今年 7 月，英特尔 CEO 布莱恩·科兹安尼克 (Brian Krzanich) 在《财富》杂志举办的头脑风暴科技大会上称，英特尔继续发力智能手机领域已为时过晚，但车联网 (包括无人驾驶汽车) 代表着移动领域的下一个前沿。
为进入该领域，除 Movidius、Nervana 等公司外，英特尔今年收购了自动驾驶车辆芯片公司 Yogitech，以及汽车软件 OTA 升级更新解决方案提供商 Arynga。7 月，英特尔还与宝马、Mobileye 公司联合研发高自动驾驶和全自动驾驶必要的解决方案和创新系统，并努力将这些技术应用于量产汽车身上。
在昨日（10 月 19 日）的英特尔无人驾驶分享沙龙上，英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭表示，因无人驾驶系统的复杂性，英特尔在该领域拥有独一无二的优势。无论是高性能的车内计算、云和机器学习解决方案，还是高带宽、低延迟连接系统，内存和 FPGA 等硬件支持，英特尔能提供从汽车、网络到云的端到端完整的无人驾驶解决方案。
英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁 杨旭
以车内计算为例，英特尔可提供基于凌动处理器的软件定义计算（SDC）解决方案，将 CPU、GPU 功能与工作负载整合，借助虚拟化双操作系统支持数字集群、信息娱乐系统。人机界面（HMI）可适应不同乘客的偏好、安全变道并创建新的交通警告，监控驾驶员、乘客和行人的安全。同时还可运算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。
作为延迟低于 1 毫秒、峰值传输速率高达 10Gbps 网络连接技术，5G 通信同样是无人驾驶不可缺少的基础。英特尔目前拥有的高性能开发平台，能更快地集成和测试 5G 设备和无线接入点，并正在与包括爱立信、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。在车辆无线通信方面，英特尔也可以提供包括凌动 x3-M7272 等在内的解决方案。
但要实现真正意义上的无人驾驶，必须在汽车、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。英特尔可以提供从酷睿处理器到至强处理器的计算能力，解决城市环境中的五人驾驶汽车处理复杂的工作负载问题。
无人驾驶作为多种技术的复杂结合，需要大量不同领域公司和技术人员的支持。作为英特尔中国研究院院长，宋继强认为人工智能技术当然是不可或缺的一环，但仍需要「科技企业、传统行业、研究机构、政府应合力加速无人驾驶时代的到来」。
英特尔中国研究院院长 宋继强
在分享沙龙圆桌环节中，面对「传统车厂和互联网技术公司谁将成为无人驾驶时代的主导」这样的问题，英特尔物联网事业部总经理陈伟认为「科技企业和汽车厂商是平等关系」，两者携手共进、互为补充。同时无人驾驶能够催生颠覆性的商业模式（如滴滴，同任何传统车厂都不是竞争关系），科技企业与汽车厂商可以挖掘新的合作伙伴。对于交通出行领域，未来最主要的行业可能是服务业。
英特尔物联网事业部总经理 陈伟
无人驾驶拥有广阔的未来市场，正是芯片「老厂」英特尔发力该领域原因。据悉，预计到 2025 年，全球无人驾驶汽车市场规模将达到 420 亿美元；2030 年，将有 1.2 亿辆无人驾驶程度不同的汽车上路；2035 年，无人驾驶汽车将占全球汽车销量的四分之一。
