“乘客經(jīng)濟”是以無人駕駛為基礎(chǔ)的全新經(jīng)濟模式，由英特爾首提，涵蓋使用無人駕駛汽車所產(chǎn)生的產(chǎn)品和服務(wù)的價值，包括因使用無人駕駛汽車而間接節(jié)約的時間和資源。市場分析機構(gòu)Strategy Analytics對英特爾創(chuàng)造的這個新詞進行了研究，調(diào)查預(yù)測，乘客經(jīng)濟的規(guī)模將從2035年的8000億美元激增到2050年的7萬億美元。而其他的重要數(shù)據(jù)還包括：

 l  出行即服務(wù)(Mobility as Service, MasS)的業(yè)務(wù)預(yù)計催生價值約3萬億美元的收入，占“乘客經(jīng)濟”總收入的43%。

l  使用出行即服務(wù)的消費者預(yù)計產(chǎn)生3.7萬億美元的收入，也就是“乘客經(jīng)濟”總收入的55%。

l  預(yù)計將有2000億美元來自越來越多使用創(chuàng)新應(yīng)用和服務(wù)的消費者，這些應(yīng)用和服務(wù)將隨著無人駕駛汽車服務(wù)的擴展和演進而出現(xiàn)。

l  保守地說，在2035年到2045年的乘客經(jīng)濟時代，無人駕駛汽車將挽救585,000條生命。

l  在全球最擁堵的城市，無人駕駛汽車每年預(yù)計將節(jié)省2.5億小時的消費者通勤時間。

l  在2035-2045年的乘客經(jīng)濟時代，與交通事故相關(guān)的公共安全成本可能會節(jié)約超過2340億美元。

 “出行即服務(wù)”是“乘客經(jīng)濟”崛起的核心動力，而無人駕駛的發(fā)展將會促進“出行即服務(wù)”的范圍呈現(xiàn)爆炸式增長。英特爾認為，以無人駕駛為基礎(chǔ)的“乘客經(jīng)濟”，會讓人們完全脫離與汽車的一對一關(guān)系，轉(zhuǎn)向出行即服務(wù)，從而加快新興服務(wù)模式和商業(yè)模式的興起。

也就是說，這份報告證明了車廠無法只靠制造車輛生存─特別是在私家車數(shù)量預(yù)期將逐漸減少的時代，他們必須要有所改變。如同Strategy Analytics所表明的那樣，預(yù)測高度自動駕駛車輛的市場規(guī)模不是重點，其“乘客經(jīng)濟”分析聚焦于：“將由全自動無人駕駛車輛產(chǎn)生的經(jīng)濟與社會價值。”

也許，我們可以據(jù)此大膽的預(yù)測一下：未來，“移動即服務(wù)”不止運輸乘客，也遞送商品與服務(wù)。與建立新的實體店不同，零售商店、酒店和餐館等土地限制型企業(yè)將通過增加“出行商店”來推動另一波商業(yè)擴張，這些“出行商店”將直接向消費者提供商品和服務(wù)。消費者現(xiàn)在可以選擇去一個“地方”購買產(chǎn)品或服務(wù)，也可以隨心選擇送貨上門。簡而言之，汽車將在各種各樣的個性化聯(lián)網(wǎng)出行即服務(wù)中接送人員和運送物品。

科技型公司快速切入智能駕駛

經(jīng)過100多年的發(fā)展，汽車行業(yè)已經(jīng)具備了非常完整的產(chǎn)業(yè)鏈，且高度發(fā)達。再加之人工智能的高速發(fā)展，開辟了新的技術(shù)路徑，強化或者說升級了基于傳統(tǒng)算法的ADAS系統(tǒng)，這給以特斯拉、谷歌、百度等為代表的科技型公司進入汽車領(lǐng)域提供了絕佳的機會。同時，出行服務(wù)的普及也讓人們看到了出行場景可能存在更大的市場，而非傳統(tǒng)的汽車銷售模式，“服務(wù)，而不是制造”正成為新的更具吸引力的商業(yè)模式。

相關(guān)報告顯示，科技型公司目前均開始涉足智能駕駛/無人駕駛領(lǐng)域，其發(fā)展速度遠遠快于傳統(tǒng)的整車廠商。預(yù)計至2025年，科技型公司將在智能汽車領(lǐng)域分得40%市場份額，而傳統(tǒng)車企將堅守60%市場?？萍夹凸緸槭裁纯梢匀绱丝焖俚闹苯涌缭降綗o人駕駛領(lǐng)域？傳統(tǒng)車企又會走出怎樣的應(yīng)對與升級路線？

在地平線(Horizon Robotics)看來，相對于傳統(tǒng)車企，科技型公司的商業(yè)模式更加靈活，這意味著股東和管理層愿意為未來的預(yù)期投入更多資源，短期內(nèi)不太糾結(jié)經(jīng)營性的現(xiàn)金流。而且作為初創(chuàng)公司，不但更容易建立新的公司管理和激勵機制，聚集更好的人才，在技術(shù)上也具有不可比擬的先進性，可以引入更好的算法等等。

當然，傳統(tǒng)車企對此也不會視而不見，聽而不聞。事實上，國際和國內(nèi)車廠在這個領(lǐng)域也是動作頻頻，非常積極。最典型的就是通用汽車通過收購Cruise Automation，既具備了后者所擁有的靈活性和先進技術(shù)，同時也讓新公司具備了傳統(tǒng)汽車廠所擅長的龐大產(chǎn)業(yè)鏈整合能力和技術(shù)支持能力，這種結(jié)合將為車廠提供更多的競爭優(yōu)勢。

 “生產(chǎn)由成千上萬個部件構(gòu)成的汽車并非易事，而這正是科技企業(yè)所欠缺的。”賽靈思(Xilinx)汽車電子市場經(jīng)理Angela Suen指出，特斯拉、谷歌和百度等技術(shù)企業(yè)在無人駕駛核心技術(shù)方面占據(jù)優(yōu)勢，包括基于海量數(shù)據(jù)的機器學習、基于視覺/激光雷達/雷達傳感器的優(yōu)異圖像識別算法、地圖繪制算法和路徑規(guī)劃算法。但傳統(tǒng)汽車企業(yè)具備生產(chǎn)合格汽車的經(jīng)驗和平衡運作能力。如果傳統(tǒng)企業(yè)需要與技術(shù)企業(yè)在自動駕駛汽車方面競爭，他們則需要借助較小型的初創(chuàng)企業(yè)來幫助他們強勢起步。

不過，“雖然智能駕駛已經(jīng)成為汽車行業(yè)最炙手可熱的話題之一，但要實現(xiàn)真正的無人駕駛，還有很長的路要走。”地平線相關(guān)負責人在接受本刊采訪時表示，無人駕駛是由低級別向高級別演進的過程，ADAS輔助駕駛的邏輯在整個過程中是重要的基礎(chǔ)，因為它具有很高的運算確定性。而目前AI應(yīng)用所帶來的創(chuàng)新主要優(yōu)勢是在感知領(lǐng)域，可以更好地拓展感知的范圍和準確性。所以，只有當兩者結(jié)合，形成完整的感知、判斷、執(zhí)行通路，才有可能提高自動駕駛水平，這也正是兩者的共性。

因此，“人機共駕”將是未來相當長時間內(nèi)的主流?，F(xiàn)在，更多的公司是在談L4附條件的高度自動駕駛方案。而在面對自動輔助駕駛所對應(yīng)的漸進式創(chuàng)新和無人駕駛所對應(yīng)的破壞式創(chuàng)新這兩條演進路線時，地平線將會更傾向于前者。

瑞薩電子(Renesas)中國汽車電子應(yīng)用技術(shù)部部長林志恩的觀點是，科技型公司可以把新技術(shù)迅速導入無人駕駛領(lǐng)域，并開展實際測試，通過自身在網(wǎng)絡(luò)和云端系統(tǒng)的優(yōu)勢進行大數(shù)據(jù)采集，這使得對自動駕駛的實際場景和車輛周邊狀況的分析更加容易，從而大大加快了他們在無人駕駛領(lǐng)域算法和功能的實現(xiàn)。而傳統(tǒng)車企在車輛控制和功能安全方面有著更多的經(jīng)驗和優(yōu)勢，在無人駕駛的技術(shù)研發(fā)上其實也進行了大量的投入，通過合作實現(xiàn)技術(shù)互補，共同推動智能駕駛產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，將是雙方最佳的選擇。

智能汽車的關(guān)鍵落地點—模塊化ADAS

模塊化ADAS是從傳統(tǒng)汽車向無人駕駛進發(fā)的重要方式，也是智能汽車的關(guān)鍵落地點。在NCAP等政府法規(guī)和標準的推動下，高級駕駛輔助系統(tǒng)系統(tǒng)正在不斷發(fā)展演進，邁向新的水平。更高的攝像頭分辨率、更低的激光雷達成本和更強大的計算芯片有助于加速ADAS的發(fā)展進程并促進市場推廣。然而半導體企業(yè)往往面臨汽車制造商的壓力，要求他們將ADAS的成本保持在較低水平，哪怕該技術(shù)已成為標準。

 “前置攝像頭和360度環(huán)視泊車輔助將在城市中廣受歡迎，因此能帶來眾多的業(yè)務(wù)機遇。此外，駕駛員監(jiān)測、自動緊急轉(zhuǎn)向和自動緊急制動也有廣闊的發(fā)展前景，它們很有可能在2020年就投入實際應(yīng)用。”讓Angela Suen感到樂觀的其實還有激光雷達傳感器技術(shù)，比如頻率調(diào)制連續(xù)波(FMCW)往往能推進可見性的范圍限制，并實現(xiàn)更加優(yōu)異的道路規(guī)劃和防范措施。她甚至認為，在行業(yè)能提供可與其他傳感器完全集成的低成本激光雷達系統(tǒng)之前，無人駕駛根本無法得到消費者的廣泛采用。

從ADAS技術(shù)本身出發(fā)，它更多提供的是駕駛員輔助安全，并由此提供更安全的交通和更舒適的駕駛環(huán)境。因此，安全性、舒適性和車內(nèi)交互成為了相關(guān)廠商的商機。 

安全性毋庸置疑，這是交通的第一使命，也是法規(guī)和市場共同驅(qū)動的重要領(lǐng)域。而大城市的擁堵和長途駕駛，越來越多地要求把駕駛員從全神貫注的駕駛中解放出來，能夠在駕駛的過程中更好地移動辦公、社交和娛樂，這也使得車內(nèi)人機交互(HMI)的內(nèi)容和服務(wù)成為另一個行業(yè)亮點。目前，地平線向行業(yè)用戶提供基于征程1.0處理器的高級別自動駕駛輔助系統(tǒng)和駕駛員安全系統(tǒng)DMS，就是希望憑借這樣的組合可以實現(xiàn)更好的安全駕駛和人機交互。

除了談到傳感器、信息融合和決策、智能網(wǎng)關(guān)和車輛控制等無人駕駛的關(guān)鍵要素，以及具備ADAS功能的攝像頭和雷達模塊，以及高性能計算芯片需求將會大幅提升外，林志恩還特別提到了“智能駕駛艙”的概念。

智能駕駛艙把儀表盤、導航、信息娛樂系統(tǒng)和ADAS相關(guān)等信息集合一起，集成度越來越高。乘坐人員可以按照個人喜好來定義人機界面，智能駕駛艙也會通過感知乘坐人員的情緒來調(diào)節(jié)艙內(nèi)的氛圍和控制車輛的速度等。它帶來的，將是人機關(guān)系與角色的變化、是駕駛需求的變化、以及乘坐體驗的變化。因此，智能駕駛艙需要硬件產(chǎn)品能夠支持多路視頻輸入和輸出，更高的計算機運算性能和網(wǎng)絡(luò)連接功能，而軟件虛擬化操作則需要支持多操作系統(tǒng)來滿足不同的控制界面。

我們在無人駕駛的第幾層？

按照國際通用的劃分標準，自動駕駛被分為5個級別：第1級，實現(xiàn)車道偏離報警和自動緊急剎車等ADAS功能；第2級，駕駛員能夠在短時間內(nèi)接管對車輛的控制；第3級是駕駛員可以不用看路，但在出現(xiàn)問題時仍然要準備好接管汽車；第4級是汽車可以自己駕駛，但只允許在受控制的區(qū)域內(nèi)；第5級是汽車在任何地方、任何路況下都能自己駕駛，而且不需要駕駛員的干預(yù)。目前比較公認的看法是全行業(yè)處在第1級，正在向第2級發(fā)展。

地平線方面也對此持相同看法。即實現(xiàn)真正的無人駕駛，從技術(shù)漸進梯度上要經(jīng)歷輔助駕駛、半自動駕駛、高度自動駕駛、超高度自動駕駛和全自動駕駛這幾個階段。當前傳統(tǒng)的汽車行業(yè)主要在集中力量普及L1-L2技術(shù)，只有少數(shù)特別領(lǐng)先的，且和運營有關(guān)的公司在考慮L4級別的自動駕駛，比如通用的Cruise Automation和谷歌的Waymo。

不過，來自技術(shù)、法律和社會的挑戰(zhàn)，構(gòu)成了智能駕駛產(chǎn)業(yè)當前所面臨的“三座大山”。

從技術(shù)角度來看，人工智能技術(shù)主要是在視覺感知上做了強化，考慮到任何一種傳感器都有物理上的局限，多傳感器融合將成為必然。而在感知之后，判斷、控制和執(zhí)行也是復(fù)雜的工程。因此要實現(xiàn)全天候、全路況的自動駕駛還有相當?shù)募夹g(shù)難度。同時，在技術(shù)還不完全成熟的情況下，考慮到交通的社會屬性，各國的法律必定會嚴格限定自動駕駛車輛的運營區(qū)間。而且當自動駕駛汽車和人工駕駛汽車“共路”的時候，道路管理將變得更加復(fù)雜。

Angela Suen的看法是，我們?nèi)蕴幱谕耆珶o人駕駛汽車的早期開發(fā)階段，目前路面上運行的各種無人駕駛車輛均屬于SAE L2自動化水平，盡管完全無人型駕駛汽車在2020-2025年間還不會實現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)，但貨車、機器人出租車和食品送貨車有望在2022-2024年間在地理圍欄內(nèi)實現(xiàn)完全無人駕駛運行。

與Angela Suen給出的時間表類似，林志恩認為具備自動駕駛Level 3水平的車輛將會在2020年左右開始量產(chǎn)，而達到Level 4要求的自動駕駛車輛會在兩年后推出市場，完全的無人駕駛汽車將會在2025年前實現(xiàn)量產(chǎn)。“要實現(xiàn)智能駕駛/無人駕駛，需要各個層面的配合。自動駕駛的軟件算法需要合適的硬件平臺來實現(xiàn)，豐富的數(shù)據(jù)需要高性能的網(wǎng)絡(luò)才能發(fā)揮它的效益，只有通過合作發(fā)揮各自的優(yōu)勢，才能共同把無人駕駛汽車推出市場。”他說。

“單車智能”算不算“短視”？

目前人們所談?wù)摰闹悄荞{駛或是無人駕駛，更多集中在單車智能。有人將其描述為“短視”，意指只有全面引入V2V場景，才能真正表明智能駕駛時代的到來。

“我贊同這一說法！”Angela Suen說，在一輛車上能實現(xiàn)的智能是有限的，靠一輛車映射整個環(huán)境和實時狀況的難度很大。如果能借助云，從多部車輛獲取信息，并且在這些車輛間傳遞數(shù)據(jù)，就能營造更安全的無人駕駛環(huán)境。不過，實現(xiàn)V2V和V2I需要行業(yè)標準化、城市支持和基礎(chǔ)設(shè)施升級，蜂窩技術(shù)和DSRC之爭就是其中一例。

作為C-V2X技術(shù)的倡導者，Qualcomm方面認為，相比其他V2X技術(shù)，C-V2X是一項具有卓越無線電性能的現(xiàn)代技術(shù)。包括在LTE技術(shù)的推動下，可以實現(xiàn)更大范圍的通訊(2X)、更好的非視距(NLOS)性能、更高的可靠性(更低的數(shù)據(jù)包錯誤率)、更高的容量以及更好的擁塞控制。這些都要優(yōu)于基于DSRC和ITS-G5所使用的IEEE 802.11p無線電技術(shù)，對于當下的關(guān)鍵安全駕駛以及未來的自動駕駛技術(shù)都有著重要的意義。

此外，C-V2X的優(yōu)點還包括，這是唯一種具有清晰5G演化路徑的V2X技術(shù)，能夠前向/后向兼容：C-V2X Rel-14向5G NR-based C-V2X有了強大的演進，在保持向后兼容性的同時，還將增加相兼容的Rel-14以及其他新功能。通過與5G NR功能的結(jié)合，C-V2X的發(fā)展將具有高吞吐量，寬帶載波支持，超低延遲和高可靠性等特點，從而實現(xiàn)自動駕駛和其他高級功能運用，如高吞吐量傳感器共享，意向共享和3D高清地圖更新等。

根據(jù)分析師預(yù)測，隨著5G部署啟動，預(yù)計將在更廣泛的汽車領(lǐng)域中創(chuàng)造超過2.4萬億美元經(jīng)濟產(chǎn)出，這幾乎占預(yù)期5G全球經(jīng)濟影響的五分之一。到2024年，近75%的新車將嵌入蜂窩連接技術(shù)，與2015年的20%相比將實現(xiàn)大幅提升，支持廠商也據(jù)此認為C-V2X將會比其他V2X技術(shù)更具成本效益，更能降低系統(tǒng)復(fù)雜性。而通過利用現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)通信基礎(chǔ)設(shè)施(V2N)，C-V2X可以結(jié)合路邊單元(RSU)和蜂窩網(wǎng)絡(luò)的功能來提供本地或廣域路況信息和實時地圖更新，使得運營商不僅可以節(jié)省成本，還可以實現(xiàn)新的業(yè)務(wù)模式和服務(wù)產(chǎn)業(yè)機會，何樂而不為？

不過，對于C-V2X的反對聲和質(zhì)疑聲也從未停止。以色列公司Autotalks首席執(zhí)行官Hagai Zyss此前在接受EETimes采訪時就表示，混合模式是可行的，即蜂窩技術(shù)和DSRC并存，但C-V2X并不能取代DSRC。且不說5G網(wǎng)絡(luò)尚未出現(xiàn)，蜂窩網(wǎng)絡(luò)本身還需要解決連網(wǎng)裝置與基站同步的問題，而這種同步模式與V2V通信所需要的非常不同，它必須在高速移動的物體之間瞬間完成。

 Zyss說，支持將5G應(yīng)用到C-V2X的擁護者們正在走DSRC開發(fā)者們走過的老路，試圖重現(xiàn)DSRC支持者們曾經(jīng)設(shè)計、建構(gòu)和測試過的內(nèi)容。此外，蜂窩技術(shù)支持者們在將技術(shù)用于V2V應(yīng)用時，還必須克服蜂窩網(wǎng)絡(luò)在效率和頻率源方面的限制。

重在戰(zhàn)略布局

汽車行業(yè)正在發(fā)生一場深刻的變革，智能化、網(wǎng)聯(lián)化、電動化的未來趨勢正在讓汽車變得像是一個帶有四個輪子的電腦。讓我們具體看一看這些核心玩家的戰(zhàn)略布局：

地平線

 “與手機從功能機變?yōu)橹悄軝C不同，汽車行業(yè)這次所面臨的變化，會更加關(guān)注出行服務(wù)和場景，而非汽車制造和銷售。所以在這個變化的過程中，更多的是需要考慮如何對其進行賦能，而非顛覆。”一直以來地平線對“顛覆”始終持非常謹慎的態(tài)度，更愿意扮演“賦能者”的形象，“希望成為一家在愿景感召下耐得住寂寞，能夠持續(xù)不斷的在人工智能、芯片、以及軟硬件結(jié)合上投入的公司，這種投入將建立不可逾越的技術(shù)和價值鏈壁壘，也是公司的核心競爭力所在。”

這次變革當然也給包括中國企業(yè)在內(nèi)的所有高科技企業(yè)帶來新的商業(yè)發(fā)展機會。2017年，中國在人工智能領(lǐng)域發(fā)表的論文數(shù)量已經(jīng)超過了全球其他國家，中國同時還是全球最大的單一汽車市場，所以，人工智能會給中國企業(yè)帶來特殊發(fā)展機會的判斷相信不會引來任何質(zhì)疑。不過，任何一家高科技公司想要長期保持自己的競爭力，必須強調(diào)自己的開放、競爭和國際化屬性，因為這是一場國際化競爭，服務(wù)可能更強調(diào)地域性，但技術(shù)更強調(diào)全球性。

到2025年，中國道路上3千萬輛新車都將具備自動駕駛功能，每輛自動駕駛汽車的“大腦”都基于地平線的人工智能處理器，這是地平線的十年愿景。而之所以把自動駕駛列為人工智能處理器的終極目標，是因為自動駕駛處理器對準確性、功耗、實時性、可靠性的要求之高，代表了人工智能處理器的珠穆朗瑪峰。

首先，它最難。自動駕駛應(yīng)用場景是一個動態(tài)開放的場景，需要對復(fù)雜的環(huán)境進行感知，永遠有非常多的未知事件需要解決，是最有挑戰(zhàn)的一件事；其次，它最大。市場最大，對于嵌入式處理器來說，汽車是最大的市場。在中國，汽車每年有2500萬臺以上的出貨量，占據(jù)全球1/4市場份額。同時，由于人工智能處理器應(yīng)用到自動駕駛場景中會產(chǎn)生最大的社會價值，將從本質(zhì)上改變傳統(tǒng)汽車和出行服務(wù)之間的關(guān)系。

目前，地平線正在集中交付基于Matrix的開發(fā)系統(tǒng)。下半年，業(yè)界就會在美國看到一個基于Matrix的自動駕駛量產(chǎn)項目，從而實現(xiàn)了中國芯向美國的反向輸出。

人工智能算法、芯片的設(shè)計能力、軟硬結(jié)合一體化和集成能力被地平線視作自身的三大核心競爭力，環(huán)環(huán)相扣，牢不可破。簡單來說，人工智能算法可以為智能駕駛場景應(yīng)用提供有力輸出，也只有在嵌入式系統(tǒng)里做好集成，提高處理器硬件端性能，才能實現(xiàn)智能駕駛的批量化生產(chǎn)。在此基礎(chǔ)之上，把軟硬端一體化并進行集成，最大化降低成本，優(yōu)化功耗，才有可能實現(xiàn)落地。未來，地平線征程系列處理器將成為這一領(lǐng)域強有力的解決方案。

賽靈思

賽靈思投身汽車行業(yè)超過12 年，出貨量超過4,000萬件，以靈活性、可擴展性和適應(yīng)性為代表的核心競爭力在智能駕駛/無人駕駛領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用。與ASIC和GPU芯片通用型解決方案的屬性不同，F(xiàn)PGA的可編程特點能夠幫助汽車制造商通過定制芯片來運行專屬圖像處理算法，從而使其車型在與競爭車型的對比中脫穎而出，實現(xiàn)產(chǎn)品差異化。而一旦有更新型的傳感器或更優(yōu)異的連接技術(shù)問世，該系統(tǒng)無需更改架構(gòu)就能進行重編程。例如，如果OEM廠商想要把圖像傳感器從4MP升級為8MP，他們能夠隨時輕松定制和嘗試新型傳感器。UltraScale+ MPSoC 系列是賽靈思征戰(zhàn)智能駕駛領(lǐng)域的利器之一，內(nèi)置的成百上千個邏輯單元適用于分布式智能傳感器模塊、集中化預(yù)處理、路徑規(guī)劃以及計算加速模塊。

瑞薩電子

自動駕駛汽車和新能源汽車是瑞薩電子在汽車電子領(lǐng)域的兩大重點。

在自動駕駛汽車領(lǐng)域，瑞薩擁有豐富的車用MCU/MPU、解決方案以及平臺等不同層級的產(chǎn)品，例如第三代R-Car片上系統(tǒng)，包括R-Car H3(網(wǎng)聯(lián)駕駛艙、林肯和凱迪拉克汽車)以及R-Car V3M(林肯和凱迪拉克汽車)，適用于車輛控制的RH850系列微控制器，以及IMP-X5計算機視覺處理架構(gòu)。2017年4月，瑞薩發(fā)布ADAS和自動駕駛開放平臺Renesas Autonomy，通過建立“開放式架構(gòu)”的平臺，方便用戶將算法、函數(shù)庫和實時操作系統(tǒng)(RTOS)移植到平臺中來。

在芯片產(chǎn)品方面，瑞薩電子采用臺積電40納米MCU平臺生產(chǎn)已有4年，目前雙方合作擴大至28納米，全新的28納米嵌入式閃存eFlash制程技術(shù)已開始應(yīng)用于車用MCU的生產(chǎn)，2020年有望開始量產(chǎn)。同樣是在2017年，通過收購Intersil，瑞薩將其擅長的模擬和電源設(shè)計能力與自有MCU/MPU產(chǎn)品線進行整合，從而構(gòu)建了從傳感器融合、ADAS到網(wǎng)聯(lián)駕駛艙的先進的、可量產(chǎn)的集成系統(tǒng)，全面支持ADAS到自動駕駛的布局。