的不足，才能在自驾车市场取得话语权，不论是 Intel、NVIDIA，亦或是 Qualcomm，皆采取了不同的方式，来因应此一需求，且各自与不同的车厂伙伴展开了自驾车的合作计划，未来就看谁能在市场取得领先地位。